Google Cloud vs AWS 深度对比 (2026版)：企业上云该如何选择？
对 CTO/架构师来说，GCP vs AWS 不是“谁更强”，而是“谁更匹配业务”。本篇以云服务对比的方式，从核心产品、成本、AI、全球网络与迁移难度五个维度做深度对比，给出可执行的决策建议。
核心产品对比一览
| 领域 | GCP | AWS | 评价 |
|---|---|---|---|
| 计算 | GCE | EC2 | AWS 类型更丰富，GCP 性能/价格更稳健 |
| Serverless | Cloud Run | Lambda + Fargate | Cloud Run 对容器更友好 |
| 容器 | GKE | EKS | GKE 体验更顺滑，EKS 生态更大 |
| 数据仓库 | BigQuery | Redshift/Athena | BigQuery 易用性领先 |
| AI/ML | Vertex AI | Bedrock/SageMaker | GCP 在模型与生态集成更深 |
| 全球网络 | 全球负载均衡 | 多区域 LB | GCP 全球网络能力更突出 |
成本与价格比较：不是只看单价
1. 计费模型差异
- AWS：服务多、计费颗粒细，学习成本高
- GCP：价格结构相对简洁，上手快
2. 折扣与承诺
- GCP：CUD（Committed Use Discount）
- AWS：Savings Plans / RI
结论：两者在长期承诺折扣上差异不大，关键在“资源利用率”。
AI 与 GenAI 生态差异
- GCP：Vertex AI 与 Gemini 深度集成，RAG 方案成熟
- AWS：Bedrock 模型更多，但落地组合复杂
如果你的团队主打 AI/数据产品，GCP 的整合体验更省心。
决策矩阵（快速判断）
| 场景 | 推荐 |
|---|---|
| 强数据分析（BI、数据仓库） | GCP |
| 超大规模全球 SaaS | GCP |
| 既有 AWS 大量资产 | AWS |
| 复杂企业合规与审计 | AWS |
| AI/GenAI 创新 | GCP |
迁移与生态锁定
- AWS 生态更大，人才储备更足
- GCP 的产品组合更清晰，迁移成本可能更低
建议：如果已有大量 AWS 资产，优先考虑 AWS；如果从零或以数据/AI 为核心，GCP 更具优势。
结论：如何做最终选择？
- 先明确业务核心：数据/AI？全球化？成本？
- 用试点项目验证：不要直接全量迁移
- 计算 12–24 个月 TCO
这是一道典型的云平台选择题，答案不止一个，但流程方法可以复用。
