Übersicht: Breite vs. Best-in-Class

AWS ist die breiteste Cloud um ein Vielfaches. Wenn Sie ein ungewöhnliches Bedürfnis haben – einen speziellen Datenbank‑Engine, eine Nischen‑Compliance‑Region oder einen Spezial‑Compute‑Typ – hat AWS wahrscheinlich einen Service dafür. GCP verfolgt einen anderen Ansatz: weniger Services, aber ausgeprägte Exzellenz in Daten, Kubernetes und KI. Das spiegelt Googles eigene Engineering‑Kultur wider, die BigQuery, TensorFlow, Kubernetes und Spanner als Open‑Source‑ oder Produktversionen von Systemen entwickelt hat, die Google selbst betreibt.

Im Jahr 2026 ist GCP die #3‑Cloud, wächst aber seit Jahren prozentual schneller als AWS. KI‑Workloads und Unternehmens‑Datenplattformen haben dieses Wachstum maßgeblich getrieben.

Rechnen & Container

Für reine VM‑Workloads sind beide Clouds preislich und leistungslich vergleichbar. Wo GCP vorne liegt, ist Kubernetes. GKE gilt weithin als der beste verwaltete Kubernetes‑Service der Branche – Google hat Kubernetes erfunden und treibt es weiter voran. Der Autopilot‑Modus abstrahiert die Knoteverwaltung vollständig, und die Integration mit Service‑Meshes, Logging und Identität ist sauberer als die EKS‑Entsprechungen. AWS EKS ist leistungsfähig und hat Lücken geschlossen, aber GKE bleibt die erste Wahl der Kubernetes‑Teams, wenn sie wählen dürfen.

Daten & Analyse

BigQuery ist das Flaggschiff von GCP und ein echtes, kategoriebewährendes Produkt. Serverless, Trennung von Speicher und Rechenleistung, schnelle Abfragen auf petabytegroßen Datensätzen und BigQuery ML für maschinelles Lernen im Lager. Es ist der Hauptgrund, warum viele datenintensive Organisationen GCP einsetzen, auch wenn sie die Rechenleistung anderswo betreiben. AWS Redshift hat sich mit serverlosen Optionen und Zero‑ETL‑Integrationen deutlich verbessert, aber BigQuery bleibt der Standard, den man bei skalierbaren Lageraufgaben übertreffen muss.

AWS bietet ein breiteres Datenservice-Portfolio: Athena, Glue, EMR, Kinesis, Managed Airflow, Lake Formation, DataZone. GCP hat weniger unterschiedliche Dienste, aber eine engere Integration zwischen ihnen.

KI & Maschinelles Lernen

Die KI‑Geschichte von GCP ist im Jahr 2026 stark. Vertex AI Model Garden bietet Gemini 2.5, Anthropic Claude, Meta Llama, Mistral und offene Modelle hinter einer einheitlichen API. Gemini‑Modelle sind in mehreren Stufen verfügbar, von Flash (billig, schnell) bis Pro und Ultra. Die benutzerdefinierten TPUs von Google sind ein Differenzierungsmerkmal für die kosteneffiziente Schulung großer Modelle. AWS Bedrock konkurriert hart mit einer breiteren Auswahl an Drittanbieter‑Modellen, darunter Claude, Llama, Mistral, Cohere und Amazon Nova; SageMaker ist die ausgereifte End‑zu‑End‑ML-Plattform. Beide sind glaubwürdige KI‑Clouds – die Wahl hängt davon ab, welche Foundation‑Model-Familie Sie nutzen.

Globales Netzwerk & Leistung

Das globale private Backbone von Google ist ein unterschätzter Vorteil. Der Datenverkehr zwischen GCP‑Regionen nutzt häufig Googles eigene Glasfaser statt des öffentlichen Internets, was zu geringerer Latenz bei global verteilten Workloads führen kann. AWS verfügt über die größte Anzahl an Availability Zones weltweit und das breiteste Edge‑Netzwerk über CloudFront.

Preisgestaltung

GCP hat den Ruf, bei gleichwertigen Workloads etwas günstiger zu sein, obwohl die Lücke sich verkleinert hat. Kontinuierliche Nutzungsgutschriften werden automatisch basierend auf Nutzungsmustern angewendet, was die Kostenoptimierung im Vergleich zu AWS Savings Plans und Reserved Instances vereinfacht, die eine explizite Verpflichtung erfordern. GCPs Committed Use Discounts bieten tiefere Einsparungen.

Das Google for Startups Cloud‑Programm ist besonders großzügig: bis zu 200 000 USD an Credits für KI‑orientierte Startups, bis zu 350 000 USD für venture‑backed Unternehmen der Top‑Tier. Das $100 000‑Limit von AWS Activate ist niedriger. Für Unternehmen in der Frühphase können GCP‑Credits die Laufzeit deutlich verlängern.

Welches solltest du wählen?

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