Vertex AI a SageMaker - jak wypadają zarządzane platformy ML od Google i AWS
Jeżeli poszukujesz platformy wyłącznie do uruchamiania inferencji modeli, a nie szerszego środowiska agentowego dla całej firmy, ten wątek rozwijamy osobno w przewodniku o inferencji LLM na AWS: Bedrock, SageMaker i self-hosting na EKS. Patrzymy tu na obie platformy całościowo.
Najpierw zmiana nazwy, o której trzeba wiedzieć
Zacznijmy od faktu, który rozwiewa sporo nieporozumień. Podczas konferencji Google Cloud Next w kwietniu 2026 roku Google wycofał „Vertex AI” jako samodzielną markę i przemianował ją na Gemini Enterprise Agent Platform. Dotychczasowe możliwości platformy nie zniknęły. Model Garden, trenowanie własnych modeli, AutoML, rejestr modeli, endpointy i potoki działają dalej, tyle że dostajesz je teraz w ramach Agent Platform, a nie pod szyldem Vertex AI. W tę stronę idzie też dalszy rozwój.
W tym porównaniu zostajemy przy nazwie „Vertex AI”, bo to jej używa większość dokumentacji i poradników, i to jej ludzie szukają w wyszukiwarce. Trzeba tylko pamiętać o jednym: w konsoli Google Cloud zobaczysz już nową nazwę. Sama platforma pod spodem się nie zmieniła. Zmieniła się i rozrosła tylko marka wokół niej, a punkt ciężkości przesunął się w stronę agentów.
Źródła, do których się odwołujemy, to strona produktu Gemini Enterprise Agent Platform (dawniej Vertex AI) oraz Amazon SageMaker.
Platformy w jednym zdaniu
Obie obsługują cały cykl życia ML i mocno wiążą się z macierzystą chmurą. Różni je rodowód i rozłożenie akcentów.
- SageMaker (AWS, od 2017) to starsza i szersza z obu platform. Ma najgłębszą integrację z AWS i największy wachlarz funkcji. Jej nowszy interfejs, SageMaker Unified Studio, zbiera dane, analitykę, ML i generatywną AI w jednym środowisku.
- Vertex AI (Google, od 2021, obecnie Gemini Enterprise Agent Platform) jest młodsza. Słynie z mocnych usług zarządzanych, bliskiej integracji ze stosem danych Google (BigQuery) i z narzędziami ML open source. Jej Model Garden obejmuje zarówno modele Google, jak i modele firm trzecich. Rebranding z 2026 roku przesunął jej pozycjonowanie w stronę agentów.
Porównanie bezpośrednie
| Vertex AI (Gemini Enterprise Agent Platform) | Amazon SageMaker | |
|---|---|---|
| Debiut | 2021, rebranding w 2026 | 2017 |
| Najlepsze dopasowanie ekosystemu | Projekty na Google Cloud, zwłaszcza z danymi w BigQuery | Projekty na AWS, zwłaszcza z danymi w S3/Redshift |
| Dostęp do modeli | Model Garden: Gemini, modele open-weight i firm trzecich (w tym Claude) | SageMaker JumpStart plus Bedrock dla zarządzanych modeli bazowych |
| Szerokość funkcji | Mocne zarządzane usługi i AutoML oraz narzędzia dla agentów | Najszerszy zestaw funkcji, najdłuższy staż |
| Kierunek rozwoju | Zmiana pozycjonowania na środowiska agentowe (Agent Platform) | Łączenie danych i AI przez Unified Studio |
Wybierasz między Vertex AI a SageMaker dla swojej firmy?
Umów bezpłatną rozmowę 30 min
Koszty: gdzie naprawdę uciekają pieniądze
Same stawki za moc obliczeniową są na obu platformach na tyle zbliżone, że rzadko przesądzają o wyborze. Prawdziwą różnicę robi struktura rachunku, a pułapki są w obu miejscach takie same.
- Bezczynne endpointy i tak naliczają koszt. W Vertex AI płacisz za każdy wdrożony model posiadający endpoint, nawet gdy nie obsługuje on żadnych zapytań. Żeby zatrzymać opłatę, musisz go wycofać z wdrożenia. SageMaker rozlicza endpointy dokładnie tak samo, więc zapomniany endpoint to najczęstsza niespodzianka na rachunku po obu stronach.
- Model Garden to nie jeden cennik. W Vertex AI modele firm trzecich, na przykład Claude, naliczają się po stawce dostawcy. Modele open-weight rozlicza Google za token według własnej stawki, a modele wdrożone samodzielnie płacisz za godzinę pracy GPU. Wybór modelu zmienia więc nie samą cenę, ale cały sposób rozliczania.
- Zniżki za zobowiązanie ważą więcej niż cennik katalogowy. Committed-use discounts w Google Cloud potrafią wyraźnie obniżyć przewidywalny rachunek za Vertex AI, a po stronie AWS to samo robią Savings Plans dla SageMaker. Na obu platformach dobrze dobrana strategia zniżek obniża rachunek mocniej niż negocjowanie stawki jednostkowej.
- Transfer danych na zewnątrz i opłaty za usługi MLOps to cichy, trzeci koszt na obu platformach. To głównie przez niego koszt rzeczywisty rozjeżdża się ze stawką katalogową za samą moc obliczeniową.
Mechanikę zniżek po stronie Google rozkładamy na części w tekście o optymalizacji kosztów GCP. Z kolei to, jak rozliczać wspólny rachunek za ML i dane w podziale na zespoły, działa tu tak samo jak w podejściu opisanym w artykule o optymalizacji kosztów BigQuery.
Kiedy wybrać którą
| Skłaniaj się ku Vertex AI, gdy... | Skłaniaj się ku SageMaker, gdy... |
|---|---|
| Twoje dane już leżą w Google Cloud, zwłaszcza w BigQuery | Twoje dane i infrastruktura już działają na AWS |
| Chcesz modeli Gemini i Model Garden obejmujący kilku dostawców | Chcesz najszerszego zestawu funkcji i najgłębszej integracji z AWS |
| Budujesz wokół agentów i odpowiada Ci Google'owy kierunek agent-first | Chcesz jednego środowiska dla danych i AI przez Unified Studio |
| Twój zespół działa już na GKE i na narzędziach ML open source od Google | Twój zespół działa już na mocy obliczeniowej i narzędziach AWS |
Jeśli mamy być szczerzy, u większości zespołów o wyniku decyduje nie tabela funkcji, lecz chmura, w której już żyją ich dane i doświadczenie ludzi. Obie platformy sprawdzają się od początku do końca. Uruchamianie ML w chmurze, z której na co dzień nie korzystasz, kosztuje jednak tyle dodatkowej integracji, że zwykle przewyższa to każdą różnicę w samych funkcjach. Gdy naprawdę zaczynasz od zera, przewagą Vertex AI jest dorobek Google w danych i agentach, a przewagą SageMaker większa ilość funkcji i głębia integracji z AWS.
Kiedy warto wprowadzić zewnętrznego partnera
- Strategia ML rozpięta między chmurami. Gdy dane leżą w jednej chmurze, a zespół zna drugą, koszt integracji jest realny. Lepiej przeliczyć go przed decyzją niż po niej.
- Modelowanie kosztów. Koszty endpointów, tokenów i transferu danych łatwo niedoszacować. Rzetelny model przed wdrożeniem oszczędza przykrych niespodzianek z bezczynnymi endpointami.
- Migracje między platformami. Przeniesienie obciążenia ML z SageMaker na Vertex AI albo w drugą stronę to projekt, a nie łatwa w użyciu funkcja.
- Przejście po rebrandingu. Jeśli masz narzędzia, skrypty czy dokumentację pisane pod Vertex AI, warto z góry zaplanować ich przełożenie na Gemini Enterprise Agent Platform, zamiast odkrywać zmiany po kolei.
Podsumowanie
Vertex AI i SageMaker to dwie zarządzane platformy ML, które obejmują cały cykl życia modelu. O wyborze przesądza przede wszystkim to, w której chmurze już pracujesz.
Trzy rzeczy warto zapamiętać:
- Vertex AI to dziś Gemini Enterprise Agent Platform. Sama platforma się nie zmieniła, ale w 2026 roku Google wycofał dawną markę i przestawił akcent na agentów. W wyszukiwarce wciąż króluje nazwa „Vertex AI”, więc to pod nią znajdziesz dokumentację i poradniki.
- Dopasowanie do ekosystemu bije tabelę funkcji. Wybierz platformę zgodną z tym, gdzie już żyją Twoje dane i co lepiej znają ludzie. Koszt wejścia w drugą chmurę zwykle przewyższa każdą różnicę w funkcjach.
- Struktura kosztów to ta sama pułapka po obu stronach. Bezczynne endpointy i tak naliczają koszt, wybór modelu zmienia sposób rozliczania, a zniżki za zobowiązanie obniżają rachunek mocniej niż stawki katalogowe.
Wybierasz między Vertex AI a SageMaker?
Umów bezpłatną 30-minutową rozmowę. Pomagamy zespołom wybrać właściwą zarządzaną platformę ML dla chmury, w której już działają, przeliczyć realne koszty endpointów i tokenów oraz zaplanować migracje między nimi.
