Google Cloud vs AWS：我们为何选择GCP
AWS是默认的安全选择。但如果您正在构建AI产品，今天使用AWS就像用卡车引擎参加F1比赛。
Equipe Técnica
Engenharia
没有人因为选择IBM而被解雇。如今，也没有人因为选择AWS而被解雇。这是默认的云平台，稳固可靠。我们使用AWS多年。但在2025年，我们做了很多人认为不可思议的事：将100%的基础设施迁移到了Google Cloud。
这不是因为价格（尽管确实变便宜了）。而是因为AI创新速度。
GPU瓶颈
今天在AWS上尝试租用H100 GPU，您要么加入等待队列，要么支付荒谬的抢占价格。在Google Cloud上，TPU（张量处理单元）不只是"租用的显卡"，它们是从零开始为AI矩阵运算设计的处理器。
在我们训练8B参数Llama-3模型的内部基准测试中：
4h (AWS) → 1.5h (GCP)
US$ 22 → US$ 8
TPU v5e 随时可用
差距不是边际性的，而是指数级的。
两条路，并排对比
🟠 AWS
"选它不会被解雇"的云平台。迁移传统Java、SAP、Oracle无可匹敌。生态成熟、认证齐全、文档丰富。
- GPU H100：等待队列，抢占价格波动大。
- EKS需要专职DevOps管理控制平面。
- 初创企业信用计划存在，但力度有限。
🟢 Google Cloud
专为AI/ML工作负载打造的原生云平台。TPU为矩阵运算而设计，GKE Autopilot是Kubernetes的发源地，2025–2026年初创企业计划力度最强。
- TPU v5e按需供应，价格低40%。
- GKE Autopilot：部署容器即可，其余自动完成。
- Vertex AI + Gemini集成在同一账单中。
Kubernetes：创造者的主场
Google发明了Kubernetes。坦白说，这确实看得出来。GKE（Google Kubernetes Engine）在自动化和"自动驾驶"方面领先EKS数年。
在EKS上，我们需要专职DevOps工程师管理控制平面、升级和节点。在GKE Autopilot上，我们直接扔进容器就能运行。配置更少，代码更多。
初创企业信用计划："助推器"
说说钱的事吧。Google的初创企业计划力度很大。我们获得的信用额度覆盖了两年的基础设施费用。这让我们有了犯错的空间，可以测试更大的模型而不用担心月底账单。
结论
如果您正在构建未来——使用微服务、无服务器架构和生成式AI——Google Cloud已不再是"替代方案"，而是新的标准。
正在考虑从AWS迁移到GCP？
我们进行成本诊断、按工作负载设计迁移路线，并接入Google初创企业信用计划。无供应商锁定，账单无惊喜。