Vergleich generativer KI-Angebote der großen Cloud-Anbieter
- Cloud networking
- 18. Juli 2025
Behalten Sie den Überblick und vergleichen Sie Ihre Optionen mit unserem Überblick über die führenden generativen KI-Angebote von AWS, Azure und Google Cloud.
Inhaltsübersicht
In den letzten zwei Jahren haben generative KI-Angebote im Cloud-Bereich (und überall sonst) explosionsartig zugenommen. Große Cloud-Service-Provider (CSPs) sind prädestiniert, diese Entwicklungen anzuführen: Sie stellen die Ressourcen bereit, die zum Aufbau dieser Modelle benötigt werden, und ihre Kunden zählen naturgemäß zu den frühen und intensiven KI-Anwendern.
Auch wenn es verlockend sein kann, dem Druck nachzugeben und alle Lösungen möglichst schnell einzuführen, entfalten generative-KI-Lösungen ihren vollen Nutzen erst, wenn Sie sie gezielt und mit strategischer Absicht integrieren. Im Folgenden haben wir die wichtigsten KI-Produkte und Erweiterungen der drei großen Cloud-Anbieter zusammengestellt – als Ausgangspunkt, damit Sie wissen, wo Sie beginnen können.
Da fortlaufend neue Produkte, Erweiterungen und Funktionen entstehen, ist dies keine vollständige Liste. Für die aktuellsten Informationen empfehlen wir, die verlinkten Seiten zu prüfen.
Amazon Web Services
Zwar war AWS nicht als Erstes am Markt, doch die zunehmenden Investitionen in KI haben es dem globalen Hyperscaler ermöglicht, KI in nahezu jeden Bereich seines Produktportfolios zu integrieren.
Um Nutzern beim Durchblick zu helfen, beschreibt AWS außerdem praxisnahe Anwendungsfälle, die „das Kundenerlebnis neu erfinden, die Produktivität steigern und das Wachstum beschleunigen.“
Amazon Bedrock
Amazon Bedrock ist ein serverloser, vollständig verwalteter Dienst, der Entwickelnden eine sichere, kollaborative Umgebung bietet, um unterschiedlichste Anwendungen zu erstellen, zu starten und auszuführen.
Bedrock vereint Foundation Models (FMs) von Amazon und anderen führenden KI-Unternehmen – verwaltet über eine einzige API – und eröffnet so ständig wachsende Einsatzmöglichkeiten für Laufzeitanwendungen.
Sie können mit diesen FMs experimentieren und sie evaluieren, um maßgeschneiderte generative KI-Anwendungen und Agenten zu entwickeln, die mit den Systemen und Daten Ihres Unternehmens Aufgaben ausführen. Als serverloses Produkt erfordert Bedrock kein Infrastruktur-Management; die Integration in bestehende Anwendungen gelingt leicht über vertraute AWS-Dienste.
Zudem hält Bedrock Ihre FMs mithilfe von Retrieval-Augmented Generation (RAG) aktuell: Laufzeit-Prompts werden mit proprietären Daten aus Unternehmensquellen angereichert, um bessere Ergebnisse zu liefern.
Wenn Sie mit Laufzeit-KI durchstarten möchten, ohne die zugrunde liegende Infrastruktur zu managen, ist Bedrock einen Blick wert – eine kostenlose Demo gibt es ebenfalls.
Amazon Titan
Amazon Titan ist Teil der Bedrock-Plattform, ist jedoch – anders als Bedrock – nicht serverlos; die Infrastruktur wird nicht für Sie verwaltet. Der Vorteil: Sie behalten die Kontrolle und können Ihre KI-Netzwerkanwendungen von Grund auf selbst gestalten.
Die FMs von Amazon Titan werden ausschließlich von AWS entwickelt und umfassen universelle Text-, multimodale und Bildmodelle. Sie können die Modelle weiter anpassen oder direkt einsetzen – für Text- und Bildgenerierung, semantische Suche, RAG-Funktionalität und mehr.
Wenn Sie besondere Netzwerk-Anforderungen haben und bereit sind, eine eigene KI-Infrastruktur zu betreiben, ist Titan eine leistungsstarke Option, um KI vollständig in Ihr Unternehmen zu integrieren.
Amazon SageMaker
Wenn Sie eigene Machine-Learning-(ML-)Modelle entwickeln, trainieren und bereitstellen möchten, verspricht SageMaker „leistungsstarkes, kosteneffizientes ML im großen Maßstab“.
Als vollständig verwalteter, skalierbarer Dienst bietet SageMaker eine integrierte Entwicklungsumgebung (IDE) mit zahlreichen Entwickler-Tools. Für Nicht-Entwickelnde gibt es zudem eine codefreie Oberfläche.
Dateningenieur:innen können mit den integrierten Tools FMs von Grund auf aufbauen oder aus Hunderten vorhandenen FMs wählen und deren Parameter mit fortgeschrittenen Techniken präzise anpassen.
Angesichts der vielen Möglichkeiten lohnt sich ein Blick darauf, wie andere Kunden SageMaker einsetzen – zur Inspiration für eigene Projekte.
Amazon Q
Amazon Q ist ein fortschrittlicher, generativer KI-Assistent mit zwei Hauptfunktionen – Amazon Q Business und Amazon Q Developer – um die Fähigkeiten zur mehrstufigen Planung und zum logischen Schlussfolgern unterschiedlich nutzbar zu machen.
Amazon Q Business agiert als virtueller Assistent auf Basis eines Large Language Model (LLM). Mit Zugriff auf Ihre Unternehmenssysteme kann Amazon Q Business Fragen beantworten, Zusammenfassungen liefern, Inhalte generieren und Aufgaben für Mitarbeitende sicher erledigen.
Der Assistent verbindet sich sicher mit über 40 gängigen Business-Tools, konsolidiert Informationen und unterstützt so das Wissensmanagement. Integriert in Ihr Unternehmen steigert er die Produktivität und spart Recherche- und Prüfaufwand – Antworten enthalten Quellenangaben zur Verifizierung.
Als Sicherheitsmaßnahme erhalten Nutzer:innen nur Zugriff auf Daten, die ihnen auch außerhalb der Plattform zugänglich wären.
Für die Softwareentwicklung ist Amazon Q Developer ein Kraftpaket: Code-Generierung, Tests, Anwendungs-Upgrades, Fehlerdiagnose, Debugging, Security-Scans und -Fixes sowie Optimierung von AWS-Ressourcen.
Mit Zugriff auf Unternehmensdaten – Richtlinien, Produktinfos, Geschäftsergebnisse, Code-Basis u. v. m. – kann Q Developer Daten logisch zusammenfassen, Trends analysieren und im Dialog aufbereiten. Zudem scannt CodeWhisperer Ihren Code, schlägt kontextbezogene Ergänzungen vor und warnt vor potenziellen Sicherheitsproblemen.
Q lässt sich auch in QuickSight, Amazons Business-Intelligence-Plattform, integrieren. Amazon Q in QuickSight nutzt generative BI, damit Analyst:innen per natürlicher Spracheinsicht schneller Erkenntnisse gewinnen – inklusive Management-Zusammenfassungen, kontextbezogenen Q&As und anpassbaren Daten-Stories.
Amazon Q wächst kontinuierlich und wird in weitere AWS-Produkte integriert – das „Q“ werden wir künftig noch öfter sehen.
Erwähnenswerte Ergänzungen
Weitere generative-KI-Funktionen und -Integrationen von AWS:
- KI-Infrastruktur: Überblick über die umfassende, sichere und preis-leistungsstarke Infrastruktur von AWS.
- Daten und KI: ein umfassendes Set an Datenfunktionen zur Unterstützung Ihrer generativen KI.
Azure
Die Unterstützung von OpenAI verschaffte Azure einen schnellen Start mit marktführenden generativen KI-Angeboten. Gleichzeitig entwickelt Microsoft eigene Technologien weiter, um das Portfolio zu verbreitern und besser auf Anforderungen im Cloud-Networking auszurichten.
Azure OpenAI service
Der Azure OpenAI service ist eine vielseitige Plattform zum Aufbau generativer KI-Anwendungen und -Erlebnisse mit Modellen u. a. von Microsoft, OpenAI und Meta.
Die Tools des Azure OpenAI service ermöglichen es, Geschäftsprozesse zu automatisieren, Inhalte und Bilder zu erstellen, maßgeschneiderte Assistenten zu bauen, prädiktive Analysen zu generieren und mehr. Modelle lassen sich umfangreich anpassen oder direkt „von der Stange“ nutzen, um sämtliche Azure-Funktionen und die Stärken der Partner einzubinden.
Einfache Integration mit anderen Azure-Diensten, eingebauter Schutz und leistungsfähige APIs verbessern das Kundenerlebnis, automatisieren Routinen und schaffen tiefere Einblicke in Unternehmensdaten.
Phi-3 Open Models
Wenn Sie ein vielseitiges, wirtschaftliches Sprachmodell integrieren möchten, bieten die Phi-3-Open-Models eine kostengünstige, latenzarme Lösung. Diese Small Language Models (SLMs) benötigen deutlich weniger Rechenleistung als LLMs – nachhaltig für den Betrieb inhouse.
Laut Microsoft „übertreffen Phi-3-Modelle gleich große und sogar größere Modelle in zahlreichen Benchmarks zu Sprache, Reasoning, Coding und Mathematik.“ Zur Auswahl stehen vier Modelle:
- Phi-3-mini: 3,8 B Parameter
- Phi-3-small: 7 B Parameter
- Phi-3-medium: 14 B Parameter
- Phi-3-vision: 4,2 B Parameter, multimodales Modell mit Text- und Bildfähigkeiten.
Sie können das gewählte Phi-3-Modell in der Cloud, am Edge oder auf dem Gerät betreiben, offline lokal ausführen und mit domänenspezifischen Daten feinabstimmen. Für wenige, einfache Aufgaben ohne Performance-Abstriche ist Phi-3 eine gute Wahl.
Azure Machine Learning
Für Dateningenieur:innen, die den gesamten ML-Lebenszyklus abdecken möchten, bietet Azure ML eine Enterprise-Lösung. Sie erhalten eine Reihe zweckgebauter KI-Infrastrukturen, um skalierbare ML-Modelle aufzubauen.
Zu den Funktionen zählen fortgeschrittenes Prompt-Engineering, verwaltete Endpunkte, interaktives Data-Wrangling sowie ein zentraler Feature-Store zur Wiederverwendung. Continuous Integration/Delivery hilft, Workflows über Geschäftsbereiche hinweg zu automatisieren und zu straffen.
Nicht unbedingt für Einsteiger, aber wer die Skills mitbringt, findet in Azure ML alles, um eine leistungsstarke KI-Schicht unter das gesamte Unternehmen zu legen. Eine kostenlose Testmöglichkeit erleichtert den Einstieg.
Azure AI Search
In der generativen KI ist Information Retrieval essenziell, insbesondere bei Text- oder Vektor-Outputs. Azure hat dafür mit Azure AI Search eine eigene KI-gestützte, skalierbare und sichere Plattform geschaffen.
In den Worten von Azure: „Azure AI Search liefert ein Enterprise-fähiges, funktionsreiches Retrieval-System mit modernster Suchtechnologie – ohne Einbußen bei Kosten oder Leistung.“
Azure AI Search bietet u. a.:
- Mehr als Vektor-Suche: Keyword-Match-Scoring, Reranking, Geospatial-Search u. v. m.
- Automatisches Importieren aus zahlreichen Azure- und Drittquellen.
- Integrierte Extraktion, Chunking, Anreicherung und Vektorisierung – in einem Fluss.
- Ein funktionsreicher Vektor-Store mit Multi-Vektor, Hybrid-, Mehrsprachen- und Metadaten-Filtern.
- Sicherheitsfunktionen wie Verschlüsselung, sichere Authentifizierung und Netzwerkisolation.
Sie können Azure AI Search in zahlreiche Anwendungen und Frameworks integrieren, RAG-Workloads im großen Maßstab betreiben und die Time-to-Deployment verkürzen.
Erfahren Sie mehr über das Erstellen eines Search-Dienstes, um zu starten.
Weitere Highlights
Weitere generative-KI-Funktionen und -Integrationen von Azure/Microsoft:
- Microsoft Copilot in Azure: KI-Begleiter von Cloud bis Edge zur Vereinfachung von Betrieb und Management.
- GitHub Copilot in Azure: Erweiterung, die GitHub Copilot Chat in VS Code integriert.
- Azure AI Speech Analytics: Dienst zur Transkription von Audio/Video und erweiterten Ausgaben.
- DALL-E 3: Bildgenerierung von OpenAI, in mehrere Microsoft-Produkte integriert.
- ChatGPT: kennen Sie – ebenfalls in mehrere Microsoft-Produkte integriert.
Google Cloud
Google positioniert KI als Kernelement seines Angebots – sichtbar an der Vielzahl von Produkten und Erweiterungen.
Der Ansatz: die Balance aus Spitzenforschung und Praxis, damit Fortschritte nicht nur theoretisch bleiben, sondern das Nutzererlebnis tatsächlich verbessern.
Gemini
Früher als Bard bekannt, ist Gemini für Google Cloud ein leistungsstarker KI-Assistent. Zur Gemini-Suite gehören u. a.:
- Gemini Code Assist, ein multifunktionaler Coding-Assistent
- Gemini Cloud Assist, eine Plattform für Application-Lifecycle-Management
- Gemini in Security, eine Plattform für Threat-Detection und Response
- Gemini in BigQuery, mit Automatisierung in der vollständig verwalteten Datenanalyseplattform
- Gemini in Looker, ein intelligenter Assistent für natürliche Konversationen zur Gewinnung von Insights
- Gemini in Databases, ein Assistent für Datenbankentwicklung.
Alle Komponenten sind „out of the box“ nutzbar; die Interaktion erfolgt dialogbasiert. Zudem lässt sich Gemini in Google Workspace integrieren und so im gesamten Unternehmen nutzen.
Vertex AI
Während Gemini die Nutzung vereinfacht, geht es bei Vertex AI um Kontrolle und Anpassung. Mit Googles ML-Plattform trainieren und deployen Sie ML-Modelle und Laufzeitanwendungen im großen Maßstab – inklusive Anpassung und Bereitstellung von LLMs in Ihren Apps.
Mit Vertex AI erhalten Sie Zugriff auf:
- Googles generative KI-Modelle für Text, Bild und Sprache – anpassbar für Ihre Anwendungen
- AutoML, eine codefreie Trainingsplattform zur automatisierten Klassifizierung/Erkennung
- Einen verwalteten Custom-Training-Service für volle Kontrolle über Trainingsprozesse
- Model Garden, die ML-Modellbibliothek mit proprietären und Open-Source-Modellen
- Codey APIs, eine Suite von API-Modellen zur Beschleunigung von Coding-Aufgaben.
Sie können zudem die vollständig verwalteten, anpassbaren MLOps-Tools nutzen oder Vertex um weitere Features ergänzen – für mehr Möglichkeiten beim Aufbau und bei der Zusammenarbeit an Modellen. Für Laufzeitthemen ist Vertex AI eine One-Stop-Lösung.
Gen App Builder
Wenig Zeit oder Ressourcen, aber Sie möchten Such- und Konversations-Anwendungen schnell verbessern? Dann ist der Gen App Builder ideal. Das funktionsreiche Tool bringt KI auf die Orchestrierungsschicht Ihres Netzwerks und führt Sie durch einfache, codefreie Entwicklung und Bereitstellung – inklusive vorgefertigter Workflows.
Der Gen App Builder nimmt Daten aus dem gesamten Unternehmen auf und synthetisiert sie, um die Einbindung dieser Anwendungen in interne wie kundenorientierte Sites zu vereinfachen. Ergebnis: effizientere Abläufe und ein besseres Kundenerlebnis bei minimalem Aufwand.
Weitere Highlights
Weitere generative-KI-Funktionen und -Integrationen von Google Cloud/Google:
- Google DeepMind: Forschungsorganisation für zahlreiche Google-KI-Projekte und -Plattformen
- PaLM 2: Next-Gen-Sprachmodell mit starken Mehrsprachen-, Reasoning- und Coding-Fähigkeiten
- Chirp auf Vertex AI: universelles Sprachmodell mit Transkription in über 100 Sprachen
- Imagen auf Vertex AI: Bildgenerierung für Anwendungsentwickelnde
- Vision AI: Suite aus Computer-Vision-Tools zur Videoanalyse und Feature-Integration.
Fazit
Die Nutzung von KI-Tools der Hyperscaler ist ein wirksamer Hebel, um unterschiedlichste Business-Ziele schneller zu erreichen. Mit steigenden Workloads und regional verteilten Daten wird eine robuste Konnektivitätsstrategie entscheidend.
Sind Daten über mehrere Points of Presence verteilt und sollen verschiedene Tools für optimale Ergebnisse zusammenspielen, hilft ein skalierbares privates Netzwerk mit direktem Zugang zu den führenden KI-Tools der Anbieter – um Management-Aufwand zu minimieren und effizienter zu operieren.
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