Как выбрать правильную AI-платформу: AWS Bedrock, Google Vertex, Azure OpenAI — экспертное сравнение для бизнеса

В 2025 году каждый облачный гигант предлагает «готовую» платформу для запуска LLM в корпоративной среде. Но выбор облака — это не технический, а стратегический вопрос. Ошибка сегодня обернётся зависимостью, ростом TCO и рисками несоответствия законодательству завтра.

Я — независимый архитектор, не привязанный ни к AWS, ни к Google, ни к Microsoft. Ниже — честное сравнение на основе реальных внедрений в финтехе, здравоохранении и госсекторе.

🔍 Критерии выбора: не маркетинг, а реальность

Большинство сравнений фокусируются на моделях. Но для бизнеса важнее:

• Безопасность и соответствие регуляторным требованиям (GDPR, HIPAA, российский ФЗ-152, израильский Protection of Privacy Law);
• Контроль над данными — остаются ли они в вашем облаке или уходят в чужие процессы?
• Гибкость архитектуры — можно ли менять модели, добавлять свои, интегрировать с MS SQL или внутренними API?
• Скрытые затраты — не только цена за токен, но и стоимость инженерного сопровождения.

⚖️ Сравнение по ключевым параметрам (2025)

☁️ AWS Bedrock

• Модели: Anthropic, Meta (Llama), Cohere, Amazon Titan — широкий выбор без привязки к одному вендору.
• Данные: Никогда не покидают ваш AWS-аккаунт. Полный контроль через VPC и IAM.
• Регуляторика: Поддержка HIPAA, GDPR, а также гибкость для РФ и Израиля при правильной настройке.
• Интеграция: Отлично работает с RDS, S3, Lambda. Подходит для гибридных сред.
• Цена: Оплата только за использование. Нет платы за простой или резервирование.

🟣 Google Vertex AI

• Модели: PaLM 2, Gemma, Mistral, частично Llama — но доступ к некоторым моделям ограничен.
• Данные: Обрабатываются внутри Google Cloud, но по умолчанию могут использоваться для аналитики — требуется ручная настройка конфиденциальности.
• Регуляторика: Хорошо для GDPR, слабее для HIPAA. Сложности с израильскими и российскими требованиями.
• Интеграция: Идеален в экосистеме Google. Интеграция с MS SQL, Active Directory или legacy-системами — требует дополнительных слоёв.
• Цена: Высокая совокупная стоимость: обучение, развертывание, мониторинг и эксперименты — всё отдельно.

🔵 Azure OpenAI

• Модели: Только GPT-4 Turbo, GPT-4o и другие от OpenAI. Нет доступа к Llama, Mistral и другим open-weight моделям.
• Данные: ⚠️ По умолчанию данные могут использоваться для улучшения моделей OpenAI (США). Отключение — возможно, но неочевидно.
• Регуляторика: Сертифицирован для GDPR/HIPAA, но остаётся зависимость от американской юрисдикции и политики OpenAI.
• Интеграция: Отлично для компаний на полном Microsoft Stack (Azure AD, Azure SQL). Вне экосистемы — много компромиссов.
• Цена: Самая высокая стоимость токена среди трёх. Enterprise-договоры часто требуют резервирования ресурсов («pay for idle»).

💡 Что скрывают поставщики?

• Azure OpenAI — это API, а не платформа. Вы не можете fine-tune GPT-4, не можете заменить модель, и вы полностью зависите от решений OpenAI в Сан-Франциско.
• Vertex AI выглядит мощно в демо, но реальная изоляция данных требует глубоких знаний в IAM, VPC и Data Loss Prevention. Многие компании случайно нарушают политики конфиденциальности.
• AWS Bedrock — самый гибкий, но требует зрелой облачной культуры. Если у вас «разрозненная» инфраструктура, внедрение займёт время.

✅ Как выбрать — по шагам

1. Определите, где живут ваши данные. Если в Azure — Azure OpenAI может быть логичен. Если в гибридной среде — Bedrock безопаснее.
2. Проверьте требования регуляторов. В Израиле, РФ или в здравоохранении — лучше избегать решений, где данные покидают вашу юрисдикцию.
3. Оцените архитектурную зрелость. Vertex и Bedrock требуют DevOps-команды. Azure OpenAI — проще для старта, но сложнее для масштабирования.
4. Посчитайте TCO на 2 года. Не только токены, но и инженерные часы, обучение, мониторинг, резервное копирование.

📬 Почему я рекомендую гибридный подход

В большинстве проектов я предлагаю не привязываться к одной платформе. Например:

• Использовать Bedrock для обработки конфиденциальных документов (полный контроль);
• Подключать Vertex AI для мультимодальных задач (анализ изображений, PDF);
• Избегать Azure OpenAI, если нужна независимость от OpenAI и США.

Такой подход требует чуть больше усилий на старте, но даёт гибкость, безопасность и будущую устойчивость.

📬 Как я могу помочь

Я — Эмиль Славин, IT-архитектор с 20+ годами опыта в enterprise-системах. Я помогаю CTO и CIO:

• Провести независимый аудит AI-платформ под ваш кейс;
• Спроектировать гибридную архитектуру с поддержкой Hebrew/English/Russian;
• Интегрировать AI с вашими MS SQL, WebForms, legacy-системами — без lock-in.

Не покупайте облако по слухам. Выбирайте архитектуру по стратегии.