AWS SageMaker vs Bedrock：该选哪个？

随着生成式 AI 的快速崛起，越来越多企业希望借助云上工具，加速 AI 应用的构建与落地。AWS 作为领先的云服务提供商，提供了两款核心 AI 服务：Amazon SageMaker 和 Amazon Bedrock。它们虽然同属 AWS AI 生态系统，但定位截然不同，功能与适用场景也存在明显区别。

本文将围绕“aws sagemaker vs bedrock”这一核心关键词，从功能、技术架构到应用场景，全面解析这两款服务的差异，并提供实际的选型建议，帮助企业明确技术路线。

Amazon Bedrock：低门槛、即开即用的生成式 AI 服务

Amazon Bedrock 是一项面向企业与开发者的全托管生成式 AI 服务。通过它，你可以无需管理底层模型或基础设施，直接调用来自多家领先模型提供商（如 Anthropic、Meta、Mistral、Stability AI 及 AWS 自研的 Titan 模型）的 LLM 能力。

核心优势：

即插即用的多模型访问能力：通过统一 API 接口，轻松接入 Claude、Llama 等多个模型，支持多模型 A/B 测试。
无需模型训练或部署：完全托管，省去模型管理与维护成本。
丰富的生成式 AI 工具集成：支持 RAG、Agents、响应控制、模型微调等能力，便于快速构建 AI 应用。
高度安全与合规：集成 VPC、IAM、CloudTrail、加密等 AWS 原生安全服务，确保企业级使用安全。

适合谁用？

希望快速集成 AI 功能的企业与开发团队
没有机器学习团队或不想投入模型训练资源的公司
需要对比多个主流大模型，选出最优解的创新团队
关注模型安全、合规、稳定性的行业用户

Amazon SageMaker：灵活强大的机器学习训练与部署平台

Amazon SageMaker 是 AWS 的旗舰级机器学习平台，提供端到端的模型构建、训练、优化与部署能力。与 Bedrock 不同，它面向具备专业 ML 能力的用户，适用于从零开始打造定制模型的场景。

核心优势：

全面的训练与推理能力：支持自定义训练脚本、多种算法框架（如 PyTorch、TensorFlow、HuggingFace）以及模型优化工具。
端到端 MLOps 工具链：包括 SageMaker Pipelines、自动超参调优、模型监控等功能，助力企业构建稳定高效的 ML 工作流。
支持训练私有 Foundation Model：适用于大规模模型的个性化训练。
可扩展的部署选项：包括实时推理、批量推理和边缘部署，满足不同业务需求。

适合谁用？

拥有数据科学团队、希望从零构建 AI 模型的企业
在特定领域（如医疗、金融、制造）需要训练行业专属模型
对训练参数、模型结构、推理性能有细粒度控制需求的用户
需要集成自动化 ML 流程和治理能力的大型企业或科研机构

Amazon Bedrock vs SageMaker：核心区别对比表

功能维度	Amazon Bedrock	Amazon SageMaker
面向人群	开发者、产品经理、企业应用团队	数据科学家、ML 工程师
模型类型	第三方 LLM（Claude、Llama 等）	自定义模型、开源模型、私有大模型
使用门槛	低，无需模型训练经验	较高，需要掌握 ML 架构和流程
训练与部署能力	不支持本地训练，仅支持调用模型	支持全流程训练、部署与优化
灵活性与控制权	低，托管式服务	高，自定义能力强
安全合规支持	原生 AWS 集成，支持企业级安全控制	可通过配置满足安全与合规要求

使用场景对照：哪个服务更适合你？

使用需求	推荐服务
想快速上线一个 AI 问答助手，无需自定义模型	Amazon Bedrock
拥有 ML 团队，想训练精准的电商推荐系统	Amazon SageMaker
希望测试多个 LLM（如 Claude 与 Llama）的生成表现	Amazon Bedrock
想构建一个医疗 NLP 模型，并优化其推理性能	Amazon SageMaker
只需调用 Claude API 实现智能文案生成	Amazon Bedrock
对 GPU 训练资源、训练管控与版本治理有高要求	Amazon SageMaker