Google Cloud vs AWS: Por que migramos tudo para o GCP (Opinião de CTO)
AWS é a escolha segura padrão. Mas se você está construindo algo com IA, usar AWS hoje é como tentar correr F1 com motor de caminhão.
Equipe Técnica
Engenharia
Ninguém é demitido por escolher IBM. E hoje, ninguém é demitido por escolher AWS. É a nuvem padrão, sólida, confiável. Nós usamos AWS por anos. Mas em 2025, fizemos o impensável para muitos: migramos 100% da nossa infraestrutura para o Google Cloud.
Não foi por preço (embora tenha ficado mais barato). Foi por velocidade de inovação em IA.
O Gargalo da GPU
Tente alugar uma GPU H100 na AWS hoje. Você vai entrar em uma fila de espera ou pagar um preço spot absurdo. No Google Cloud, as TPUs (Tensor Processing Units) não são apenas "placas de vídeo alugadas". Elas são processadores desenhados do zero para matrizes de IA.
Em nossos benchmarks internos treinando um modelo Llama-3 de 8B parâmetros:
- AWS (g5.12xlarge): 4 horas de treino. Custo: $22.
- GCP (TPU v5e): 1.5 hora de treino. Custo: $8.
A diferença não é marginal. É exponencial.
Kubernetes: A Casa do Criador
O Google inventou o Kubernetes. E, honestamente, dá para perceber. O GKE (Google Kubernetes Engine) está anos-luz à frente do EKS em termos de automação e "pilotagem automática".
No EKS, precisávamos de um engenheiro DevOps dedicado só para gerenciar o plano de controle, atualizações e nodes. No GKE Autopilot, nós literalmente jogamos o container e ele roda. Menos config, mais código.
Startup Credits: O "Empurrãozinho"
Sejamos honestos sobre dinheiro. O programa de startups do Google é agressivo. Recebemos créditos que cobriram nossa infraestrutura por 2 anos. Isso permite errar. Permite testar modelos maiores sem medo da fatura no fim do mês.
Veredito
Se você está migrando um legado Java de 2010, fique na AWS. Ela é ótima para isso.
Mas se você está construindo o futuro, com microsserviços, serverless e IA generativa, o Google Cloud não é mais a "alternativa". É o padrão.