ひとことで言うと
インスタンスタイプを指定して起動する仮想サーバーです。
要するに、素材そのものです。SageMaker AI や Bedrock がすでに調理済みの料理（マネージドな学習・推論環境）だとすれば、EC2 はまだ加工していない食材。OS からミドルウェアまで自分で組む代わりに、構成の自由度は最大です。
何に使うか
| 用途 | AIP-C01 での位置づけ |
|---|---|
| GPU/専用アクセラレータでの自己ホスト推論・学習 | P・G・Inf・Trn 系インスタンス（AWS Inferentia・Trainium 搭載）が該当。SageMaker AI エンドポイントもこれらのインスタンスタイプの上で動く |
| MCP サーバーやカスタムオーケストレーションの実行基盤 | Lambda・ECS と並ぶ選択肢の一つ（D2.1） |
| Bedrock/SageMaker では満たせない特殊要件 | ライセンス持ち込み・特定OS・カーネルレベルの制御が要る場合 |
試験でどう問われるか
EC2 は主役では出ません。 出るとすれば「マネージドサービス（Bedrock / SageMaker AI）か、自分でインスタンスを組むか」の選択肢の一方としてです。
| 問われ方 | 正解に寄る条件 | 引っかけ |
|---|---|---|
| 「運用負荷を最小化したい」 | マネージド側（Bedrock・SageMaker AI エンドポイント）が正解になりやすい | EC2 に自前でモデルサーバーを立てる案 |
| 「特定のアクセラレータ・カーネル構成が要る」 | EC2（P/G/Inf/Trn 系）が正解になりうる | 常にマネージドが正解というわけではない |
取り違えやすいもの
| 迷う相手 | 切り分けの一言 |
|---|---|
| SageMaker AI エンドポイント | 内部的には EC2 相当のインスタンスが動くが、デプロイ・スケーリング・モニタリングをマネージドで提供する。運用の手間を減らしたいなら SageMaker AI 側 |
| AWS Outposts / Wavelength | どちらも「EC2 インスタンスをどこで動かすか」の話。Outposts はオンプレミス、Wavelength はキャリア網のエッジ |
想起チェック
Q1. シナリオで EC2 が正解になりやすいのはどんな条件のときですか？
マネージドサービスでは満たせない特殊な構成（特定のアクセラレータ・カーネル・ライセンス要件）が明示されているときです。単に「モデルをホストしたい」だけならマネージド側が優先されます。