septiembre 7, 2026

• Categoría: Company News

ABIF y Microsoft suscriben acuerdo para combatir el cibercrimen y fraude digital

• La colaboración permitirá reforzar las capacidades de detección y gestión de amenazas de ciberseguridad del Grupo de Coordinación de Ciberseguridad de ABIF, VTF, mediante el acceso a conocimiento e inteligencia especializada en ciberamenazas de la Unidad de Crímenes Digitales de Microsoft.

 

• Con amenazas que crecen en número y sofisticación, los costos globales del cibercrimen se proyectan en US$23,84 billones para 2027, con un alto nivel de compromiso de datos, lo que refuerza la importancia de la colaboración público-privada y sectorial para fortalecer la resiliencia digital en el país.

• Source LATAM

Santiago, Chile – La Asociación de Bancos e Instituciones Financieras (ABIF) y Microsoft suscribieron un acuerdo de cooperación destinado a fortalecer las capacidades de ciberseguridad y protección frente a las crecientes amenazas digitales. La firma se realizó en las oficinas de ABIF y contó con José Manuel Mena, presidente de ABIF, y con Andrés Roepke, Country Manager de Microsoft en Chile.

La iniciativa vincula al Grupo de Coordinación de Ciberseguridad (VTF) de ABIF con la Unidad de Crímenes Digitales (Digital Crimes Unit, DCU) de Microsoft, equipo especializado que trabaja a nivel global en la identificación, investigación y disrupción de redes de ciberdelincuencia, así como en la generación de inteligencia sobre amenazas digitales.  El acuerdo está orientado a fortalecer las capacidades de detección, prevención y respuesta frente a amenazas que afectan al sector financiero.

En el marco de esta colaboración, ambas organizaciones trabajarán en iniciativas de intercambio de conocimiento y mejores prácticas, capacitación y fortalecimiento de capacidades técnicas, intercambio de información sobre tendencias y actores maliciosos, análisis de amenazas emergentes, así como en la identificación de oportunidades de colaboración para proteger mejor a las instituciones financieras y a sus clientes frente al fraude y otras actividades delictivas en línea.

La alianza también permitirá acercar al sector financiero chileno capacidades globales de inteligencia sobre amenazas impulsadas por Microsoft, incluyendo su Cyber Threat Intelligence Program (CTIP), una iniciativa orientada al intercambio de información relevante sobre amenazas cibernéticas emergentes para apoyar la protección de organizaciones frente a actividades criminales en línea. A través de este programa, Microsoft comparte información sobre tácticas, tendencias y riesgos observados en el ecosistema digital global, contribuyendo a fortalecer las capacidades de anticipación y respuesta de los participantes.

 Asimismo, la colaboración promoverá espacios de diálogo y coordinación para compartir aprendizajes derivados de investigaciones sobre cibercrimen desarrolladas por Microsoft a nivel global y contribuir al fortalecimiento de la resiliencia del ecosistema financiero chileno.

“Las amenazas digitales evolucionan permanentemente y requieren capacidades cada vez más sofisticadas y, principalmente, colaboración. Este acuerdo nos permite seguir fortaleciendo el trabajo que la banca viene desarrollando para robustecer al ecosistema financiero, incorporando experiencia y conocimiento especializado de un actor global como Microsoft”, señaló José Manuel Mena, presidente de ABIF.

Por su parte, Andrés Roepke, Country Manager de Microsoft Chile, destacó: “Los ciberdelincuentes operan hoy con la velocidad, escala y sofisticación que les permiten las nuevas tecnologías, incluida la inteligencia artificial. Para enfrentar esta realidad, las organizaciones necesitan combinar innovación, inteligencia y colaboración. A través de esta alianza con ABIF, Microsoft busca contribuir con información, experiencia global y conocimiento sobre las amenazas que afectan al ecosistema digital, ayudando a fortalecer la resiliencia del sistema financiero chileno y la protección de los ciudadanos frente al fraude y el cibercrimen”. 

En cuanto al panorama global de amenazas, Microsoft analiza más de 100 trillions de señales de seguridad por día y realiza 72.000 millones de acciones diarias de protección, monitoreando más de 1.500 grupos de amenazas en todo el mundo. En esta línea, se estima que el costo global del cibercrimen podría crecer de US$ 8,44 billones en 2022 a US$ 23,84 billones en 2027, reflejando la escala económica que ha alcanzado esta actividad criminal.

Como antecedente, la Asociación de Bancos ha realizado distintas iniciativas en ciberseguridad. Entre ellas se destaca el VTF. Esta instancia nació a fines de 2017 como una iniciativa de la Asociación de Bancos (ABIF) para coordinar esfuerzos en ciberseguridad y se inspiró en modelos de colaboración implementados en el Reino Unido.  Funciona como un espacio de coordinación sectorial que articula a los bancos asociados para fortalecer la prevención, detección y respuesta frente a ciberamenazas, contribuyendo a la protección del ecosistema financiero.

Solo en 2026, el VTF ha analizado más de 8.500 reportes de inteligencia de amenazas, provenientes de múltiples fuentes y con foco específico en el sector financiero nacional.

Durante el mismo periodo, ha coordinado el abordaje de 243 amenazas activas dirigidas al sector financiero, cuya gestión colaborativa ha permitido adoptar medidas oportunas para contenerlas y mitigar su impacto.

Adicionalmente, ABIF ha desarrollado programas de coordinación con la Fiscalía Nacional para prevenir e investigar fraudes y delitos financieros; acciones sectoriales de capacitación en ciberseguridad; y herramientas orientadas a los usuarios, como la campaña #SOSpecha y el número único de emergencias bancarias 1212.

Por su parte, la Unidad de Crímenes Digitales de Microsoft trabaja en desarrollar acciones técnicas, legales y de colaboración con socios públicos y privados para hacer la disrupción de infraestructuras utilizadas por ciberdelincuentes y compartir inteligencia que permita anticipar y reducir el impacto de amenazas digitales.

De hecho, recientemente aportó conocimiento en Chile a través de una capacitación a más de 800 alumnos de la Escuela Militar. El objetivo de estas iniciativas fue aportar inteligencia que permanezca en el país y contribuya a preparar a profesionales y organizaciones para reconocer amenazas, comprender sus mecanismos y responder de manera coordinada. Además, las operaciones recientes de la DCU identificaron en Chile 5.606 víctimas de Lumma Stealer, 1.636 de Fox Tempest y 479 vinculadas a RedVDS. En total, más de 7.700 víctimas fueron identificadas y compartidas con socios por medio del Programa de Inteligencia de Ciberamenazas de Microsoft (CTIP).

Sobre ABIF

La Asociación de Bancos e Instituciones Financieras de Chile (ABIF) es una organización gremial fundada en 1945 que agrupa a los bancos privados establecidos y aquellas instituciones extranjeras que mantienen oficinas en el país. En la actualidad el gremio cuenta con 14 bancos y tres oficinas de representación extranjera.

Acerca de Microsoft

Microsoft (Nasdaq «MSFT» @microsoft) crea plataformas y herramientas impulsadas por la IA para ofrecer soluciones innovadoras que satisfagan las necesidades cambiantes de nuestros clientes. La empresa de tecnología está comprometida con hacer que la IA esté ampliamente disponible, de manera responsable, con la misión de empoderar a cada persona y a cada organización en el planeta para lograr más.

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septiembre 7, 2026

Ampliación del ecosistema de aplicaciones Windows on Arm a través de cargas de trabajo clave

Por: Klaus Diaconu, director de socios, gestión de producto, silicio de Windows e integración de sistemas.

En un hito importante para la plataforma, Microsoft y NVIDIA anunciaron recientemente NVIDIA RTX Spark. Estos nuevos dispositivos son los PC con Windows, más potentes y eficientes, delgados y ligeros hasta la fecha, construidos con la arquitectura Arm. En otoño de 2026, estarán disponibles dispositivos de Microsoft Surface, ASUS, Dell, HP, Lenovo y MSI. La entrada de NVIDIA en la familia de silicio Windows on Arm se une a la serie de chipsets Qualcomm Snapdragon X, que ya han consolidado Windows on Arm como la experiencia premium en los PCs Microsoft Surface Copilot+. El mercado envía una señal clara: más proveedores de silicio y más socios OEM invierten en Windows on Arm porque la demanda de los clientes por estos potentes y eficientes dispositivos y experiencias Windows está en crecimiento.

Junto con el panorama en expansión de los PC, el ecosistema de aplicaciones de Windows sigue con su rápido crecimiento. A medida que los potentes dispositivos basados en Arm llegan a más clientes, esto motiva a los desarrolladores a construir y optimizar para la plataforma. En consecuencia, a medida que crece el catálogo de aplicaciones, los clientes tienen aún más motivos para elegir hardware de Windows on Arm. Ese ciclo virtuoso está en marcha. El crecimiento del catálogo de aplicaciones es evidente en el sitio Works on Windows on Arm. Este sitio cataloga más de 7000 aplicaciones y juegos verificados disponibles para Windows on Arm y está construido con datos de compatibilidad de Microsoft. Dada la amplitud de hardware compatible con Arm disponible de múltiples proveedores de silicio y la profundidad del catálogo de aplicaciones, Windows on Arm se ha convertido en una plataforma de primera clase para cualquier carga de trabajo.

App Assure, el programa de compatibilidad de aplicaciones de Microsoft, con su dedicado Arm Advisory Service, sigue con la expansión del ecosistema de Windows on Arm. Seguimos con el trabajo codo con codo con un conjunto diverso de empresas de desarrollo de software para llevar sus aplicaciones al catálogo de Windows on Arm, para asegurar que ningún cliente se quede atrás. El objetivo de este blog es compartir el último informe de progreso de App Assure: un resumen de algunas de las incorporaciones más destacadas al portafolio de aplicaciones Windows on Arm desde nuestra actualización anterior.

Aplicaciones STEM y educativas

Esta es una categoría en rápido crecimiento que exige su propia sección. Ciencia, Tecnología, Ingeniería y Matemáticas (STEM, por sus siglas en inglés), así como las herramientas educativas, desempeñan un papel fundamental en cómo las personas aprenden en aulas, entornos de investigación o mediante estudios independientes. A medida que los dispositivos Windows on Arm se vuelven más comunes, los desarrolladores en este ámbito reconocen ahora la oportunidad de llegar a estudiantes y profesionales que valoran dispositivos portátiles y eficientes en consumo energético sin sacrificar el rendimiento. El creciente número de aplicaciones STEM y educativas disponibles ahora refleja una inversión creciente alineada con estas necesidades y la adopción creciente de dispositivos Windows on Arm por parte de los clientes educativos.

Aplicaciones de seguridad

La seguridad se mantiene como algo fundamental para los clientes de Windows y abarca mucho más que una sola herramienta o carga de trabajo. Los entornos modernos requieren protección en capas entre extremos, gestión consistente de dispositivos y conectividad segura, en especial a medida que el trabajo se realiza cada vez más en entornos híbridos, móviles y distribuidos.

Los dispositivos basados en ARM están diseñados con la seguridad como núcleo, al integrar protecciones de hardware, firmware y software para ayudar a defenderse frente a amenazas modernas. Además de las funciones de seguridad integradas, un sólido soporte para Windows on Arm en protección de endpoints, gestión de endpoints, VPN y soluciones Zero Trust ayuda a garantizar que los clientes puedan adoptar estos dispositivos sin comprometer su postura de seguridad.

Nuestra actualización anterior mostró aplicaciones conocidas de empresas como Norton, CrowdStrike y McAfee en el ámbito de Protección de Endpoints; VMware, Beyond Trust y Cisco en el ámbito de Gestión de Endpoints; y redes Nord, Zscaler y Palo Alto en el ámbito de VPN y Zero Trust. La continua expansión del ecosistema de aplicaciones de seguridad Windows on Arm, como se muestra a continuación, pone de manifiesto cómo los proveedores de software se alinean con las expectativas de los clientes sobre despliegues Armbased seguros y manejables.

Aplicaciones de productividad

Las aplicaciones de productividad siguen como la piedra angular de cómo las personas realizan su trabajo en Windows. Ya sea al gestionar proyectos, colaborar con compañeros, organizar información o comunicándose entre equipos, estas aplicaciones son esenciales para el trabajo diario de nuestros clientes. La creciente lista de aplicaciones de productividad disponibles ahora refleja tanto la demanda de los clientes como el impulso creciente de los desarrolladores que construyen con Arm como una plataforma Windows de primera clase. Las nuevas aplicaciones que se enumeran a continuación se suman a las anunciadas de manera previa por líderes del sector como Google, Adobe, Slack, Trello y Dropbox.

Creatividad, redes sociales y aplicaciones de entretenimiento

Los dispositivos Windows son tan importantes para el trabajo como para la expresión, la conexión y el entretenimiento. Desde herramientas creativas hasta plataformas sociales y experiencias multimedia, estas aplicaciones permiten a los usuarios crear, compartir y relajarse a lo largo del día. Los desarrolladores aun traen experiencias ricas y atractivas a dispositivos basados en Arm, para asegurar que los usuarios no tengan que elegir entre productividad y creatividad. En nuestra actualización anterior, marcas como Camtasia, Blender y Figma lanzaron aplicaciones Arm. A continuación, las últimas incorporaciones.

La conclusión es clara: Windows on Arm ya no se define por el potencial, sino por un ecosistema en rápida expansión de dispositivos con aplicaciones disponibles en diferentes cargas de trabajo de las que los clientes dependen más. A medida que los desarrolladores continúan con la inversión en experiencias y compatibilidad nativa de Arm, los clientes ganan más opciones, flexibilidad y confianza para adoptar la próxima generación de dispositivos Windows.

A medida que el ecosistema sigue expandiéndose, el equipo de Microsoft App Assure está listo para ayudar a los desarrolladores de software interesados en llevar sus aplicaciones a Windows on Arm. A través de nuestro Servicio de Asesoría Arm, ofrecemos orientación experta, talleres técnicos, ejemplos de código y una vía de escalada para ingenieros de Microsoft listos para ayudar con el desarrollo de software. Pónganse en contacto con nosotros aquí para saber más.

Por último, no olviden guardar https://worksonwoa.com/ en sus Favoritos  para una lista completa y actualizada de todas las aplicaciones disponibles en Windows en dispositivos Arm.

Lecturas y recursos sobre el ecosistema en expansión de Windows on Arm

• Funciona en Windows en Arm
• Impulsar el futuro: El ecosistema de aplicaciones Arm en expansión para PCs Copilot+
• Presentamos un nuevo capítulo potente para los PCs con Windows, acelerado por NVIDIA RTX Spark
• Tecnología Windows Musician y actualización Arm64 otoño 2025
• Acelerar el impulso de Arm en Japón con App Assure
• Avanzar en la preparación para impresión en todo el ecosistema Windows on Arm

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AWS announces user-managed setup (3LO) for SharePoint, OneDrive, and Confluence data sources in Amazon Bedrock Managed Knowledge Base. Previously, configuring these data sources required generating 2LO credentials on the third-party side, which could be time-consuming and inaccessible for users who lack admin-level access to those systems. With user-managed setup, you simply sign in with your existing third-party credentials, and Amazon Bedrock Managed Knowledge Base handles authentication—allowing you to complete data source setup in just a few minutes.
This streamlined experience lowers the barrier to getting started with managed knowledge bases. Teams that want to quickly prototype an AI assistant grounded in their SharePoint documentation, OneDrive files, or Confluence wikis no longer need to coordinate with IT administrators to obtain service account credentials. User-managed setup complements the existing service account authentication, giving you a faster path to connect your data while still preserving the programmatic, enterprise-grade option for production workloads.
To get started, see the following resources:; SharePoint user-managed setup in the Amazon Bedrock User Guide, OneDrive user-managed setup in the Amazon Bedrock User Guide and, Confluence user-managed setup in the Amazon Bedrock User Guide

​AWS announces user-managed setup (3LO) for SharePoint, OneDrive, and Confluence data sources in Amazon Bedrock Managed Knowledge Base. Previously, configuring these data sources required generating 2LO credentials on the third-party side, which could be time-consuming and inaccessible for users who lack admin-level access to those systems. With user-managed setup, you simply sign in with your existing third-party credentials, and Amazon Bedrock Managed Knowledge Base handles authentication—allowing you to complete data source setup in just a few minutes. This streamlined experience lowers the barrier to getting started with managed knowledge bases. Teams that want to quickly prototype an AI assistant grounded in their SharePoint documentation, OneDrive files, or Confluence wikis no longer need to coordinate with IT administrators to obtain service account credentials. User-managed setup complements the existing service account authentication, giving you a faster path to connect your data while still preserving the programmatic, enterprise-grade option for production workloads. To get started, see the following resources:; SharePoint user-managed setup in the Amazon Bedrock User Guide, OneDrive user-managed setup in the Amazon Bedrock User Guide and, Confluence user-managed setup in the Amazon Bedrock User Guide  

AWS announces the ServiceNow data source connector for Amazon Bedrock Managed Knowledge Base, a fully managed retrieval-augmented generation (RAG) service. Customers can now connect their ServiceNow instance to crawl knowledge articles and service catalog items directly into their managed knowledge base. Previously, bringing ServiceNow content into Bedrock Knowledge Bases required building and maintaining custom ingestion pipelines—now, you simply provide your ServiceNow instance credentials, and the connector handles data crawling, metadata extraction, and incremental sync automatically.
The ServiceNow connector crawls knowledge articles and service catalog items, including file attachments, giving your AI agents access to the institutional knowledge already maintained in ServiceNow. You can scope crawls to specific knowledge bases, article categories, or service catalogs using sys ID inclusion lists, ensuring only relevant content is ingested. This makes it straightforward to power employee-facing IT assistants, HR helpdesks, or customer support agents grounded in your organization’s up-to-date ServiceNow content.
To learn more, see ServiceNow data source in the Amazon Bedrock User Guide. For more information about Amazon Bedrock Managed Knowledge Base, visit the Amazon Bedrock Knowledge Bases product page.

​AWS announces the ServiceNow data source connector for Amazon Bedrock Managed Knowledge Base, a fully managed retrieval-augmented generation (RAG) service. Customers can now connect their ServiceNow instance to crawl knowledge articles and service catalog items directly into their managed knowledge base. Previously, bringing ServiceNow content into Bedrock Knowledge Bases required building and maintaining custom ingestion pipelines—now, you simply provide your ServiceNow instance credentials, and the connector handles data crawling, metadata extraction, and incremental sync automatically. The ServiceNow connector crawls knowledge articles and service catalog items, including file attachments, giving your AI agents access to the institutional knowledge already maintained in ServiceNow. You can scope crawls to specific knowledge bases, article categories, or service catalogs using sys ID inclusion lists, ensuring only relevant content is ingested. This makes it straightforward to power employee-facing IT assistants, HR helpdesks, or customer support agents grounded in your organization’s up-to-date ServiceNow content. To learn more, see ServiceNow data source in the Amazon Bedrock User Guide. For more information about Amazon Bedrock Managed Knowledge Base, visit the Amazon Bedrock Knowledge Bases product page.  

AWS announces automatic sync scheduling for Amazon Bedrock Managed Knowledge Base, a fully managed retrieval-augmented generation (RAG) service that handles data ingestion, storage optimization, and advanced retrieval without requiring you to manage vector databases or data pipelines. Previously, keeping your knowledge base current required manually triggering a sync each time your source data changed or building a custom solution. Now, you can configure daily, weekly, or monthly sync schedules for all native data source connectors, so your AI agents always retrieve the most up-to-date information.
With automatic sync scheduling, you can match your sync frequency to how often your source content changes. For example, set a daily sync for a rapidly evolving customer support knowledge base in Confluence, a weekly sync for SharePoint policy documents that update periodically, or a monthly sync for reference materials stored in Amazon S3. This eliminates the need to build and maintain custom scheduling workarounds, reducing operational overhead while ensuring your retrieval-augmented generation applications stay grounded in current enterprise data.
To learn more, see Sync scheduling for data sources in the Amazon Bedrock User Guide. For more information about Amazon Bedrock Managed Knowledge Base, visit the Amazon Bedrock Knowledge Bases product page.

​AWS announces automatic sync scheduling for Amazon Bedrock Managed Knowledge Base, a fully managed retrieval-augmented generation (RAG) service that handles data ingestion, storage optimization, and advanced retrieval without requiring you to manage vector databases or data pipelines. Previously, keeping your knowledge base current required manually triggering a sync each time your source data changed or building a custom solution. Now, you can configure daily, weekly, or monthly sync schedules for all native data source connectors, so your AI agents always retrieve the most up-to-date information. With automatic sync scheduling, you can match your sync frequency to how often your source content changes. For example, set a daily sync for a rapidly evolving customer support knowledge base in Confluence, a weekly sync for SharePoint policy documents that update periodically, or a monthly sync for reference materials stored in Amazon S3. This eliminates the need to build and maintain custom scheduling workarounds, reducing operational overhead while ensuring your retrieval-augmented generation applications stay grounded in current enterprise data. To learn more, see Sync scheduling for data sources in the Amazon Bedrock User Guide. For more information about Amazon Bedrock Managed Knowledge Base, visit the Amazon Bedrock Knowledge Bases product page.  

Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) now supports Early Success Criteria for rolling service deployments, giving you the flexibility to define when a deployment is considered successful based on your confidence level and the operational needs of your workload. This can help you complete deployments sooner and unblock subsequent deployments, CI/CD pipelines, and other dependent operations.

With Early Success Criteria, you configure the healthy percent – the proportion of desired tasks that must be running and healthy on the target service revision before the deployment is marked successful. For example, with a desired count of 100 and a healthy percent of 90%, Amazon ECS marks the deployment successful after 90 tasks are healthy and continues launching the remaining tasks through regular service scaling, outside the deployment lifecycle. This can benefit workloads running on specialized or constrained capacity, such as GPU-accelerated inference workloads, where hardware availability can extend task launch times. Early Success Criteria also gives you more control over how long deployment rollback monitoring applies, allowing it to protect the deployment until your configured success criteria are met while subsequent scale-out continues through regular service scaling. You can also choose how Amazon ECS handles source service revision cleanup using BLOCKING or DEFERRED. With BLOCKING, Amazon ECS completes source revision cleanup before declaring success. With DEFERRED, Amazon ECS declares success when the criteria are met and drains source revision tasks asynchronously outside the deployment. This benefits services with active long-lived connections or task scale-in protection, where source revision tasks may need to remain running without holding the deployment open.

The feature is available with the rolling deployment strategy in all AWS Commercial and AWS GovCloud (US) Regions. You can configure Early Success Criteria for new and existing Amazon ECS services using the AWS Management Console, AWS CLI, AWS SDKs, and infrastructure as code (IaC) tools. To learn more, see our documentation.

​Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) now supports Early Success Criteria for rolling service deployments, giving you the flexibility to define when a deployment is considered successful based on your confidence level and the operational needs of your workload. This can help you complete deployments sooner and unblock subsequent deployments, CI/CD pipelines, and other dependent operations.
With Early Success Criteria, you configure the healthy percent – the proportion of desired tasks that must be running and healthy on the target service revision before the deployment is marked successful. For example, with a desired count of 100 and a healthy percent of 90%, Amazon ECS marks the deployment successful after 90 tasks are healthy and continues launching the remaining tasks through regular service scaling, outside the deployment lifecycle. This can benefit workloads running on specialized or constrained capacity, such as GPU-accelerated inference workloads, where hardware availability can extend task launch times. Early Success Criteria also gives you more control over how long deployment rollback monitoring applies, allowing it to protect the deployment until your configured success criteria are met while subsequent scale-out continues through regular service scaling. You can also choose how Amazon ECS handles source service revision cleanup using BLOCKING or DEFERRED. With BLOCKING, Amazon ECS completes source revision cleanup before declaring success. With DEFERRED, Amazon ECS declares success when the criteria are met and drains source revision tasks asynchronously outside the deployment. This benefits services with active long-lived connections or task scale-in protection, where source revision tasks may need to remain running without holding the deployment open.
The feature is available with the rolling deployment strategy in all AWS Commercial and AWS GovCloud (US) Regions. You can configure Early Success Criteria for new and existing Amazon ECS services using the AWS Management Console, AWS CLI, AWS SDKs, and infrastructure as code (IaC) tools. To learn more, see our documentation.  

Amazon EC2 now enables AMI owners to define which instance types are compatible with their AMIs. Owners can specify supported instance types, unsupported instance types, or both — and any launch attempt on a non-permitted instance type is automatically blocked.

AMI owners now have a built-in way to prevent launches on instances that are not compatible with their AMIs. This reduces the risk of failed launches due to incompatible instance-AMI pairings. By default, an AMI can be launched on any instance type, so existing workflows remain unaffected until restrictions are explicitly applied.

This feature is available in all AWS Regions at no additional cost. To learn more, please visit the documentation.

​Amazon EC2 now enables AMI owners to define which instance types are compatible with their AMIs. Owners can specify supported instance types, unsupported instance types, or both — and any launch attempt on a non-permitted instance type is automatically blocked.
AMI owners now have a built-in way to prevent launches on instances that are not compatible with their AMIs. This reduces the risk of failed launches due to incompatible instance-AMI pairings. By default, an AMI can be launched on any instance type, so existing workflows remain unaffected until restrictions are explicitly applied.
This feature is available in all AWS Regions at no additional cost. To learn more, please visit the documentation.  

Amazon SageMaker AI now supports Amazon EC2 G6e instances for batch transform. Batch Transform enables you to run predictions on datasets stored in Amazon S3 and is suited for large datasets that do not require a persistent inference endpoint.

Amazon EC2 G6e instances are powered by up to eight NVIDIA L40S Tensor Core GPUs with 48 GB of memory per GPU and third-generation AMD EPYC processors. G6e instances deliver improved performance for GPU-intensive workloads. With this launch, you can use G6e instances for GPU-intensive offline inference workloads, including large language models and diffusion models that generate images, video, and audio. To get started, select a supported ml.g6e instance type when creating a Batch Transform job through AWS SDKs, AWS CLI, or the CreateTransformJob API.

G6e support for Batch Transform is available in US East (N. Virginia), US East (Ohio), US West (Oregon), Asia Pacific (Mumbai), and Asia Pacific (Hyderabad). To learn more, visit the Amazon SageMaker AI product page and see the Batch Transform documentation. For pricing information on these instances, please visit our pricing page.

​Amazon SageMaker AI now supports Amazon EC2 G6e instances for batch transform. Batch Transform enables you to run predictions on datasets stored in Amazon S3 and is suited for large datasets that do not require a persistent inference endpoint.
Amazon EC2 G6e instances are powered by up to eight NVIDIA L40S Tensor Core GPUs with 48 GB of memory per GPU and third-generation AMD EPYC processors. G6e instances deliver improved performance for GPU-intensive workloads. With this launch, you can use G6e instances for GPU-intensive offline inference workloads, including large language models and diffusion models that generate images, video, and audio. To get started, select a supported ml.g6e instance type when creating a Batch Transform job through AWS SDKs, AWS CLI, or the CreateTransformJob API.
G6e support for Batch Transform is available in US East (N. Virginia), US East (Ohio), US West (Oregon), Asia Pacific (Mumbai), and Asia Pacific (Hyderabad). To learn more, visit the Amazon SageMaker AI product page and see the Batch Transform documentation. For pricing information on these instances, please visit our pricing page.  

Today, AWS Model Context Protocol Server (AWS MCP Server) added a serverless capability so that coding agents such as Claude Code and Kiro can efficiently diagnose issues with your Lambda functions. The serverless capability helps you troubleshoot your running Lambda functions and their connected resources.

The AWS MCP Server, available through the Agent Toolkit for AWS or as a standalone installation, is a managed service that gives AI coding agents secure access to AWS services. With the new AWS MCP Sever serverless capability, your coding agent inspects your Lambda function and its connected resources across Amazon API Gateway, Amazon EventBridge, Amazon S3, Amazon DynamoDB, Amazon SNS, Amazon SQS, and AWS Step Functions. The agent can correlate error signals against a 7-day baseline to pinpoint what changed, surface recurring errors to identify trends, retrieve the deployed configuration of your function and connected resources, provide a timeline of recent changes to track what happened, and analyze service latency across connected resources. As the agent gets comprehensive data in a single call, it consumes fewer tokens compared to orchestrating multiple API calls.

To get started, configure the Agent toolkit for AWS by running ‘aws configure agent-toolkit’ from the AWS CLI, or enable the AWS MCP Server directly.

The AWS MCP Server can access services in all commercial AWS Regions, while the AWS MCP Server itself runs in the US East (N. Virginia) and Europe (Frankfurt) Regions. The serverless diagnostic capabilities in the AWS MCP Server are available at no additional cost. To learn more, see the user guide.   

​Today, AWS Model Context Protocol Server (AWS MCP Server) added a serverless capability so that coding agents such as Claude Code and Kiro can efficiently diagnose issues with your Lambda functions. The serverless capability helps you troubleshoot your running Lambda functions and their connected resources.
The AWS MCP Server, available through the Agent Toolkit for AWS or as a standalone installation, is a managed service that gives AI coding agents secure access to AWS services. With the new AWS MCP Sever serverless capability, your coding agent inspects your Lambda function and its connected resources across Amazon API Gateway, Amazon EventBridge, Amazon S3, Amazon DynamoDB, Amazon SNS, Amazon SQS, and AWS Step Functions. The agent can correlate error signals against a 7-day baseline to pinpoint what changed, surface recurring errors to identify trends, retrieve the deployed configuration of your function and connected resources, provide a timeline of recent changes to track what happened, and analyze service latency across connected resources. As the agent gets comprehensive data in a single call, it consumes fewer tokens compared to orchestrating multiple API calls.
To get started, configure the Agent toolkit for AWS by running ‘aws configure agent-toolkit’ from the AWS CLI, or enable the AWS MCP Server directly.
The AWS MCP Server can access services in all commercial AWS Regions, while the AWS MCP Server itself runs in the US East (N. Virginia) and Europe (Frankfurt) Regions. The serverless diagnostic capabilities in the AWS MCP Server are available at no additional cost. To learn more, see the user guide.     

Starting today, Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) C8g instances are available in AWS Asia Pacific (Taipei, New Zealand), and AWS GovCloud (US-East) regions. These instances are powered by AWS Graviton4 processors and deliver up to 30% better performance compared to AWS Graviton3-based instances. Amazon EC2 C8g instances are built for compute-intensive workloads, such as high performance computing (HPC), batch processing, gaming, video encoding, scientific modeling, distributed analytics, CPU-based machine learning (ML) inference, and ad serving. These instances are built on the AWS Nitro System, which offloads CPU virtualization, storage, and networking functions to dedicated hardware and software to enhance the performance and security of your workloads.

AWS Graviton4-based Amazon EC2 instances deliver the best performance and energy efficiency for a broad range of workloads running on Amazon EC2. These instances offer larger instance sizes with up to 3x more vCPUs and memory compared to Graviton3-based Amazon C7g instances. AWS Graviton4 processors are up to 40% faster for databases, 30% faster for web applications, and 45% faster for large Java applications than AWS Graviton3 processors. C8g instances are available in 12 different instance sizes, including two bare metal sizes. They offer up to 50 Gbps enhanced networking bandwidth and up to 40 Gbps of bandwidth to the Amazon Elastic Block Store (Amazon EBS).

To learn more, see Amazon EC2 C8g Instances. To explore how to migrate your workloads to Graviton-based instances, see AWS Graviton Fast Start program and Porting Advisor for Graviton. To get started, see the AWS Management Console.

​Starting today, Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) C8g instances are available in AWS Asia Pacific (Taipei, New Zealand), and AWS GovCloud (US-East) regions. These instances are powered by AWS Graviton4 processors and deliver up to 30% better performance compared to AWS Graviton3-based instances. Amazon EC2 C8g instances are built for compute-intensive workloads, such as high performance computing (HPC), batch processing, gaming, video encoding, scientific modeling, distributed analytics, CPU-based machine learning (ML) inference, and ad serving. These instances are built on the AWS Nitro System, which offloads CPU virtualization, storage, and networking functions to dedicated hardware and software to enhance the performance and security of your workloads. AWS Graviton4-based Amazon EC2 instances deliver the best performance and energy efficiency for a broad range of workloads running on Amazon EC2. These instances offer larger instance sizes with up to 3x more vCPUs and memory compared to Graviton3-based Amazon C7g instances. AWS Graviton4 processors are up to 40% faster for databases, 30% faster for web applications, and 45% faster for large Java applications than AWS Graviton3 processors. C8g instances are available in 12 different instance sizes, including two bare metal sizes. They offer up to 50 Gbps enhanced networking bandwidth and up to 40 Gbps of bandwidth to the Amazon Elastic Block Store (Amazon EBS). To learn more, see Amazon EC2 C8g Instances. To explore how to migrate your workloads to Graviton-based instances, see AWS Graviton Fast Start program and Porting Advisor for Graviton. To get started, see the AWS Management Console.