两个平台我都用过，坦白说，这个问题问错了方向。"AWS和Azure哪个更好"在技术论坛上年年有人问，年年没有标准答案。原因很简单：这两家的核心用户群体本来就不完全重叠。AWS从云原生起家，开发者文化根深蒂固；Azure从企业IT切入，背后是微软几十年的大客户关系。你拿开发者的标准评Azure，或者拿企业IT的标准评AWS，结论都会偏。所以下面我按实际部署场景来说。
Linux VPS：AWS优势明显
如果你的主要需求是跑Linux服务器——无论是Docker、Nginx、Python应用还是自建数据库——AWS EC2是更自然的选择。不是说Azure的Linux支持差，Azure Virtual Machines跑Ubuntu、CentOS都没有问题，但开发者社区的惯性在AWS这边。Stack Overflow上的EC2问题是Azure VM问题数量的好几倍。遇到奇怪的权限问题或者网络配置，AWS的社区答案通常更好找。很多开源项目（包括大量Kubernetes Helm chart）也优先提供AWS部署文档。价格参考：EC2 t3.micro（1vCPU/1GB）按需约$0.0116/小时，t3.small约$0.023/小时。请核实AWS当前定价，价格随区域和时间变化。
Windows Server：Azure几乎没有悬念
如果你的环境是Windows Server，Azure的优势几乎无需争辩。Windows Server授权在Azure上有混合权益（Azure Hybrid Benefit），已有微软许可证的企业可以大幅降低VM成本。Active Directory与Azure AD的集成是原生的，SQL Server在Azure上有专门优化的实例类型，Office 365用户的身份管理可以直接复用。我见过把Windows Server应用强行迁到AWS的团队，虽然技术上可行，但授权管理和AD集成的额外运维成本往往被低估了。
AI部署：取决于你是企业还是开发者
这块值得单独说，因为2026年AI基础设施选型已经是很多团队的核心决策。我的观点：企业合规要求严、已有Azure订阅的，用Azure OpenAI；想自由切换模型、云原生技术栈的，AWS Bedrock更顺手。
Azure通过与OpenAI的合作（Azure OpenAI Service）在企业AI市场占据了重要位置，GPT系列模型可以通过Azure API调用，满足企业级的数据隔离和合规要求。注意：微软与OpenAI的合作关系在近期有所调整，建议在签合同前核实当前服务条款和模型可用性。
AWS这边是Amazon Bedrock，支持Anthropic Claude、Meta Llama、Mistral等多个模型，走的是"模型市场"路线，不绑定单一供应商。对于想多模型对比测试或者不想把AI供应链押注在一家的团队，Bedrock的灵活性更高。
Kubernetes：两家都能用，差别在生态深度
Amazon EKS和Azure AKS都是成熟的托管Kubernetes服务，日常部署差异不大。真正有差别的地方在于：
- EKS和AWS的IAM、VPC集成更紧密，云原生工具链（Terraform、Helm、ArgoCD）的社区案例更多
- AKS和Azure AD集成更顺滑，对于已有企业身份体系的组织，RBAC配置更省事
如果你的集群要跑几百个节点以上，两家都有足够的扩展能力，不是决定性因素。
定价：都不便宜，但计费逻辑不同
对于VPS用户来说，AWS和Azure都不是"便宜"的选项。两家都有按需、预留实例（1年/3年）和Spot/竞价实例三种模式。
AWS的计费颗粒度细，流量费用、数据传输、API调用分开计算，账单容易超预期。Azure的企业协议（EA）折扣力度大，但个人用户或小团队享受不到多少优惠。
如果你只是建WordPress站或者跑个人项目，老实说这两家都不划算。DigitalOcean、Vultr、Cloudways这类平台在价格和操作复杂度上对个人站长友好得多。
一个决策框架，够用了
总结就是两者都不是错误选择，选错的通常是没想清楚自己的约束条件就下手的情况。与其看功能对比表，不如直接对号入座：
选AWS，如果你的情况是： 技术栈以Linux为主，团队有云原生经验，需要大量第三方集成，或者正在从零学云计算——AWS的文档质量和社区体量在这些场景下确实有优势。
选Azure，如果你的情况是： 公司已有微软企业协议，Windows Server是核心基础设施，或者IT部门和Azure AD深度绑定——迁移到Azure的摩擦成本最低。