AWS Bedrock vs Azure AI vs Google Vertex: выбираем платформу

## Почему платформа имеет значение

Использовать AI-модель через API — это одно. Построить production-систему с мониторингом, безопасностью, масштабированием и governance — другое. Облачные AI-платформы — AWS Bedrock, Azure AI и Google Vertex AI — решают вторую задачу. Они предоставляют не просто доступ к моделям, а полную инфраструктуру для корпоративного AI.

Выбор платформы — стратегическое решение. Миграция между ними болезненна и дорога. Поэтому важно выбрать правильно с самого начала. Мы разобрали все три по ключевым критериям.

## AWS Bedrock: выбор и цена

Amazon Bedrock — маркетплейс AI-моделей внутри AWS. Доступны Claude (Anthropic), Llama (Meta), Mistral, Cohere, AI21, Amazon Titan и другие. Bedrock предлагает самый широкий выбор моделей — вы не привязаны к одному провайдеру и можете переключаться между моделями через единый API.

Ценообразование Bedrock одно из самых конкурентных. AWS покупает inference-мощности оптом и перепродаёт с наценкой, но объём позволяет держать цены ниже, чем прямой доступ через API провайдеров. Для компаний, уже работающих на AWS, Bedrock — путь наименьшего сопротивления: IAM, VPC, CloudWatch — всё интегрировано.

## Azure AI: корпоративный стандарт

Azure AI Studio — платформа Microsoft, глубоко интегрированная с корпоративным стеком: Active Directory, Office 365, Teams, Power Platform. Для крупных организаций, живущих в экосистеме Microsoft, Azure AI — естественный выбор.

Главное преимущество — модели OpenAI. Azure — единственная облачная платформа, предлагающая GPT-5 и GPT-5.4 через корпоративный SLA с гарантиями безопасности и compliance. Для организаций, которым нужен GPT с enterprise-уровнем поддержки — альтернативы нет.

Azure AI также предлагает Responsible AI Dashboard — инструменты для оценки справедливости, интерпретируемости и надёжности моделей. Для регулируемых индустрий (финансы, здравоохранение, госсектор) это может быть решающим фактором.

## Google Vertex AI: для ML-инженеров

Google Vertex AI — платформа, созданная инженерами для инженеров. Лучшие инструменты для полного цикла ML: обучение, оценка, деплой, мониторинг, A/B-тестирование. Vertex AI Pipelines позволяет строить сложные ML-пайплайны с версионированием, автоматизацией и отслеживанием экспериментов.

Модели — Gemini (все версии), PaLM, плюс модели из Model Garden (включая Llama, Mistral и другие открытые модели). Vertex AI Search и Vertex AI Conversations — готовые решения для корпоративного поиска и чат-ботов. Grounding (заземление ответов в реальных данных) — одна из лучших реализаций RAG на рынке.

## Сравнение по ключевым критериям

Модели: Bedrock — самый широкий выбор. Azure — эксклюзив на OpenAI. Vertex — эксклюзив на Gemini плюс открытые модели. Цена: Bedrock — самый конкурентный pricing. Azure — premium за OpenAI и enterprise features. Vertex — средняя полка. MLOps: Vertex лидирует с Pipelines и Experiments. Azure — хорош с MLflow интеграцией. Bedrock — базовый функционал.

Безопасность: все три на высоком уровне (SOC 2, HIPAA, GDPR). Azure — чуть впереди благодаря интеграции с Active Directory и Conditional Access. Масштабирование: все три масштабируются отлично — это облачные платформы. Различия в деталях: throughput, latency, provisioned capacity.

## Multicloud: реальность или мечта

Теоретически можно использовать все три платформы одновременно. На практике — это сложно и дорого. Multicloud AI требует абстракции над API (свой роутинг), дублирования данных, управления identity в трёх системах. Для большинства организаций одна платформа — оптимальный выбор.

Исключение — стратегия «основная + резервная». Например, Azure AI как основная (для GPT-5) и Bedrock как резервная (для Claude при недоступности Azure). Это обеспечивает отказоустойчивость без полноценного multicloud.

## Vendor lock-in: слон в комнате

Выбор облачной AI-платформы — это выбор vendor lock-in. Специфические API, форматы данных, интеграции с другими сервисами облака — всё это создаёт зависимость. Миграция с Bedrock на Vertex означает переписывание интеграций, перенастройку безопасности и переобучение команды.

Минимизировать lock-in можно с помощью абстракций: LangChain, LiteLLM и подобные фреймворки предоставляют единый интерфейс к разным провайдерам. Но полностью избежать lock-in при использовании облачных платформ — невозможно. Это цена удобства и управляемой инфраструктуры.

## Для стартапов

Если вы стартап без существующего облачного стека — Bedrock. Самый широкий выбор моделей, конкурентные цены, минимальный порог входа. AWS Free Tier позволяет начать бесплатно. Документация Bedrock — одна из лучших.

Если ваш стартап уже на Azure (например, через Microsoft for Startups) — Azure AI. Не боритесь с экосистемой, используйте её. Если вы data science-тяжёлый стартап с ML-командой — Vertex AI. Инструменты для экспериментов и пайплайнов сэкономят месяцы работы.

## Для enterprise

Крупные организации выбирают платформу на основе существующего облачного стека. Если у вас 80% инфраструктуры на AWS — Bedrock. Если на Azure — Azure AI. Если на GCP — Vertex. Стоимость миграции всей инфраструктуры ради AI-платформы почти никогда не оправдана.

Второй фактор — модели. Если вам критичен GPT-5 с enterprise SLA — только Azure. Если нужен Gemini с максимальной производительностью — только Vertex. Если нужна гибкость выбора — Bedrock.

## Наш опыт

В Aravana мы используем API напрямую: Anthropic API для Claude, OpenAI API для GPT. Для нашего масштаба облачные платформы — overshoot. Но для организаций с десятками AI-приложений, строгими требованиями к безопасности и командой DevOps — платформы оправданы. Они решают проблемы, которые вам не нужно решать самостоятельно.

Какой облачный провайдер вы используете — и рассматривали ли вы его AI-платформу, или предпочитаете прямые API?