AWS vs Azure vs Google Cloud voor AI

De drie hyperscalers

Als je serieus aan de slag wilt met AI in de cloud, kom je al snel uit bij de drie grote spelers: Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, en Google Cloud Platform (GCP). Elk platform heeft unieke sterke punten voor AI-workloads. In dit artikel vergelijken we ze op de aspecten die er echt toe doen: beschikbare diensten, kosten, flexibiliteit en vendor lock-in.

AWS: de complete toolkit

AI/ML diensten overzicht

AWS biedt een uitgebreid portfolio aan AI-diensten:

Managed LLM's:

• Amazon Bedrock: toegang tot Anthropic Claude, Meta Llama, Cohere, en eigen Amazon modellen
• Eenvoudige API, pay-per-use pricing
• Fine-tuning mogelijkheden

Machine Learning platform:

• SageMaker: complete ML-platform voor training, deployment en monitoring
• Ingebouwde notebooks, experiments tracking, model registry
• Ondersteuning voor alle grote frameworks (PyTorch, TensorFlow, etc.)

Pre-built AI services:

• Rekognition (beeldherkenning)
• Comprehend (tekstanalyse)
• Transcribe (spraak-naar-tekst)
• Polly (tekst-naar-spraak)

Sterke punten AWS

1. Breedste aanbod: voor elke AI-taak is er een dienst
2. Europese regio's: uitgebreide EU-aanwezigheid (Frankfurt, Ireland, Stockholm, etc.)
3. Bedrock multi-model: eenvoudig wisselen tussen verschillende LLM's
4. Mature platform: langste track record, meeste enterprise features

Aandachtspunten AWS

1. Complexiteit: veel diensten, steile leercurve
2. Kosten kunnen oplopen: zonder goed beheer wordt het duur
3. Eigen modellen minder sterk: Amazon's eigen LLM's presteren onder Claude en GPT

Prijsindicatie

• Bedrock (Claude 3 Sonnet): ~$3 per miljoen input tokens, ~$15 per miljoen output tokens
• SageMaker: betaal voor compute tijd (ml.m5.large vanaf ~$0.10/uur)
• GPU instances: p4d.24xlarge (A100) ~$32/uur on-demand

Azure: de enterprise keuze

AI/ML diensten overzicht

Microsoft positioneert Azure sterk als AI-platform:

Managed LLM's:

• Azure OpenAI Service: exclusieve toegang tot GPT-4, GPT-4 Turbo, DALL-E
• Enterprise-grade met SLA's en compliance certificeringen
• Prompt filtering en content moderation ingebouwd

Machine Learning platform:

• Azure Machine Learning: vergelijkbaar met SageMaker
• Goede integratie met VS Code en GitHub
• AutoML voor snelle experimenten

Cognitive Services:

• Vision, Speech, Language diensten
• Document Intelligence (OCR, form extraction)
• Translator

Sterke punten Azure

1. OpenAI exclusiviteit: enige cloud met native GPT-4 access
2. Enterprise integratie: naadloos met Microsoft 365, Dynamics, etc.
3. Hybrid cloud: goede on-premises integratie via Azure Arc
4. Compliance: uitgebreide certificeringen voor regulated industries

Aandachtspunten Azure

1. Vendor lock-in: sterke binding aan Microsoft ecosysteem
2. OpenAI afhankelijkheid: als die relatie verandert, heb je een probleem
3. Minder flexibiliteit: niet alle modellen beschikbaar

Prijsindicatie

• Azure OpenAI (GPT-4): ~$30 per miljoen input tokens, ~$60 per miljoen output tokens
• Azure ML compute: Standard_D2_v2 vanaf ~$0.12/uur
• GPU instances: ND96asr_v4 (A100) ~$27/uur

Google Cloud: de AI-native

AI/ML diensten overzicht

Google, als AI-onderzoekspionier, biedt:

Managed LLM's:

• Vertex AI: toegang tot Gemini, PaLM, en partner modellen
• Grounding met Google Search mogelijk
• Multimodaal native (tekst, beeld, video)

Machine Learning platform:

• Vertex AI Workbench: notebooks en training
• AutoML voor custom models
• Feature Store voor ML features

Pre-built AI:

• Vision AI, Natural Language, Speech-to-Text
• Document AI
• Recommendations AI

Sterke punten GCP

1. Eigen AI-research: Google is leider in AI-onderzoek, dit sijpelt door in producten
2. TPU's: eigen AI-chips, soms kostenefficienter dan NVIDIA GPU's
3. BigQuery integratie: sterk voor data-intensieve AI
4. Gemini: competitief multimodaal model

Aandachtspunten GCP

1. Kleinere enterprise presence: minder grote klanten dan AWS/Azure
2. Minder mature: sommige diensten voelen minder af
3. Google track record: producten worden soms plotseling gestopt
4. Minder EU-regio's: kleiner EU-footprint dan AWS

Prijsindicatie

• Vertex AI (Gemini Pro): ~$0.50 per miljoen input characters, ~$1.50 per miljoen output characters
• Vertex AI Training: n1-standard-4 ~$0.19/uur
• TPU v4: ~$3.22/uur per chip

Vergelijkingstabel

Vendor lock-in: het echte risico

Waarom het ertoe doet

Eenmaal diep geintegreerd met een cloud provider is overstappen duur en complex. Dit geeft de provider pricing power en maakt je afhankelijk van hun roadmap.

Lock-in factoren per provider

AWS:

• Bedrock abstraheert modellen, maar AWS-specifieke API's
• SageMaker modellen zijn portable (PyTorch/TensorFlow)
• Proprietary diensten (Rekognition, Comprehend) zijn niet portable

Azure:

• Sterkste lock-in door OpenAI exclusiviteit
• Microsoft ecosysteem maakt overstappen naar alternatieven lastig
• Azure ML modellen zijn redelijk portable

GCP:

• Gemini is GCP-exclusief
• TPU-geoptimaliseerde modellen draaien niet elders
• Vertex AI features zijn GCP-specifiek

Lock-in mitigatie strategien

1. Multi-cloud architectuur: gebruik meerdere providers
2. Open standards: kies voor PyTorch/TensorFlow over proprietary frameworks
3. Containerisatie: verpak workloads in containers voor portabiliteit
4. Abstractielaag: bouw een eigen API-laag boven cloud-specifieke diensten
5. Open source modellen: overweeg Llama voor kritieke workloads

Onze aanbevelingen

Kies AWS wanneer:

• Je flexibiliteit wilt in model-keuze (Bedrock multi-model)
• Enterprise compliance kritiek is
• Je al zwaar investeert in AWS
• Europese dataverwerking prioriteit heeft

Kies Azure wanneer:

• GPT-4 je primaire model is
• Je organisatie Microsoft-gecentreerd is
• Snelle time-to-market belangrijker is dan flexibiliteit
• Je hybrid cloud nodig hebt

Kies GCP wanneer:

• Data analytics centraal staat (BigQuery integratie)
• Je TPU's wilt gebruiken voor training
• Gemini's multimodale capaciteiten relevant zijn
• Je een startup bent (startup credits)

Of: kies een combinatie

De realiteit is dat veel organisaties meerdere clouds gebruiken. Een pragmatische aanpak:

• Primaire cloud voor de meeste workloads
• Secundaire cloud voor specifieke diensten of redundantie
• Abstractielaag om switching costs te beperken

Tot slot

De 'beste' cloud bestaat niet - er is de beste cloud voor jouw specifieke situatie. Weeg je huidige investeringen, technische requirements, compliance-eisen en lange-termijn strategie mee in je beslissing.

Een grondige evaluatie vooraf bespaart later veel hoofdpijn. We helpen je graag met een objectieve vergelijking specifiek voor jouw use cases.