AWS vs. GCP 2026: Welche Cloud solltest du wählen?

Wenn du als Startup oder Solo-Entwickler 2026 zwischen AWS und Google Cloud wählst, hier die Kurzfassung: Nimm AWS, wenn du den breitesten Service-Katalog willst, den tiefsten Pool an Tutorials und einstellbaren Talenten und einen Standard, für den dich quasi niemand feuert. Nimm GCP, wenn dein Projekt auf Datenanalyse, Machine Learning oder Kubernetes setzt – oder wenn du einfach eine etwas freundlichere Preisgestaltung willst, ohne ständig eine Tabelle zu hüten. Keine der beiden ist im luftleeren Raum "besser". Die richtige Antwort hängt davon ab, was du baust und in welchem Ökosystem du ohnehin schon lebst.

Beide betreiben geschäftskritische Produktiv-Workloads für Unternehmen jeder Größe. Die Marketingseiten lassen sie wild verschieden klingen. In der Praxis ist der Abstand bei roher Rechenleistung gering, und die echte Divergenz zeigt sich an drei Stellen: bei den Egress-Gebühren für Daten, dabei, wie jede Plattform Rabatte handhabt, und darin, worin jede wirklich gut ist. Legen wir los.

AWS vs. GCP auf einen Blick

	AWS	Google Cloud (GCP)
Compute (4 vCPU / 16 GB, On-Demand)	~0,19 $/Std.	~0,19 $/Std.
Einstiegs-VM	t3.micro ~0,0116 $/Std. (~8,70 $/Mon.)	e2-micro ~0,008–0,010 $/Std. (~6–7 $/Mon.)
Objektspeicher (Standard, US)	S3 ~0,023 $/GB-Mon.	Cloud Storage ~0,020–0,023 $/GB-Mon.
Internet-Egress (nach Free Tier)	0,09 $/GB (erste 10 TB)	0,12 $/GB Premium · 0,085 $/GB Standard
Kostenloser Egress	100 GB/Mon. aus Regionen	100 GB/Mon. (Premium)
Free Tier	200 $ Guthaben über 6 Mon. + dauerhaft kostenloses Serverless	300 $ Guthaben für 90 Tage + dauerhaft kostenlose e2-micro-VM
Managed Kubernetes	EKS 0,10 $/Std. pro Cluster	GKE 0,10 $/Std. pro Cluster, eines kostenlos/Mon.
Rabattmodell	Reserved Instances / Savings Plans (mit Bindung)	Sustained-Use-Rabatte (automatisch) + Committed Use
KI/ML	Bedrock (Claude, Llama, Titan), SageMaker	Vertex AI (Gemini), BigQuery ML
Am besten für	Breite, Hiring, den sicheren Standard	Daten, ML, Kubernetes, kostenbewusste Teams

Die Zahlen sind US-Regions-Listenpreise mit Stand Juni 2026 und schwanken je nach Region und Instanzfamilie. Behandle sie als Ausgangspunkt, nicht als Angebot.

Das Argument für AWS

AWS ist der Platzhirsch, und genau diese Vormachtstellung ist das Produkt. Synergy Research verortete AWS im 1. Quartal 2026 bei rund 28 % der weltweiten Cloud-Infrastruktur-Ausgaben, mit Azure bei etwa 21 % und Google Cloud bei knapp 14 % (Statista). Dieser Vorsprung schlägt sich in Dingen nieder, die du täglich spürst: Wenn du um 2 Uhr nachts auf einen seltsamen Fehler stößt, hatte ihn jemand auf Stack Overflow schon 2019 und hat die Lösung aufgeschrieben. Wenn du einstellen musst, ist der Kandidatenpool, der AWS kann, weit größer als der GCP-Pool. Wenn ein SaaS-Anbieter eine Deployment-Anleitung veröffentlicht, ist AWS der erste Reiter.

Beim Preis versucht AWS nicht, am günstigsten zu sein, und ist es auch nicht. Eine General-Purpose-Instanz mit 4 vCPU / 16 GB kostet etwa 0,19 $/Std. On-Demand, also praktisch gleichauf mit GCP. AWS gewinnt tendenziell bei speicheroptimierten Instanzen, und die Einstiegs-t3.micro landet bei rund 0,0116 $/Std. bzw. etwa 8,70 $ im Monat, wenn du sie ununterbrochen laufen ließest (CloudZero). Speicher auf S3 Standard liegt nahe 0,023 $ pro GB-Monat. Nichts davon ist in irgendeine Richtung schockierend.

Wo AWS mehr von dir verlangt, sind Rabatte. Die Ersparnisse sind real, aber du musst sie dir holen. Reserved Instances und Savings Plans können 40–60 % senken, verlangen aber, dass du dich für einen Zeitraum bindest und im RI-Fall über Instanzfamilien nachdenkst. Vergisst du, sie zu kaufen, zahlst du den vollen Preis. Das ist die AWS-Steuer auf Unaufmerksamkeit.

Das Breiten-Argument ist das stärkste. AWS hat für nahezu alles einen Service, und der dauerhaft kostenlose Serverless-Tier ist wirklich nützlich: Lambda plus DynamoDB plus API Gateway können ein echtes API-Backend unbegrenzt für 0 $ betreiben, solange der Traffic moderat bleibt. Für Konten, die nach Mitte 2025 erstellt wurden, ist die alte 12-Monats-Free-EC2-Micro-Instanz weg und durch ein Guthabenmodell ersetzt: 100 $ vorab und bis zu 100 $ weitere fürs Abschließen von Aktivitäten, 200 $ gesamt über sechs Monate, danach wird das Konto geschlossen, wenn du kein Upgrade machst (AWS).

AWS-Preise, Juni 2026

Das Argument für GCP

Google Cloud ist kleiner, wächst schneller und ist auf eine Weise meinungsstark, die bestimmten Teams sehr hilft. Laut den Quartalszahlen beider Unternehmen wächst Google Cloud prozentual schneller als AWS, der Abstand schließt sich also langsam – auch wenn AWS GCP beim absoluten Umsatz weiterhin in den Schatten stellt.

Das, was GCP macht und ich mir von AWS auch wünschte: Sustained-Use-Rabatte greifen automatisch. Lässt du eine VM den Monat über durchgehend laufen, senkt Google leise den Preis – um bis zu etwa 30 %, ohne jede Bindung und ohne Tabelle. Das allein macht GCP für stetige, durchlaufende Rechenlast 5–10 % günstiger, ohne dass jemand einen Finger rühren muss (CloudZero). Committed-Use-Rabatte kommen obendrauf und erreichen rund 57 % bei geplanter Nutzung. Die Einstiegs-e2-micro ist mit etwa 0,008–0,010 $/Std. ebenfalls eine Spur günstiger.

Der Free Tier ist auf den ersten Blick großzügiger. Neue Konten erhalten 300 $ Guthaben, 90 Tage gültig, nutzbar für jeden Service, plus eine Always-Free-e2-micro-VM in berechtigten US-Regionen (us-west1, us-central1, us-east1), 5 GB Cloud Storage, 2 Millionen Cloud-Run-Requests und 1 TB BigQuery-Abfragen jeden Monat (GCP Free Tier). Zum Lernen oder für ein kleines Nebenprojekt ist die dauerhafte e2-micro ein netteres Angebot als AWS' rein Serverless-basierter Always-Free-Pfad.

Und dann ist da das, wofür GCP eigentlich bekannt ist. BigQuery ist ein wirklich starkes Serverless-Data-Warehouse, und Gemini ist direkt darin verdrahtet, sodass Analysten ein Modell aus SQL heraus aufrufen und Textspalten im Terabyte-Maßstab verarbeiten können, ohne zuerst eine ETL-Pipeline zu bauen. Das MLOps-Tooling von Vertex AI (Pipelines, Model Registry, Model Monitoring, Feature Store) ist stimmiger als das, was AWS liefert, und GKE ist das Gold-Standard-Managed-Kubernetes, seit Google Kubernetes überhaupt erst erfunden hat.

Google-Cloud-Preise, Juni 2026

Welche du wählen solltest, nach Anwendungsfall

Du bist ein Startup und shippst eine Web-App. Nimm AWS, sofern du keinen Grund dagegen hast. Der Talentpool, die Docs, die Drittanbieter-Integrationen und das dauerhaft kostenlose Serverless-Backend machen es zum Weg des geringsten Widerstands. Du findest auf jede Frage schneller eine Antwort.

Du bist daten- oder ML-lastig. GCP, ziemlich klar. BigQuery plus Vertex AI plus Gemini-in-SQL ist ein engerer, angenehmerer Stack als das Zusammenstückeln von Redshift, SageMaker und Bedrock. Wenn dein Produkt heißt "mit vielen Daten etwas Schlaues machen", fang hier an.

Du baust auf Kubernetes. GCP. Die Control-Plane-Gebühr ist mit 0,10 $/Std. pro Cluster bei EKS und GKE identisch, aber GKE gibt dir über ein Guthaben von 74,40 $ einen Cluster pro Monat kostenlos, und Autopilot rechnet pro Pod sekundengenau ab statt pro Node (Sedai). Bei variablen oder spitzen Workloads, wo die Node-Auslastung unter ~60 % liegt, gewinnt Autopilots Bin-Packing meist bei Kosten und beim operativen Aufwand.

Du optimierst auf Kosten ohne FinOps-Team. GCP, knapp. Die automatischen Sustained-Use-Rabatte bedeuten, dass du standardmäßig sparst. Bei AWS sparst du, indem du daran denkst, Bindungen zu kaufen – und "daran denken" ist genau die Stelle, an der kleine Teams Budget verlieren.

Du bist Enterprise oder schon tief in einem Ökosystem. Bleib, wo du bist. Wenn dein Data Warehouse, dein IAM und das Muskelgedächtnis deines Teams alle bei AWS leben, sind Bedrock und SageMaker der richtige Standard. Bist du schon bei Google Workspace und BigQuery, ist es Vertex AI. Die Plattformwahl zählt 2026 mehr als die Modellwahl, denn der Qualitätsabstand der Modelle zwischen Anbietern ist klein, während die Migrationskosten es nicht sind.

Die Egress-Falle, vor der dich niemand warnt

Das ist der Abschnitt, für den mich jemand hätte hinsetzen sollen. Egress, die Gebühr fürs Hinausbewegen von Daten aus der Cloud ins Internet, ist die Stelle, an der Cloud-Rechnungen verwildern, und beide Anbieter spielen dasselbe Spiel.

AWS gibt dir 100 GB kostenlosen Egress aus Regionen pro Monat, danach 0,09 $/GB für die ersten 10 TB, fallend auf 0,085 $ bis 50 TB und 0,07 $ darüber (AWS-Staffeln). GCP gibt ebenfalls 100 GB kostenlos, danach 0,12 $/GB im Premium-Netzwerk-Tier, was tatsächlich 33 % teurer ist als S3. Der Clou: GCPs Standard-Tier, das über das öffentliche Internet statt über Googles Backbone routet, kostet etwa 0,085 $/GB und unterbietet AWS – wenn deine App ein etwas weniger optimiertes Routing verträgt (Spendark).

Warum das beißt: Eine datenlastige App, die 10 TB Traffic pro Monat ausliefert, zahlt auf AWS rund 900 $ und auf GCP Premium über 1.100 $ – ein Posten, den die meisten nie eingeplant haben. Inter-Zonen- und regionsübergreifender Transfer kommen obendrauf. Die gute Nachricht: Service-zu-Service-Traffic innerhalb derselben Region über interne IPs ist auf beiden Plattformen kostenlos, eine saubere Architektur hält das meiste davon also von deiner Rechnung fern. Die Lehre: Günstige Compute-Leistung bedeutet nichts, wenn du beim Egress ausblutest – und wenn du viele Bytes an Endnutzer ausspielst, setz ein CDN (CloudFront oder Cloud CDN) vor deinen Origin, bevor die Rechnung es dir auf die harte Tour beibringt.

FAQ

Ist GCP günstiger als AWS?

Für stetige, durchlaufende Rechenlast meist ja, um etwa 5–10 %, weil GCPs Sustained-Use-Rabatte automatisch und ohne Bindung greifen. Bei den rohen On-Demand-Listenpreisen sind beide nahezu identisch (~0,19 $/Std. für eine 4-vCPU-/16-GB-Box). Aber GCPs Premium-Tier-Egress ist mit 0,12 $/GB teurer als AWS mit 0,09 $/GB, eine bandbreitenlastige App kann auf GCP also tatsächlich mehr kosten. "Günstiger" hängt komplett von der Form deines Workloads ab.

Ist AWS besser als Google Cloud?

Besser bei Breite, Ökosystem und Verfügbarkeit von Talenten, ja. AWS hat den größten Service-Katalog, die meiste Dokumentation und den tiefsten Talentpool, was es zum sichereren Standard für General-Purpose-Apps macht. GCP ist besser bei Datenanalyse, Machine Learning und Kubernetes. "Besser" ist keine Eigenschaft der Plattform, sondern eine Passung zwischen Plattform und deinem Projekt.

Sollte ich AWS oder GCP lernen?

Lern zuerst AWS, wenn du auf Jobangebote optimierst, denn weit mehr Stellen führen AWS als GCP auf und die Zertifizierungen sind breiter anerkannt. Lern zuerst GCP, wenn du auf Data Engineering, ML oder Analytics zielst, wo BigQuery- und Vertex-AI-Kenntnisse gezielt geschätzt werden. Die Kernkonzepte (VMs, Objektspeicher, IAM, Networking, Container) übertragen sich, die zweite Plattform geht also viel schneller von der Hand als die erste.

Holt GCP gegenüber AWS auf?

Bei der Wachstumsrate ja; bei der absoluten Größe langsam. Google Cloud wächst prozentual schneller als AWS (laut Geschäftsberichten), und GCPs Marktanteil kriecht nach oben – bleibt aber ein abgeschlagener Dritter hinter AWS und Azure. AWS verdoppelt GCP bei den absoluten Ausgaben aber weiterhin in etwa, bei ~28 % Anteil, "Aufholen" ist also real, aber eine Mehrjahresgeschichte, kein 2026er-Umsturz.

Kann ich AWS und GCP zusammen nutzen?

Ja, und viele Teams tun das, typischerweise indem sie ihre Kern-App auf einer betreiben und die andere für eine spezifische Stärke nutzen – etwa Compute auf AWS, Analytics aber in BigQuery. Der Haken sind Cross-Cloud-Egress-Gebühren und die doppelte operative Oberfläche. Für ein kleines Team ist Multi-Cloud meist mehr Kosten und Komplexität, als es wert ist, bis du einen konkreten Grund dafür hast.

Fazit

Greif standardmäßig zu AWS, wenn du ein allgemeines Produkt baust und den sichersten, am besten unterstützten Weg willst. Wähle GCP, wenn deine Arbeit sich um Daten, ML oder Kubernetes dreht oder du eine Preisgestaltung willst, die ohne aktives Management mild ist. Bei Compute ist es ein Unentschieden. Der Unterschied liegt im Ökosystem drumherum und im Kleingedruckten beim Egress – modelliere also deine Datentransferkosten, bevor du dich auf eine festlegst. Ehrlich gesagt ist für die meisten Frühphasen-Teams der größere Fehler, auf beiden Plattformen für eine Skalierung überzukonstruieren, die du noch nicht hast.

Affiliate-Hinweis: TechRiseUps erhält möglicherweise eine Provision, wenn du dich über Links auf dieser Seite anmeldest. Es kostet dich nichts extra und beeinflusst nie unsere Empfehlungen oder die Zahlen oben, die aus den öffentlichen Preisen der Anbieter und unabhängigen Vergleichen stammen.

Quellen: CloudZero · Spendark · Sedai (Kubernetes-Preise) · AWS Free Tier Update · Google Cloud Free Tier · Statista Cloud-Marktanteil