企业 AI 平台选型：Azure AI / AWS Bedrock / Google Vertex AI（2026 年版）

1. 引言

企业在构建 AI 应用时面临一个关键选择：选择哪个云平台作为 AI 基础设施？三大云厂商（Microsoft Azure、Amazon AWS、Google Cloud）各自推出了综合性的 AI 平台：Azure AI Studio、AWS Bedrock、Google Vertex AI。

这三个平台在模型选择、API 设计、安全合规、生态整合方面存在显著差异。选择错误的平台可能导致高昂的迁移成本和技术债务。本文从企业 CTO 和架构师的视角，提供系统化的选型分析。

2. 平台概览

维度	Azure AI	AWS Bedrock	Google Vertex AI
发布时间	2023（AI Studio）	2023	2023（Vertex AI 2021 升级）
核心定位	OpenAI 独家合作 + 企业 AI	多模型 Marketplace	Google 模型原生平台
旗舰模型	GPT-4o / o1 / o3	Claude 3.5/4 / Llama	Gemini 2.0/2.5
差异化	OpenAI 深度整合	模型选择最多	搜索/多模态/TPU
企业客户基础	最广（Office 365 绑定）	最多 AWS 原生用户	数据/ML 团队偏好

3. 模型生态对比

3.1 可用模型

模型系列	Azure AI	AWS Bedrock	Google Vertex AI
GPT-4o / o1 / o3	独家	不可用	不可用
Claude 3.5 / 4	不可用	支持	支持（部分区域）
Gemini 2.0 / 2.5	不可用	不可用	独家
Llama 3.x	支持	支持	支持
Mistral	支持	支持	支持
Cohere Command R	支持	支持	不可用
Amazon Titan	不可用	独家	不可用
Stability AI	支持	支持	不可用

关键洞察：

• 如果你的应用强依赖 GPT-4 / o1 系列，Azure 是唯一的全托管选择
• 如果你需要 Claude + Llama 的灵活组合，AWS Bedrock 覆盖最全
• 如果 Gemini 的多模态能力（视频理解、超长上下文）是核心需求，Vertex AI 不可替代

3.2 自定义模型支持

能力	Azure AI	AWS Bedrock	Google Vertex AI
微调（Fine-tuning）	GPT-4o 微调	Claude/Llama 微调	Gemini 微调
持续预训练	有限	支持（Titan）	支持
自定义模型导入	支持	支持	支持
模型评估工具	Azure AI Evaluation	Bedrock Evaluation	Vertex AI Evaluation
知识蒸馏	有限	不支持	支持（Gemini -> 小模型）

3.3 模型部署选项

选项	Azure AI	AWS Bedrock	Google Vertex AI
无服务器 API	支持	支持（默认）	支持
预置吞吐量	支持（PTU）	支持（Provisioned）	支持
专用实例	支持	不支持	支持
边缘部署	Azure IoT Edge	SageMaker Edge	Vertex AI Edge
GPU 类型	A100 / H100	A100 / Inferentia	A100 / H100 / TPU v5

4. API 与开发者体验

4.1 API 设计

Azure AI：

from openai import AzureOpenAI

client = AzureOpenAI(
    azure_endpoint="https://<resource>.openai.azure.com/",
    api_version="2024-10-21",
    api_key="<key>"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}]
)

Azure 的优势是完全兼容 OpenAI SDK，迁移成本几乎为零。

AWS Bedrock：

import boto3
import json

client = boto3.client("bedrock-runtime", region_name="us-east-1")

response = client.invoke_model(
    modelId="anthropic.claude-3-5-sonnet-20241022-v2:0",
    body=json.dumps({
        "anthropic_version": "bedrock-2023-05-31",
        "messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}],
        "max_tokens": 1024
    })
)

Bedrock 使用 AWS SDK（boto3），需要适配各模型的请求格式。Converse API 提供了统一接口。

Google Vertex AI：

from google.cloud import aiplatform
from vertexai.generative_models import GenerativeModel

aiplatform.init(project="my-project", location="us-central1")

model = GenerativeModel("gemini-2.0-flash")
response = model.generate_content("Hello")

Vertex AI 的 SDK 与 Google AI Studio 的 API 高度一致，便于从原型迁移到生产。

4.2 开发者工具链

工具	Azure AI	AWS Bedrock	Google Vertex AI
Playground / Studio	Azure AI Studio	Bedrock Console	Vertex AI Studio
Prompt 管理	Prompt Flow	Prompt Management	Prompt Gallery
RAG 集成	Azure AI Search	Knowledge Bases	Vertex AI Search
监控/可观测	Azure Monitor	CloudWatch	Cloud Monitoring
CI/CD 集成	Azure DevOps / GitHub	CodePipeline	Cloud Build
Notebook	Azure ML Notebooks	SageMaker Studio	Colab Enterprise
向量数据库	Azure Cosmos DB	Amazon OpenSearch	AlloyDB / Vertex Vector

4.3 RAG（检索增强生成）支持

RAG 是企业 AI 应用最常见的架构模式。三个平台都提供了端到端的 RAG 方案：

能力	Azure AI	AWS Bedrock	Google Vertex AI
文档解析	Azure Document Intelligence	Textract	Document AI
向量存储	AI Search / Cosmos DB	OpenSearch / Aurora	Vertex AI Vector Search
嵌入模型	text-embedding-3	Titan Embeddings / Cohere	text-embedding-005
混合检索	支持	支持	支持
知识库管理	AI Search Index	Knowledge Bases	Vertex AI Search
Chunk 策略	可配置	可配置	可配置
引用/溯源	支持	支持	支持（Grounding）

Azure 的 AI Search 是三者中最成熟的企业搜索引擎，支持语义重排序、向量+关键词混合搜索、地理空间搜索等高级功能。

Google 的 Grounding with Google Search 是独特优势：可以直接利用 Google 搜索索引作为知识源，无需自建索引。

AWS 的 Knowledge Bases 对 S3 数据湖的原生集成最好，适合已有大量 S3 存储的企业。

5. 安全与合规

5.1 数据安全

维度	Azure AI	AWS Bedrock	Google Vertex AI
数据驻留	40+ 区域	30+ 区域	35+ 区域
中国区域	Azure 中国（世纪互联）	AWS 中国（光环新网）	不可用
客户管理密钥	支持（Azure Key Vault）	支持（KMS）	支持（Cloud KMS）
VPC/VNet 隔离	支持	支持	支持（VPC-SC）
数据不用于训练	默认承诺	默认承诺	默认承诺
数据处理协议	DPA	DPA	DPA

5.2 合规认证

认证	Azure AI	AWS Bedrock	Google Vertex AI
SOC 2	支持	支持	支持
ISO 27001	支持	支持	支持
HIPAA	支持	支持	支持
FedRAMP	High	High	High
GDPR	支持	支持	支持
PCI DSS	支持	支持	支持
等保三级	支持（中国区）	支持（中国区）	不适用

5.3 内容安全

能力	Azure AI	AWS Bedrock	Google Vertex AI
内容过滤	Azure AI Content Safety	Bedrock Guardrails	Vertex AI Safety
自定义策略	可配置（4 级严格度）	可配置	可配置
PII 检测/脱敏	支持	支持	支持（DLP）
提示注入防护	Prompt Shields	Guardrails	内置
输出审计日志	支持	支持	支持

Azure 在内容安全方面最为成熟，Content Safety API 可以独立使用，支持文本和图片的多维度安全评估。

6. 定价对比

6.1 主力模型定价（按百万 token）

模型	平台	输入价格	输出价格
GPT-4o	Azure	$2.50	$10.00
Claude 3.5 Sonnet	Bedrock	$3.00	$15.00
Gemini 2.0 Flash	Vertex	$0.10	$0.40
Gemini 2.0 Pro	Vertex	$1.25	$5.00
Llama 3.1 70B	Bedrock	$0.72	$0.72

6.2 总体拥有成本（TCO）考量

直接的 API 调用费用只是 TCO 的一部分，还需要考虑：

成本项	说明
计算成本	GPU 实例费用（微调/推理）
存储成本	向量数据库、文档存储
网络成本	数据传输、API 调用
运维成本	监控、日志、安全扫描
人力成本	平台学习曲线、运维团队
迁移成本	从现有平台迁移的工程投入
锁定成本	使用专有功能后的迁移难度

6.3 成本优化策略

• Azure：使用 PTU（Provisioned Throughput Units）获得预留折扣；利用 Azure Hybrid Benefit
• AWS：使用 Savings Plans；选择 Inferentia 芯片降低推理成本
• Google：使用 TPU 进行大规模推理；Gemini Flash 的性价比最高

7. 生态整合

7.1 与现有企业系统的集成

集成点	Azure AI	AWS Bedrock	Google Vertex AI
办公套件	Microsoft 365 Copilot	无直接集成	Google Workspace
CRM	Dynamics 365	通过 Lambda	无直接集成
数据仓库	Synapse / Fabric	Redshift	BigQuery
身份认证	Entra ID (AAD)	IAM / Cognito	Cloud IAM
低代码平台	Power Platform	无	AppSheet

7.2 AI Agent 框架集成

框架	Azure AI	AWS Bedrock	Google Vertex AI
LangChain	良好	良好	良好
LlamaIndex	良好	良好	良好
原生 Agent	Azure AI Agent Service	Bedrock Agents	Vertex AI Agents
工具调用	Function Calling	Tool Use	Function Calling
工作流编排	Prompt Flow	Step Functions	Vertex AI Pipelines

8. 选型决策框架

8.1 决策树

你的团队已经是哪个云的重度用户？
├── Azure / Microsoft 365
│   └── 推荐 Azure AI（整合成本最低）
├── AWS
│   └── 推荐 AWS Bedrock（IAM/VPC 无缝集成）
├── GCP
│   └── 推荐 Vertex AI（BigQuery/GCS 原生整合）
└── 多云 / 无偏好
    ├── 核心需求是 GPT-4/o1？
    │   └── Azure AI
    ├── 核心需求是模型多样性？
    │   └── AWS Bedrock
    ├── 核心需求是多模态/长上下文？
    │   └── Vertex AI (Gemini)
    └── 核心需求是性价比？
        └── Vertex AI (Gemini Flash)

8.2 按行业推荐

行业	推荐平台	理由
金融	Azure AI / AWS Bedrock	合规认证最全、数据驻留灵活
医疗	Azure AI	HIPAA BAA + 医疗 NLP 工具
零售/电商	AWS Bedrock	与 AWS 电商基础设施天然集成
媒体/内容	Vertex AI	Gemini 多模态 + YouTube 生态
制造业	Azure AI	IoT + 数字孪生 + AI 整合
教育	Vertex AI	Google Workspace for Education
政府（中国）	Azure 中国 / AWS 中国	等保三级合规

9. 迁移策略

9.1 降低锁定风险

1. 使用开源模型：Llama 3.x 在三个平台都可用，减少模型锁定
2. 抽象 API 层：使用 LiteLLM 或类似的统一 API 代理，屏蔽平台差异
3. 标准化数据管道：使用 Apache Airflow 或 Prefect 而非平台专有编排工具
4. 向量数据库独立：选择 Pinecone、Weaviate 等独立向量数据库，而非平台绑定方案

9.2 渐进迁移路径

阶段 1：评估（2-4 周）
  - 在目标平台部署 PoC
  - 对比延迟、质量、成本

阶段 2：双跑（4-8 周）
  - 关键 API 同时调用两个平台
  - 收集生产环境的对比数据

阶段 3：切换（2-4 周）
  - 逐步将流量迁移到目标平台
  - 保留回退能力

阶段 4：优化（持续）
  - 利用目标平台的专有优化能力
  - 清理旧平台资源

10. 结论

三大云 AI 平台各有所长：

• Azure AI：适合 Microsoft 生态的企业，GPT-4/o1 的独占优势在推理密集型场景中无可替代
• AWS Bedrock：适合 AWS 原生企业和需要多模型灵活切换的架构，Bedrock Agents 的工作流编排能力强
• Google Vertex AI：适合数据密集型企业和需要多模态能力的场景，Gemini Flash 的性价比令人难以忽视

最终选型应基于：现有云投入 > 核心模型需求 > 合规要求 > 成本预算 > 团队技能。避免仅因一个模型的短期优势而选择平台，要从 3-5 年的战略视角做出决策。

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Maurice | maurice_wen@proton.me