GCP、AWS、Azure 各有什麼特色？三大雲端 AI 平台評比
- 庭妤 郭
- 4月18日
- 讀畢需時 4 分鐘
隨著 AI 成為企業轉型的重要推手，Google、AWS 和 Microsoft 也推出了完整的雲端 AI 平台。但對企業與開發者來說，該選 Vertex AI、SageMaker，還是 Azure ML Studio？
本篇文章將針對三大平台的功能模組、支援模型、使用門檻、MLOps 整合、成本與典型應用情境，進行全面比較，幫助你釐清「誰才最適合你」的 AI 開發平台。
目錄
影片來源：NewsPiggy 科技新聞（YouTube）
一、整體定位與上手門檻比較
平台 | 定位特色 | 操作介面 | 上手難度 | 適合對象 |
Vertex AI | 整合 AutoML、生成式 AI 與 MLOps | 圖形 + 程式混合 | ⭐⭐⭐ | 想快速建模 又要彈性的開發者 |
SageMaker | 模組齊全但偏工程導向 | 需撰寫程式 + CLI | ⭐⭐⭐⭐ | 熟 AWS、具 DevOps 能力團隊 |
Azure ML Studio | 拖拉式建模， 整合 OpenAI API | 圖形為主 | ⭐⭐ | 教育訓練、 入門型團隊 |
Google Cloud 的 Vertex AI 強調「一站式」整合，無論是完全不寫程式的 AutoML、還是自訂 Notebook 開發，使用者都能在同一平台內進行訓練、部署與管理。相較之下，SageMaker 功能模組完整但學習曲線較陡，Azure ML 則適合輕量應用與快速驗證原型。
二、生成式 AI 支援與模型整合能力
項目 | Vertex AI | SageMaker | Azure ML Studio |
原生支援模型 | Gemini、Claude、Imagen、Codey、Gemma | JumpStart 模型、需另串接 Bedrock | OpenAI 系列（需申請 Azure OpenAI） |
圖片/影片生成 | Imagen 3、Veo 2 | 無整合介面，需自行串接第三方 | 支援 DALL·E via OpenAI |
多模態建模 | 支援（文字、圖片、程式碼、語音） | 有，但需複雜組合 | 限 GPT-4-V、功能受限 |
對話式 Agent | Vertex AI Agent Builder + Search | 需自己串接 Lex 或其他服務 | 可搭配 Azure Bot Framework |
📌 Vertex AI 的一大優勢：提供生成式 AI 一條龍的體驗，從模型選擇、對話介面、知識搜尋（RAG）、圖片／語音處理都可整合，適合想快速落地生成式應用的團隊。
三、MLOps 功能與流程自動化整合
功能模組 | Vertex AI | SageMaker | Azure ML Studio |
流程自動化 | Pipelines 圖形/程式化皆可 | Pipelines 需程式串接，較複雜 | 支援設計流程， 但功能有限 |
模型版本控管 | Model Registry + Evaluation | Model Package + Registry | 模型管理較簡化 |
評估與比對工具 | Vertex AI Evaluation | 類似功能需自建 | 不支援內建評估 |
Notebook 整合 | Colab Enterprise + Workbench | Jupyter-based Notebooks | Azure Notebook Studio |
Vertex AI 針對企業需求，提供完整的 MLOps 工具鏈與模型治理機制，從訓練到上線部署的每一環節都有明確模組對應，並可搭配 GCP IAM 進行權限控管。
四、生態系整合與平台連動性
生態整合面向 | Vertex AI | SageMaker | Azure ML Studio |
資料倉儲整合 | BigQuery、Looker、GCS | S3、Redshift、Athena | Synapse、Azure Data Lake |
Dashboard 支援 | Looker Studio（原 Data Studio） | QuickSight（需額外設定） | Power BI、Azure Monitor |
其他串接資源 | Cloud Logging、Vertex AI Search | CloudWatch、EventBridge | Azure Logic Apps、Functions |
若企業本身已有使用 Google 工具鏈，選擇 Vertex AI 可大幅降低整合成本。反之，若已有 AWS 或 Microsoft 生態，則可評估與內部工具的對接效率。
五、計費方式與免費資源彈性
費用面向 | Vertex AI | SageMaker | Azure ML Studio |
免費額度 | $300 新用戶額度，Notebook 免費層 | 無固定額度， 需自行監控資源 | 多數資源有免費層，限制嚴格 |
計費模式 | 按資源用量計費（GPU/Token 分開） | 按虛擬機與模型使用計費 | 多為 API 套餐或計算資源付費 |
生成式 AI 費用 | Gemini 約 $0.002/1k tokens 起（視模型） | Bedrock / JumpStart 單獨計費 | Azure OpenAI 每日 API 限額計費 |
💡 小提醒：Vertex AI 雖然採用按量計費，但預設資源會持續計費，建議初學者搭配 Pipelines + 自動關閉設定，以控制模型閒置產生費用的風險。
六、什麼情況該選 Vertex AI？
建議選擇 Vertex AI 的情境包括：
✅ 想快速驗證 MVP 或生成式 AI 應用（如客服、圖像生成、語音摘要等）
✅ 有 BigQuery、Looker、GCP 基礎資源，想整合分析與預測
✅ 需要一站式平台，減少 DevOps 串接負擔
✅ 團隊對 AI 有基本認識但非工程師為主
七、結語：選擇 AI 平台，不只是比功能，更是選對需求
每個平台都有其強項，選擇時最重要的不是「誰最強」，而是「誰最適合你的工作流程」。
若你追求快速上手、生成式應用彈性、與資料平台整合能力，Vertex AI 是最實用的選擇
若你的技術團隊習慣 AWS 串接，並重視完整控制，可考慮 SageMaker
若你的重心在教育場景、簡單建模或快速串 GPT 功能，可使用 Azure ML Studio
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