AWS vs GCP en 2026: ¿qué nube deberías elegir?

Si eres una startup o un desarrollador independiente intentando elegir entre AWS y Google Cloud en 2026, aquí va la versión corta: elige AWS si quieres el catálogo de servicios más amplio, la mayor reserva de tutoriales y talento contratable, y una opción por defecto que casi nadie es despedido por elegir. Elige GCP si tu proyecto se apoya en analítica de datos, machine learning o Kubernetes, o si simplemente quieres precios un poco más amables sin tener que vigilar una hoja de cálculo. Ninguna es "mejor" en el vacío. La respuesta correcta depende de lo que estés construyendo y de en qué ecosistema ya vives.

Ambas ejecutan cargas de producción críticas para empresas de todos los tamaños. Las páginas de marketing las hacen sonar enormemente distintas. En la práctica, la brecha en cómputo bruto es pequeña, y la verdadera divergencia aparece en tres lugares: las tarifas de egreso de datos, cómo gestiona cada plataforma los descuentos, y en qué es genuinamente excelente cada una. Entremos en materia.

AWS vs GCP de un vistazo

	AWS	Google Cloud (GCP)
Cómputo (4 vCPU / 16GB, bajo demanda)	~$0,19/h	~$0,19/h
VM de entrada	t3.micro $0,0116/h ($8,70/mes)	e2-micro $0,008–0,010/h ($6–7/mes)
Almacenamiento de objetos (estándar, EE. UU.)	S3 ~$0,023/GB-mes	Cloud Storage ~$0,020–0,023/GB-mes
Egreso a internet (tras capa gratuita)	$0,09/GB (primeros 10TB)	$0,12/GB Premium · $0,085/GB Standard
Egreso gratuito	100 GB/mes desde regiones	100 GB/mes (Premium)
Capa gratuita	$200 en créditos durante 6 meses + serverless siempre gratis	$300 en créditos durante 90 días + VM e2-micro siempre gratis
Kubernetes gestionado	EKS $0,10/h por clúster	GKE $0,10/h por clúster, uno gratis/mes
Modelo de descuentos	Reserved Instances / Savings Plans (compromiso)	Descuentos por uso sostenido (automáticos) + uso comprometido
IA/ML	Bedrock (Claude, Llama, Titan), SageMaker	Vertex AI (Gemini), BigQuery ML
Mejor para	Amplitud, contratación, la opción segura por defecto	Datos, ML, Kubernetes, equipos conscientes del coste

Las cifras son precios de lista de la región de EE. UU. a junio de 2026 y varían según la región y la familia de instancias. Trátalas como un punto de partida, no como una cotización.

El argumento a favor de AWS

AWS es el actor establecido, y esa posición dominante es el producto. Synergy Research situó a AWS en aproximadamente el 28% del gasto global en infraestructura cloud en el primer trimestre de 2026, con Azure en torno al 21% y Google Cloud cerca del 14% (Statista). Esa ventaja se traduce en cosas que notas cada día: cuando te topas con un error raro a las 2 de la madrugada, alguien en Stack Overflow ya se lo encontró en 2019 y escribió la solución. Cuando necesitas contratar, la reserva de candidatos que conocen AWS empequeñece a la de GCP. Cuando un proveedor de SaaS publica una guía de despliegue, AWS es la primera pestaña.

En precio, AWS no intenta ser el más barato, y no lo es. Una instancia de propósito general de 4 vCPU / 16GB cuesta alrededor de $0,19/h bajo demanda, que es básicamente un empate con GCP. AWS tiende a ganar en instancias optimizadas para memoria, y su t3.micro de nivel de entrada ronda los $0,0116/h, o aproximadamente $8,70 al mes si la ejecutaras sin parar (CloudZero). El almacenamiento en S3 estándar se sitúa cerca de $0,023 por GB-mes. Ninguno de estos resulta impactante en ninguna dirección.

Donde AWS te exige más es en los descuentos. El ahorro es real, pero tienes que ir a buscarlo. Las Reserved Instances y los Savings Plans pueden rebajar entre un 40% y un 60%, pero requieren que te comprometas a un plazo y, en el caso de las RI, que pienses en las familias de instancias. Si te olvidas de comprarlos, pagas la tarifa completa. Ese es el impuesto de AWS al despiste.

El argumento de la amplitud es el más fuerte. AWS tiene un servicio para casi todo, y la capa serverless siempre gratis es genuinamente útil: Lambda más DynamoDB más API Gateway pueden ejecutar un backend de API real indefinidamente por $0, siempre que el tráfico se mantenga moderado. Para las cuentas nuevas creadas después de mediados de 2025, la antigua instancia micro de EC2 gratis durante 12 meses ha desaparecido, reemplazada por un modelo de créditos: $100 por adelantado y hasta $100 más por completar actividades, $200 en total durante seis meses, tras los cuales la cuenta se cierra si no haces upgrade (AWS).

Precios de AWS, junio de 2026

El argumento a favor de GCP

Google Cloud es más pequeña, crece más rápido y tiene un enfoque con criterio que ayuda mucho a ciertos equipos. Según los resultados trimestrales de ambas empresas, Google Cloud ha estado creciendo más rápido que AWS en términos porcentuales, así que la brecha se va cerrando lentamente, aunque AWS sigue empequeñeciendo a GCP en ingresos absolutos.

Lo que GCP hace y que ojalá AWS copiara: los descuentos por uso sostenido se aplican automáticamente. Ejecuta una VM de forma constante durante el mes y Google baja el precio discretamente, hasta cerca de un 30%, sin ningún compromiso ni hoja de cálculo. Eso por sí solo hace que GCP sea un 5–10% más barata para cómputo estable y siempre activo sin que nadie mueva un dedo (CloudZero). Los descuentos por uso comprometido se suman encima, alcanzando aproximadamente un 57% para uso planificado. La e2-micro de nivel de entrada también es un poco más barata, en torno a $0,008–0,010/h.

La capa gratuita es más generosa a primera vista. Las cuentas nuevas reciben $300 en créditos válidos durante 90 días, utilizables en cualquier servicio, más una VM e2-micro Always Free en las regiones elegibles de EE. UU. (us-west1, us-central1, us-east1), 5GB de Cloud Storage, 2 millones de solicitudes de Cloud Run y 1TB de consultas de BigQuery cada mes (GCP Free Tier). Para aprender o ejecutar un pequeño proyecto paralelo, la e2-micro permanente es una mejor oferta que la vía solo-serverless siempre gratis de AWS.

Luego está aquello por lo que GCP es realmente conocida. BigQuery es un almacén de datos serverless genuinamente excelente, y Gemini está conectado directamente a él para que los analistas puedan llamar a un modelo desde SQL y procesar columnas de texto a escala de terabytes sin construir antes una canalización de ETL. Las herramientas de MLOps de Vertex AI (Pipelines, Model Registry, Model Monitoring, Feature Store) son más cohesivas que lo que ofrece AWS, y GKE ha sido el Kubernetes gestionado de referencia desde que Google inventó Kubernetes, para empezar.

Precios de Google Cloud, junio de 2026

Cuál elegir, según el caso de uso

Eres una startup lanzando una aplicación web. Ve con AWS a menos que tengas una razón para no hacerlo. La reserva de talento, la documentación, las integraciones de terceros y el backend serverless siempre gratis la convierten en el camino de menor resistencia. Encontrarás una respuesta a cada pregunta más rápido.

Estás muy orientado a datos o ML. GCP, con bastante claridad. BigQuery más Vertex AI más Gemini-en-SQL es un stack más compacto y agradable que coser Redshift, SageMaker y Bedrock entre sí. Si tu producto es "hacer algo inteligente con muchos datos", empieza aquí.

Estás construyendo sobre Kubernetes. GCP. La tarifa del plano de control es idéntica, $0,10/h por clúster, tanto en EKS como en GKE, pero GKE te da un clúster gratis cada mes mediante un crédito de $74,40, y Autopilot factura por pod por segundo en lugar de por nodo (Sedai). Para cargas variables o con picos donde la utilización de los nodos se sitúa por debajo de ~60%, el empaquetado de Autopilot suele ganar en coste y en quebraderos de cabeza operativos.

Estás optimizando para el coste sin un equipo de FinOps. GCP, por poco. Los descuentos automáticos por uso sostenido significan que ahorras dinero por defecto. En AWS ahorras dinero acordándote de comprar compromisos, y "acordarse" es donde los equipos pequeños fugan presupuesto.

Eres una empresa grande o ya estás muy metido en un ecosistema. Quédate donde estás. Si tu almacén de datos, tu IAM y la memoria muscular de tu equipo viven todos en AWS, Bedrock y SageMaker son la opción correcta por defecto. Si ya eres de Google Workspace y BigQuery, lo es Vertex AI. La elección de plataforma importa más que la elección de modelo en 2026, porque la brecha de calidad de modelos entre proveedores es pequeña mientras que el coste de migración no lo es.

La trampa del egreso de la que nadie te avisa

Esta es la sección sobre la que ojalá alguien me hubiera sentado a hablar. El egreso, la tarifa por mover datos fuera de la nube hacia internet, es donde las facturas de la nube se descontrolan, y ambos proveedores juegan al mismo juego.

AWS te da 100GB de egreso gratuito desde regiones al mes, luego cobra $0,09/GB por los primeros 10TB, bajando a $0,085 hasta los 50TB y $0,07 más allá (AWS por tramos). GCP también da 100GB gratis, luego cobra $0,12/GB en su nivel de red Premium, que en realidad es un 33% más caro que S3. El giro: el nivel Standard de GCP, que enruta por la internet pública en lugar de por la red troncal de Google, ronda los $0,085/GB y queda por debajo de AWS, si tu aplicación tolera un enrutamiento ligeramente menos optimizado (Spendark).

Por qué muerde esto: una aplicación intensiva en datos que sirve 10TB de tráfico al mes paga aproximadamente $900 en AWS y más de $1.100 en GCP Premium, y eso es una partida que la mayoría de la gente nunca modeló. La transferencia entre zonas y entre regiones añade más por encima. La buena noticia es que el tráfico de servicio a servicio dentro de la misma región sobre IPs internas es gratuito en ambas plataformas, así que una arquitectura ordenada mantiene la mayor parte de esto fuera de tu factura. La lección: el cómputo barato no significa nada si estás sangrando en egreso, y si sirves muchos bytes a usuarios finales, pon una CDN (CloudFront o Cloud CDN) delante de tu origen antes de que la factura te lo enseñe por las malas.

Preguntas frecuentes

¿Es GCP más barata que AWS?

Para cómputo estable y siempre activo, normalmente sí, en torno a un 5–10%, porque los descuentos por uso sostenido de GCP se aplican automáticamente sin compromiso. En los precios de lista bajo demanda en bruto las dos son casi idénticas (~$0,19/h para una caja de 4 vCPU / 16GB). Pero el egreso del nivel Premium de GCP es más caro que AWS, $0,12/GB frente a $0,09/GB, así que una aplicación intensiva en ancho de banda puede en realidad costar más en GCP. "Más barata" depende por completo de la forma de tu carga de trabajo.

¿Es AWS mejor que Google Cloud?

Mejor en amplitud, ecosistema y facilidad de contratación, sí. AWS tiene el mayor catálogo de servicios, la mayor documentación y la reserva de talento más profunda, lo que la convierte en la opción por defecto más segura para aplicaciones de propósito general. GCP es mejor en analítica de datos, machine learning y Kubernetes. "Mejor" no es una propiedad de la plataforma; es una correspondencia entre la plataforma y tu proyecto.

¿Debería aprender AWS o GCP?

Aprende AWS primero si estás optimizando para ofertas de empleo, ya que muchos más puestos listan AWS que GCP y las certificaciones están más ampliamente reconocidas. Aprende GCP primero si apuntas a trabajos de ingeniería de datos, ML o analítica, donde las habilidades de BigQuery y Vertex AI se valoran específicamente. Los conceptos básicos (VMs, almacenamiento de objetos, IAM, redes, contenedores) se transfieren entre ambas, así que la segunda plataforma se aprende mucho más rápido que la primera.

¿Está GCP alcanzando a AWS?

En tasa de crecimiento, sí; en tamaño absoluto, lentamente. Google Cloud ha estado creciendo más que AWS en términos porcentuales (según sus informes de resultados), y la cuota de mercado de GCP ha ido subiendo poco a poco, aunque sigue siendo un lejano tercer puesto por detrás de AWS y Azure. Pero AWS aún prácticamente duplica a GCP en gasto absoluto, con ~28% de cuota, así que "alcanzar" es real pero es una historia de varios años, no una sorpresa de 2026.

¿Puedo usar AWS y GCP a la vez?

Sí, y muchos equipos lo hacen, normalmente ejecutando su aplicación principal en una mientras usan la otra para una fortaleza específica, como mantener el cómputo en AWS pero hacer la analítica en BigQuery. El inconveniente son las tarifas de egreso entre nubes y el doble de superficie operativa. Para un equipo pequeño, la multinube suele suponer más coste y complejidad de lo que vale hasta que tienes una razón concreta para ello.

Conclusión

Ve por defecto con AWS si estás construyendo un producto general y quieres el camino más seguro y mejor soportado. Elige GCP si tu trabajo gira en torno a datos, ML o Kubernetes, o si quieres precios suaves sin gestión activa. El cómputo es un empate. La diferencia es el ecosistema que lo rodea y la letra pequeña del egreso, así que modela tus costes de transferencia de datos antes de comprometerte con cualquiera de las dos. Sinceramente, para la mayoría de los equipos en etapa temprana, el mayor error es sobreingeniería para una escala que aún no tienes, en cualquiera de las plataformas.

Divulgación de afiliados: TechRiseUps puede ganar una comisión si te registras a través de los enlaces de esta página. No te cuesta nada extra y nunca afecta a nuestras recomendaciones ni a las cifras de arriba, que provienen de los precios públicos de cada proveedor y de comparativas independientes.

Fuentes: CloudZero · Spendark · Sedai (precios de Kubernetes) · Actualización de la capa gratuita de AWS · Capa gratuita de Google Cloud · Cuota de mercado cloud de Statista