Panoramica: Ampiezza vs Best-in-Class

AWS è il cloud più ampio di gran lunga. Se hai un requisito poco comune – un motore di database specifico, una regione di conformità di nicchia, un tipo di calcolo speciale – AWS probabilmente ha un servizio per questo. GCP adotta un approccio diverso: meno servizi, ma eccellenza opinata in dati, Kubernetes e AI. Ciò riflette la cultura di ingegneria di Google, che ha prodotto BigQuery, TensorFlow, Kubernetes e Spanner come versioni open‑source o productizzate di sistemi in esecuzione su Google stesso.

Nel 2026, GCP è il cloud #3 ma cresce più rapidamente di AWS in termini percentuali da anni. I carichi di lavoro AI e le piattaforme dati aziendali hanno guidato gran parte di questa crescita.

Compute & Containers

Per carichi di lavoro VM diretti, entrambi i cloud sono comparabili in prezzo e capacità. Dove GCP avanza è Kubernetes. GKE è ampiamente considerato il miglior servizio Kubernetes gestito nel settore – Google ha inventato Kubernetes e continua a guidarlo. La modalità Autopilot astrae completamente la gestione dei nodi, e l'integrazione con service mesh, logging e identità è più pulita rispetto agli equivalenti EKS. AWS EKS è capace e ha chiuso le lacune, ma GKE rimane la prima scelta del team Kubernetes quando hanno la possibilità di scegliere.

Dati & Analisi

BigQuery è il prodotto di punta di GCP e un vero prodotto che definisce la categoria. Serverless, separazione tra storage e calcolo, query veloci su dataset petabyte e BigQuery ML per l’apprendimento automatico in magazzino. È la ragione principale per cui molte organizzazioni orientate ai dati adottano GCP anche se eseguono il calcolo altrove. AWS Redshift è migliorato notevolmente con opzioni serverless e integrazioni zero-ETL, ma BigQuery rimane lo standard da superare per carichi di lavoro di magazzino su larga scala.

AWS offre una gamma più ampia di servizi dati: Athena, Glue, EMR, Kinesis, Managed Airflow, Lake Formation, DataZone. GCP ha meno servizi distinti ma una maggiore integrazione tra di essi.

IA & Apprendimento Automatico

La storia dell’IA di GCP è forte nel 2026. Vertex AI Model Garden offre Gemini 2.5, Anthropic Claude, Meta Llama, Mistral e modelli aperti dietro un’unica API. I modelli Gemini sono disponibili in diversi livelli, da Flash (economico, veloce) a Pro e Ultra. I TPUs personalizzati di Google sono un differenziatore per l’addestramento di modelli di grandi dimensioni in modo conveniente. AWS Bedrock compete duramente con una selezione più ampia di modelli di terze parti, tra cui Claude, Llama, Mistral, Cohere e Amazon Nova; SageMaker è la piattaforma ML end-to-end matura. Entrambi sono cloud IA credibili – la scelta dipende dalla famiglia di modelli di base su cui si sta costruendo.

Rete Globale & Prestazioni

Il backbone privato globale di Google è un vantaggio sottovalutato. Il traffico tra le regioni GCP viaggia spesso sulla fibra di Google anziché su Internet pubblico, il che può significare minore latenza per carichi di lavoro distribuiti a livello globale. AWS ha il maggior numero di zone di disponibilità a livello globale e la più ampia rete edge tramite CloudFront.

Prezzi

GCP ha la reputazione di essere leggermente più economico su carichi di lavoro equivalenti, anche se il divario si è ridotto. Gli sconti per uso continuato vengono applicati automaticamente in base ai modelli di utilizzo, semplificando l’ottimizzazione dei costi rispetto ai Savings Plans e alle Reserved Instances di AWS che richiedono un impegno esplicito. Gli sconti per uso compromesso di GCP offrono risparmi più profondi.

Il programma Google for Startups Cloud è notevolmente generoso: fino a 200 000 $ di crediti per startup focalizzate sull’IA, fino a 350 000 $ per aziende con venture backing nel top tier. Il limite di 100 000 $ di AWS Activate è inferiore. Per le aziende in fase iniziale, i crediti GCP possono estendere significativamente il runway.

Quale Dovresti Usare?

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