Почему GCP пока не может догнать Microsoft Azure, Amazon AWS, но вся ставка на деглобализацию

Google Cloud Platform (GCP) пока значительно отстаёт от Amazon Web Services (AWS) и Microsoft Azure по нескольким фундаментальным причинам, несмотря на впечатляющий рост и технологическое превосходство в отдельных нишах. По данным на конец 2025 AWS удерживает около 29-30% глобального рынка облачной инфраструктуры, Azure - примерно 20%, а GCP стабильно занимает третье место с 12-13% доли. Это отставание не сокращается быстро, потому что AWS...

Это отставание не сокращается быстро, потому что AWS получила преимущество первого игрока, запустившись на 4-5 лет раньше конкурентов, успела захватить огромную базу клиентов, создать самую широкую экосистему сервисов (>250), построить самую глобальную сеть регионов и зон доступности. Google, стартовав позже, до сих пор имеет меньше регионов (около 40 против 60+ у Azure и 30+ у AWS с гораздо большим количеством зон), что критично для крупных глобальных клиентов с требованиями к низкой задержке, локализации данных и регуляторике.

Второй ключевой фактор - разная стратегия продаж и проникновения в крупный бизнес. Microsoft Azure очень успешно использует свою гигантскую экосистему продуктов (Office 365, Windows Server, Active Directory, Teams, Dynamics и т.д.), которая хоть и работает через жопу, но предлагает seamless-интеграцию и часто более выгодные условия лицензирования для уже существующих корпоративных клиентов Microsoft. Это создаёт мощный эффект "vendor lock-in" в обратную сторону - компании предпочитают не менять стек, а просто докупить Azure. У Google такой встроенной корпоративной базы практически нет - их основные продукты (Search, YouTube, Android) ориентированы на потребителей, а не на enterprise-IT.

В результате Azure выигрывает крупные многолетние контракты в традиционных корпорациях, а GCP чаще выбирают технологические компании, стартапы или проекты, где критичны data analytics, AI/ML и Kubernetes (BigQuery, Vertex AI, GKE), однако таких клиентов всё ещё значительно меньше, чем у двух лидеров.

Третья причина — операционные и воспринимаемые недостатки GCP, которые тормозят массовое принятие. Многие инженеры и компании жалуются на менее интуитивный интерфейс, более запутанную документацию, слабую премиум-поддержку и меньшее количество зрелых enterprise-фич (особенно в security, governance и hybrid-сценариях) по сравнению с AWS и Azure. Хотя GCP часто дешевле в вычислениях и показывает лучшие маржинальные показатели, сложность миграции, меньшее сообщество сертифицированных специалистов и страх vendor lock-in в proprietary-инструментах Google отпугивают многих крупных заказчиков. В итоге, даже при более высоких темпах роста (GCP иногда показывает 30–35% год к году против 17–20% у AWS), разрыв в абсолютных цифрах и доле рынка остаётся огромным и чтобы его ликвидировать, Google потребуется не просто техническое превосходство в AI, а полная перестройка подхода к продажам, поддержке и enterprise-экосистеме. На горизонте 2026-2027 годов GCP скорее укрепит позицию сильного третьего, чем догонит лидеров.

Однако, несмотря на рост, GCP сталкивается с вызовами и на данный момент часто не может стать идеальным выбором для многих сценариев. Как компании могут минимизировать риски?

GCP демонстрирует впечатляющий рост - в 2025 году выручка увеличилась на 34% год к году, а операционная маржа достигла 23,7%. Тем не менее, отложенные контракты превышают 155 миллиардов долларов, что указывает на высокий спрос, но также на потенциальные препятствия в масштабировании.

Одна из наиболее частых жалоб - это интерфейс почти уровня говноМеты UX и ужасная документация (да её чаще всего просто нет - 3-4 строки не в счет). Пользователи отмечают, что интерфейс GCP запутанный, а документация неполная или устаревшая. Например, в отзывах на Reddit и Gartner пользователи жалуются, что настройка новых сервисов требует "trial and error", в отличие от более интуитивных интерфейсов AWS. Это приводит к потере времени: по оценкам, до 30-50% инженерного времени уходит на изучение документации.

Сейчас это особенно заметно в проектах с Kubernetes (в вариации Google - GKE). Хотя GKE проще EKS от AWS, документация по интеграциям с другими сервисами отстаёт. Для стартапов это критично, так как замедляет запуск MVP.

GCP имеет 30 регионов на 2026 год, что меньше, чем у AWS (более 100 зон доступности). Это создаёт узкие места и задержки для глобальных приложений. Пользователи отмечают проблемы с сетевой производительностью - в сценариях с высокими нагрузками (например, streaming или IoT) наблюдаются пики сверхнагрузок в p95 (персентиль использования CPU). Кроме того, геокодирование и распределение данных не так эффективны, как в Azure с её hybrid-подходом.

В отзывах на Quora многие пишут, что меньшая глобальная сеть делает GCP менее подходящим для глобализированных проектов с требованиями к регуляторике в специфических регионах. Это узкое место усугубляется в AI-задачах, где данные должны обрабатываться близко к пользователю для снижения задержек.

В потоке данных и других ETL-инструментах узкие места возникают при обработке больших объёмов данных - один этап может замедлить весь пайплайн, приводя к задержкам, чрезмерному количеству ретраев и риском сбоев по цепочке.

Ценообразование в GCP - это сложности с неожиданными счетам, особенно при использовании большого хранения систем хранения.

Поддержка в GCP слабее, чем в AWS - даже на премиум-уровне саппорт менее отзывчивый. Отсутствие некоторых высокоуровневых сертификаций у GCP делает платформу менее привлекательной для государственных и критически-важных инфраструктурных проектов.

Интеграция с Google services (как Docs или YouTube) сильна, но создаёт lock-in. Переход с GCP сложен из-за специфики таких близких к ядру любого продукта инструментов, как BigQuery vs Redshift. Это особенно чувствуется в multi-cloud инструментах.

Несмотря на технологическую силу и быстрый рост, Google Cloud Platform по-прежнему нельзя назвать универсальным облаком. Большая часть её недостатков проявляется не на уровне отдельных сервисов, а на уровне экосистемы, зрелости и соответствия enterprise-ожиданиям.

По сравнению с AWS, GCP предлагает заметно меньший каталог управляемых сервисов. Это особенно чувствуется в таких областях, как IoT, edge-computing, специализированный networking и legacy-интеграции. В то время как AWS за годы накопил сотни сервисов, покрывающих практически любой сценарий - от промышленного IoT до медиа-стриминга и оборонных систем, GCP делает ставку на более узкий, "отобранный" набор продуктов.

Такой подход хорошо работает для data-centric и cloud-native проектов, но становится ограничением для крупных enterprise-организаций, которым важны зрелые, проверенные временем инструменты и готовые решения «из коробки». В результате компании нередко вынуждены либо разрабатывать недостающие компоненты самостоятельно, либо использовать сторонние решения, что увеличивает сложность архитектуры и операционные риски.

С точки зрения базовых стандартов безопасности Google Cloud выглядит уверенно - платформа поддерживает ЕвроGDPR, HIPAA и ряд международных норм. Однако при более глубоком рассмотрении становится очевидно, что покрытие compliance-сертификаций у GCP уже, чем у AWS и в ряде случаев Azure. Это особенно важно для финансового сектора, здравоохранения, государственного и квазигосударственного сегментов.

GCP часто позиционируется как более экономичное облако за счёт per-second billing и агрессивных цен на compute-ресурсы. И действительно, в сравнении с AWS экономия на виртуальных машинах может достигать порядка 20-25%. Однако на уровне совокупной стоимости владения ситуация выглядит сложнее.

Хранение данных, сетевой egress и аналитические сервисы (в первую очередь BigQuery) часто оказываются дороже ожидаемого. Для non-profit организаций, стартапов и исследовательских проектов это становится неприятным сюрпризом: изначально дешёвая инфраструктура со временем превращается в дорогостоящую из-за скрытых или плохо прогнозируемых расходов. В результате экономия на compute нивелируется ростом затрат в других статьях бюджета.

Ещё один системный недостаток GCP - менее зрелая экосистема. По сравнению с AWS вокруг Google Cloud существует меньше партнёров, консалтинговых компаний, готовых reference-архитектур и community-best-practices. Это особенно критично при миграциях с on-prem или других облаков, где опыт и накопленные кейсы играют ключевую роль.

Для крупных организаций это означает более высокую зависимость от внутренних команд и меньший выбор внешних подрядчиков, что увеличивает стоимость и сроки проектов.

Парадоксально, но даже в своей ключевой области AI и аналитике - GCP не лишена проблем. Хотя BigQuery, Vertex AI и TPU объективно являются одними из самых продвинутых решений на рынке, в реальных проектах возникают узкие места, связанные с хранением данных и обучением моделей.

Пользователи отмечают пиковые задержки при работе с большими датасетами, а также высокую стоимость memory-intensive запросов. Для research-и production-ML-команд это означает необходимость более тщательного проектирования пайплайнов и постоянного контроля затрат.

В совокупности все эти факторы делают GCP менее универсальной платформой, но при этом сохраняют её привлекательность для нишевых, технологически продвинутых сценариев.

Google активно инвестирует в развитие облачного направления, и многие проблемы уже осознаются внутри компании. Тем не менее, по состоянию на 2026 год можно выделить несколько ключевых направлений, которые могли бы радикально усилить позиции GCP.

Прежде всего, требуется дальнейшее упрощение пользовательского опыта и документации. Более консистентный интерфейс, понятные end-to-end сценарии и активное использование AI-ассистентов для диагностики проблем могли бы существенно снизить порог входа. Особенно важна ставка на поддерживаемую коммьюнити документацию и реальные продуктовые кейсы, а не только официальные гайды.

Не менее значимо расширение глобальной инфраструктуры. Увеличение числа регионов и дальнейшая оптимизация сетевой архитектуры позволили бы снизить задержки и сделать GCP более привлекательной для глобальных enterprise-клиентов и latency-sensitive приложений.

В области масштабируемости и стоимости критично развитие автоматической оптимизации. Более умные механизмы autoscaling в Dataflow, GKE и Cloud Run, а также AI-рекомендации по rightsizing ресурсов могли бы снизить количество bottlenecks и непредсказуемых расходов.

Отдельного внимания требует поддержка и больше внимания к регуляторике. Усиление премиальной поддержки, SLA, расширение набора сертификаций и внедрение near-zero-downtime-подходов для ключевых сервисов стали бы важным сигналом для особо зарегулированных индустрий.

Наконец, стратегически важно снижение vendor lock-in. Более активная поддержка open-source-инструментов и стандартов переносимости сделала бы GCP более привлекательной в multi-cloud стратегиях и снизила опасения крупных клиентов.

При реализации этих направлений Google Cloud действительно могла бы претендовать на лидерство в сегменте AI-cloud к концу десятилетия.

В 2026 году рынок облачных инфраструктур по-прежнему чётко сегментирован. AWS остаётся лидером с долей порядка 29–32%, Azure уверенно удерживает 20–24%, а GCP занимает 12–13%, показывая при этом один из самых высоких темпов роста.

С точки зрения bottlenecks, у AWS основная проблема - высокая сложность и крутая кривая обучения. У Azure зависимость от экосистемы Microsoft и неравномерная зрелость сервисов. У GCP же ключевыми слабыми местами остаются UX, поддержка и масштаб присутствия.

В области искусственного интеллекта ситуация выглядит иначе: GCP лидирует за счёт TPU и глубокой экспертизы Google, AWS выигрывает за счёт экосистемы и разнообразия инструментов, а Azure за счёт интеграции с корпоративными продуктами и OpenAI-стеком.

Google Cloud Platform - это мощная, технологически продвинутая облачная платформа, чьи основные bottlenecks лежат не в инфраструктуре как таковой, а в удобстве использования, поддержке и enterprise-ориентированности. Она особенно сильна в AI, машинном обучении и аналитике, но уступает AWS и Azure в универсальности и зрелости экосистемы.

Для инновационных, data-driven проектов GCP остаётся одним из лучших вариантов. Однако для крупных enterprise-организаций и regulated-индустрий её выбор требует осторожности. Практическая рекомендация - начинать с PoC, внимательно отслеживать расходы, заранее продумывать архитектуру и, при необходимости, рассматривать hybrid или multi-cloud подход.

Если Google сумеет последовательно устранить ключевые недостатки, к 2030 году GCP вполне может увеличить долю рынка до 20% и стать полноценным альтернативным стандартом облачной инфраструктуры, а не просто третьим игроком.