ב-2025, כל ענק ענן מציע פלטפורמה "מוכנה לשימוש" להפעלת LLM בסביבה ארגונית. אך בחירת ענן איננה החלטה טכנית — אלא אסטרטגית. טעות היום תוביל לתלות בספק, עלות כוללת גבוהה וסיכון לתאום רגולטורי מחר.
אני אדריכל עצמאי — לא קשור ל-AWS, Google או Microsoft. להלן השוואה כנה, המבוססת על פרויקטים אמיתיים בפינטק, בריאות ומגזר ציבורי.
🔍 קריטריוני בחירה: מעבר להיפרbole שיווקי
רוב ההשוואות מתמקדות במודלים. אך מה שבאמת חשוב לעסק:
-
אבטחה ותאימות רגולטורית (GDPR, HIPAA, חוק הגנת הפרטיות בישראל, חוק FZ-152 ברוסיה);
-
שליטה על הנתונים — האם הקלטים נשארים בתוך ההיקף הארגוני או דולגים למחוץ?
-
גמישות אדריכלית — האם ניתן להחליף מודלים, להוסיף מודלים מותאמים או לשלב עם MS SQL ו-API פנימיים?
-
עלויות נסתרות — לא רק עלות ל-token, אלא גם עלויות הנדסה, ניטור ותחזוקה.
⚖️ השוואת פלטפורמות לפי פרמטרים מרכזיים (2025)
☁️ AWS Bedrock
-
מודלים: Anthropic, Meta (Llama), Cohere, Amazon Titan — מגוון רחב ללא תלות בספק יחיד.
-
נתונים: לעולם לא עוזבים את חשבון AWS שלכם. שליטה מלאה דרך VPC ומדיניות IAM.
-
תאימות: תמיכה חזקה ב-HIPAA/GDPR. גמיש מספיק לישראל ורוסיה עם הגדרה נכונה.
-
אינטגרציה: אינטגרציה חלקה עם RDS, S3, Lambda. מתאים לסביבות היברידיות.
-
תמחור: תשלום רק על שימוש. ללא חיובים על זמן השבתה או שמירה על משאבים.
🟣 Google Vertex AI
-
מודלים: PaLM 2, Gemma, Mistral, גישה חלקית ל-Llama — אך גישה לחלק מהמודלים מוגבלת.
-
נתונים: מעובדים בתוך Google Cloud, אך עלולים לשמש לאנליזה כברירת מחדל — פרטיות דורשת הגדרה ידנית מתקדמת.
-
תאימות: מצוין ל-GDPR, חלש יותר ל-HIPAA. מאתגר לדרישות רגולטוריות בישראל וברוסיה.
-
אינטגרציה: אופטימלי בתוך מערכת האקוסистемה של Google. אינטגרציה עם MS SQL או מערכות legacy דורשת שכבות נוספות.
-
תמחור: עלות כוללת גבוהה: אימון, פרוס, ניסויים וניטור — כולם בתשלום נפרד.
🔵 Azure OpenAI
-
מודלים: רק GPT-4 Turbo, GPT-4o וכו' של OpenAI. אין גישה ל-Llama, Mistral או מודלים פתוחים אחרים.
-
נתונים: ⚠️ כברירת מחדל, הקלטים עלולים לשמש לשיפור המודלים של OpenAI (מבוסס בארה"ב). אפשר לבטל — אך זה לא ברור מראש.
-
תאימות: מאושר ל-GDPR/HIPAA, אך נותר תחת שיפוט אמריקאי ומדיניות OpenAI.
-
אינטגרציה: מושלם לארגונים המשתמשים באקו-סיסטמה של Microsoft (Azure AD, Azure SQL). מחוץ לכך — קומפרסיות רבות.
-
תמחור: עלות ל-token הגבוהה ביותר. הסכמים עסקיים לרוב מחייבים שמירה על קיבולת ("תשלום על השבתה").
💡 מה הספקים לא מספרים לכם
-
Azure OpenAI הוא API — לא פלטפורמה. אי אפשר לבצע fine-tune ל-GPT-4, אי אפשר להחליף מודל, ואתם תלויים לחלוטין בהחלטות של OpenAI בסן פרנציסקו.
-
Vertex AI נראה חזק בהדגמות, אך בידוד נתונים אמיתי דורש מומחיות עמוקה ב-IAM, VPC ו-DLP.많ות פעמים צוותים מפרים בטעות מדיניות פרטיות.
-
AWS Bedrock מציע את הגמישות הרבה ביותר — אך דורש תשתית ענן בוגרת. אם התשתית שלכם מפורדרת, ההטמעה תארך זמן.
✅ איך לבחור — שלב אחר שלב
-
מיפו איפה הנתונים שלכם חיים. אם אתם כבר בענן Azure, Azure OpenAI עשוי להיות הגיוני. לסביבות היברידיות — Bedrock בטוח יותר.
-
בדקו דרישות רגולטוריות. בישראל, רוסיה או בריאות — הימנעו מפלטפורמות שמעבירות נתונים מחוץ לתחום השיפוט שלכם.
-
שקללו את הבשלות של הצוות שלכם. Bedrock ו-Vertex דורשים DevOps. Azure OpenAI קל יותר להתחלה, אך קשה יותר להרחבה בצורה מאובטחת.
-
חישבו עלות כוללת לשנתיים. כללו שעות הנדסה, ניטור, אימון וסיכוני השבתה — לא רק עלות ל-token.
📬 למה אני ממליץ על גישה היברידית
ברוב הפרויקטים אני מייעץ למנוע תלות בפלטפורמה אחת. למשל:
-
להשתמש ב-Bedrock לעיבוד מסמכים רגישים (שליטה מלאה בנתונים);
-
לנצל את Vertex AI למשימות מולטימודליות (PDF, ניתוח תמונות);
-
להימנע מ-Azure OpenAI אם נדרשת עצמאות מספקי AI אמריקאים.
גישה זו דורשת מעט יותר השקעה בהתחלה — אך מספקת גמישות, תאימות ועמידות ארוכת טווח.
📬 איך אני יכול לעזור
אני אמיל סלאבין, אדריכל IT עצמאי עם נסיון של יותר מ-20 שנה במערכות ארגוניות. אני עוזר ל-CTO ול-CIO:
-
לבצע אודיט נייטרלי לפלטפורמות AI;
-
לעיצוב אדריכלות AI היברידית תומכת שפות (עברית/אנגלית/רוסית);
-
לאינטגרציה עם MS SQL, WebForms ומערכות legacy — ללא תלות בספק.
אל תקנו פתרון ענן בגלל שיווק רועש. בחרו אדריכלות לפי אסטרטגיה.
