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. Luego, cubrimos 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.
TL;DR: Google Cloud vs AWS
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Google Cloud vs AWS: La Comparativa Rápida
Ambas plataformas pueden ejecutar casi cualquier carga de trabajo. Las diferencias que importan para un producto de IA en escalada son la amplitud, el acceso a modelos y la capacidad, y ahí es donde AWS toma la delantera.
| Dimensión | AWS | Google Cloud |
|---|---|---|
| Posición en el mercado | Líder del mercado, mayor adopción y madurez | Tercero de los tres grandes |
| Amplitud del servicio | Más de 200 servicios, el catálogo más amplio de cualquier nube | Catálogo enfocado, fuerte en datos y analítica |
| Acceso a modelos de IA | Bedrock: Anthropic + OpenAI + más, una interfaz | Gemini y Vertex AI |
| Capacidad para escalar | Capacidad profunda; no limitado por características de consumo | La capacidad puede desviarse a productos de consumo (ej. Nano Banana) |
| Ecosistema y talento | El mayor mercado de partners y comunidad de profesionales certificados | Ecosistema más pequeño, en crecimiento |
| Enfoque de costes | Optimización profunda; silicio personalizado para inferencia más económica | Precios competitivos por unidad en algunas cargas de trabajo de IA |
| Mejor ajuste | Productos de IA en producción que escalan cargas de trabajo amplias | Equipos centrados en datos y analítica |
Amplitud y Madurez del Servicio: 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 es importante para un producto en crecimiento. Cuando necesita una nueva capacidad, generalmente ya existe como un servicio gestionado de AWS, en lugar de algo que tenga que construir o ensamblar.
También se refleja en la contratación y el soporte: AWS tiene la comunidad más grande de profesionales certificados y el mayor mercado de partners, por lo que encontrar personas y ayuda es más fácil.
Google Cloud tiene fortalezas genuinas 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 importa más para un producto de IA, y es donde AWS ha construido discretamente una fuerte ventaja.
Amazon Bedrock pone a disposición una gama de modelos fundacionales a través de una interfaz gestionada. Ahora incluye modelos tanto de Anthropic como de OpenAI, lo que le da a AWS, posiblemente, el acceso a modelos de frontera más amplio de cualquier nube.
Esto importa en la práctica: puede elegir el modelo adecuado para cada tarea y cambiar entre ellos sin volver a reconfigurar su stack.
AWS también ejecuta silicio personalizado (Trainium e Inferentia) construido para un entrenamiento e inferencia rentables, además de la selección más amplia de GPU. SageMaker sigue siendo una plataforma integral de ML de extremo a extremo.
Google Cloud tiene Vertex AI y Gemini, y son capaces. Pero si la flexibilidad del modelo y la capacidad de escalar la inferencia de forma económica son centrales para su hoja de ruta, la gama 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 debe pesar más. Para un producto de IA en crecimiento, la pregunta es qué plataforma puede darle la capacidad para escalar, de forma fiable, cuando su uso se dispara.
Cuando su proveedor lo limita
Cada proveedor tiene una capacidad de servicio finita. Cuando sus propias características 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 video para consumidores, el uso se disparó y la capacidad que había servido a clientes de pago se desvió hacia ese pico.
Esos clientes no cambiaron nada. Sus respuestas simplemente se volvieron más lentas durante la demanda máxima.
Este es el riesgo que no aparece en una tabla de características. Su fiabilidad se convierte en parte rehén de las prioridades de producto de un proveedor.
Por qué la Capacidad Favorece a AWS
La escala de AWS es la ventaja práctica. Su capacidad y profundidad de infraestructura significan que una carga de trabajo de IA en escalada puede obtener el margen que necesita sin ser exprimida cuando algo más en la plataforma se vuelve popular.
Esa es la diferencia entre un proveedor al que usted se adapta y un proveedor que se adapta a usted.
Para un producto cuyo crecimiento depende de mantenerse rápido bajo carga, la capacidad en la que se puede confiar vale mucho más que una diferencia de precio marginal.
Precios de GCP vs AWS: Lo que Realmente Importa
En cuanto a los precios, no hay un ganador universal honesto solo por el precio de lista. Ambos valoran el cómputo, el almacenamiento y la transferencia de manera diferente, y ambos ofrecen descuentos por uso comprometido.
Hay que reconocerle a Google Cloud su mérito aquí. En algunas cargas de trabajo de IA, particularmente el entrenamiento en TPUs, GCP puede ofrecer una mejor relación precio-rendimiento que las instancias de GPU comparables en AWS. Esa es una ventaja genuina, y la mayoría de las comparaciones honestas lo reconocen.
Pero una ventaja de precio por unidad es lo incorrecto para optimizar si está ejecutando un producto. Se anula fácilmente por una carga de trabajo que no puede obtener la capacidad que necesita, o por el tiempo de ingeniería perdido debido a la limitación y el reajuste. La hora de entrenamiento más barata no ayuda si la inferencia se detiene bajo carga.
AWS también ofrece rutas de optimización profunda, desde precios por uso comprometido y spot hasta 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 del tamaño adecuado, almacenamiento en caché y servicios gestionados que evitan pagar por capacidad inactiva. Para un producto de IA en escalada, el coste total y la capacidad fiable importan más que la tarifa principal.
Cuándo Migrar de Google Cloud a AWS
La migración es una respuesta a una restricción. Tiene sentido cuando algo concreto le está frenando y la migración lo resuelve.
Aquí es cuándo migrar:
- Está siendo limitado. Si las decisiones de capacidad de un proveedor están ralentizando su producto, especialmente para alimentar sus propias características de consumo, eso es un golpe directo al crecimiento que una migración puede solucionar.
- Sus costes son estructuralmente altos y no mejoran. Si ha optimizado y la economía aún no funciona, la plataforma en sí misma puede ser la restricción.
- 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 puede llevarle a largo plazo.
Si nada de esto es cierto, es posible que no necesite migrar, y un buen partner se lo dirá. El objetivo es migrar por una razón, con AWS como el destino que elimina la restricción.
Cómo Migrar Sin Arriesgar el Negocio
El error es tratar la migración como un único cambio de golpe, todo o nada.
El camino de menor riesgo es reconstruir primero una carga de trabajo en AWS, la más afectada por su restricción, y medirla contra su configuración actual antes de mover cualquier otra cosa.
Si la capacidad, el coste y la latencia son mejores, el resto de las cargas de trabajo le seguirán. Si no lo son, ha arriesgado una carga de trabajo, no la empresa.
Así es como lo abordamos en Avahi. Como Partner de Servicios de Nivel Premier de AWS, reconstruimos su solución existente de GCP o Gemini en AWS en lugar de pedirle que empiece de cero.
Migración Real: Cómo Sanas Movió 150 Millones de Archivos de Voz de Azure a AWS en Una Semana
Sanas construye traducción de acento impulsada por IA, y su producto depende de una infraestructura escalable en GPU para entrenar modelos de voz.
Su entorno de Azure no estaba a la altura debido a restricciones de fiabilidad y capacidad que ralentizaban la iteración del modelo y limitaban la escalabilidad para los clientes de pago.
Ejecutamos la migración como un compromiso MAP, que incluyó:
- Uso de Terraform IaC para construir el nuevo entorno (clúster ECS, S3, Lambda y Elastic Beanstalk).
- Migración de 150 millones de archivos SQL y Postgres utilizando cuatro agentes DataSync.
- Integración de CloudFront Multi-AZ y CloudWatch para mejorar la fiabilidad y la observabilidad.
¡La migración completa terminó en una semana. 50 por ciento más rápido de lo planeado!
El resultado: ciclos de entrenamiento de modelos más rápidos, escalabilidad mejorada para el servicio de traducción y una postura de seguridad construida sobre IAM de mínimo privilegio y Secrets Manager. Para un producto cuyo crecimiento depende de mantenerse rápido bajo carga, el cambio de plataforma se pagó solo inmediatamente.
Lea el estudio de caso completo →
Dónde Encaja la Financiación de AWS
Aquí está la parte que la mayoría de las comparaciones no pueden ofrecer. A través de nuestro Acuerdo de Colaboración Estratégica (SCA) con AWS, en Avahi podemos financiar la prueba de concepto de migración. Las empresas elegibles pueden recibir una PoC sin coste dependiendo de su proyecto.
Eso significa que puede reconstruir una carga de trabajo en AWS y compararla con Google Cloud con números reales antes de comprometerse.
¿Quiere comparar su propia carga de trabajo en AWS antes de decidir? Comience 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 generalmente se reduce a la capacidad, el acceso a modelos y la fiabilidad a escala.
En los tres aspectos, AWS es la opción predeterminada más sólida, y la mejor manera de probarlo es con su propia carga de trabajo, no con una tabla de características.
En Avahi, reconstruimos cargas de trabajo de GCP y Gemini en AWS como Partner de Servicios de Nivel Premier, y a través de nuestro SCA con AWS, la prueba de concepto puede ser financiada.
Comience con una PoC financiada y tome la decisión con base en la evidencia. Las empresas elegibles pueden recibir una PoC sin coste dependiendo de 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 acceso a modelos más amplio a través de Amazon Bedrock y la capacidad más profunda para picos de tráfico. Google Cloud se adapta a equipos con gran cantidad de 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 TPUs de Google, donde GCP puede ganar en relación precio-rendimiento. Pero una ventaja por unidad se borra fácilmente por los límites de capacidad, la limitación y el tiempo de reajuste. Para la inferencia en producción a escala, el coste total y la capacidad fiable importan más que la tarifa.
¿Son las TPUs de Google Mejores que AWS para IA?
Para algunas cargas de trabajo de entrenamiento, las TPUs ofrecen una excelente relación precio-rendimiento, una verdadera fortaleza de Google Cloud. Para servir un producto de IA en producción, los factores más importantes son la flexibilidad del modelo, la capacidad fiable y la economía de inferencia, donde AWS Bedrock y los chips Inferentia son difíciles de superar bajo tráfico real.
¿Cuál es la Diferencia entre AWS Bedrock y Vertex AI?
Vertex AI es la plataforma de Google Cloud construida alrededor de los propios modelos de Google como Gemini. Amazon Bedrock es más amplio: pone a Anthropic, OpenAI, Meta y otros proveedores detrás de una interfaz gestionada, para que pueda elegir el modelo adecuado por tarea y cambiar sin volver a reconfigurar. Esa gama es la principal ventaja de IA de AWS.
¿Por Qué las Startups de IA Migran de Google Cloud a AWS?
La mayoría de las veces por la capacidad. Cuando un proveedor limita a los clientes de pago para mantener sus propias características de consumo rápidas, el crecimiento se limita sin importar lo bien que esté ajustada la aplicación. La escala y la profundidad de capacidad de AWS son la razón principal por la que los equipos se mueven, junto con el acceso a modelos a través de Bedrock y una inferencia más económica.
¿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, proporciona acceso gestionado a muchos modelos, incluidos Anthropic, OpenAI y Meta, detrás de una interfaz con seguridad, gobernanza y controles de costes compartidos. Usted elige el mejor modelo por tarea.
¿Es Difícil Migrar de GCP a AWS?
No tiene por qué serlo. El enfoque de menor riesgo es reconstruir primero una carga de trabajo en AWS, la más afectada por su restricción, y luego medir la capacidad, el coste y la latencia en comparación con su configuración actual. Migra el resto solo si los números lo justifican, en lugar de arriesgarse a un único cambio de golpe.
¿Puede Avahi Financiar una Migración de GCP a AWS?
Sí. En Avahi, somos Partner de Servicios de Nivel Premier de AWS, y a través de nuestro Acuerdo de Colaboración Estratégica (SCA) con AWS, podemos financiar la prueba de concepto de migración. Las empresas elegibles pueden recibir una PoC sin coste dependiendo del proyecto, para que pueda reconstruir una carga de trabajo y compararla con GCP.
