摘要： AWS 在 2025 年第四季 Forrester Wave 的 AI 基礎設施解決方案評估中被列為領導者。文章提醒這代表第三方對完整性、執行力與前瞻性的認可，但不能保證適合每種工作負載，團隊仍要依需求、資料位置、控制權與成本自行比較。
在 2025 年第四季的 Forrester Wave 報告裡，AWS 被列為 AI 基礎設施解決方案的領導者。對正在挑選 AI 基礎設施的產品團隊來說，這份評估的份量不只是一張榮譽榜，更像一份能直接上手的選型參考。
這份報告對產品建構者代表什麼
企業在挑選軟體時，Forrester Wave 是經常被翻閱的評估報告。它依照策略、產品藍圖、市場表現等指標，把供應商分成領導者、強勁表現者等類別。AWS 這回落進領導者一欄，等於在 AI 基礎設施的完整性、前瞻性與執行力三個面向上，拿到了分析機構的認可。
擺到產品建構者的位置來看：當你替 AI 專案規劃底層架構時，AWS 那套從運算、儲存一路到模型部署的服務組合，已經有第三方替你驗證過可靠性。話說回來，領導者這個身分並不保證它對每種情境都合用；專案規模、預算與技術棧，終究要由你自己衡量。
AWS 的 AI 基礎設施策略：從晶片到平台
AWS 在 AI 基礎設施上的佈局，範圍遠比「賣虛擬機器」寬得多。往底層走有 GPU 執行個體（例如 EC2 P5 系列），往上則有全託管的機器學習平台（例如 Amazon SageMaker），再加上較晚推出的 Amazon Bedrock，讓開發者可以直接呼叫基礎模型。這種垂直整合的安排，讓團隊從實驗階段一路推進到生產環境時，不必反覆更換手邊的工具。
Forrester 的報告特別把 AWS 的優勢指向「彈性」與「生態系」。以運算選項為例，AWS 除了通用資源，也端出自家設計的 Trainium 與 Inferentia 晶片，讓對成本敏感的工作負載多出幾條路。對產品團隊的意義在於：前期先用彈性資源把想法驗證出來，後期再回頭調校成本，而不是開局就被綁在昂貴的專用硬體上。
從報告看選型：領導者不等於唯一解
被列為領導者的雖然是 AWS，報告裡也沒有略過其他供應商，Google Cloud 與 Microsoft Azure 在這個領域同樣有強勁表現。對產品建構者而言，這份報告真正有用之處，是提供一套比較框架，而非一份絕對排名。該問自己的問題是：團隊對哪個平台最熟？資料目前放在哪裡？我需要握有多少控制權？
舉例來說，產品若已大量依賴 Kubernetes，你可能傾向選擇整合起來不費力的雲端；若你追逐的是最新模型架構，你會關注哪個平台能最快把新模型端上桌。Forrester 的評估能幫你收窄候選名單，但最後的決定終究要回到產品需求本身。
下一步：把報告當作起點，而非結論
正在學 AI 工具的人，也可以把這份報告當成一張學習地圖。從 AWS 的文件與部落格入手，看看它怎麼把不同服務拼在一起解決實際問題。AWS 的機器學習部落格就經常刊登客戶案例，比起抽象的架構圖，這些案例更能幫你理解基礎設施實際上如何被運用。
簡單說，AWS 獲得領導者評價是個值得留意的訊號，卻不該成為你決策的唯一依據。先花時間弄清楚自身需求，再把這份報告當成比較的基準，這樣的做法更務實。