以官方 exam guide 的章節權重為骨架，一張證照一篇備考路徑：考什麼、配哪些官方材料、練什麼，時程換算的依據也寫出來。所有內容取自官方考綱與認證頁，不含應考實錄，也不含考古題。
AIF-C01 的考綱在 2026 年 4 月 30 日更新到 v1.1，一口氣新增七條目標，把 MCP、多 agent 模式、context engineering、token 計價、幻覺偵測全部變成考點，in-scope 服務也加入 Bedrock AgentCore、Kiro、Strands Agents——網路上流傳的整理幾乎都是舊版。這篇以官方五章權重（20/24/28/14/14）為骨架給出四週路徑。官方規格：$100、90 分鐘、65 題（50 題計分）、及格 700、效期 3 年，而且是本系列唯一提供繁體中文的考試。
AIP-C01 是 AWS 唯一專攻 GenAI 應用開發的 professional 級證照，官方明確排除模型訓練、進階 ML 與特徵工程——它考的是把別人的基礎模型整合進生產系統。五章權重 31/26/20/12/11，最重的第 1 章有將近一半的技能點落在向量儲存與 RAG。2026 年 3 月的改版加入 Bedrock AgentCore，beta 已於 3/31 結束，更早的教材全部過期。官方規格：$300、180 分鐘、75 題（65 題計分）、及格 750、效期 3 年，考過會同時續掉 AIF-C01、MLA-C01 與 Data Engineer – Associate。
Google Professional ML Engineer 的考綱在 2026 年被重寫，Vertex AI 全面改名為 Gemini Enterprise Agent Platform，舊教材的產品名對不上題目。這篇以官方 exam guide 的六章權重為骨架，逐章列出考什麼、配哪些官方材料、練什麼，並換算成一份看得懂依據的時程。官方規格：$200、兩小時、50–60 題單選加複選、效期兩年、建議 3 年以上業界經驗含 1 年以上 Google Cloud。
Claude 官方架構師認證（CCAR-F）的完整備考指南：五大領域權重 27/18/20/20/15、六大考試情境抽四個、常見反模式與實際演練建議。官方規格為 60 題 / 120 分鐘 / $125 / 效期 12 個月 / 及格 720，報考限 Claude Partner Network 成員，準時續期免費且非監考。
AI-103 取代 2026 年 6 月 30 日退場的 AI-102，考綱完全重寫成 Microsoft Foundry 體系——prompt flow、Azure AI Studio、Azure OpenAI Service、Azure AI Agent Service 這些名詞在目標裡一個都沒有。五塊技能權重 25-30 / 30-35 / 10-15 / 10-15 / 10-15，生成式與 agent 佔最大宗。官方規格：$165、120 分鐘、及格 700、有繁體中文、含互動題型，而且效期只有一年——但續期是免費、開書、非監考的線上評量。
AB-620 是微軟 agent 認證線裡的低程式碼那條——考的是 Copilot Studio 上的 agent flows、adaptive cards、computer use、MCP tools、A2A 與 Fabric data agent，不是寫 Python。三塊權重 30-35 / 40-45 / 20-25，最重的是整合與擴充。官方規格：$165、120 分鐘、及格 700、效期一年、13 種語言含繁體中文，是微軟三張 agent 證照裡唯一有在地化的。已經 GA，但練習測驗還沒開放。
AI-500 是主流雲端業者裡少見的多 agent 系統專家級認證，四塊權重 15-20 / 30-35 / 20-25 / 20-25，官方點名 Agent Framework、LangGraph、Hugging Face Transformers、MCP server 架在 Azure Functions / Logic Apps / API Management、A2A、Key Vault、AI Red Teaming Agent。但它現在有三個限制要先知道：仍是 beta（成績要等重新計分）、必須先取得 AI-103 才能考、而且官方學習路徑尚未上線——考試頁列的四條路徑網址目前全部 404，講師課要等 2026/9/30。
CCDV-F 是 Anthropic 四張認證裡對應工程師的那張。官方 blueprint 有八個領域，最重的 Applications and Integration 佔 33.1%——而它底下最大的兩塊是 Claude Application Design 8.6% 與 Software Engineering Foundations 7.4%，也就是說三分之一的考試在考 API 機制與普通軟體工程。反直覺的是 Claude Code 只佔 3.1%、Eval 只佔 2.6%，而同家族的 Architect 那張光 Claude Code 就佔 20%。官方規格：$125、53 題、120 分鐘、及格 720、效期 12 個月，報考限 Claude Partner Network 組織。
NCA-GENL 是職缺點名「NVIDIA Generative AI / LLM 相關認證」時最常指的那張。但官方 blueprint 的權重跟名字落差很大——Core Machine Learning and AI Knowledge 30%、Software Development 24%、Experimentation 22%、Data Analysis 14%、Trustworthy AI 10%，LLM 與 RAG 的內容散在條目層而不是自成一塊，spaCy、NumPy、Keras、cross validation 都在考。另一個要先知道的：NVIDIA 官方備考課程全部要付費（$30 到 $500），是本系列唯一沒有免費官方學習路徑的廠商。官方規格：$125、1 小時、50–60 題、效期兩年、僅英文、pass/fail 不給分數。
NCP-AAI 是 NVIDIA 的 agentic AI 專業級認證，$200、120 分鐘、60–70 題、效期兩年。但兩件事要先知道：一、官方頁面的 Register 按鈕旁標著「Coming soon」，現在還不能報名；二、官方網頁與官方 PDF study guide 的權重表互相矛盾——Deployment and Scaling 網頁寫 13%、PDF 寫 5%，Run/Monitor/Maintain 網頁寫 5%、PDF 寫 7%，而且兩版加總分別只有 98% 與 92%。兩份都是 nvidia.com。文章把它標成範圍與不確定性，不挑一個當事實。
NCP-GENL 是 NVIDIA 的 LLM 專業級認證，$200、120 分鐘、60–70 題。它跟其他 GenAI 證照最大的差別在重心：Model Optimization 17% 加 GPU Acceleration 14% 合計 31%，考的是量化、蒸餾、剪枝、分散式平行與 CUDA profiling，不是接 API。兩個要先知道的：官方頁面的 Register 標著 Coming soon，還不能報名；而且同一頁的權重表有兩格描述文字是壞的——Fine-Tuning 那格寫的是 OpenUSD 的資料交換，Model Optimization 那格寫的是部署內容，兩處我都逐字驗過，正確描述在官方 PDF 裡。
NCA-GENM 與 NCA-GENL 同價同時長同級別，但重心完全不同：Experimentation 升到 25%（最重），Core ML 從 30% 降到 20%，並多出 Multimodal Data 15% 與 Performance Optimization 10% 兩塊。內容上考 U-Net、CLIP、擴散模型、多模態損失函數、attention map，以及 Riva／NeMo／Triton／ACE 這幾個 NVIDIA SDK。要注意成本結構：官方建議的五門課裡有兩門只有 $500 的講師版、沒有自學選項——純自學路線先天蓋不滿。官方規格：$125、1 小時、50–60 題、效期兩年、僅英文。
AB-100 是微軟 agent 線的架構師版，三塊權重 25-30 / 25-30 / 40-45，重心在部署與治理。它的 outline 幾乎全是 design、recommend、propose 這類動詞——考的是情境判斷而不是實作。三個要先知道的：官方考試頁的簡介段落是錯的（寫成資訊保護與 DLP 的樣板文，我逐字驗過），準備要以 study guide 為準；它有免費練習測驗，是微軟三張 agent 證照裡唯一有的；官方列了 15 張可用的 associate 證照但沒有一張是必要條件。官方規格：$165、僅英文、及格 700、效期一年。
CCAR-P 是 Anthropic 四張裡最貴也最資深的一張（$175、63 題、120 分鐘）。七個領域裡最重的是 Integration 19%，但真正讓它跟系列其他證照不同的是另外兩塊——Governance, Safety & Risk Management 14% 與 Stakeholder Communication & Lifecycle Management 14%，合計 28% 考的是法遵、風險、需求訪談與交付生命週期，不是寫程式。官方點名 GDPR、HIPAA、FedRAMP，並在 Intended Audience 明講「不適合入門開發者，也不適合只寫 prompt 而不負責系統設計的人」。
CCAO-F 是 Anthropic 四張裡最便宜的一張（$99、60 題、120 分鐘），給的是「用 Claude 做事」而不是「寫程式串 Claude」的人。七個領域裡最重的是 Output Evaluation and Validation 21%——辨識幻覺、判斷何時需要人工複核、比較與改寫輸出；Governance, Risk, and Responsible Use 也有 15%。官方明講它不適合寫 API 或設計 agentic 系統的開發者。另有一條容易被忽略：這張不計入 Claude Partner Network 的 tier 資格，另外三張才算。
微軟 AI-500、AB-620、AB-100、NVIDIA NCP-AAI、Claude CCAR-F 這五張證照都考多 agent 架構，交集是七件事：編排拓樸、A2A 與 MCP、每個 agent 的身分邊界、三層記憶、可觀測性與 agent replay、人在迴圈、四個介入點的 guardrail。但同一件事四家用四個名字，而且各自有無法互相轉移的獨有考點——微軟命名了四種 context window 失效模式、NVIDIA 有 7% 綁死自家 NeMo 與 NIM、Claude 考 stop_reason 這種 SDK 層細節。另外修一個常見誤解：Google PMLE 滿篇「Agent Platform」是 Vertex AI 改名，不是多 agent 考點。
真正把 RAG 與檢索評估當考點的是四張：AWS AIF-C01（第 2、3 章合計 52%，RAG、向量儲存、FM 評估指標全在裡面）、AWS AIP-C01（第 1 章 31% 裡有 11 個技能點落在向量儲存與 RAG）、NVIDIA NCP-AAI（Knowledge Integration 10% ＋ Evaluation and Tuning 13%）、微軟 AI-500（Develop 30–35% 裡的「多 agent RAG 架構」）。Google PMLE 只貢獻一條 LLM-as-a-judge，而 Claude CCDV-F——那張大家最容易假設它考 RAG 的開發者證照——八個領域裡一條檢索考點都沒有，Eval 只佔 2.6%。附 AIF 與 AIP 的同廠雙級別對照、四家名詞對照表、獨有考點清單與練習專案。
治理在證照裡的比重比多數工程師以為的高——CCAR-P 的 Governance 14% 加 Stakeholder 14% 共 28%、CCAO-F 治理 15%、AB-100 的部署治理塊 40–45%、AIF-C01 的負責任 AI 14% 加安全治理 14%。但把十五份官方 exam guide 逐份查過，沒有任何一張點名 EU AI Act、NIST AI RMF 或 ISO/IEC 42001；全系列唯一被官方點名的法規只有 CCAR-P 的 GDPR、HIPAA、FedRAMP。所以這篇的用法不是「背框架去考試」，而是用三份框架當骨架，把六張證照散落的治理條目歸位。三份框架的分工是：EU AI Act 是法律（2026-08-02 全面適用，高風險義務被 AI Omnibus 延到 2027-12-02）、NIST AI RMF 是自願框架（GOVERN／MAP／MEASURE／MANAGE 四個功能，且 1.0 正在改版）、ISO/IEC 42001 是可驗證的管理系統標準（條文付費，本文只用 ISO 官方公開頁能證實的部分）。
多數人以為 GenAI 證照的主軸是 prompt 寫作，但 CCAO-F 的 Prompting 只有 14%，輸出評估卻有 21%；CCDV-F 的 Prompt and Context Engineering 只有 11%。真正被考的是結構化輸出、防禦性 prompt、動態 context 注入、context 壓縮與快取、prompt 生命週期治理，以及「prompt 改了怎麼證明變好」——這六件事比較接近 context engineering 與軟體工程，而不是寫作技巧。另外沒有任何一張要你現場寫 prompt，全是選擇題，所以練「說得出為什麼」比練手感有用。最該記住的一條來自 CCAR-F：業務邏輯必須被保證時，「先改 prompt」通常是錯誤選項。
Google PMLE、AWS AIF-C01 與 AIP-C01、微軟 AI-103 與 AI-500、NVIDIA NCP-GENL 都考「怎麼讓 GenAI 應用又快又便宜又不掛」，但排起來是一道三階梯子：AIF-C01 問你知不知道成本隨 token 走，AIP-C01 與微軟兩張問你控不控得住，NCP-GENL 問你改不改得動模型與硬體。切入的高度差三層：NVIDIA 在 kernel 與量化層（Model Optimization 17% + GPU Acceleration 14% = 31%，全系列最重的單一成本延遲區塊），AWS 與微軟在應用層（快取三層、token 上限、chargeback），Google 在 MLOps 層（CPU/GPU/TPU 評估、資料平行 vs 模型平行、依吞吐量擴展服務後端）。交集是八根槓桿，但同一根在三個高度上是三種題目。本文刻意不帶任何價格與硬體規格數字——那是這個主題腐敗最快的部分。
AIF-C01、MLA-C01、AIP-C01 不是難度階梯，是三個不同的職能切面：AIF 考「說得出來」、MLA 考「把 ML 上線」、AIP 考「把別人的模型整合成系統」。但 2026 年 8 月的選擇被時間卡住——官方認證頁公告 MLA-C01 英文版最後考試日是 2026/9/28，從今天算只剩 40 天，而 MLA-C02 要 9/1 才開放報名、考綱尚未公布。非英文（日／韓／簡中）考生的窗口反而長得多，這是真實差異。同一頁還同時出現 MLA-C02 與 ME1-C02 兩個代碼，官方沒說明兩者關係。另外續期圖會反過來決定考試順序：AIP-C01 一張就把 AIF-C01、MLA-C01 與 Data Engineer – Associate 各續三年。
微軟四張 AI／agent 認證裡，只有 AI-103 → AI-500 是官方寫死的階梯，其餘全是定位問題。選擇要走三個分岔：寫不寫 Python（AI-103／AI-500 vs AB-620）、建東西還是做判斷（AB-100 vs 其餘三張）、以及今天能不能真的開始——AI-500 的四條官方學習路徑目前全 404、AB-620 沒有練習測驗、AB-100 有免費練習測驗。對台灣讀者還有第四個分岔：AI-103 與 AB-620 有繁體中文，AI-500 與 AB-100 只有英文。四張都是 $165、效期一年、續期免費但只在到期前六個月開放。
NVIDIA 生成式 AI 線有四張：NCA-GENL、NCA-GENM（各 $125，associate）、NCP-GENL、NCP-AAI（各 $200，professional）。選之前先看三件別家沒有的事：一、兩張 professional 的 Register 按鈕都標著「Coming soon」，近期計畫直接只剩兩張 associate；二、NVIDIA 是本系列唯一官方備考課全部付費的廠商，真實成本是考試費加課程費，NCA-GENL 自學五門 $390、NCA-GENM 有兩門只有 $500 講師版、NCP-GENL 官方清單列價合計 $1,620；三、官方文件自相矛盾——NCP-AAI 的權重網頁加總 98%、PDF 加總 92%，NCP-GENL 網頁表格有兩格描述錯置（其中一格是 OpenUSD 的文字）。另外綁定程度差很多：NCP-AAI 只有 7% 綁 NVIDIA 產品，NCP-GENL 有 31% 在考 GPU 與模型壓縮。
選 Claude 四張認證之前有一個比所有考點都重要的前提：報考只開放給 Claude Partner Network 的組織，個人無法自行報名。過得了這關的人，實際的分岔點有四個——CCAO-F $99 不計入 partner tier 資格（另外三張計入）；Claude Code 在 CCAR-F 佔 20%、在 CCDV-F 只佔 3.1%，架構師那張考這個工具比開發者那張重；CCAR-P 有 28% 是治理與利害關係人溝通，系列裡沒有第二張這樣；CCAO-F 最便宜但 Prompting 只有 14%，輸出評估 21% 才是主軸。四張效期都是 12 個月，重考間隔 14 / 30 / 90 天、12 個月內最多 4 次。