Machine Learning en la Nube: AWS vs Google Cloud vs Azure

Entrenar y desplegar modelos de machine learning sin comprar hardware es posible desde hace años gracias a la nube, y los tres grandes proveedores ofrecen una plataforma gestionada para ello: Amazon SageMaker en AWS, Vertex AI en Google Cloud y Azure Machine Learning en Microsoft Azure. Las tres cubren lo esencial (preparar datos, entrenar, versionar, desplegar y monitorizar), así que la pregunta útil no es cuál es «la mejor», sino cuál encaja mejor con tu situación. Esta guía propone criterios para decidir en lugar de una clasificación que envejece en seis meses.

Qué ofrece cada plataforma, a grandes rasgos

AWS (SageMaker) suele citarse como el proveedor cloud con mayor cuota de mercado, y eso se nota en la cantidad de servicios cercanos: almacenamiento en S3, funciones en Lambda, bases de datos y mucha documentación y ejemplos de la comunidad. Para modelos fundacionales ofrece Amazon Bedrock, que da acceso a modelos de varios proveedores desde una API común. Además tiene chips propios para entrenamiento e inferencia (Trainium e Inferentia), pensados para reducir coste frente a las GPU habituales.

Google Cloud (Vertex AI) reúne en una sola plataforma el entrenamiento, el despliegue y el acceso a los modelos Gemini. Su punto fuerte histórico es la integración con BigQuery, de modo que quien ya tiene sus datos analíticos allí puede entrenar sin moverlos, y el acceso a las TPU, aceleradores propios de Google que están muy optimizados para ciertas cargas de entrenamiento.

Microsoft Azure (Azure Machine Learning y los servicios de Azure AI) destaca por la integración con el ecosistema Microsoft: Entra ID (el antiguo Active Directory), Microsoft 365, Power Platform y SQL Server. También ofrece modelos de OpenAI a través de Azure OpenAI Service, con las condiciones de seguridad y contratación que muchas empresas ya tienen firmadas con Microsoft.

Criterios para elegir (más importantes que la lista de funciones)

• Dónde están tus datos. Mover datos entre nubes cuesta tiempo y dinero, porque la salida de datos (egress) se cobra. Si tus datos ya viven en S3, BigQuery o Azure Blob/Fabric, la plataforma de ese mismo proveedor parte con ventaja.
• Qué sabe hacer tu equipo. Un equipo que domina AWS aprenderá SageMaker más deprisa que Vertex AI desde cero. El coste de formación suele pesar más que cualquier diferencia técnica entre plataformas.
• Qué modelos necesitas. Si tu caso depende de un modelo concreto, comprueba qué proveedor lo ofrece y en qué regiones: la disponibilidad de modelos y de GPU cambia con frecuencia y varía por región.
• Cumplimiento y residencia de datos. En Europa, el RGPD y las exigencias de cada sector pueden obligar a procesar los datos en regiones concretas. Revisa en cada proveedor dónde se ejecutan realmente el entrenamiento y la inferencia.
• Coste total, no solo precio por hora. Cuenta almacenamiento, transferencia de datos, endpoints de inferencia que permanecen encendidos y las cuotas de GPU que tendrás que solicitar. Un modelo que se entrena una vez pero responde millones de peticiones se parece más a un problema de inferencia que de entrenamiento.

Los errores más comunes

El primero es elegir por el catálogo de funciones cuando el cuello de botella real es el dato: un pipeline de datos sucio o mal documentado no mejora cambiando de nube. El segundo es dejar endpoints de inferencia o instancias de notebooks encendidos fuera de horario, que es de las causas más habituales de facturas inesperadas. El tercero es construir todo sobre servicios propietarios sin pensar en la salida: no hace falta evitar el bloqueo por completo, pero sí saber qué piezas costaría más migrar.

Cómo decidir sin equivocarte demasiado

1. Empieza por tus datos y tu equipo: si ya usas un proveedor, parte de él.
2. Define un caso de uso pequeño y mide en una prueba de concepto de pocas semanas: tiempo de desarrollo, coste de entrenamiento y coste de inferencia por cada mil peticiones.
3. Comprueba cuotas y disponibilidad de GPU antes de comprometerte: pedirlas puede tardar.
4. Guarda tus modelos y el código de entrenamiento en formatos y repositorios que no dependan de la plataforma.

Conclusión

No hay un ganador universal. AWS suele ser la opción natural si ya vives en su ecosistema y quieres variedad de servicios; Google Cloud encaja bien si tu centro de gravedad son los datos analíticos en BigQuery o las TPU; Azure suele ser la opción más sencilla en organizaciones que ya dependen de Microsoft. Antes de comprometerte con ninguna, haz una prueba pequeña con tus datos reales y compara costes y esfuerzo: esa medición vale más que cualquier comparativa genérica, incluida esta.