Google Cloud 与 AWS 的大数据 AI 服务，核心差异在于 “GCP 强 AI 原生与数据密集型任务性价比，AWS 胜在生态完整与企业级灵活可控”。选 GCP 优先用于深度学习、实时分析、生成式 AI 与数据仓库；选 AWS 优先用于企业级 MLOps、混合云、多元数据栈与全球合规场景。

一、核心产品矩阵对比

二、核心能力差异（2026 年最新）

1. 大数据处理

• GCP 优势：Dataflow 流批一体，BigQuery 支持 SQL 内直接调用 ML，无服务器架构运维成本低，三年 TCO 比竞品低 26%-34%Google Cloud。适合实时用户行为分析、广告归因、大规模 BI。
• AWS 优势：EMR+Glue+Athena+Redshift 组合灵活，适配复杂数据湖仓，S3 生态工具链完整，支持跨源零 ETL 与混合计算。适合企业级数据中台、PB 级数据仓库迁移Amazon Web Services (AWS)。

2. AI/ML 开发与部署

• GCP 优势：Vertex AI AutoML 低代码高效，TPU 对 Transformer/TensorFlow 加速明显，模型花园集成 Gemini 等领先模型，智能体开发套件简化多智能体构建。适合科研团队、AI 原生应用、多模态项目。
• AWS 优势：SageMaker 覆盖数据标注到监控全流程，Bedrock 支持模型微调与私有部署，Trainium/Inferentia 降低训练 / 推理成本，Amazon Q 辅助开发Amazon Web Services (AWS)。适合企业级 MLOps、合规要求高的生成式 AI 应用。

3. 生成式 AI 与大模型

• GCP：Gemini Pro/Ultra 多模态能力强，Vertex AI 智能体开发套件简化多模型协作，支持跨数据源 / 矢量数据库调用。
• AWS：Bedrock 模型选择更开放，S3 Vectors 与 Nova 嵌入模型降低向量检索成本，企业级安全与隐私保护更完善。

4. 成本与性价比

• GCP：BigQuery 与 TPU 长期成本优势显著，新用户免费额度（300 美元 / 90 天）包含 BigQuery/Vertex AI，适合长期数据密集型任务Google Cloud。
• AWS：SageMaker/Redshift 预留实例折扣大，按需 / 竞价实例灵活，适合短期项目与混合负载，企业级合约价格更优Amazon Web Services (AWS)。

5. 生态与合规

• GCP：Kubernetes / 容器生态领先，开源框架（TensorFlow/JAX）支持好，适合云原生与 AI 研究团队。
• AWS：全球区域覆盖广，合规认证多，混合云与第三方工具集成强，适合跨国企业与复杂 IT 架构。

三、选型建议（按场景）

四、避坑与成本优化

1. GCP：避免过度依赖 TPU 导致框架锁定；BigQuery 按需计费注意控制查询量，优先批处理与分区表。
2. AWS：警惕 S3/Redshift 跨区传输成本；SageMaker 避免资源闲置，用 Spot 实例降低训练成本。
3. 通用：生成式 AI 优先选托管服务（Vertex/Bedrock），避免自建模型的高运维成本；大数据优先 Serverless，降低节点管理开销。