OpenAI、Anthropic兩強相爭背後，AWS為何是隱形贏家？
原文標題：OpenAI、Anthropic兩強相爭背後，AWS為何是隱形贏家？ 作者：數位時代 BusinessNext 發布時間：2026-07-16T15:40:00+08:00 來源：數位時代 BusinessNext 擷取方式：BusinessNext JSON-LD
NewsArticle.articleBody；保留文章主體，正規化版面空白並補上段落標題。 Canonical URL：https://www.bnext.com.tw/article/91521/aws-summit-taipei-openai-anthropic-amazon-bedrock-enterprise-ai-agents
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隨著企業 AI 應用從試點轉向深度變革，AWS 衝刺獲客、鞏固客戶黏著度的步伐加快。在 7 月 15、16 日兩日舉辦的 AWS Summit Taipei 上，近期迅速拉近關係的 OpenAI 與長期投資的 Anthropic，接連派出代表親身站台，也預示兩大 AI 模型供應商在 AWS 自家平台 Amazon Bedrock 上短兵相接的戰火轉熾。
OpenAI：讓企業把工作完全委派給 AI
今年二月才加入 OpenAI、主責企業產品 Codex 的 Rohan Varma 首次代表公司來台參與 AWS 峰會。Varma 曾在程式開發 AI 代理 Cursor 團隊擔任首位產品經理，見證 Cursor 早期的快速成長；轉投 OpenAI 後，積極將 Codex 打造成 OpenAI 的研發中樞。
在演講中，Varma 定位了 OpenAI 與 AWS 的合作模式：OpenAI 提供前沿智慧（frontier intelligence），包括前沿模型與代理產品；AWS 提供企業級基石（enterprise foundations），讓企業能在可靠環境中運作。他指出，光有聰明的模型不足以推動業務轉型，「存取模型」只是第一步，更大的商機在於模型能力如何在代理與產品層面改變企業的工作方式。
這正是 Codex 可大展身手之處。這款代理產品從程式開發起家，如今已延伸到產品管理、財務、行銷等任務。Varma 表示，衡量代理的標準已從程式碼行數轉向實際完成的工作量；他也透露，AWS 峰會的演講簡報就是 Codex 做的，OpenAI 內部如今 100% 的員工都在使用 Codex。
Varma 認為，AI 的下一階段不僅由模型能力定義，而將由能夠可靠、安全、以受控方式運作的系統定義。代理只有在使用者能規範其權限、理解其行動時，才真正有用。文章並回顧 OpenAI 與 AWS 的合作歷程：OpenAI 的開源模型 gpt-oss 於 2025 年 8 月上架 Bedrock；2025 年底建立多年合作夥伴關係；2026 年 2 月底追加算力合作；2026 年 4 月 OpenAI 與微軟調整合作協議後，OpenAI 模型與 Codex 也在 AWS 上架。最新 GPT-5.6 Sol、Terra、Luna 已加入 Amazon Bedrock，Amazon Bedrock 受管代理程式（Managed Agents）也由 OpenAI 技術驅動。
Anthropic：能力趨同的時代，選 AI 是選價值觀
相較之下，Anthropic 是 Bedrock 的元老模型提供商。Amazon 早在 2023 年就投資 Anthropic，2026 年 4 月再宣布加碼；Anthropic 也大規模採用 Amazon 自研晶片，作為模型訓練與推論的主要算力基礎。
Anthropic 亞太區應用 AI 負責人 Natalie Mead 在峰會演說中，從 Google 的 Transformer 論文與 Anthropic 共同創始人 Jared Kaplan 參與論述的擴展定律（scaling laws）講起，一路談到執行長 Dario Amodei 的著作《Machines of Loving Grace》。她以模型自主工作時長曲線的上升，以及修復程式 bug 的實例，說明人機協作的勞動模式已進入部署現況，企業技術迭代與適應的時間尺度也從數年縮短到月甚至週。
Mead 表示，企業內部的問題不再是「該不該用 AI」，而是「要與誰合作來部署 AI」。Anthropic 以安全性為核心，認為各家實驗室的能力已開始趨同；企業選擇 AI 夥伴時，不再只是供應商選擇，事實上也是價值觀的選擇（values selection）。她也指出，AWS 不只是 Anthropic 產品的主要雲端基石，雙方還在 AWS 自研晶片上深度共同工程，讓在 AWS 上執行 Claude 的成本與速度持續改善。文章以華碩導入 Claude Enterprise、支援員工增能與跨組織協作作為企業市場案例。
AWS：模型同在一個貨架上，控制層才是黏著關鍵
AWS 同時推動一系列代理產品：維運用的 DevOps Agent、資安產品線 Continuum，以及讓客戶自建代理的 Bedrock AgentCore。AWS GenAI 市場部下世代開發者體驗總監 Rory Richardson 引用 2026 年第一季數據指出，Bedrock 上處理的 token 量已超過過去所有年度的總和。
AWS 向來強打模型選擇權的中立策略。文章整理出的趨勢是，當模型逐漸商品化，操作控制層才是讓客戶難以離開的關鍵。Richardson 比喻：「你可以把 model 想成大腦，harness 想成身體。」模型供應商可以替換，但代理運作邏輯不易更替，因為企業真正累積的是記憶、身分與權限、工具閘道與可觀測性。
具體而言，企業 agent 的「身體」包括過往互動與脈絡形成的記憶、代表誰做事及能接觸哪些資料的身分與權限、操作 CRM／資料庫等系統的工具通道，以及可稽核的行動紀錄。文章將此比喻為電力供應商可以更換，但企業為了用電建置的插座、電表與電線配置已裝在雲端平台的牆上；agent 應用時間越長，嵌入平台服務的深度越深，也越難離開。
企業部署：先找金子，再買鏟子
AWS 台灣暨香港董事總經理王定愷在開場演講中表示，2026 年是 AI 代理元年，原因是基礎模型能力跨過臨界點，雲端基礎架構也達到足夠規模與成熟度，讓企業能在安全環境中部署。剩下的問題是企業自己的部署策略。
文章以 TheKeeper 開發、選用 Bedrock 模型並結合 AWS 雲端安全防護機制的兒童語音互動玩偶「巧虎伴伴」作為案例，示範合作夥伴能在雲端安全基礎上打造 AI 應用。王定愷最後重申，企業應先從資料裡找到「金子」，再去買「鏟子」；工具會跌價，應在真正需要鏟子時再採購。
資料來源：AWS Summit Taipei、OpenAI、Anthropic 與 AWS 講者分享。本文初稿為 AI 編撰，整理．編輯／數位時代 BusinessNext。