AWS vs GCP 深度比較：2026 年該選哪個雲平台？
AWS vs GCP 深度比較：2026 年企業雲端平台選擇指南
選擇雲端平台是影響企業未來 3-5 年技術發展的關鍵決策。本文從市場數據、定價模式、核心服務、AI 能力等多個維度，提供 2026 年最完整的 AWS 與 GCP 比較分析。
2025-2026 年市場份額與趨勢
根據 Synergy Research Group 2025 Q3 報告，全球雲端基礎設施市場由三大廠商主導：
| 雲端平台 | 市場份額 | 季營收 | YoY 成長率 |
|---|---|---|---|
| AWS | 29% | $310 億 | 17% |
| Microsoft Azure | 20% | $300 億 | 39% |
| Google Cloud | 13% | $140 億 | 34% |
關鍵趨勢觀察
AWS 的挑戰：AWS 市場份額從 2021 年的 33% 下滑至 2025 Q3 的 29%，雖然仍是市場領導者，但成長率（17%）明顯落後於競爭對手。
GCP 的快速成長：Google Cloud 以 34% 的成長率領先三大雲端平台，預計 2026 年市場份額可能突破 15%。這主要得益於其在 AI/ML 領域的強勢表現。
AI 投資競賽：三大雲端廠商 2025 年合計投入約 $2,400 億美元用於資料中心和 AI 基礎設施擴建，單季資本支出達 $870 億。
2025 年重大功能更新
AWS re:Invent 2025 重點發布
AWS 在 2025 年 12 月的 re:Invent 大會發布多項重大更新：
新一代晶片與基礎設施
- Graviton5 處理器：最新一代自研晶片，單晶片 192 核心，效能比 Graviton4 提升 25%
- Trainium3 UltraServers：專為 AI 訓練設計的新一代 AI 伺服器，正式 GA
- AWS AI Factories：企業可在自有資料中心部署專屬 AWS AI 基礎設施，整合 NVIDIA GPU、Trainium 晶片與 Amazon Bedrock
AI 模型與代理
- Amazon Nova 2 系列：包含 Nova 2 Lite（快速推理）、Nova 2 Sonic（語音對話）、Nova 2 Omni（多模態）
- Frontier Agents：全新 AI 代理服務，包含 Kiro 自主代理、AWS Security Agent、AWS DevOps Agent
- Nova Forge：讓企業使用預訓練或中訓練模型，結合自有資料進行客製化訓練
開發者工具
- Lambda Managed Instances：在 EC2 上執行 Lambda 函數，兼顧無伺服器簡易性與特殊運算需求
- Lambda Durable Functions：支援長達一年的執行暫停與自動檢查點，適合複雜 AI 工作流程
- AWS Interconnect – multicloud：與 GCP 的跨雲私有網路連接服務（Preview），Azure 支援預計 2026 年推出
Google Cloud Next 2025 重點發布
Google Cloud 在 2025 年持續強化其 AI 與數據分析優勢：
BigQuery AI 能力升級
- BigQuery Knowledge Engine：利用 Gemini 自動分析資料結構、生成元數據、建模資料關係（Preview）
- BigQuery AI Query Engine：在 SQL 查詢中整合 Gemini，結合結構化與非結構化數據處理
- Gemini 功能整合定價：所有 Gemini 輔助功能已納入現有 BigQuery 定價方案，無需額外付費
新機器學習功能
- TimesFM 預測模型：最新一代預訓練時間序列預測模型
- 模型選擇擴展：除 Gemini 外，新增支援 Llama 和 Mistral 開源模型
- SQL 翻譯助手 GA：AI 驅動的 SQL 方言轉換工具，加速 BigQuery 遷移
企業級功能
- BigQuery 災難復原 GA：自動故障切換、近即時跨區域複製
- 語意搜尋 GA：AI 驅動的企業數據洞察搜尋功能
定價模式深度比較
計算資源定價
| 定價項目 | AWS | GCP | 勝出者 |
|---|---|---|---|
| 計費單位 | 秒計費（最低 60 秒） | 秒計費（最低 60 秒） | 平手 |
| 持續使用折扣 | 無（需主動選擇 RI/SP） | 自動套用（最高 30%） | GCP |
| 預留折扣 | RI + Savings Plans（最高 72%） | Committed Use Discounts（最高 70%） | 接近 |
| Spot/搶佔式 | Spot Instances（價格波動大） | Preemptible VMs（價格穩定） | GCP |
| ARM 架構 | Graviton4/5（性價比優） | Tau T2A（選擇較少） | AWS |
價格波動分析：根據 2025 年 Kubernetes 成本基準報告，AWS Spot 價格每月平均變動 197 次，而 GCP 約每 3 個月才變動一次（每月 0.35 次）。對於需要穩定成本預估的企業，GCP 更具優勢。
儲存服務定價
| 儲存類型 | AWS S3 | GCP Cloud Storage | 差異 |
|---|---|---|---|
| 標準儲存 | $0.023/GB/月 | $0.020/GB/月 | GCP 便宜 13% |
| 低頻存取 | $0.0125/GB/月 | $0.010/GB/月 | GCP 便宜 20% |
| 歸檔儲存 | $0.004/GB/月 | $0.004/GB/月 | 相同 |
| 跨區域流量 | $0.09/GB | $0.08/GB | GCP 便宜 11% |
10TB 儲存實測成本（以蘇黎世區域為例）：
- AWS S3：約 $217/月
- GCP Cloud Storage：約 $174/月
- GCP 便宜約 20%
資料傳輸定價
網路流量是雲端成本的隱藏殺手。以跨區域傳輸為例：
| 傳輸類型 | AWS | GCP |
|---|---|---|
| 同區域內 | 免費 | 免費 |
| 跨可用區 | $0.01/GB | $0.01/GB |
| 跨區域（美國內） | $0.02/GB | $0.01/GB |
| 出站至網際網路 | $0.09/GB | $0.08/GB |
Kubernetes 服務比較：EKS vs GKE
Kubernetes 已成為現代雲端架構的核心，EKS 與 GKE 的比較尤為重要：
版本支援與更新速度
| 項目 | GKE | EKS |
|---|---|---|
| 最新版本 | Kubernetes 1.33 | Kubernetes 1.33 |
| 新版本採用速度 | 2 週內 | 4-8 週 |
| 標準支援期 | 14 個月 | 14 個月 |
| 延伸支援 | 無 | 額外 12 個月 |
使用體驗與設定複雜度
GKE 優勢：
- 控制平面自動管理，無需手動設定
- 內建 Cluster Autoscaler，開箱即用
- 與 Google Cloud Console 深度整合
- Autopilot 模式可完全免除節點管理
EKS 挑戰：
- 需手動設定 VPC、IAM Roles、安全群組
- Autoscaling 需額外安裝 Cluster Autoscaler 或 Karpenter
- 學習曲線較陡峭，需熟悉 AWS 網路架構
定價比較
| 項目 | GKE | EKS |
|---|---|---|
| 控制平面費用 | $0.10/小時 | $0.10/小時 |
| 月費（24/7 運行） | ~$72 | ~$72 |
| 免費方案 | 有（單一 Zonal 或 Autopilot 叢集） | 無 |
| 出站流量 | $0.08/GB | $0.09/GB |
成本差異：GKE 提供免費方案，對於開發測試環境可節省 $72/月的控制平面費用。
特殊需求考量
| 需求 | 建議選擇 | 原因 |
|---|---|---|
| 政府合規 | EKS | AWS GovCloud 支援，GKE 無政府雲方案 |
| 混合雲部署 | EKS | EKS Anywhere 支援本地部署 |
| 快速上手 | GKE | 設定簡單，自動化程度高 |
| 最新 K8s 功能 | GKE | 新版本採用速度最快 |
AI/ML 能力比較
AI 已成為雲端競爭的主戰場，兩家平台各有優勢：
AWS AI 服務堆疊
| 服務 | 功能 | 特色 |
|---|---|---|
| Amazon Bedrock | 基礎模型 API | 整合 Claude、Llama、Mistral 等多家模型 |
| Amazon SageMaker | ML 平台 | 完整的 MLOps 生命週期管理 |
| Amazon Nova | 自研模型 | Nova 2 系列支援多模態 |
| Trainium/Inferentia | 自研晶片 | 訓練與推理專用硬體 |
GCP AI 服務堆疊
| 服務 | 功能 | 特色 |
|---|---|---|
| Vertex AI | 統一 ML 平台 | 整合 AutoML、自訂訓練、模型部署 |
| BigQuery ML | 資料庫內 ML | 直接在資料倉儲執行機器學習 |
| Gemini | 自研模型 | 深度整合於所有 GCP 服務 |
| TPU | 自研晶片 | 業界領先的 AI 訓練效能 |
AI 能力評比
| 項目 | AWS | GCP | 評比 |
|---|---|---|---|
| 模型選擇多樣性 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | AWS 略勝 |
| 資料分析整合 | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | GCP 顯著領先 |
| 企業 AI 代理 | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | AWS 2025 新發力 |
| 價格競爭力 | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | GCP 整合定價更划算 |
核心服務對照表
| 服務類型 | AWS | GCP | 比較重點 |
|---|---|---|---|
| 虛擬機器 | EC2 | Compute Engine | AWS 選擇更多，GCP 價格更優 |
| 容器編排 | EKS | GKE | GKE 體驗更佳，EKS 生態更廣 |
| 無伺服器運算 | Lambda | Cloud Functions | Lambda 功能更豐富 |
| 物件儲存 | S3 | Cloud Storage | 功能相當，GCP 價格略低 |
| 關聯式資料庫 | RDS | Cloud SQL | 功能相當 |
| NoSQL | DynamoDB | Firestore/Bigtable | 各有優勢 |
| 資料倉儲 | Redshift | BigQuery | BigQuery 顯著領先 |
| CDN | CloudFront | Cloud CDN | CloudFront 邊緣節點更多 |
| DNS | Route 53 | Cloud DNS | 功能相當 |
| 負載均衡 | ELB/ALB | Cloud Load Balancing | 功能相當 |
選擇建議：根據使用場景決定
適合選擇 AWS 的場景
-
需要最廣泛的服務選擇
- AWS 提供超過 200+ 服務，涵蓋幾乎所有雲端使用案例
- 特殊需求（如 IoT、遊戲、衛星通訊）AWS 選擇更多
-
政府與高合規需求
- AWS GovCloud 提供完整的政府雲解決方案
- FedRAMP High、HIPAA、SOC 等認證最完整
-
混合雲與多雲架構
- AWS Outposts 支援本地部署
- 2025 年推出的 AWS Interconnect 支援跨雲連接
-
已有 AWS 技術投資
- 團隊已熟悉 AWS 生態系統
- 現有系統深度整合 AWS 服務
適合選擇 GCP 的場景
-
大數據與資料分析專案
- BigQuery 是業界領先的無伺服器資料倉儲
- Looker + BigQuery 提供完整的商業智慧方案
-
AI/ML 密集型應用
- Vertex AI 提供統一的 ML 開發平台
- TPU 提供業界領先的 AI 訓練效能
- Gemini 深度整合於所有 GCP 服務
-
Kubernetes 原生應用
- GKE 是最成熟的托管 Kubernetes 服務
- Kubernetes 本身由 Google 發明，GKE 採用新版本最快
-
成本敏感型專案
- 持續使用折扣自動套用
- 儲存與網路定價普遍低於 AWS 10-20%
- Gemini 功能已整合於現有定價，無需額外付費
遷移考量與供應商鎖定
鎖定風險評估
| 服務類型 | 鎖定程度 | 說明 |
|---|---|---|
| 計算（VM） | 低 | 標準化程度高，遷移容易 |
| Kubernetes | 低 | K8s 本身跨平台，但周邊服務有差異 |
| 無伺服器 | 中 | Lambda/Cloud Functions 語法不同 |
| 資料庫（SQL） | 中 | 可遷移但需測試相容性 |
| 專有服務 | 高 | DynamoDB、BigQuery 等難以直接遷移 |
降低鎖定風險策略
- 使用開源技術：PostgreSQL 而非 Aurora、Kubernetes 而非專有容器服務
- 基礎設施即程式碼：使用 Terraform 而非 CloudFormation/Deployment Manager
- 容器化應用：降低對特定平台的依賴
- 多雲資料備份：關鍵資料保留跨雲備份
2026 年選擇建議總結
| 你的狀況 | 建議選擇 | 主要理由 |
|---|---|---|
| 新創公司，預算有限 | GCP | 免費方案豐富、自動折扣 |
| 大型企業，合規優先 | AWS | 認證最完整、政府雲支援 |
| AI/ML 為核心業務 | GCP | Vertex AI + TPU + BigQuery |
| 電商/高流量網站 | AWS | 服務成熟度高、邊緣節點多 |
| Kubernetes 原生架構 | GCP | GKE 體驗最佳 |
| 混合雲/本地部署需求 | AWS | Outposts + EKS Anywhere |
| 資料分析為主 | GCP | BigQuery 業界領先 |
| 已有 AWS 投資 | AWS | 降低遷移成本 |
結論
2026 年的雲端市場競爭比以往更加激烈：
- AWS 仍是市場領導者，服務最完整、生態系統最成熟，但成長已趨緩，價格競爭力相對較弱
- GCP 在 AI/ML 和資料分析領域建立明顯優勢，Gemini 整合定價策略可能改變市場競爭格局
沒有「最佳選擇」，只有「最適合的選擇」。建議在做決定前：
- 列出核心需求：哪些服務是必須的？
- 評估團隊能力：團隊熟悉哪個平台？
- 計算 3 年 TCO：不只看定價，還要算隱藏成本
- 進行 PoC 測試：實際跑一個小專案比較體驗
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參考資料
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