Amazon Web Services (AWS) est la plateforme cloud la plus complète et la plus largement adoptée au monde, offrant plus de 200 services complets à partir de centres de données mondiaux. Elle fournit une vaste suite d'outils d'IA et de machine learning, y compris Amazon Bedrock pour créer des applications d'IA générative avec les principaux modèles de fondation, Amazon SageMaker pour le cycle de vie complet du ML, et les puissants modèles Amazon Nova pour la génération avancée de texte, d'images et de vidéos.
Google Cloud est une suite complète de services de cloud computing qui fournit une infrastructure, une plateforme et des environnements sans serveur. Il excelle dans l'IA/ML avec Vertex AI et Gemini, l'analyse de données avec BigQuery, et offre une infrastructure évolutive et sécurisée pour les entreprises de toutes tailles, des startups aux entreprises mondiales.
Aperçu du produit
AWS Aperçu du produit
Amazon Web Services (AWS) est la plateforme cloud la plus complète et la plus largement adoptée au monde, offrant plus de 200 services complets à partir de centres de données mondiaux. Elle fournit une vaste suite d'outils d'IA et de machine learning, y compris Amazon Bedrock pour créer des applications d'IA générative avec les principaux modèles de fondation, Amazon SageMaker pour le cycle de vie complet du ML, et les puissants modèles Amazon Nova pour la génération avancée de texte, d'images et de vidéos.
Google Cloud Aperçu du produit
Google Cloud est une suite complète de services de cloud computing qui fournit une infrastructure, une plateforme et des environnements sans serveur. Il excelle dans l'IA/ML avec Vertex AI et Gemini, l'analyse de données avec BigQuery, et offre une infrastructure évolutive et sécurisée pour les entreprises de toutes tailles, des startups aux entreprises mondiales.
Detailed feature comparison
| Feature | AWS | Google Cloud |
|---|---|---|
| Catégorie principale | Apprentissage Automatique | Apprentissage Automatique |
| Ajouté | 2025-08-09 | 2025-08-12 |
| Tarification | Freemium | Freemium |
| Site officiel | aws.amazon.com | cloud.google.com |
| Type de produit | Site web | Site web |
| Performance data | ||
| Note utilisateur | Non vérifié | Non vérifié |
| Commentaires | 0 | 0 |
| Visites mensuelles | 59.1M | 48.8M |
| Croissance mensuelle | -5.1% | -2.2% |
| Favoris | 102 | 102 |
| Details | Voir les détails | Voir les détails |
AWS vs Google Cloud monthly traffic
Compare AWS and Google Cloud by monthly reach, traffic trend, visit depth, top regions, and acquisition sources.
How to interpret the traffic data
In the AWS vs Google Cloud monthly traffic comparison, AWS currently shows 59.1M visits and Google Cloud shows 48.8M; AWS has about 1.2 times the visible traffic of Google Cloud, an absolute difference of about 10.3M visits. This reflects visible reach, not feature quality or paid users.
Both tools provide verified traffic details, so monthly trends, visit depth, regions, and acquisition sources can be compared on the same basis.
AWS is registered at the aws.amazon.com/cn subpage. Because the current data does not state whether other host pages are excluded, treat this as domain-level context rather than independent traffic for one product or project.
AWS monthly traffic:
Latest traffic
Monthly traffic trend
- 2026/1: 56.6M Visites mensuelles
- 2026/2: 55.3M Visites mensuelles
- 2026/3: 61.1M Visites mensuelles
- 2026/4: 62.3M Visites mensuelles
- 2026/5: 59.1M Visites mensuelles
Principales régions
Top 5 countries/regions
| Country/region | Percentage | Traffic |
|---|---|---|
| 🇺🇸United States | 57.31% | 33.9M |
| 🇮🇳India | 24.81% | 14.7M |
| 🇯🇵Japan | 7.88% | 4.7M |
| 🇬🇧United Kingdom | 5.52% | 3.3M |
| 🇰🇷Korea, Republic of | 4.48% | 2.6M |
Sources de trafic
| Source type | Percentage | Traffic |
|---|---|---|
| Direct | 66.56% | 39.4M |
| Référence | 29.83% | 17.6M |
| 3.61% | 2.1M |
Mots-clés
Google Cloud monthly traffic:
Latest traffic
Monthly traffic trend
- 2025/9: 43.6M Visites mensuelles
- 2026/1: 47.8M Visites mensuelles
- 2026/2: 47.2M Visites mensuelles
- 2026/3: 52.9M Visites mensuelles
- 2026/4: 49.9M Visites mensuelles
- 2026/5: 48.8M Visites mensuelles
Principales régions
Top 5 countries/regions
| Country/region | Percentage | Traffic |
|---|---|---|
| 🇺🇸United States | 46.14% | 22.5M |
| 🇮🇳India | 24.21% | 11.8M |
| 🇧🇷Brazil | 12.52% | 6.1M |
| 🇰🇷Korea, Republic of | 9.07% | 4.4M |
| 🇻🇳Vietnam | 8.06% | 3.9M |
Sources de trafic
| Source type | Percentage | Traffic |
|---|---|---|
| Direct | 69.73% | 34M |
| Référence | 26.24% | 12.8M |
| 4.03% | 2M |
Mots-clés
Usage comparison
Compare the core capabilities of AWS and Google Cloud
AWS Core features
Google Cloud Core features
Use cases
AWS Use cases
Google Cloud Use cases
AWS vs Google Cloud:In-depth comparison and selection guidance
First decide whether the products solve the same kind of need
This in-depth AWS vs Google Cloud comparison uses only the product records, taxonomy, audience, traffic, and community signals available on this page. AWS is primarily listed under “Apprentissage Automatique”, while Google Cloud is primarily listed under “Apprentissage Automatique”, so the first decision is whether your actual task matches their recorded scope.
The structured fields currently show these decision-relevant differences: Monthly visits (AWS: 59.1M; Google Cloud: 48.8M); Monthly growth (AWS: -5.1%; Google Cloud: -2.2%); Website (AWS: aws.amazon.com; Google Cloud: cloud.google.com); Added (AWS: 2025-08-09; Google Cloud: 2025-08-12). These facts are more useful for selection than brand visibility alone.
What market visibility and monthly traffic mean
In the AWS vs Google Cloud monthly traffic comparison, AWS currently shows 59.1M visits and Google Cloud shows 48.8M; AWS has about 1.2 times the visible traffic of Google Cloud, an absolute difference of about 10.3M visits. This reflects visible reach, not feature quality or paid users.
Both tools provide verified traffic details, so monthly trends, visit depth, regions, and acquisition sources can be compared on the same basis.
AWS is registered at the aws.amazon.com/cn subpage. Because the current data does not state whether other host pages are excluded, treat this as domain-level context rather than independent traffic for one product or project.
AWS is registered under a aws.amazon.com subpath, so its large visible total may include the host platform. The current data does not justify choosing AWS for traffic alone; shortlist by unique taxonomy and use case, then validate with the same tasks.
Product positioning, use cases, and roles
AWS and Google Cloud currently overlap in shared categories: Apprentissage Automatique; shared tags: informatique en nuage, apprentissage automatique et Serverless. This can place both on the same shortlist, but it does not prove equal implementation, depth, or cost.
AWS's unique categories/tags are Infrastructure en tant que service, Services Cloud, Modèles de fondation, Développement de l'IA, Amazon Bedrock, Amazon Q, Amazon SageMaker et Stockage de données; Google Cloud's are Analyse de Données, DevOps, Cloud Computing, Modèles d'IA, Big data, BigQuery, Stockage en nuage et analyse de données. These unique fields are the strongest differentiators: validate the product whose recorded scope matches the task instead of following traffic alone.
What ratings, comments, and favorites can tell you
AWS has no verified rating, 0 comments, 102 favorites, and 93 likes;Google Cloud has no verified rating, 0 comments, 102 favorites, and 116 likes。
Neither product has enough rating or comment samples for a credible reputation ranking.
Selection guidance by actual need
When to evaluate AWS first
Put AWS on the priority trial list when the task aligns with “Apprentissage Automatique” and especially Infrastructure en tant que service, Services Cloud, Modèles de fondation, Développement de l'IA, Amazon Bedrock et Amazon Q. This follows recorded positioning and does not imply unlisted capabilities are absent.
AWS also currently records: pricing is freemium, product type is website, 59.1M monthly visits shown for the registered host (subpage scope unknown), no verified user rating. Verify any hard requirement around price, platform, or reach before trial, and do not let sparse review data substitute for testing.
When to evaluate Google Cloud first
Put Google Cloud on the priority trial list when the task aligns with “Apprentissage Automatique” and especially Analyse de Données, DevOps, Cloud Computing, Modèles d'IA, Big data et BigQuery. This follows recorded positioning and does not imply unlisted capabilities are absent.
Google Cloud also currently records: pricing is freemium, product type is website, 48.8M verified monthly visits, no verified user rating. Verify any hard requirement around price, platform, or reach before trial, and do not let sparse review data substitute for testing.
How to validate the recommendation before deciding
The available data describes positioning, public visibility, and community signals, but it cannot prove output quality, speed, integration effort, privacy, or long-term cost in your workflow. Before deciding, run the same representative tasks in AWS and Google Cloud, then record completion time, accuracy, manual corrections, and the real paid threshold. A like-for-like trial turns this comparison into a defensible adoption decision.
FAQ comparative
How should I choose between AWS and Google Cloud?
Where does this comparison data come from?
What do unknown fields mean?
Related AI tools

DigitalOcean
DigitalOcean est une plateforme d'infrastructure cloud axée sur les développeurs qui simplifie la création, le déploiement et la mise à l'échelle d'applications. Elle offre une suite complète de produits, y compris des machines virtuelles (Droplets), Kubernetes géré et la plateforme GradientAI, fournissant des ressources GPU puissantes et des outils pour créer et héberger des applications d'IA qui changent le monde, des projets personnels aux grandes entreprises.
Hébergement
Float16.cloud
Float16.cloud est une plateforme GPU sans serveur conçue pour accélérer le développement de l'IA. Elle offre un accès instantané à des GPU H100 haute performance avec une facturation à la seconde, aucune configuration et aucun démarrage à froid. Les développeurs peuvent déployer des LLM open-source, entraîner des modèles et exécuter des charges de travail d'IA directement à partir de scripts Python sans gérer l'infrastructure.
Plateforme en tant que service (PaaS)
novita.ai
Novita AI est une plateforme cloud axée sur les développeurs, offrant un accès abordable et évolutif à plus de 200 modèles d'IA via des API simples. Elle fournit des GPU sans serveur, des instances GPU dédiées et le déploiement de modèles personnalisés, permettant aux développeurs de créer et de faire évoluer des applications d'IA sans gérer l'infrastructure.
GPU
Runpod
Runpod est une plateforme cloud conçue pour l'IA et l'apprentissage automatique, offrant une puissance de calcul GPU évolutive pour le déploiement, l'entraînement et l'exécution de modèles d'IA. Elle fournit des GPU sans serveur, des modèles préconfigurés et une tarification rentable pour simplifier l'ensemble du flux de travail de développement de l'IA, de l'idée à la production.
Apprentissage automatique
Beam
Beam est une plateforme cloud sans serveur conçue pour les développeurs afin d'exécuter, de mettre à l'échelle et de déployer facilement des modèles et des applications d'IA/ML sur des GPU. Elle offre une mise à l'échelle automatique instantanée, une facturation à la seconde et un flux de travail simplifié, vous permettant de passer du code à une API évolutive en quelques minutes sans gérer une infrastructure complexe.
Apprentissage automatique
Paperspace
Paperspace est une plateforme de cloud computing haute performance conçue pour l'IA et le Machine Learning. Elle offre un accès sans effort à de puissants GPU cloud, des notebooks Jupyter gérés et une plateforme MLOps complète (Gradient) pour construire, entraîner et déployer des modèles. Idéal pour les développeurs, les data scientists et les entreprises cherchant à accélérer leurs flux de travail IA sans la complexité de la gestion d'infrastructure.
Apprentissage automatique
thundercompute
Thunder Compute propose une plateforme cloud GPU à très bas coût conçue pour les développeurs en IA et en machine learning. Elle fournit des instances GPU à la demande comme les NVIDIA A100 et T4 à des prix jusqu'à 80 % inférieurs à ceux des principaux fournisseurs de cloud. Avec des fonctionnalités telles que la configuration en un clic, l'intégration à VS Code et une scalabilité transparente, elle simplifie considérablement le flux de travail de développement, du prototypage à la production, permettant aux développeurs de se concentrer sur la création de modèles plutôt que sur la gestion de l'infrastructure.
Apprentissage automatique
HyperAI
HyperAI est une plateforme cloud GPU hyper-locale basée en Europe, conçue pour rendre le calcul IA de niveau entreprise accessible. Elle offre des GPU NVIDIA A100 et H100 haute performance via des plans flexibles, incluant des instances spot et des serveurs dédiés. En se concentrant sur une faible latence, la conformité des données et un environnement convivial pour les développeurs avec un SDK IA Nvidia pré-installé, HyperAI permet aux développeurs et aux entreprises de construire, entraîner et déployer des modèles d'IA complexes de manière efficace et sécurisée.
Apprentissage automatique
GPUX
GPUX est une plateforme cloud GPU décentralisée et sans serveur pour une inférence de modèles d'IA rapide et abordable. Elle permet aux développeurs d'exécuter des modèles via une API et aux propriétaires de GPU de gagner de l'argent en contribuant leur matériel à un réseau P2P.
Déploiement de modèle
Replicate
Replicate est une plateforme cloud pour les développeurs permettant d'exécuter, d'affiner et de déployer des modèles d'IA via une API simple. Elle élimine le besoin de gérer une infrastructure complexe, offrant un accès à des milliers de modèles avec une tarification à l'usage et une mise à l'échelle automatique.
Apprentissage automatique
Modal
Modal est une plateforme d'infrastructure sans serveur haute performance pour les développeurs IA et ML. Elle vous permet d'exécuter des fonctions Python dans le cloud avec une seule ligne de code, offrant un accès instantané aux GPU, une mise à l'échelle automatique de zéro à des milliers de conteneurs et une tarification à la seconde. Éliminez la surcharge d'infrastructure et concentrez-vous sur la création et le déploiement d'applications gourmandes en calcul comme l'IA générative, le traitement par lots et l'analyse de données.
Déploiement de modèle
Rescale
Rescale est une plateforme de calcul haute performance (HPC) basée sur le cloud, conçue pour accélérer la R&D en ingénierie et en sciences. Elle offre un accès à la demande à une infrastructure multi-cloud, un vaste catalogue de logiciels de simulation et d'IA, et un environnement unifié pour gérer des flux de travail complexes, des données et la sécurité. Elle permet aux organisations des secteurs de l'aérospatiale, de l'automobile, des sciences de la vie, et plus encore, d'innover plus rapidement et plus efficacement.
Calcul haute performance (HPC)
Anyscale
Anyscale est une plateforme de calcul entièrement gérée pour la mise à l'échelle des charges de travail d'IA et de Python. Construite sur le framework open-source Ray par ses créateurs originaux, elle permet aux développeurs de construire, d'exécuter et de mettre à l'échelle des applications distribuées, de la formation de LLM au traitement de données, avec des performances optimisées et une efficacité des coûts sur n'importe quel cloud.
MLOps
dstack
dstack est un orchestrateur de conteneurs open-source conçu pour les équipes d'IA et de ML. Il simplifie l'orchestration des charges de travail et maximise l'utilisation des GPU sur n'importe quel fournisseur de cloud, cluster sur site ou matériel accéléré. Il fournit une couche de calcul unifiée, rationalisant le développement, l'entraînement et le déploiement de modèles.
Orchestration
Trigma
Trigma est une entreprise mondiale de développement d'IA spécialisée dans les solutions d'IA et technologiques personnalisées pour les startups, les entreprises de taille moyenne et les grandes entreprises. Ils exploitent l'IA Générative, l'IA Agentique, l'apprentissage automatique et le traitement du langage naturel pour créer des solutions adaptatives qui rationalisent les processus, améliorent l'expérience client et stimulent l'innovation dans divers secteurs, de la santé à l'immobilier.
Agentic Ai



