La nube pública sigue creciendo en 2026, y los tres grandes —AWS, Azure y Google Cloud— compiten ahora en un terreno distinto al de hace cinco años: la integración de IA generativa en cada capa de su catálogo. Elegir proveedor ya no depende solo del precio por hora de cómputo, sino del stack tecnológico existente y de qué modelos de IA necesita realmente cada empresa.
AWS y el 31% de cuota que no quiere ceder
Amazon Web Services mantiene el liderazgo con un 31% del mercado global de infraestructura cloud, apoyado en un catálogo de más de 200 servicios que sigue siendo, con diferencia, el más amplio del sector. Su apuesta de IA se llama Amazon Bedrock, una capa que da acceso unificado a múltiples modelos de fundación —incluido Claude de Anthropic, además de modelos propios como la familia Titan— sin obligar al cliente a comprometerse con un único proveedor de modelo. La ventaja de AWS sigue siendo la profundidad de servicios de infraestructura tradicional (bases de datos gestionadas, redes, cómputo especializado) que ninguna de las otras dos nubes iguala en variedad.
Azure y la ventaja de haber apostado por OpenAI antes que nadie
Azure ha crecido hasta el 24% de cuota de mercado, impulsado por dos factores que se refuerzan mutuamente: la integración nativa con Microsoft 365, que da a Azure una vía de entrada directa a departamentos de IT que ya gestionan licencias de Microsoft, y la inversión histórica en OpenAI, que convierte a Azure OpenAI Service en el servicio de IA empresarial más contratado del mercado para compañías que quieren los modelos GPT con las garantías contractuales y de cumplimiento normativo propias de un proveedor cloud corporativo. Para una empresa que ya usa Teams, SharePoint y Active Directory, la fricción de adoptar Azure es sensiblemente menor que la de migrar a un proveedor ajeno a ese ecosistema.
Google Cloud: menor cuota, pero la infraestructura de IA más avanzada
Con un 11% del mercado, Google Cloud es claramente el tercer actor en volumen, pero lidera en un aspecto técnico concreto: el acceso a los modelos Gemini más recientes y a una infraestructura de TPUs (Tensor Processing Units) diseñada específicamente para entrenamiento e inferencia de modelos de IA a gran escala, una ventaja de la que carecen tanto AWS como Azure, dependientes de GPUs de Nvidia compartidas con el resto de la industria. Esto convierte a Google Cloud en la opción preferida de startups de IA y empresas nativas en la nube que entrenan o ajustan (fine-tuning) sus propios modelos.
Precio: la comparación que nadie hace bien
Comparar precios entre las tres nubes de forma directa es engañoso porque ninguna publica listas de precios completamente equivalentes: AWS y Azure ofrecen descuentos por compromiso de uso a uno o tres años (Reserved Instances o Savings Plans) que pueden reducir el coste hasta un 60% frente a la tarifa bajo demanda, mientras que Google Cloud aplica descuentos automáticos por uso sostenido sin necesidad de comprometerse contractualmente por adelantado, una diferencia que favorece a empresas con cargas de trabajo impredecibles.
Multicloud: la estrategia que cada vez más empresas adoptan por defecto
Una proporción creciente de empresas medianas y grandes ya no elige "una nube", sino que reparte cargas de trabajo entre dos proveedores para evitar dependencia de un único vendor y negociar mejores condiciones contractuales. Esto ha impulsado la demanda de herramientas de gestión multicloud como Terraform de HashiCorp o Kubernetes gestionado, que abstraen buena parte de las diferencias entre proveedores, aunque nunca de forma completa: los servicios de IA generativa propietarios de cada nube siguen siendo el punto donde la portabilidad real entre proveedores es más limitada.
Qué elegir según el tipo de empresa
Una empresa que ya gestiona su parque informático con Microsoft 365 y Active Directory encontrará en Azure el camino de menor fricción. Una startup que necesita el catálogo de servicios más amplio y flexibilidad para escalar de cero a gran volumen sin replantear su arquitectura encaja mejor en AWS. Y una empresa cuyo negocio depende de entrenar o ejecutar modelos de IA propios a gran escala, o que ya usa herramientas de datos de Google, obtiene el mejor rendimiento por euro invertido en Google Cloud.
