Vertex AI vs SageMaker - cómo se comparan las plataformas de ML gestionadas de Google y AWS

Vertex AI vs SageMaker - cómo se comparan las plataformas de ML gestionadas de Google y AWS

Primero, el cambio de nombre que conviene conocer

Antes de comparar nada, un dato aclara mucha confusión. En Google Cloud Next, en abril de 2026, Google retiró “Vertex AI” como marca independiente y la renombró Gemini Enterprise Agent Platform. Las capacidades que eran Vertex AI (Model Garden, entrenamiento personalizado, AutoML, el registro de modelos, los endpoints y los pipelines) siguen existiendo, ahora entregadas bajo la Agent Platform en lugar de como un producto llamado Vertex AI, y es ahí donde avanza la hoja de ruta.

En esta comparación seguimos diciendo “Vertex AI”, porque es lo que la gente busca y como lo llama la mayoría de la documentación y los tutoriales existentes. Solo ten en cuenta que, si hoy abres la consola de Google Cloud, la plataforma lleva el nombre nuevo. La plataforma de ML subyacente es la misma; lo que cambió y se amplió es la marca, desplazando el acento hacia los agentes.

Fuentes que referenciamos: la página de producto de Gemini Enterprise Agent Platform (antes Vertex AI) y Amazon SageMaker.

Las plataformas en una línea

Ambas cubren todo el ciclo de vida del ML e integran a fondo con su propia nube. La diferencia está en el origen y el énfasis.

• SageMaker (AWS, desde 2017) es la más antigua y amplia de las dos, con la integración más profunda con AWS y la mayor superficie de funciones. Su interfaz más reciente, SageMaker Unified Studio, reúne datos, analítica, ML e IA generativa en un solo entorno.
• Vertex AI (Google, desde 2021, ahora Gemini Enterprise Agent Platform) es más joven, conocida por sus sólidos servicios gestionados de IA, su integración estrecha con el stack de datos de Google (BigQuery) y el tooling de ML open source, y por un Model Garden que abarca modelos propios y de terceros. El rebranding de 2026 la reposicionó en torno a los agentes.

Comparación directa

Forma del coste: dónde se va de verdad el dinero

Las tarifas de cómputo son lo bastante parecidas como para que rara vez decidan la plataforma. La diferencia real de coste viene de la forma de la factura, y ambas plataformas comparten las mismas trampas.

• Los endpoints inactivos facturan igualmente. En Vertex AI pagas por cada modelo desplegado en un endpoint aunque no sirva ninguna predicción, y tienes que retirar el despliegue para detener el cargo. Los endpoints de SageMaker se comportan igual. Los endpoints olvidados son la sorpresa más común en ambas.
• Model Garden no es una sola lista de precios. En Vertex AI, los modelos de terceros como Claude facturan a la tarifa del proveedor, los modelos open-weight facturan por token a una tarifa fijada por Google, y los modelos que despliegas tú mismo facturan por hora de GPU. “Qué modelo” cambia el modelo de facturación, no solo el precio.
• Los descuentos por compromiso pesan más que las tarifas de catálogo. Los committed-use discounts de Google Cloud pueden reducir sustancialmente una factura predecible de Vertex AI; los AWS Savings Plans hacen lo mismo con SageMaker. En ambas, la estrategia de descuentos mueve la factura más que la tarifa unitaria.
• El egress y las tarifas de servicios de MLOps son el tercer coste silencioso en ambas plataformas, y la razón principal por la que el coste efectivo se aleja de la tarifa de cómputo de catálogo.

Cuándo elegir cada una

El resumen honesto: para la mayoría de los equipos, el factor decisivo es en qué nube viven ya tus datos y tu gente, no una tabla de funciones. Ambas plataformas son capaces de principio a fin, y el coste de integración de ejecutar ML en la nube que no usas por lo demás suele ser mayor que cualquier diferencia de funciones entre ellas.

Resumen

Vertex AI y SageMaker son ambas plataformas de ML gestionadas de ciclo completo; la correcta se decide sobre todo por la nube en la que ya operas.

Tres cosas que recordar:

1. Vertex AI es ahora la Gemini Enterprise Agent Platform. La plataforma de ML es la misma; Google retiró la marca en 2026 y la reposicionó en torno a los agentes. Las búsquedas siguen usando “Vertex AI”, así que es lo que encontrarás en la documentación y los tutoriales.
2. El encaje con el ecosistema vence a la tabla de funciones. Elige la plataforma que coincida con dónde ya viven tus datos y tu equipo; el coste de integración de la otra nube suele superar cualquier diferencia de funciones.
3. La forma del coste es la misma trampa en ambas. Los endpoints inactivos facturan igualmente, la elección de modelo cambia el modelo de facturación, y los descuentos por compromiso mueven la factura más que las tarifas de catálogo.

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