Amazon Bedrock（仅在海外区域可用）不局限于单一模型供给，汇聚了多家人工智能厂商的全品类基础模型资源。对于企业落地生成式AI应用而言，相较于单纯关注模型数量，依据业务场景匹配适配模型，是更具实用价值的选型核心逻辑。

企业拥有自己的数据和模型方法，需要完成训练、实验、部署和持续更新。

企业刚开始应用生成式 AI 时，往往由不同团队分别寻找工具：客服团队搭建智能客服，研发团队引入 AI Coding，数据团队建设分析助手，运营团队再尝试通用 Agent。单个场景独立建设，启动速度较快。但随着模型、Agent 和内部工具持续增加，企业很容易遇到新的问题：模型接入方式不统一、Agent 运行环境重复建设、同一套业务系统被多次连接，Prompt、Skills 和 MCP 分散在不同项目

企业需要部署 Prefill-Decode 分离架构时，更适合选择能够同时提供 GPU 集群、高性能跨节点网络、容器编排和推理框架适配能力的云平台。这套架构更适合超长上下文、高并发 Agentic AI、大参数模型和 MoE 模型。它可以让 Prefill 与 Decode 分别使用更匹配的资源，并通过 EFA 高速传输 KV Cache。需要注意的是，Prefill-Decode 分离并不一定让

企业部署大模型分布式推理时，AWS Elastic Fabric Adapter（EFA）、RoCE 和 InfiniBand 都能用于高性能跨节点通信，但底层实现方式并不相同。这使 EFA 更适合在 AWS 云上构建可弹性扩展的大模型推理集群，但原来面向 RoCE 或 InfiniBand 编写的 RDMA 后端，也不能未经适配就直接运行在 EFA 上。

企业部署大模型推理服务，如果同时要求高并发和低延迟，不能只比较 GPU 型号或单次测试速度。更关键的是看平台能否提供模型副本扩缩容、推理框架优化、集群调度、跨节点通信和统一可观测能力。

750B MoE 大模型上云推理，不能只选择“显存足够大的 GPU”。模型权重、Prefill-Decode 分离、KV Cache 传输、流水线并行和专家并行会同时产生跨节点通信，因此更需要把 GPU、网络和调度架构作为一个整体设计。这套方案更适合750B级 MoE 模型、120K左右超长上下文，以及需要自建模型来承载 Agentic AI 高并发负载的企业。

企业 Agentic AI 从简单问答发展到多轮推理、知识检索和连续工具调用后，推理请求会明显变重。此时不应只靠增加 GPU 解决问题，而应根据模型来源、并发规模和上下文长度，选择不同层级的云上架构。

企业需要按上下文长度、缓存命中和实时负载分发大模型请求时，建议优先评估一套第一层解决模型统一接入、权限、成本和审计；第二层深入推理基础设施，根据请求特征选择更合适的模型池、缓存节点和算力集群。在2026亚马逊云科技中国峰会的《Token 经济时代，算力的新战场：大规模 AI 推理基础设施的工程实践》中，亚马逊云科技与硅基流动展示了智能网关、推理框架和算力调度协同工作的架构：网关感知上下文长度、Pr

其中，Amazon EKS负责统一编排和弹性调度，Kata Containers为每个Agent Pod提供独立microVM和独立内核，再通过NetworkPolicy、RBAC及网络入口控制不同租户之间的访问范围。在2026亚马逊云科技中国峰会的《利用 Amazon EKS, Kata Container 构建通用 AI Agents 平台》中，亚马逊云科技专门针对容器逃逸、多租户并行和Age