在當今雲端運算時代，企業面臨多種選擇。其中，Amazon Web Services（AWS）和Google Cloud Platform（GCP）作為全球最受歡迎的兩大公有雲平台，一直是IT 決策者、開發者、企業架構師們最常比較的選擇對象。它們都提供廣泛的雲端服務、強大的彈性架構、安全機制與全球部署能力，但兩者在服務深度、定價邏輯、技術創新、生態整合等方面有明顯差異。
那麼在實際業務落地中，AWS 與GCP 誰比較適合你？ 本文將從多個維度展開深入剖析，幫助你明確企業的上雲路徑。
市佔率與成熟度
AWS 是雲端運算產業的鼻祖，2006 年正式商用，是全球最早推出大規模基礎雲端服務的企業。經過十餘年的演進，AWS 在各類企業級雲端解決方案中累積了大量實戰經驗。從新創公司到跨國集團，AWS 擁有龐大的客戶基礎和成熟的產業範本。根據Synergy Research Group 報告，截至2025 年第一季度，AWS 以約31% 的市佔率維持全球領先地位。
GCP 則在2011 年起步，在AI、搜尋引擎和大數據基礎上發展其雲端服務。其技術先進、部署簡潔、定價透明，但由於起步較晚、服務生態尚不完全，其企業級滲透率仍在快速發展階段。
总结：在穩定性、客戶累積、產業覆蓋廣度方面，AWS 更具「老牌企業級」氣質，適合追求穩健發展的組織。
服務覆蓋與產品組合
AWS：
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提供超過200 項雲端服務，涵蓋運算（EC2、Lambda）、儲存（S3、EFS、Glacier）、資料庫（RDS、DynamoDB）、分析（Athena、EMR）、機器學習（SageMaker、Bedrock）、網路、安全等各大領域；
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每項服務都支援進階參數配置，極適合複雜業務系統的自訂搭建；
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與SAP、Oracle、VMware、RedHat 等企業級軟體深度整合，提供標準化遷移方案。
GCP：
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主打資料處理和AI，包括BigQuery、Vertex AI、Dataflow、AutoML 等服務；
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Kubernetes 起源於Google，GKE（Google Kubernetes Engine）在容器部署與叢集管理方面表現優異；
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產品介面相對簡潔，適合新創團隊快速建立原型或運行數據驅動型任務。
总结：AWS 全面且高度模組化，適合大型企業與多團隊協作場景；GCP 輕量化、聚焦型強，更適合數據密集型業務或AI 驅動專案。
全球基礎設施部署
AWS 擁有覆蓋最廣的雲端基礎設施網路。截至2025 年，全球已部署33 個區域、105 個可用區，並持續擴展新的區域節點。尤其在中國，AWS 透過與本地合作夥伴合作，提供合規服務區（北京、寧夏）及備案支持，確保政企客戶順利上雲。
GCP 的全球網路雖在數量上與AWS 接近，但在中國大陸的可用性較低，許多服務無法原生落地，存在較大合規與接入障礙。
总结：對有國內業務、或需要全球一體化營運的企業，AWS 擁有更完整的跨境部署與法規支援能力。
定價與成本優化能力
AWS 定價靈活複雜，透過 On-Demand、Reserved、Savings Plans、Spot 實例 等組合，企業可以實現精細化的資源調度與成本控制。此外，AWS 提供 Cost Explorer、Budgets、Trusted Advisor 等成本優化工具，幫助企業動態分析成本趨勢、發現浪費資源。
GCP 在成本方面主打透明與簡潔，例如按秒計費、自動持續使用折扣（SUD）和承諾使用折扣（CUD），BigQuery 查詢基於掃描資料量進行精確計費。
雖然AWS 初始定價看似略高，但在合理規劃下，長期總擁有成本（TCO）往往更優。
建議：大中型企業應考慮AWS 靈活的最佳化策略以獲得性價比；數據分析導向的小型團隊可選擇GCP 的按需透明定價。
AI 與大數據能力對比
GCP 是公認的資料處理強者。 BigQuery 擁有無伺服器架構，支援快速SQL 查詢與資料視覺化，幾乎無需維護資料庫集群，是現代BI 應用的首選。 Vertex AI 支援AutoML、影像辨識、語音辨識、文字摘要等多個機器學習模型部署。
AWS 則透過Amazon SageMaker 打造完整的AI 開發生命週期平台，適合客製化模型訓練與大規模部署。借助Amazon Bedrock，使用者還可以呼叫Claude、Meta Llama、Mistral 等大語言模型來建構企業級生成式AI應用。
总结：GCP 適合「即開即用」的AI 分析需求，AWS 更適合建構企業私有AI 系統或高並發情境。
開發體驗與生態支持
AWS 提供全面的SDK、CLI、CDK（基礎設施即程式碼）工具，並擁有強大的文檔中心與活躍的中文社群。認證體系完整，支援全球開發者考證（如SAA、SAP 等），便於團隊統一技術標準。
GCP 雖然工具相對簡潔，但文件偏英文，且部分控制台功能較淺，對新手較為友好，但在企業級場景中略顯不足。
总结：AWS 的開發者支援和培訓體系較為成熟，尤其適合快速規模化擴展開發團隊的企業。
安全性、合規與維運能力
AWS 擁有強大的安全工具棧，包括IAM（身分管理）、KMS（金鑰管理）、WAF（應用防火牆）、GuardDuty（威脅偵測）等。支援PCI DSS、HIPAA、ISO、CSA STAR 等全球安全標準。
GCP 的安全機制設計上也非常先進，尤其在預設加密與微服務間通訊加密方面有技術優勢。但在與中國本地產業標準（如等保、可信任雲）對接上不如AWS 靈活。
总结：AWS 較適合有合規壓力與多產業業務線的客戶，特別是金融、政治企業、醫療等產業。
企業客戶對比
| 產業 | AWS 客戶 | GCP 客戶 |
|---|---|---|
| 電商 | Amazon、京東、eBay | Shopify、Zalando |
| 遊戲 | Supercell、Epic Games、網易 | Niantic、Riot Games |
| 金融 | HSBC、Capital One | BBVA、PayPal |
| 媒體 | Netflix、BBC、Disney | YouTube（自家）、Spotify |
許多企業選擇多雲策略，GCP 用於資料分析與開發，AWS 用於核心業務承載與全球服務部署。
多雲與混合雲策略中的AWS 與GCP 比較
在雲端運算的發展過程中，多雲（Multi-Cloud）與混合雲（Hybrid Cloud） 正成為越來越多中大型企業的首選策略。企業不再依賴單一雲端平台，而是根據業務需求靈活分佈工作負載，以降低供應商鎖定風險，提高系統的彈性與穩定性。
在多雲策略中：
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GCP 常作為第二雲，承擔AI 訓練、日誌分析、大量資料處理等特定任務；
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AWS 常作為主力平台，負責核心業務、容器平台、微服務架構、全球負載分佈等功能；
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AWS 支援與GCP 建立互通的網路橋接、身分認證聯邦、資料中轉機制等，以便於統一管理。
在混合雲方面：
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AWS Outposts、AWS Snowball、Amazon ECS Anywhere 等服務，支援企業將AWS 服務延伸至本地資料中心或邊緣節點，保持一致的API、控制台與安全機制；
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GCP Anthos 雖然也支援混合部署，但依賴Kubernetes 技術，整體部署複雜度與成本高於AWS 的原生方案；
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此外，AWS 與VMware、SAP、紅帽等傳統資料中心生態合作更深入，企業在混合場景中更容易平滑遷移。
总结：對於追求「主雲+ 補充平台」架構的企業，AWS + GCP 是目前市場上最主流、也最可控的組合。尤其在多業務線企業中，AWS 提供的混合雲與本地整合能力明顯更強。
作為AWS 代理商的專業建議
作為AWS 官方授權代理商，我們深知企業在選擇雲端平台時，不僅僅關注“誰便宜”、“誰技術強”，更關注的是：
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誰能幫助企業建構穩定可靠的長期IT架構？
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誰能提供在地化合規服務與企業級發票支援？
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誰能協助企業通過認證、降低維運成本、獲得專家指導？
對於：
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需要合規合帳的中國企業；
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希望降低上雲複雜度、獲取架構支援的專案團隊；
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打算大規模落地AI/大模型方案的創新企業；
AWS 都是極具性價比的選擇。
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