Formula One Group 將大多數的基礎設施從現場部署資料中心移到 AWS，並在 AWS 機器學習服務上進行標準化 – 包括 Amazon SageMaker。

Formula 1 資料科學家使用過去 65 年來從車輛收集到的歷史賽車資料，訓練深度學習模型以做出賽事預測並協助團隊優化賽中決策。該模型可預測團隊何時應該將車輛開到維修區、判斷換輪胎的最佳時機，以及評估駕駛的表現。

Formula 1 接著使用 AWS 資料串流、分析和媒體服務，為超過 5 億名粉絲提供有關駕駛決策和車輛性能的深入解析。

由於 Formula 1 在可擴展的 AWS 環境執行高效能運算工作負載，因此該組織可在 Formula 1 賽事體驗、車輛設計等方面盡情創新，無須擔心容量的問題。

MLB 收集球員和俱樂部統計資料已有數十年的時間，並於 2015 年開始使用 AWS 收集和分發比賽當日的統計資料，以提升球迷體驗。

透過使用 Amazon SageMaker，MLB 能夠讓其開發人員和資料科學家輕鬆快速地建立、訓練及部署任何規模的機器學習模型。

這些模型有助於 MLB 免除與記錄保存和統計資料相關的手動耗時程序，例如記錄得分、擷取球賽記錄和分類球路。

MLB 計劃與 Amazon ML Solutions Lab 密切合作，持續改善 Statcast 這項分析球員表現的追蹤技術，包括測試投球預測準確性和建立個人化的觀眾體驗。

MLB 會持續透過人工智慧進行創新。該機構計劃使用 Amazon Comprehend 打造語言模型，建立可模擬代表性廣播員的現場比賽腳本。

Epic Games 自 2012 年以來一直使用 AWS，現在全部投入 AWS，該公司在 AWS 上執行其全球遊戲伺服器叢集、後端平台系統、資料庫、網站、分析管道和處理系統。

2017 年，Epic Games 推出了 Fortnite，這是一款跨平台的多人遊戲，一夜之間就引起轟動。在第一年，Fortnite 的玩家群增長了 100 多倍，全球達到 2 億位玩家。

AWS 是 Fortnite 的成功關鍵之一。使用 AWS 時，Epic Games 可以在數千萬受邀玩家的情況下，舉辦遊戲內活動，無需擔心容量，每分鐘可以在其分析管道中收集 1.25 億個事件，而且每月處理超過 5 PB 的資料倉儲增長。

使用 AWS 時，Epic Games 隨時在改善玩家的體驗，並提供令人興奮的新遊戲和遊戲元素。這家公司計劃在未來擴展 AWS 服務的應用，包括機器學習和容器化服務。

BP 的 IT 組織負責管理全球數千名員工使用的 SAP 應用程式，以處理供應鏈、採購、財務等相關業務。 

為了提高速度和成本靈活性，BP 使用 Amazon EC2 將這些核心商業應用程式移轉到雲端。此外，該團隊建立 EC2 X1 執行個體以擴展規模並支援即時分析。

該團隊現在可以在幾小時內隨需提供系統，而不需要幾週或幾個月。BP 看到效能全面提升，包括 Lubricants ERP 系統的速度提高百分之 40。 

BP 在雲端移轉期間，使用 AWS Config、AWS Identity and Access Management (IAM)、Amazon CloudWatch 和 AWS Trusted Advisor 重設安全標準。這些新標準協助 BP 開發 IT 組織的營運安全架構。