AWS vs Azure 做 AI：选错了会浪费大量时间和钱

大多数团队在这个决定上花的时间比它值得的多。

AWS 和 Azure 都是成熟、有能力的 AI 工作负载平台。真正重要的差距只有两个：你需要接入哪家模型提供商，以及你已经在哪个云上跑业务。其他部分大体相当，深入研究某个平台的具体 AI 服务特性，不如把同样时间花在产品本身。

但差别确实存在，值得说清楚。以下是两个平台各自实际提供什么。

AWS：更宽的模型选择，更成熟的 ML 基础设施

Amazon Bedrock 是 AWS 接入基础模型的统一服务。一个 API 调 Claude（Anthropic）、Llama（Meta）、Mistral、Amazon 自家的 Titan 和 Nova 等，不需要自己管推理基础设施。

企业选 Bedrock 的核心理由是数据治理：请求留在 AWS 环境里，不经过 Anthropic 或 Meta 的服务器，受你现有的 IAM 策略和审计日志管理。对有数据驻留合规要求的行业，这往往是放弃直接用模型提供商 API 的决定性因素。

SageMaker 处理更重的 ML 工作：在私有数据上训练自定义模型或微调基础模型，运行托管推理端点。它负责配置 GPU 实例、管理容器、扩展端点，你专注模型工作。产品从 2017 年到现在已经成熟，是做真实模型开发的团队的标准选择。

Inferentia 和 Trainium 是 Amazon 定制 AI 芯片。对持续大规模工作负载，比同等 Nvidia GPU 实例便宜。真实代价：代码需要适配 AWS Neuron SDK，有实质性工作量。已经在跑大量推理预算的团队，降本值得；还没到那个规模的，现在做是过早的。

Azure：OpenAI 的深度整合，Microsoft 生态的天然对接

Azure OpenAI Service 是 Azure 的核心优势。微软对 OpenAI 的投资换来了在 Azure 上独家托管 OpenAI 模型的权利。GPT-4o、GPT-4、o1、o3、DALL-E 跑在 Azure 基础设施上，享受和 Bedrock 同等的数据治理。

和直接用 OpenAI API 的区别：数据留在 Azure 合规边界内，模型版本有时落后公共 API 几周。对稳定性比访问最新模型更重要的生产系统，这通常可以接受。

Azure AI Foundry（前身 Azure ML）提供模型目录、微调、评估流水线、部署管理，功能范围和 SageMaker 相当，但和 VS Code 扩展、GitHub 集成、Azure DevOps 整合更紧密。

Azure AI 搜索（带向量和混合检索）是 Azure 上 RAG 实现的标准起点。混合方式（语义向量加关键词检索）实现稳定，在大多数检索基准上表现良好，构建文档问答或知识库系统的自然选择。

三个真正重要的差异

模型选择。 AWS Bedrock 接 Claude、Llama、Mistral 和 Amazon 自家模型；Azure OpenAI 专注 OpenAI 系列，通常有更宽的速率限制和更好的企业支持。应用建立在 OpenAI 模型上且需要企业数据治理，Azure 优势明显；需要在多家模型之间切换或做跨模型实验，AWS 更灵活。

Microsoft 生态整合。 跑在 Active Directory、Microsoft 365 和 Azure DevOps 上的组织，Azure AI 服务接入更自然，权限、身份、审计工具统一。AWS 更适合不在 Microsoft 生态的组织，服务更多、区域更多、第三方工具整合更深。

GPU 供应历史上偏向 AWS。 Azure 一直在追加容量，但大型训练任务或非常高吞吐的推理，AWS 在需要时通常有更稳定的高端实例供应。做认真模型训练的团队这一点重要；只调托管 API 的团队影响不大。

怎么选，一个不绕弯子的答案

没有已有云承诺的初创公司： 跟着模型提供商走。主要用 Claude，两个平台都可以，Anthropic 直接 API 最简单。用 OpenAI，Azure 企业合规摩擦最少。跑开源模型，AWS Bedrock 或自托管。

有已有云承诺的企业： 用你已经在用的。换云的整合成本对大多数工作负载来说超过 AI 服务的差异，Azure 团队用 Azure，AWS 团队用 AWS。

做认真 ML 工作的团队： 两个平台的工具都成熟到不是瓶颈，选已有专业知识的那个，然后专注。

AI 基础设施这层变成商品的速度比大多数厂商愿意承认的快。十八个月后决定结果的，是你构建的功能是否真正解决了实际问题。云平台的选择影响不了这件事。