Si está eligiendo entre Google Cloud y AWS, la mayoría de comparativas dicen lo mismo: una larga tabla de funcionalidades, una tabla de precios y un encogimiento de hombros al final.
Eso no es útil cuando tiene una carga de trabajo real y una decisión real que tomar.
Esta comparativa está escrita para un único lector: alguien con un producto de IA en crecimiento que decide dónde ejecutar y escalar.
Analizamos servicios, escalado, acceso a modelos de IA y el factor que realmente lo decide para la mayoría de los equipos de IA: la capacidad. Después, explicamos cuándo y cómo migrar de Google Cloud a AWS.
La versión corta: tanto Google Cloud Platform (GCP) como AWS son capaces, pero para un producto de IA en producción que necesita escalar de forma fiable, AWS es la opción predeterminada más sólida. He aquí por qué.
Resumen: Google Cloud vs AWS
- AWS es el líder del mercado con el catálogo de servicios más amplio (más de 200 servicios), el mayor ecosistema de partners y talento, y la mayor capacidad para escalar.
- En IA en concreto, Amazon Bedrock ahora ofrece acceso tanto a modelos de Anthropic como de OpenAI tras una única interfaz gestionada, posiblemente el acceso a modelos de frontera más amplio de cualquier nube.
- Google Cloud es fuerte en datos y analítica, pero para un producto de IA en producción que necesita capacidad fiable a escala, AWS es el hogar a largo plazo más seguro.
- Migrar de GCP a AWS merece la pena cuando la capacidad, el coste o la fiabilidad le están frenando, y no tiene por qué ser un cambio de golpe.
- ¿Está valorando pasarse a AWS? Empiece con una PoC financiada que reconstruya una carga de trabajo para poder comparar de verdad. Las empresas que cumplan los requisitos pueden recibir una PoC sin coste, según su proyecto.
Google Cloud vs AWS: comparativa rápida
Ambas plataformas pueden ejecutar casi cualquier carga de trabajo. Las diferencias que importan para un producto de IA que escala son la amplitud, el acceso a modelos y la capacidad, y ahí es donde AWS se adelanta.
| Dimensión | AWS | Google Cloud |
|---|---|---|
| Posición en el mercado | Líder del mercado, mayor adopción y madurez | Tercero de los tres grandes |
| Amplitud de servicios | Más de 200 servicios, el catálogo más amplio de cualquier nube | Catálogo más centrado, fuerte en datos y analítica |
| Acceso a modelos de IA | Bedrock: Anthropic + OpenAI + más, una sola interfaz | Gemini y Vertex AI |
| Capacidad para escalar | Gran capacidad; sin limitaciones por funciones de consumo | La capacidad puede desviarse a productos de consumo (p. ej., Nano Banana) |
| Ecosistema y talento | Mayor marketplace de partners y comunidad de profesionales certificados | Ecosistema más pequeño, en crecimiento |
| Enfoque de costes | Optimización profunda; silicio propio para una inferencia más barata | Precios competitivos por unidad en algunas cargas de trabajo de IA |
| Mejor encaje | Productos de IA en producción que escalan cargas de trabajo amplias | Equipos con muchos datos, centrados en analítica |
Amplitud y madurez de servicios: AWS lidera
AWS se lanzó en 2006 y sigue siendo la nube más madura y ampliamente adoptada, con el catálogo de servicios más amplio y profundo.
Según Synergy Research Group, Amazon sigue teniendo la mayor cuota del mercado de infraestructura en la nube, por delante de Microsoft y Google.
Esa amplitud importa para un producto en crecimiento. Cuando necesita una nueva capacidad, normalmente ya existe como un servicio gestionado de AWS, en lugar de algo que tenga que construir o integrar por su cuenta.
También se nota en la contratación y el soporte: AWS tiene la mayor comunidad de profesionales certificados y el mayor marketplace de partners, por lo que es más fácil encontrar personas y ayuda.
Google Cloud tiene fortalezas reales en datos y analítica. Pero para un equipo que quiere el conjunto más amplio de bloques de construcción listos para producción bajo un mismo techo, AWS es el camino de menor resistencia.
IA y aprendizaje automático: el acceso a modelos más amplio en AWS
Aquí es donde la decisión más importa para un producto de IA, y es donde AWS ha construido discretamente una ventaja sólida.
Amazon Bedrock pone una gama de modelos fundacionales tras una única interfaz gestionada. Ahora incluye tanto modelos de Anthropic como de OpenAI, lo que da a AWS posiblemente el acceso a modelos de frontera más amplio de cualquier nube.
Eso importa en la práctica: puede elegir el modelo adecuado para cada tarea y cambiar entre ellos sin tener que rehacer la arquitectura de su stack.
AWS también ejecuta silicio propio (Trainium e Inferentia) diseñado para un entrenamiento e inferencia rentables, además de la selección de GPU más amplia. SageMaker sigue siendo una plataforma de ML integral de extremo a extremo.
Google Cloud tiene Vertex AI y Gemini, y son capaces. Pero si la flexibilidad de modelos y la capacidad de escalar la inferencia de forma económica son centrales en su hoja de ruta, el abanico de Bedrock y la profundidad de cómputo de AWS son difíciles de superar.
El factor decisivo para las cargas de trabajo de IA: la capacidad
Este es el punto que debería pesar más. Para un producto de IA en crecimiento, la pregunta es qué plataforma puede darle capacidad para escalar, de forma fiable, cuando su uso se dispara.
Cuando su proveedor le limita
Todos los proveedores tienen una capacidad de servicio finita. Cuando sus propias funciones de consumo de alto volumen compiten por ese cómputo, los clientes de API de pago pueden verse limitados.
El ejemplo reciente: cuando Google lanzó Nano Banana, su herramienta de creación de contenido de vídeo para consumidores, el uso se disparó y la capacidad que atendía a clientes de pago se desvió hacia ese pico.
Esos clientes no cambiaron nada. Sus respuestas simplemente se volvieron más lentas durante los picos de demanda.
Este es el riesgo que no aparece en una tabla de funcionalidades. Su fiabilidad pasa a depender en parte de las prioridades de producto del propio proveedor.
Por qué la capacidad favorece a AWS
La escala de AWS es la ventaja práctica. Su capacidad y la profundidad de su infraestructura hacen que una carga de trabajo de IA en escalado pueda obtener el margen que necesita sin verse estrangulada cuando algo más en la plataforma se vuelve popular.
Esa es la diferencia entre un proveedor al que usted tiene que adaptarse y un proveedor que se adapta a usted.
Para un producto cuyo crecimiento depende de mantenerse rápido bajo carga, una capacidad en la que pueda confiar vale mucho más que una diferencia marginal de precio.
Precios de GCP vs AWS: lo que realmente importa
En precios, no hay un ganador universal honesto solo por el precio de lista. Ambos tarifican de forma distinta el cómputo, el almacenamiento y la transferencia, y ambos ofrecen descuentos por uso comprometido.
Hay que reconocerle a Google Cloud su mérito aquí. En algunas cargas de trabajo de IA, especialmente el entrenamiento en TPU, GCP puede ofrecer una mejor relación precio-rendimiento que instancias GPU comparables en AWS. Es una ventaja real, y la mayoría de comparativas honestas lo reconocen.
Pero optimizar por una ventaja de precio por unidad es lo equivocado si está operando un producto. Se diluye fácilmente por una carga de trabajo que no consigue la capacidad que necesita, o por el tiempo de ingeniería perdido por limitaciones y reajustes. La hora de entrenamiento más barata no ayuda si la inferencia se atasca bajo carga.
AWS también ofrece vías de optimización profundas, desde el uso comprometido y los precios spot hasta los chips personalizados Trainium e Inferentia que reducen el coste de inferencia a escala.
Lo que realmente mueve su factura es lo bien construida que esté la carga de trabajo: cómputo dimensionado correctamente, caché y servicios gestionados que evitan pagar por capacidad ociosa. Para un producto de IA en escalado, el coste total y una capacidad fiable importan más que la tarifa destacada.
Cuándo migrar de Google Cloud a AWS
La migración es una respuesta a una limitación. Tiene sentido cuando algo concreto le está frenando y el cambio lo resuelve.
Cuándo conviene migrar:
- Le están limitando. Si las decisiones de capacidad de un proveedor están ralentizando su producto, especialmente para alimentar sus propias funciones de consumo, es un golpe directo al crecimiento que una migración puede solucionar.
- Sus costes son estructuralmente altos y no mejoran. Si ya ha optimizado y aun así la economía no cuadra, la propia plataforma puede ser la limitación.
- Ha superado el juego de los créditos. A medida que escala, gestionar múltiples entornos cuesta más de lo que ahorran los créditos, y necesita comprometerse con la plataforma que pueda sostenerle a largo plazo.
Si nada de esto es cierto, puede que no necesite moverse, y un buen partner se lo dirá. La idea es migrar por un motivo, con AWS como destino que elimina la limitación.
Cómo migrar sin apostar el negocio
El error es tratar la migración como un único cambio gigantesco de todo o nada.
La vía de menor riesgo es reconstruir primero una carga de trabajo en AWS, la más afectada por su limitación, y medirla frente a su configuración actual antes de mover nada más.
Si la capacidad, el coste y la latencia son mejores, el resto de cargas de trabajo le seguirán. Si no lo son, habrá arriesgado una carga de trabajo, no la empresa.
Así es como lo abordamos en Avahi. Como AWS Premier Tier Services Partner, reconstruimos su solución existente en GCP o Gemini en AWS, en lugar de pedirle que empiece desde cero.
Migración real: cómo Sanas movió 150 millones de archivos de voz de Azure a AWS en una semana
Sanas desarrolla traducción de acento impulsada por IA, y su producto depende de una infraestructura escalable con GPU para entrenar modelos de voz.
Su entorno en Azure no estaba a la altura debido a limitaciones de fiabilidad y capacidad que ralentizaban la iteración de modelos y limitaban la escalabilidad para clientes de pago.
Ejecutamos la migración como un engagement de MAP, que incluyó:
- Usamos Terraform (IaC) para construir el nuevo entorno (clúster de ECS, S3, Lambda y Elastic Beanstalk).
- Migramos 150 millones de archivos SQL y Postgres usando cuatro agentes de DataSync.
- Integramos CloudFront y CloudWatch en Multi-AZ para mejorar la fiabilidad y la observabilidad.
Toda la migración terminó en una semana. ¡Un 50 % más rápido de lo previsto!
El resultado: ciclos de entrenamiento de modelos más rápidos, mejor escalabilidad del servicio de traducción y una postura de seguridad basada en el principio de mínimo privilegio de IAM y Secrets Manager. Para un producto cuyo crecimiento depende de mantenerse rápido bajo carga, el cambio de plataforma se amortizó de inmediato.
Lea el caso de estudio completo →
Dónde encaja la financiación de AWS
Esta es la parte que la mayoría de comparativas no pueden ofrecer. A través de nuestro Strategic Collaboration Agreement (SCA) con AWS, en Avahi podemos financiar la prueba de concepto de la migración. Las empresas que cumplan los requisitos pueden recibir una PoC sin coste, según el proyecto.
Eso significa que puede reconstruir una carga de trabajo en AWS y compararla con Google Cloud con cifras reales antes de comprometerse.
¿Quiere comparar su propia carga de trabajo en AWS antes de decidir? Empiece con una PoC financiada.
Tome la decisión con Avahi
Google Cloud y AWS son plataformas capaces, pero para un producto de IA en crecimiento la decisión suele reducirse a capacidad, acceso a modelos y fiabilidad a escala.
En los tres aspectos, AWS es la opción predeterminada más sólida, y la mejor forma de demostrarlo es con su propia carga de trabajo, no con una tabla de funcionalidades.
En Avahi, reconstruimos cargas de trabajo de GCP y Gemini en AWS como Premier Tier Services Partner, y a través de nuestro SCA con AWS, la prueba de concepto puede financiarse.
Empiece con una PoC financiada y tome la decisión basándose en evidencias. Las empresas que cumplan los requisitos pueden recibir una PoC sin coste, según su proyecto.
Preguntas frecuentes: Google Cloud vs AWS
¿Es mejor AWS o Google Cloud?
Depende de la carga de trabajo. Para un producto de IA en producción que tiene que escalar, AWS es la opción predeterminada más sólida: el catálogo de servicios más amplio, el mayor acceso a modelos a través de Amazon Bedrock y la mayor capacidad para picos de tráfico. Google Cloud encaja bien para equipos con muchos datos y mucho entrenamiento en Vertex AI.
¿Es Google Cloud más barato que AWS?
Puede serlo en algunas cargas de trabajo de IA, especialmente el entrenamiento en las TPU de Google, donde GCP puede ganar en relación precio-rendimiento. Pero una ventaja por unidad se borra fácilmente por límites de capacidad, limitaciones y tiempo de reajuste. Para inferencia en producción a escala, el coste total y una capacidad fiable importan más que la tarifa.
¿Son las TPU de Google mejores que AWS para IA?
Para algunas cargas de trabajo de entrenamiento, las TPU ofrecen una excelente relación precio-rendimiento, una fortaleza real de Google Cloud. Para servir un producto de IA en producción, los factores más importantes son la flexibilidad de modelos, una capacidad fiable y la economía de la inferencia, donde AWS Bedrock y los chips Inferentia son difíciles de superar con tráfico real.
¿Cuál es la diferencia entre AWS Bedrock y Vertex AI?
Vertex AI es la plataforma de Google Cloud construida en torno a los modelos propios de Google, como Gemini. Amazon Bedrock es más amplio: pone Anthropic, OpenAI, Meta y otros proveedores tras una única interfaz gestionada, para que pueda elegir el modelo adecuado por tarea y cambiar sin tener que rehacer la arquitectura. Ese abanico es la principal ventaja de AWS en IA.
¿Por qué las startups de IA migran de Google Cloud a AWS?
La mayoría de las veces, por capacidad. Cuando un proveedor limita a los clientes de pago para mantener rápidas sus propias funciones de consumo, el crecimiento queda limitado por muy bien afinada que esté la aplicación. La escala y la profundidad de capacidad de AWS son el principal motivo por el que los equipos se mueven, junto con el acceso a modelos mediante Bedrock y una inferencia más barata.
¿Cuál es el equivalente de AWS a Gemini?
Amazon Bedrock es el equivalente más cercano, y de mayor alcance. En lugar de una única familia de modelos, ofrece acceso gestionado a muchos modelos, incluidos Anthropic, OpenAI y Meta, tras una interfaz con seguridad, gobernanza y controles de costes compartidos. Usted elige el mejor modelo para cada tarea.
¿Es difícil migrar de GCP a AWS?
No tiene por qué. El enfoque de menor riesgo es reconstruir primero una carga de trabajo en AWS, la más afectada por su limitación, y luego medir capacidad, coste y latencia frente a su configuración actual. Migra el resto solo si las cifras lo justifican, en lugar de arriesgarse con un único cambio masivo de todo o nada.
¿Puede Avahi financiar una migración de GCP a AWS?
Sí. En Avahi, somos AWS Premier Tier Services Partner y, a través de nuestro Strategic Collaboration Agreement (SCA) con AWS, podemos financiar la prueba de concepto de la migración. Las empresas que cumplan los requisitos pueden recibir una PoC sin coste, según el proyecto, para que pueda reconstruir una carga de trabajo y compararla con GCP.
