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。
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。
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。
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。
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。