前言
隨著雲端運算的快速發展，AWS、Azure 和 GCP 三大雲端平台已成為企業數位轉型的核心基礎設施。獲得雲端認證不僅能驗證您的技術能力，更能為職涯發展帶來實質的薪資提升。
本文將深入比較 AWS、Azure 和 GCP 三大雲端平台的認證體系，特別聚焦於 2025 年最新的 AI/ML 認證趨勢，幫助您選擇最適合的學習路徑。
2025 年重要更新：
- AWS 推出全新 AI Practitioner 和 Generative AI Developer 認證
- Azure AI Engineer (AI-102) 於 2025 年 4 月更新，強化企業 AI 應用
- GCP Professional ML Engineer 於 2024 年 10 月整合 Generative AI 內容
三大平台認證體系概覽
AWS 認證架構
AWS 提供四個等級的認證：Foundational（基礎級）、Associate（助理級）、Professional（專業級）和 Specialty（專精級）。共有 13 項認證，涵蓋從基礎雲端概念到進階專業領域。
Azure 認證架構
Azure 採用三層架構：Fundamentals（基礎級）、Associate（助理級）和 Expert（專家級）。認證路徑明確，通常需要先通過助理級才能取得專家級認證。
GCP 認證架構
GCP 分為三個等級：Foundational（基礎級）、Associate（助理級）和 Professional（專業級）。相較於 AWS 和 Azure，GCP 的認證數量較少，但更聚焦於核心技術領域。
基礎級認證比較
| 平台 | 認證名稱 | 考試代碼 | 適合對象 | 2025 年更新 |
|---|---|---|---|---|
| AWS | AWS Certified Cloud Practitioner | CLF-C02 | 雲端初學者、業務人員 | — |
| Azure | Azure Fundamentals | AZ-900 | 雲端基礎入門 | — |
| Azure AI Fundamentals | AI-900 | AI 基礎概念入門 | ✅ 2025/02 更新 | |
| GCP | Cloud Digital Leader | — | 數位轉型策略、雲端基礎 | — |
助理級認證比較
| 平台 | 認證名稱 | 考試代碼 | 核心技能 |
|---|---|---|---|
| AWS | Solutions Architect – Associate | SAA-C03 | 架構設計、高可用性、安全性 |
| Developer – Associate | DVA-C02 | 應用程式開發、部署、除錯 | |
| SysOps Administrator – Associate | SOA-C02 | 系統部署、監控、故障排除 | |
| Azure | Azure Administrator | AZ-104 | 虛擬機、儲存、網路管理 |
| Azure Developer | AZ-204 | 應用程式開發、Azure 服務整合 | |
| Azure Security Engineer | AZ-500 | 安全控管、威脅因應 | |
| GCP | Associate Cloud Engineer | — | 計算、儲存、網路、安全性 |
AI/ML 認證深度比較（2025 年最新）
AWS AI/ML 認證路徑
| 等級 | 認證名稱 | 狀態 | 適合對象 | 重點技術 |
|---|---|---|---|---|
| 基礎 | AWS Certified AI Practitioner | 🆕 新推出 | 業務人員、非技術角色 | AI、ML、生成式 AI 概念 |
| 助理 | Machine Learning Engineer – Associate | 🆕 新推出 | ML 工程師、MLOps 工程師 | ML 工作負載實作、模型部署 |
| 專業 | Generative AI Developer – Professional | 🚀 2025 年推出 | 生成式 AI 開發者 | 生成式 AI 應用開發 |
| 專精 | Machine Learning – Specialty | ❌ 2026/03/31 退役 | ML 專家 | SageMaker、模型訓練與優化 |
AWS 優惠：AI Practitioner、ML Engineer 和 Data Engineer 認證考試享 50% 折扣。
Azure AI/ML 認證路徑
| 等級 | 認證名稱 | 考試代碼 | 適合對象 | 重點技術 |
|---|---|---|---|---|
| 基礎 | Azure AI Fundamentals | AI-900 | AI 初學者 | ML 和 AI 概念、Azure AI 服務 |
| 助理 | Azure AI Engineer | AI-102 | AI 工程師 | Cognitive Services、Azure OpenAI、AI Search |
| Azure Data Scientist | DP-100 | 資料科學家 | 模型訓練、Azure ML |
2025 年更新重點：
- AI-102 於 2025 年 4 月 30 日更新，強化 Azure OpenAI 整合
- 企業對生成式 AI 技能需求爆發式成長，三分之一組織已導入生成式 AI 工具
GCP AI/ML 認證路徑
| 等級 | 認證名稱 | 狀態 | 適合對象 | 重點技術 |
|---|---|---|---|---|
| 專業 | Professional Machine Learning Engineer | ✅ 2024/10 更新 | ML 工程師 | Vertex AI、TensorFlow、BigQuery、Gen AI |
| 專業 | Generative AI Leader | 🆕 新推出 | AI 策略制定者 | 生成式 AI 技術、業務策略 |
2024 年 10 月重大更新：
- Professional ML Engineer 加入 Generative AI 內容
- 涵蓋 Vertex AI Model Garden、AI Agent Builder 等新工具
- 考題包含生成式模型部署與管理的實作問題
專業級認證比較
| 平台 | 認證名稱 | 考試代碼 | 核心技能 |
|---|---|---|---|
| AWS | Solutions Architect – Professional | SAP-C02 | 大規模複雜架構設計 |
| DevOps Engineer – Professional | DOP-C02 | CI/CD、自動化部署、監控 | |
| Azure | Azure Solutions Architect Expert | AZ-305 | 專家級架構設計與整合 |
| Azure DevOps Engineer Expert | AZ-400 | 專家級 CI/CD 與自動化 | |
| GCP | Professional Cloud Architect | — | 企業級 GCP 解決方案設計 |
| Professional Cloud DevOps Engineer | — | GCP CI/CD、自動化、監控 |
專精領域認證比較
資料與數據分析
| 平台 | 認證名稱 | 考試代碼 | 適用場景 |
|---|---|---|---|
| AWS | Data Analytics – Specialty | DAS-C01 | Kinesis、Redshift、數據管線 |
| Database – Specialty | DBS-C01 | 關聯式與非關聯式資料庫 | |
| Azure | Azure Data Engineer | DP-203 | 數據管線、Data Lake、分析平台 |
| Azure Database Administrator | DP-300 | 資料庫管理與維運 | |
| GCP | Professional Data Engineer | — | 大數據處理、ML 管線 |
| Professional Cloud Database Engineer | — | 雲端資料庫設計與維運 |
網路與安全
| 平台 | 認證名稱 | 考試代碼 | 適用場景 |
|---|---|---|---|
| AWS | Advanced Networking – Specialty | ANS-C01 | 大規模網路架構、混合雲連線 |
| Security – Specialty | SCS-C02 | IAM、資料保護、事件檢測 | |
| Azure | Azure Network Engineer | AZ-700 | 網路路由、負載平衡、混合連線 |
| Azure Cybersecurity Architect Expert | SC-100 | 資安策略、架構與風險管理 | |
| GCP | Professional Cloud Network Engineer | — | GCP 網路架構、混合與多雲連線 |
| Professional Cloud Security Engineer | — | 存取控制、網路安全、合規管理 |
如何選擇適合的認證？
根據職涯階段選擇
初學者（0-1 年經驗）：
- AWS: Cloud Practitioner + AI Practitioner
- Azure: AZ-900 + AI-900
- GCP: Cloud Digital Leader
中級工程師（1-3 年經驗）：
- AWS: Solutions Architect – Associate 或 Developer – Associate
- Azure: AZ-104 或 AZ-204
- GCP: Associate Cloud Engineer
進階工程師（3+ 年經驗）：
- AWS: Solutions Architect – Professional 或專精認證
- Azure: AZ-305 或專家級認證
- GCP: Professional 系列認證
根據技術專長選擇
AI/ML 專業：
- AWS: 新推出的 AI Practitioner + ML Engineer – Associate
- Azure: AI-102（2025 年更新，整合 Azure OpenAI）
- GCP: Professional ML Engineer（2024 年 10 月更新，加入 Gen AI）
DevOps：
- AWS: DevOps Engineer – Professional
- Azure: AZ-400
- GCP: Professional Cloud DevOps Engineer
資料工程：
- AWS: Data Analytics – Specialty
- Azure: DP-203
- GCP: Professional Data Engineer
認證投資報酬率分析
薪資提升潛力
根據 2025 年最新研究，AWS AI 認證可帶來高達 47% 的薪資提升，這反映了市場對雲端與 AI 技能的強勁需求。
各平台薪資影響（美國市場參考）：
- AWS：Professional 級認證平均薪資 $130,000 – $180,000
- Azure：Expert 級認證平均薪資 $125,000 – $175,000
- GCP：Professional 級認證平均薪資 $120,000 – $170,000
學習成本比較
| 項目 | AWS | Azure | GCP |
|---|---|---|---|
| 基礎級考試費用 | $100 | $99 | $99 |
| 助理級考試費用 | $150 | $165 | $125 |
| 專業級考試費用 | $300 | $165 | $200 |
| 免費學習資源 | 135+ 課程（AWS Skill Builder） | Microsoft Learn（免費） | Coursera 部分課程免費 |
| 2025 年優惠 | AI/ML 認證 50% 折扣 | — | — |
常見問題
Q1: 三大平台認證哪個最容易入門？
Azure Fundamentals (AZ-900) 普遍被認為是最容易入門的認證，內容廣泛但深度適中。AWS Cloud Practitioner 次之，GCP Cloud Digital Leader 則更聚焦於業務策略層面。
Q2: 2025 年最值得考的 AI 認證是哪個？
視您的背景而定：
- 初學者：AWS AI Practitioner（全新推出，涵蓋最新 Gen AI 概念）
- 工程師：Azure AI Engineer (AI-102)（2025 年 4 月更新，企業需求高）
- ML 專家：GCP Professional ML Engineer（2024 年 10 月整合 Gen AI，技術深度高）
Q3: 認證需要定期更新嗎？
是的。AWS 和 Azure 認證有效期通常為 3 年，GCP 為 2 年。到期前需要重新認證或通過更高階認證來延續有效性。
Q4: 可以跨平台考取認證嗎？
可以，而且越來越多企業採用多雲策略。同時擁有 AWS 和 Azure 認證可以提高就業競爭力，特別是在混合雲架構的企業環境中。
總結
2025 年是雲端認證體系的重要轉折點，三大平台都在積極整合生成式 AI 與機器學習內容：
AWS 推出全新的 AI Practitioner 和 Generative AI Developer 認證，同時淘汰舊的 ML Specialty，展現其對生成式 AI 的戰略重視。
Azure 持續更新 AI-102，強化與 Azure OpenAI 的整合，反映企業對實用 AI 解決方案的需求。
GCP 在 2024 年 10 月將 Gen AI 納入 Professional ML Engineer 認證，並推出 Generative AI Leader 認證，展現技術領先優勢。
建議學習路徑：
- 從基礎認證開始建立雲端概念（3-6 個月）
- 選擇符合職涯目標的助理級認證（6-12 個月）
- 專注於 AI/ML 認證以掌握未來趨勢（12-18 個月）
- 取得專業級或專精認證以提升競爭力（18+ 個月）
無論選擇哪個平台，持續學習和實作經驗都是成功的關鍵。善用平台提供的免費資源（如 AWS Skill Builder、Microsoft Learn、Google Cloud Training），並把握 2025 年的優惠機會，為您的雲端職涯投資。