觀察re:Invent 2022年會期間的主題演說，其內容並未提倡或強調新硬體裝置，也未延續強調或更新re:Invent 2021提出的5G行動通訊專網，發表的重點在於資料統合管理、資料分析，並有些許新外部新市場機會探索，另外持續貫徹自主晶片的長期策略，以及其他隨服務發展而有的更新。
亞馬遜AWS為國際公有雲服務最大領導業者，其re:Invent年會所揭露的新技術、新服務與相關更新，已長期為公有雲服務新發展的率先觀察指標。
re:Invent 2022回歸軟體服務本質
觀察re:Invent 2022年會期間的主題演說，其內容並未提倡或強調新硬體裝置，也未延續強調或更新re:Invent 2021提出的5G行動通訊專網，發表的重點在於資料統合管理、資料分析，並有些許新外部新市場機會探索，另外持續貫徹自主晶片的長期策略，以及其他隨服務發展而有的更新。
資料分析
re:Invent 2022首要重點在於強化企業客戶的商務分析，過往的商業智慧（BI）分析須在資料庫（DB）資料放入資料倉儲（DW）前進行資料的擷取、轉換及載入（ETL），此程序使營運資料與分析資料有時間落差，而AWS在re:Invent 2022上提出zero-ETL的新主張，讓其資料庫服務Aurora直通資料倉儲服務Redshift，將數據分析的時間落差縮短至數秒。
而過往即提供的BI工具服務QuickSight也延伸發展出呼應無程式碼（No Code）精神的QuickSight Q，允許用自然語言進行查詢，並用視覺化方式呈現結果。Q字母即帶有自然語言查詢（NLQ）的意涵。
此外，過往以來AWS即有多種公有雲分析服務，例如互動式查詢的Athena、大數據處理的EMR、即時分析的MSK等，多數分析服務均已支援AWS力推的無伺服器方式執行，唯有關營運分析的OpenSearch服務尚未支援無伺服器，而re:Invent 2022上正式宣布OpenSearch也支援無伺服器方式執行，至此所有分析服務均能彈性、自動化執行。
資料統管
除了讓資料分析更具通貫性與即時性外，re:Invent 2022另一重點在於強化資料的統合管理，為此提出多項工具與服務，如資料管理服務Amazon DataZone、協作隱私保護服務Amazon Clean Rooms、自動探索機敏資料服務Amazon Macie、掃描漏洞服務Amazon Inspector，以及針對資安威脅分析所需提出對應的資料湖服務Amazon Security Lake。
不僅協作與資訊營運需要資料統管，近年來機器學習偏差問題逐漸浮現，社會各層面開始倡議機器學習治理，要求人工智慧的模型在開發訓練階段即資料進行檢視與控管，減少與避免偏差。
針對AWS已有的機器學習服務SageMaker，re:Invent 2022上提出治理工具SageMaker Role Manager、模型風險合規功能的SageMaker Model Cards，以及模型部署的SageMaker Model Dashboard，整體用意在於強化機器學習各開發運用階段的控制性與透明性，以利治理。
外部新市場機會探索
往年re:Invent探索的外部新市場機會如IoT、AI、Blockchain、量子電腦等，而re:Invent 2022可稱上新外部機會的探索服務為Amazon Supply Chain，主要著眼於新冠疫情衝擊全球供應鏈，期強化企業客戶的物流配送營運而提出。
Amazon Supply Chain可立即連接企業的企業資源規劃（ERP）系統或電子資料交換（EDI）系統，並以視覺化方式呈現庫存及供應鏈健康度等資訊，介面也可以直覺操作互動，AWS亦強調此服務已注入亞馬遜自身20多年的倉儲物流營運經驗則是最大的賣點。
除了供應鏈服務，AWS也提出AWS SimSpace Weaver服務，期能深化服務3D遊戲開發業者，或提出R7iz的新型執行個體以深化服務電子設計自動化（EDA）應用，或Hpc6id的新型執行個體以深化高效能運算（HPC）應用。
然而，AWS過往已服務諸多服務遊戲業者，以及經常推出新型執行個體，至2022年11月已有數十種系列、數百型執行個體，故嚴格而論，僅有AWS Supply Chain屬新外部市場機會探索的服務，且產業關注度不若過往IoT、AI、Blockchain、量子電腦等議題。 較特別的是新服務Amazon Omics，是針對生技產業而提出的資料分析服務，同樣強調可減少長時間與複雜的ETL程序，暫可視為資料分析策略中的新呼應，若持續擴大發展方可能成為新市場機會。
持續發展自主晶片服務
與往年相比，雖然re:Invent 2022大幅減少資料中心外的軟硬體布局，也減少新技術市場的探索，在通訊服務的延伸上也未有更新，但AWS對於自主晶片服務的發展策略未有間斷。
AWS自2013年即開始發展自主晶片，2015年收購晶片新創商Annapurna，2018年re:Invent上首次揭露公有雲服務的AI推論服務晶片Inferentia及安謀架構的運算服務晶片重力（Graviton），此後幾乎每年re:Invent都有發表自主晶片的新進展。
例如2019年re:Invent揭露Graviton2晶片，2020年re:Invent揭露AI訓練服務晶片Trainium，2021年re:Invent揭露Graviton3晶片，另還有Nitro系列晶片，該系列晶片同樣由AWS自主發展，然僅在AWS機房內加速網路運作、資安運作，與運算無關。
延續上述2022年re:Invent自然有新揭露，AWS改進提升已發表的Graviton3成為Graviton3E，在晶片內加速向量處理單元，以利Arm架構晶片用於高效能運算領域，以此推出Hpc7g的新型執行個體，或搭配第五代Nitro晶片推出C7gn新型執行個體。
此外，re:Invent 2022也揭露新AI推論服務晶片Inferentia2，以此推出Inf2的新型執行個體。由此可知，AWS會延續推動自主晶片發展，包含Arm架構的Graviton系列、AI訓練的Trainium系列、AI推論的Inferentia系列，自有機房網路與資安加速的Nitro系列，以強化相關服務的主導性與成本控制，藉由自有晶片設計，來提供相關服務最佳效能。
對我國業者的啟發
AWS re:Invent 2022的新動向，對我國同樣具有資料中心的營運業者而言帶來了預警作用，re:Invent 2022幾乎沒有依附於硬體裝置、固定成本設施的新服務，畢竟後續總體經濟展望趨於保守，以及公有雲服務成長動能逐年減弱，而裝置的另一面意味著庫存壓力，固定成本也意味著較長的投資回收週期，故AWS暫時不持續投入。對我國業者而言，也必須同樣謹慎與硬體相關的新投入。
AWS re:Invent 2022另一個啟發在於，即便經濟前景能見度低，即便已暫緩推行與硬體相依的雲端服務，但AWS依然持續發展自有處理晶片，顯示晶片自主為其核心策略，較不受景氣波及。此對我國業者而言，同樣必須重新檢視與確認核心策略，思考若在景氣波動下，參考AWS更著重於軟體管理與分析方案，藉由協助企業強化系統管理與資料分析能耐，萃取資料的價值，以強化客戶的黏著性。
＜本文作者：郭思偉現為資策會MIC產業分析師＞