Educação financeira · artigo prático
Cloud para IA: visão geral comparativa
Comparação factual e neutra das categorias de serviço de IA e ML em AWS, Azure e GCP: computação, plataformas gerenciadas e armazenamento.
AWS, Azure e GCP oferecem catálogos de serviço de IA que se sobrepõem em categoria, mas divergem em maturidade, integração e posicionamento comercial. Uma comparação factual exige separar as camadas de serviço antes de comparar provedores entre si.
Este texto descreve as categorias de serviço disponíveis e como cada provedor se posiciona, sem recomendar um em detrimento dos outros — a escolha correta depende do restante da stack já em uso.
Camadas de serviço: computação, plataformas gerenciadas de ML, armazenamento
Os três oferecem computação com GPUs/aceleradores — muitas vezes já empacotada em containers orquestrados —, plataformas gerenciadas de ML (SageMaker, Azure ML, Vertex AI), armazenamento de objetos (S3, Blob Storage, Cloud Storage), serviços de IA generativa pré-construídos e serviços de dados integrados.
Como os três provedores se posicionam
AWS tem catálogo mais amplo e base instalada maior — visão geral em aws.amazon.com/what-is. Azure tem integração com ecossistema Microsoft e parceria com OpenAI, descrita em termos gerais no dicionário de cloud computing da Azure. GCP é citado por infraestrutura de dados (BigQuery) e ferramentas de pesquisa em ML, com panorama em cloud.google.com/learn. Nenhuma característica torna um objetivamente melhor de forma geral, uma decisão que também depende de como o time já versiona e testa esses pipelines — ver o que é MLOps.
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