AWS vs Azure vs GCP 2025 完整比較：功能、價格、選擇指南

選擇雲端平台是企業數位轉型最重要的決策之一。AWS、Azure、GCP 三大公有雲各有擁護者，網路上的比較文章多半帶有偏見或已經過時。這篇文章將從 2025 年的最新數據出發，以中立角度分析三大平台的優劣勢，幫你做出最適合業務需求的選擇。

如果你正在評估雲端平台、準備雲端遷移、或是想了解競爭對手用的是哪家雲，這篇文章會是你的實用參考。

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三大雲端各有優缺點，選錯可能浪費半年以上的遷移成本。CloudInsight 提供中立的雲端選型諮詢，預約免費諮詢，讓我們幫你分析哪個平台最適合你的業務。

三大雲端平台概覽

在進入詳細比較之前，先快速了解三大平台的背景與定位。

市佔率與發展歷史

平台	母公司	成立時間	2025 市佔率	特色定位
AWS	Amazon	2006	~31%	服務最全、市場龍頭
Azure	Microsoft	2010	~25%	企業整合、Microsoft 生態
GCP	Google	2008	~11%	數據分析、AI/ML、開源友善

AWS 是雲端產業的開創者，從 2006 年推出 S3 和 EC2 開始，一路建立起最完整的服務生態系。目前擁有 200+ 項服務，是服務廣度最大的雲端平台。

Azure 後起直追，憑藉 Microsoft 在企業市場的深厚根基，特別在既有 Windows Server、Office 365、Dynamics 用戶中有極高採用率。近年成長最快。

GCP 市佔率雖然最小，但在特定領域有獨特優勢——BigQuery 數據分析、Kubernetes（GKE）、AI/ML（Vertex AI、Gemini）都是業界標竿。

各平台核心優勢

平台	核心優勢	較弱項目
AWS	服務最全、社群最大、文件最多	介面較複雜、定價較不直覺
Azure	Microsoft 整合、混合雲能力強	部分服務穩定性待加強
GCP	數據分析、AI/ML、網路效能	服務廣度較少、企業功能較晚到位

如果你對 AWS 的服務還不熟悉，可以先參考 AWS 完整指南。

計算服務比較

計算（Compute）是雲端最基礎的服務，三大平台的虛擬機服務各有特色。

虛擬機服務對照

比較項目	AWS EC2	Azure VM	GCP Compute Engine
執行個體家族	600+ 種	500+ 種	200+ 種
最大 vCPU	448	416	416
最大記憶體	24 TB	12 TB	12 TB
GPU 支援	NVIDIA（A100、H100）、Trainium	NVIDIA、AMD	NVIDIA、TPU
Spot 折扣	最高 90%	最高 90%	最高 91%
預留折扣	最高 72%（3 年）	最高 72%（3 年）	最高 57%（3 年 CUD）

無伺服器計算

比較項目	AWS Lambda	Azure Functions	GCP Cloud Functions
免費額度	100 萬次/月	100 萬次/月	200 萬次/月
最長執行時間	15 分鐘	230 秒（消費方案）/ 無限（專用）	60 分鐘（2nd gen）
最大記憶體	10 GB	14 GB	32 GB
支援語言	Python、Node、Java、Go、.NET、Ruby	C#、JavaScript、Python、Java、PowerShell	Node、Python、Go、Java、.NET、Ruby、PHP
Cold Start	中等	較慢	較快

評比結論：

• 選擇多樣性：AWS > Azure > GCP
• 價格競爭力：GCP（Spot）≈ AWS ≈ Azure
• 無伺服器：各有優勢，GCP 免費額度最高

想深入了解 AWS 計算服務，可以參考 AWS EC2 完整教學 和 AWS Lambda 入門指南。

儲存服務比較

物件儲存是雲端最常用的儲存類型，也是三大平台的重要收入來源。

物件儲存對照

比較項目	AWS S3	Azure Blob Storage	GCP Cloud Storage
耐久性	99.999999999%（11 個 9）	99.999999999%	99.999999999%
可用性 SLA	99.99%	99.99%	99.99%
儲存類別數	8 種	4 種	4 種
生命週期管理	支援	支援	支援
版本控制	支援	支援	支援

物件儲存定價（美東區域，每 GB/月）

儲存類別	AWS S3	Azure Blob	GCP Cloud Storage
標準	$0.023	$0.018	$0.020
低頻存取	$0.0125	$0.01	$0.01
歸檔（最冷）	$0.00099（Glacier Deep Archive）	$0.00099（Archive）	$0.0012（Archive）

定價結論：Azure 和 GCP 在標準儲存上稍便宜，但 AWS S3 的儲存類別最細緻，可以更精準地優化成本。

區塊儲存對照

比較項目	AWS EBS	Azure Managed Disks	GCP Persistent Disk
SSD IOPS 上限	256,000	160,000	100,000
SSD 吞吐量上限	4,000 MB/s	2,000 MB/s	2,400 MB/s
快照	增量快照	增量快照	增量快照
跨區域複製	支援	支援	支援

評比結論：AWS EBS 效能規格最高，適合 I/O 密集的工作負載。

資料庫服務比較

資料庫是企業應用的核心，三大平台都提供豐富的受管資料庫服務。

關聯式資料庫

比較項目	AWS RDS / Aurora	Azure SQL Database	GCP Cloud SQL / AlloyDB
支援引擎	MySQL、PostgreSQL、MariaDB、Oracle、SQL Server	SQL Server（原生）、MySQL、PostgreSQL	MySQL、PostgreSQL、SQL Server
Serverless	Aurora Serverless v2	Azure SQL Serverless	AlloyDB Serverless
讀取副本	最多 15 個	最多 4 個	最多 10 個
自動擴展	Aurora 支援	支援	AlloyDB 支援

特色服務：

• AWS Aurora：與 MySQL/PostgreSQL 相容，效能提升 3-5 倍
• Azure SQL：SQL Server 原生支援最佳，與 .NET 整合度最高
• GCP AlloyDB：PostgreSQL 相容，針對分析工作負載優化

NoSQL 資料庫

比較項目	AWS DynamoDB	Azure Cosmos DB	GCP Firestore / Bigtable
類型	Key-Value、Document	Multi-model	Document（Firestore）、Wide-column（Bigtable）
全球分散	Global Tables	多區域寫入	Multi-region
延遲	毫秒級	毫秒級	毫秒級
Serverless	原生 Serverless	原生 Serverless	Firestore 原生、Bigtable 需配置

評比結論：

• 簡單 key-value：DynamoDB 最直覺
• 多模型需求：Cosmos DB 彈性最大
• 大規模時序資料：Bigtable 是標竿

AI/ML 服務比較

AI 是近年雲端競爭的主戰場，三大平台都大力投資生成式 AI。

生成式 AI 平台

比較項目	AWS Bedrock	Azure OpenAI	GCP Vertex AI
獨家模型	Claude（Anthropic）	GPT-4、GPT-4o、o1（OpenAI）	Gemini（Google）
開源模型	Llama、Mistral	Llama	Llama、Gemma
圖片生成	Stable Diffusion、Titan	DALL-E 3	Imagen
企業功能	Knowledge Bases、Agent	Azure AI Search、Copilot Studio	Vertex AI Search、Agent Builder
定價模式	按 Token	按 Token	按 Token / 字元

模型定價比較（每百萬 Token，2025 年）

模型	平台	輸入價格	輸出價格
Claude 3.5 Sonnet	AWS Bedrock	$3.00	$15.00
GPT-4o	Azure OpenAI	$2.50	$10.00
Gemini 1.5 Pro	GCP Vertex AI	$1.25	$5.00
Llama 3.1 70B	三平台皆有	$0.90-2.65	$0.90-3.50

評比結論：

• 想用 Claude：選 AWS Bedrock
• 想用 GPT-4：選 Azure OpenAI
• 想用 Gemini：選 GCP Vertex AI
• 成本最低：GCP Gemini 系列定價最親民

想深入了解 AWS AI 服務，可以參考 AWS AI 服務完整指南。

機器學習平台

比較項目	AWS SageMaker	Azure ML	GCP Vertex AI
Notebook 環境	SageMaker Studio	Azure ML Studio	Vertex AI Workbench
AutoML	Autopilot	Automated ML	AutoML
MLOps	SageMaker Pipelines	Azure ML Pipelines	Vertex AI Pipelines
模型監控	Model Monitor	Model Monitor	Model Monitoring
特色	功能最全	Azure DevOps 整合	BigQuery 整合、TPU

評比結論：

• 功能完整度：SageMaker > Azure ML ≈ Vertex AI
• 數據分析整合：Vertex AI（與 BigQuery 原生整合）
• Microsoft 生態整合：Azure ML

價格比較

價格是選擇雲端平台的關鍵因素之一，但也是最複雜的比較項目。

計費模式差異

計費模式	AWS	Azure	GCP
隨需付費	On-Demand	Pay-as-you-go	On-Demand
預留折扣	Reserved Instances、Savings Plans	Reserved VM、Savings Plan	Committed Use Discounts（CUD）
競價/低優先	Spot Instances（最高 90% off）	Spot VMs（最高 90% off）	Preemptible / Spot VMs（最高 91% off）
持續使用折扣	無	無	自動 Sustained Use Discount（最高 30%）
帳單貨幣	USD	多幣別	USD

GCP 的獨特優勢：持續使用折扣（Sustained Use Discount）會自動套用，不需要承諾——只要你的 VM 在一個月內跑超過 25% 的時間，就開始打折。這對沒有預付能力的團隊很友善。

相同規格 VM 月費比較

以 4 vCPU、16 GB RAM、100 GB SSD 的 VM 為例（美東區域，隨需價格）：

規格	AWS	Azure	GCP
執行個體類型	m6i.xlarge	Standard_D4s_v5	n2-standard-4
月費估算	~$138	~$140	~$135
Spot/競價	~$50	~$50	~$40
1 年預留	~$89	~$85	~$96（CUD）
3 年預留	~$56	~$54	~$68（CUD）

結論：隨需價格三家相近，但 AWS 和 Azure 的長期預留折扣較深，GCP 的 Spot 價格最低。

免費額度比較

項目	AWS Free Tier	Azure Free	GCP Free Tier
新用戶期限	12 個月	12 個月	90 天 + 永久免費項目
免費 Credit	無	$200（30 天內）	$300（90 天內）
EC2/VM 免費	750 小時 t2.micro/月	750 小時 B1S/月	1 個 e2-micro（永久）
儲存免費	5 GB S3	5 GB Blob	5 GB Cloud Storage
資料庫免費	750 小時 RDS	250 GB SQL	1 GB Firestore/日

結論：GCP 的永久免費 VM 對長期學習或小型專案最友善，Azure 的 $200 credit 適合短期試用。

想深入了解 AWS 費用優化，可以參考 AWS 費用完整指南。

台灣市場支援比較

對台灣企業來說，本地支援是重要考量。

台灣機房資訊

項目	AWS	Azure	GCP
台灣機房	2025 年啟用（ap-northeast-4）	無（最近：香港、日本）	無（最近：香港）
延遲（從台北）	<5ms（台灣）、40ms（東京）	30-40ms（香港）	30-40ms（香港）
資料落地	可在台灣	需選香港或日本	需選香港或東京

重大差異：AWS 是目前唯一在台灣有機房的三大雲端供應商，對於有資料落地要求或延遲敏感的應用是決定性優勢。

台灣代理商與支援

項目	AWS	Azure	GCP
代理商數量	10+（伊雲谷、銓鍇、宏庭等）	5+（精誠、宏碁雲架構等）	3+（CloudMile、PRHD 等）
中文技術支援	透過代理商、原廠有限中文	透過代理商、原廠有中文	透過代理商
台灣辦公室	有（台北）	有（台北）	有（台北）
本地活動	Summit、User Group 活躍	Ignite、社群活動	Cloud Summit、社群活動

結論：三大平台在台灣都有相當支援，AWS 代理商生態系最成熟，Azure 在既有 Microsoft 客戶中最方便。

想了解更多 AWS 台灣資源，可以參考 AWS 台灣資源完整指南。

每個平台都有優缺點，關鍵是找到最適合你業務的

雲端選型需要考量現有技術堆疊、團隊能力、預算、合規要求等多重因素。CloudInsight 提供中立的雲端諮詢服務，不偏好任何平台，只推薦最適合你的選擇。預約免費諮詢。

如何選擇雲端平台

看完這麼多比較，該怎麼做決定？以下是實務建議。

依產業選擇

產業	推薦平台	原因
金融業	AWS、Azure	AWS 合規認證最多，Azure 有 Microsoft 金融產業經驗
製造業	Azure、AWS	Azure IoT 整合強，AWS 工業 IoT 服務完整
零售電商	AWS	EC2 Auto Scaling 成熟，CDN 佈點最多
遊戲業	AWS、GCP	AWS GameLift、GCP 網路效能佳
媒體娛樂	AWS、GCP	AWS 媒體服務最全，GCP YouTube 基礎設施經驗
新創	GCP、AWS	GCP 免費額度最佳，AWS 社群資源最多
政府/公部門	AWS、Azure	皆有 GovCloud 方案

依技術需求選擇

需求	推薦平台	原因
Microsoft 技術堆疊（.NET、SQL Server）	Azure	原生整合最佳
開源技術堆疊（Linux、PostgreSQL）	AWS、GCP	皆有良好支援
Kubernetes	GCP	GKE 是 K8s 最佳實作
大數據分析	GCP	BigQuery 是業界標竿
AI/ML（使用現成模型）	看你要用哪個模型	Claude→AWS、GPT-4→Azure、Gemini→GCP
AI/ML（自訓模型）	AWS、GCP	SageMaker 功能最全，Vertex AI 與 BigQuery 整合佳
混合雲	Azure	Azure Arc 跨雲管理能力最強
需要台灣資料落地	AWS	目前唯一有台灣機房

依預算選擇

預算考量	推薦策略
啟動資金有限	GCP 永久免費 VM + $300 credit
可以預付承諾	AWS/Azure 3 年 Reserved 折扣最深
不想預付但想省錢	GCP 自動持續使用折扣
工作負載不穩定	三家 Spot/競價皆可，GCP 稍便宜
需要中文發票	找台灣代理商購買（三家皆可）

多雲策略考量

越來越多企業採用多雲策略，但這不代表「什麼都用」：

合理的多雲策略：

• 主要工作負載放單一平台（減少複雜度）
• 特定服務用最強的平台（如 BigQuery 用 GCP）
• 災難復原用第二家雲

不建議的多雲策略：

• 沒有明確理由就分散到多家
• 為了議價而假裝多雲

七大面向總結比較

比較維度	AWS	Azure	GCP
服務廣度	★★★★★	★★★★☆	★★★☆☆
企業功能	★★★★★	★★★★★	★★★★☆
AI/ML	★★★★☆	★★★★★（GPT-4）	★★★★★（Gemini、BigQuery ML）
數據分析	★★★★☆	★★★★☆	★★★★★
Kubernetes	★★★★☆	★★★★☆	★★★★★
價格	★★★☆☆	★★★☆☆	★★★★☆
台灣支援	★★★★★（有機房）	★★★★☆	★★★☆☆
學習曲線	★★★☆☆（較陡）	★★★★☆（熟悉 MS 者易上手）	★★★★☆（介面直覺）

FAQ

Q1: 市佔率最高是不是就最好？

不一定。AWS 市佔率最高代表生態系最成熟、人才最好找、文件最多，但不代表每個場景都最適合。選擇應該基於你的具體需求。

Q2: 可以中途換雲端平台嗎？

可以，但成本很高。雲端遷移通常需要 6-18 個月，會有停機風險和重新學習成本。選擇前務必謹慎評估。

Q3: 三大雲的證照哪個最有價值？

從求職市場來看，AWS 證照需求量最大，Azure 次之，GCP 第三。但這也反映市佔率，不代表技術優劣。

Q4: 新創應該選哪家？

看你的技術堆疊和目標市場。如果用 Google 技術（Firebase、Kubernetes），GCP 整合度最佳。如果目標是 ToB 企業客戶，AWS 或 Azure 的合規認證較全。GCP 的免費額度對新創最友善。

Q5: AI 時代應該選哪家？

取決於你要用的模型：

• 想用 Claude：選 AWS
• 想用 GPT-4/ChatGPT：選 Azure
• 想用 Gemini 或重視成本：選 GCP

如果還不確定，AWS Bedrock 的多模型支援最有彈性。

Q6: 台灣企業有特別考量嗎？

有。如果有資料落地法規要求（如金融業），AWS 台灣機房是目前唯一選擇。如果已經大量使用 Microsoft 產品（Office 365、Teams），Azure 整合會更順暢。

下一步

選擇雲端平台是長期決策，建議：

1. 明確列出需求：必要功能、預算、合規要求
2. 做 PoC 測試：利用免費額度實際試用
3. 諮詢專業意見：找中立的雲端顧問評估
4. 規劃遷移路徑：不要急著全面遷移

如果你已經決定使用 AWS，可以從 AWS 完整指南 開始深入學習。

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插圖：七大維度比較雷達圖

場景描述： 七大維度比較雷達圖。七個軸分別為服務廣度、企業功能、AI/ML、數據分析、Kubernetes、價格、台灣支援，三條線分別代表 AWS（橘）、Azure（藍）、GCP（彩色），顯示各平台在不同維度的相對強度。

視覺重點：

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需要顯示的中文字： 無

顏色調性： 專業、清晰

避免元素： 抽象圖形、齒輪、發光特效

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