Vertex AI-alternatieven verkennen voor 2026

Voor veel engineeringteams begint Vertex AI als een gemak en eindigt het als een beperking. Hoewel het krachtig is, dwingt het vaak tot een compromis: u krijgt een nauwe integratie met Google-services, maar u verliest de controle over uw infrastructuur, heeft te maken met ondoorzichtige "always-on"-kosten en heeft last van een strenge vendor lock-in.

Maar 2026 is het jaar van open, overdraagbare AI. Engineeringteams stappen steeds vaker af van gesloten "walled gardens" en kiezen voor platforms waarmee ze modellen overal kunnen implementeren, of dat nu op AWS, Azure, on-premise of in hybride setups is.

Als u op zoek bent naar alternatieven die beter inzicht bieden in de kosten, echte multi-cloud-overdraagbaarheid garanderen of gespecialiseerde workflows voor GenAI bieden, bent u hier aan het juiste adres. Laten we kijken naar de concurrenten die Vertex AI het vuur aan de schenen leggen.

Inleiding tot Vertex AI

Vertex AI is een geünificeerd en geïntegreerd AI-platform van Google Cloud dat is ontworpen om data scientists en ontwikkelaars te helpen bij het efficiënt en eenvoudig maken, trainen en implementeren van machine learning-modellen. Vertex AI voegt Google Cloud-services voor AI samen in één omgeving en biedt een breed scala aan tools, van voorgetrainde API's tot AutoML en AI Platform. Opvallende kenmerken van Vertex AI zijn de naadloze integratie met Google Cloud-opslag en -analyses, een uitgebreide bibliotheek met voorgetrainte AI-componenten en de mogelijkheid om de uitrol van AI-oplossingen te automatiseren en te stroomlijnen.

Het platform is ontwikkeld om de gehele machine learning-workflow te optimaliseren, inclusief de processen voor het bouwen, trainen en implementeren van modellen. Met Vertex AI profiteert u van geavanceerde AI- en ML-tools die gebruikmaken van de nieuwste technologie en services van Google. Het is op maat gemaakt om het schalen van prototype naar productie te vergemakkelijken zonder dat u de onderliggende infrastructuur hoeft te beheren, dankzij de functies voor automatisch schalen en volledig beheerde services.

Prijzen: Vertex AI maakt gebruik van een pay-as-you-go-model, vergelijkbaar met andere Google Cloud-services, waarbij de kosten zijn gebaseerd op de gebruikte resources, zoals rekenuren, dataverwerking en opslag. Google Cloud biedt tools voor kostenraming om de uitgaven effectief te beheren.

Vertex AI kan een geschikte keuze zijn als:

• U op zoek bent naar een platform met een sterke integratie van de AI-tools en -services van Google, waarmee u met minder moeite geavanceerde modellen kunt ontwikkelen.
• U een platform nodig hebt dat geavanceerde ML-mogelijkheden biedt met minimaal infrastructuurbeheer.
• U de voorkeur geeft aan een platform dat flexibiliteit biedt bij het beheren van de kosten op basis van het resourcegebruik.
•  U vertrouwd bent met de omgeving van Google Cloud en gebruik wilt maken van de uitgebreide AI- en machine learning-mogelijkheden ervan.

Redenen om alternatieven voor Vertex AI te verkennen:

Hoewel Vertex AI een krachtige oplossing is voor AI- en ML-projecten, moeten potentiële gebruikers rekening houden met de leercurve van het platform, vooral degenen die nieuw zijn met Google Cloud. Bovendien kunnen voor sommige projecten de kosten oplopen bij een toenemend gebruik van bepaalde functies zoals AutoML. Gebruikers die vendor lock-in willen vermijden of een platform eisen dat onafhankelijk is van specifieke cloudservices, kunnen ook naar andere opties kijken. De unieke behoeften van elk project moeten in overweging worden genomen om te bepalen of Vertex AI het optimale platform is voor het ontwikkelen en implementeren van ML-modellen.

8 beste Vertex AI-alternatieven

Overstappen van Vertex AI gaat niet alleen over het vervangen van tools; het gaat om het terugkrijgen van de controle over uw infrastructuur en kosten. Waar Vertex AI blinkt uit in integratie binnen het Google-ecosysteem, stellen de onderstaande alternatieven overdraagbaarheid en modulariteit voorop.

We hebben deze lijst samengesteld om platforms uit te lichten waarmee u modellen kunt bouwen en implementeren waar u maar wilt, of dat nu is om de inferentiekosten te verlagen, toegang te krijgen tot specifieke GPU-beschikbaarheid of simpelweg om vendor lock-in te voorkomen.

Hier zijn de belangrijkste Vertex AI-concurrenten die we behandelen:

• TrueFoundry: Het beste voor cloud-agnostische uitrol en kostenoptimalisatie.
• Amazon SageMaker: Het belangrijkste alternatief voor AWS-gerichte teams.
• Azure Machine Learning: De sterkste kandidaat voor het Microsoft-ecosysteem.
• IBM Watson Studio: Ideaal voor hybride cloud en collaboratieve data science.
• Databricks Data Intelligence Platform: Het beste voor geünificeerde data-analyse en AI.
• Seldon Core: Een robuust open-source framework voor Kubernetes-implementaties.
• MLflow: De standaard voor open-source experimenttracking.
• Valohai: Een speciaal gebouwd MLOps-platform voor deep learning-pioniers.

TrueFoundry

TrueFoundry is ontworpen om de uitrol van applicaties op Kubernetes-clusters binnen uw eigen cloudprovideraccount aanzienlijk te vereenvoudigen. Het legt de nadruk op databeveiliging door te garanderen dat data- en rekenbewerkingen binnen uw omgeving blijven, volgt SRE-principes en is cloud-native, wat een efficiënt gebruik van hardware van verschillende cloudproviders mogelijk maakt. De architectuur biedt een gesplitst vlak met een Control Plane voor orchestratie en een Compute Plane waar de gebruikerscode draait, gericht op veilige, efficiënte en kosteneffectieve ML-operations.

Bovendien blinkt TrueFoundry uit in het bieden van een omgeving die de pijplijn van ontwikkeling naar implementatie stroomlijnt, dankzij de integratie met populaire ML-frameworks en -tools. Dit zorgt voor een vloeiendere workflow, wat de overgang van modeltraining naar daadwerkelijke implementatie versoepelt. Het biedt engineers en dataontwikkelaars een interface waarin mensgericht ontwerp centraal staat, wat de overhead die gewoonlijk gepaard gaat met ML-operations aanzienlijk vermindert. Met 24/7 ondersteuning en gegarandeerde Service Level Agreements (SLA's) biedt TrueFoundry een solide basis voor datateams om te innoveren zonder de noodzaak om infrastructuuroplossingen opnieuw uit te vinden.

Prijzen: Het startup-plan begint bij $ 0 per maand en biedt twee maanden lang gratis toegang voor één gebruiker, terwijl het professional-plan begint bij $ 500 per maand, aangevuld met functies zoals multi-cloudondersteuning en cloudkostenoptimalisaties. Voor enterprise-organisaties worden offertes op maat gemaakt om aan specifieke behoeften te voldoen, inclusief self-hosted control planes en compliancecertificaten. 

Beperkingen: De uitgebreide reeks functies en integratiemogelijkheden van TrueFoundry kan complexiteit met zich meebrengen, wat kan leiden tot een steile leercurve voor nieuwe gebruikers.

Vergelijking met Vertex AI:

Amazon SageMaker

Amazon SageMaker is de vlaggenschip fully managed machine learning-service van AWS, ontworpen als de uitgebreide "werkplaats" voor elke stap van de ML-levenscyclus. Het is uitermate geschikt voor teams die al diep geïntegreerd zijn in het AWS-ecosysteem en biedt een enorm scala aan tools, variërend van datalabeling (Ground Truth) en bouwen (SageMaker Studio) tot trainen en implementeren.

Naast traditionele ML is SageMaker agressief uitgebreid naar Generatieve AI. Via integratie met Amazon Bedrock en SageMaker JumpStart biedt het toegang tot een breed scala aan foundation models (zoals Claude van Anthropic en Llama van Meta) die veilig binnen uw VPC kunnen worden gefinetuned en geïmplementeerd. 

Prijzen: Amazon SageMaker hanteert een gedetailleerd pay-as-you-go-model waarbij u per seconde betaalt voor de gebruikte rekenkracht, opslag en dataverwerking. Het biedt een Free Tier (bijv. 250 uur notebookgebruik) om te experimenteren, maar de productie-kosten kunnen snel oplopen afhankelijk van het instantietype (CPU vs. GPU) en de looptijd. Voor voorspelbaarheid op de lange termijn biedt AWS Savings Plans die de kosten met maximaal 64% kunnen verlagen in ruil voor een gebruikscommitment van 1 of 3 jaar.

Beperkingen: Het grootste nadeel van het platform is de complexiteit en de steile leercurve; het enorme aantal functies en IAM-rechtenconfiguraties kan overweldigend zijn voor kleinere teams of teams zonder toegewijde DevOps-ondersteuning. Bovendien vereist kostenbeheer waakzaamheid; "always-on" inferentie-eindpunten brengen ook kosten in rekening als ze inactief zijn, en in tegenstelling tot sommige serverless alternatieven kan terugschalen naar nul trager zijn of specifieke asynchrone configuraties vereisen.

Vergelijking met Vertex AI

Azure Machine Learning

Azure Machine Learning (Azure ML) is de belangrijkste kandidaat voor bedrijven die vertrouwen op de Microsoft-stack. De naadloze integratie met Microsoft-tools (zoals Power BI, Excel en Synapse Analytics) maakt het een uitzonderlijk sterke keuze voor organisaties die AI willen democratiseren over verschillende bedrijfseenheden.

Voor Generatieve AI is Azure ML momenteel een marktleider vanwege de exclusieve, eenvoudige toegang tot de modellen van OpenAI (GPT-4, DALL-E) via de Azure OpenAI Service. Hiermee kunnen bedrijven deze krachtige modellen finetunen en implementeren binnen een veilige bedrijfsgrens, zodat gevoelige bedrijfsgegevens beschermd blijven en voldoen aan normen zoals HIPAA en AVG (GDPR).

Prijzen: Azure Machine Learning werkt op basis van een prijsmodel volgens verbruik, zonder voorafgaande kosten of opzeggingskosten. U betaalt voornamelijk voor de virtuele machines (rekenkracht) die worden gebruikt voor training en inferentie, samen met de bijbehorende opslag- en netwerkkosten. Hoewel de basisservice gratis is, kunnen de kosten oplopen door specifieke beheerde services (zoals Azure OpenAI), die worden gefactureerd op basis van tokengebruik of uurlijkse doorvoer.

Beperkingen: Hoewel het gebruiksvriendelijk is, kan Azure ML beperkend aanvoelen voor teams die diepgaande controle over de infrastructuur nodig hebben; zo legt het strikte quota op voor cores per regio, wat een knelpunt kan vormen voor enorme trainingsjobs. Bovendien is het sterk geoptimaliseerd voor data die in Azure staat (Blob Storage, Data Lake); als uw data in AWS S3 of Snowflake staat, kan het bouwen van efficiënte pijplijnen bewerkelijker zijn en leiden tot een hogere latency vergeleken met een cloud-agnostisch platform.

Vergelijking met Vertex AI

IBM Watson Studio

IBM Watson Studio is een veelzijdige omgeving die data scientists, ontwikkelaars en analisten ondersteunt bij hun inspanningen om AI-modellen te maken, te trainen en te beheren. Het platform staat bekend om zijn krachtige machine learning-mogelijkheden en wordt versterkt door de deep learning- en kunstmatige intelligentie-technologie van IBM. Het dient als een collaboratief platform dat open-source frameworks zoals PyTorch, TensorFlow en scikit-learn combineert met de eigen tools van IBM, en biedt zowel op code gebaseerde als visuele data science-workflows. Het omvangrijke karakter van Watson Studio blijkt uit de ondersteuning voor uiteenlopende databronnen, wat een gestroomlijnde workflow vergemakkelijkt voor het op schaal bouwen, trainen en implementeren van machine learning-modellen.

Naast geavanceerde functies zoals geautomatiseerde machine learning (AutoAI) en modelmonitoring, biedt Watson Studio toegang tot voorgetrainde machine learning-modellen zoals Visual Recognition en Watson Natural Language Classifier. Het gebruik van Jupyter Notebooks naast andere scriptingtalen positioneert het als een robuuste oplossing voor projectsamenwerking en implementatie in verschillende omgevingen, waaronder on-premises of als een SaaS-oplossing in de private cloud van IBM.

Prijzen: IBM Watson Studio kent een flexibel pay-as-you-go-prijsmodel, beginnend bij $ 99 per maand voor de standaard cloudversie, waardoor het toegankelijk is voor verschillende projectomvangen. Enterprise-oplossingen bieden uitgebreidere pakketten vanaf $ 6.000 per maand met 5.000 capacity unit hours en een desktopversie voor $ 199 per maand voor onbeperkt modelleren.

‍Beperkingen: Hoewel het platform zeer krachtig is, kunnen nieuwe gebruikers, vooral degenen zonder eerdere ervaring met data science, het uitdagend vinden om door de uitgebreide reeks tools en integratiepunten te navigeren. Dit kan resulteren in een steile leercurve en vereist mogelijk aanvullende training of ondersteuning om het platform volledig te benutten. Bovendien kunnen grootschalige implementaties, net als bij veel robuuste platforms, mogelijk leiden tot hogere kosten vanwege de geavanceerde aard van de gebruikte services.

Vergelijking met Vertex AI: 

Databricks Data Intelligence Platform

Databricks Data Intelligence Platform is een samenhangende en uitgebreide omgeving die de end-to-end analytics- en machine learning-workflow vergemakkelijkt, net zoals Vertex AI dat doet binnen het Google Cloud-ecosysteem. Het is gebouwd op een lakehouse-architectuur, waarin de beste elementen van datalakes en datawarehouses worden gecombineerd om één bron van waarheid te bieden voor alle dataworkloads. Databricks onderscheidt zich met generatieve AI en grote taalmodellen, geïntegreerd met een data lakehouse die helpt de semantiek van uw data te begrijpen en de prestaties automatisch optimaliseert voor uw bedrijfsbehoeften.

Het platform biedt tools voor dataverwerking, planning, beheer, ETL-bewerkingen, het genereren van dashboards en het modelleren, volgen en serveren van machine learning. Het ondersteunt verschillende programmeertalen en biedt naadloze integratie met open-sourceprojecten zoals Delta Lake, MLflow en Apache Spark.

Prijzen: Databricks werkt volgens een pay-as-you-go-model met de optie voor kortingen bij toegezegd gebruik, wat kostenvoordelen oplevert wanneer u zich vastlegt op bepaalde gebruiksniveaus. Ze bieden een gratis proefperiode voor nieuwe gebruikers en een reeks producten die zijn ontworpen voor verschillende workloads, met prijzen vanaf $ 0,07 per DBU voor workflows en streamingjobs.

Beperkingen: Zoals bij elk uitgebreid dataplatform kan er echter sprake zijn van een leercurve, vooral voor degenen die nieuw zijn met dergelijke omvangrijke dataverwerkings- en machine learning-systemen. Afhankelijk van de services en de schaal van de operaties kunnen de kosten bovendien oplopen, dus het is belangrijk om met deze factoren rekening te houden bij het kiezen van Databricks als dataintelligenceplatform.

Vergelijking met Vertex AI:

Seldon Core

Seldon Core is een open-sourceplatform dat is ontworpen om het implementeren, schalen en beheren van machine learning-modellen op Kubernetes te vereenvoudigen. Het biedt een krachtig framework voor het serveren van modellen die zijn gebouwd met elke willekeurige machine learning-toolkit, waardoor modellen eenvoudig kunnen worden verpakt in Docker-containers die klaar zijn voor uitrol. Seldon Core vergemakkelijkt complexe inferentiepijplijnen, A/B-testen, canary-rollouts en uitgebreide monitoring met Prometheus, wat zorgt voor een hoge efficiëntie en schaalbaarheid voor machine learning-operations.

Prijzen: Omdat Seldon Core open-source is, brengt het zelf geen directe kosten met zich mee, hoewel de operationele kosten afhangen van de onderliggende Kubernetes-infrastructuur.

Voor een gedetailleerde verkenning van de mogelijkheden en documentatie van Seldon Core kunt u hun GitHub-repository en officiële documentatie bezoeken.

Beperkingen: De initiële opzet vereist een goed begrip van Kubernetes, wat een steile leercurve kan betekenen voor degenen die niet bekend zijn met container-orchestratie. Hoewel het een breed scala aan ML-tools en -talen ondersteunt, kan aanpassing of het gebruik van niet-standaard frameworks de workflow bovendien ingewikkelder maken. Sommige geavanceerde functies, zoals datavoorbewerking en -nabewerking, worden niet ondersteund bij het gebruik van bepaalde servers zoals MLServer of Triton Server​. Daarnaast schiet de documentatie, hoewel uitgebreid, soms tekort voor geavanceerde use cases en leidt deze af en toe naar verouderde of niet-beschikbare inhoud​.​

Vergelijking met Vertex AI:

MLflow

MLflow is een open-sourceplatform dat is ontworpen om de ML-levenscyclus te beheren, inclusief experimenteren, reproduceerbaarheid en implementatie. Het biedt vier hoofdcomponenten: MLflow Tracking om experimenten te loggen, MLflow Projects voor het verpakken van ML-code, MLflow Models voor het beheren en implementeren van modellen over verschillende frameworks, en MLflow Registry om het modelbeheer te centraliseren. Deze uitgebreide toolkit vereenvoudigt processen in de gehele machine learning-levenscyclus, waardoor het voor teams gemakkelijker wordt om efficiënt samen te werken, hun ML-modellen te volgen en te implementeren.

Prijzen: MLflow is gratis te gebruiken omdat het open-source is, waarbij de operationele kosten afhangen van de infrastructuur die wordt gebruikt voor het uitvoeren van ML-experimenten en het serveren van modellen.

Voor een dieper begrip van MLflow, de functies en mogelijkheden ervan, kunt u de documentatie en GitHub-repository verkennen.

Beperkingen: MLflow is veelzijdig en krachtig voor experimenttracking en modelbeheer, maar heeft te kampen met uitdagingen op gebieden zoals beveiliging en compliance, gebruikerstoegangsbeheer en de noodzaak van een zelfbeheerde infrastructuur. Bovendien heeft het problemen met de schaalbaarheid en is het aantal functies beperkt.

Vergelijking met Vertex AI:

Valohai

Valohai is een MLOps-platform dat is ontwikkeld voor machine learning-pioniers, gericht op het stroomlijnen van de ML-workflow. Het biedt tools die de machine learning-infrastructuur automatiseren, waardoor data scientists de mogelijkheid krijgen om machine learning-workloads te orchestreren over verschillende omgevingen, of deze nu cloudgebaseerd of on-premise zijn. Met functies die zijn ontworpen om complexe deep learning-processen te beheren, vergemakkelijkt Valohai het efficiënt volgen van elke stap in de levenscyclus van het machine learning-model.

Prijzen: Valohai biedt drie opties: SaaS voor teams die net beginnen met onbeperkte cloudrekenkracht, Private voor verbeterde functionaliteit en snelheid met de keuze uit cloud- of on-premise rekenkracht, en Self-Hosted voor maximale beveiliging en schaalbaarheid, wat volledige controle biedt over ML-operations op de gewenste infrastructuur.

Beperkingen: Valohai belooft de uitrol van machine learning-modellen te automatiseren en te optimaliseren met een uitgebreid systeem dat batch- en realtime-inferenties ondersteunt. Gebruikers die dit platform willen gebruiken, moeten echter de complexiteit van de integratie binnen hun bestaande systemen beheren en kunnen voor uitdagingen komen te staan als ze niet bekend zijn met het verwerken van omvangrijke ML-workflows en infrastructuurbeheer.

Vergelijking met Vertex AI:

Conclusie: Complexiteit vs Controle

‍Tools zoals Vertex AI en verwante hyperscaler-diensten zijn krachtig, maar ze dwingen u vaak om meer tijd te besteden aan het beheren van infrastructuurrechten en eigen configuraties dan aan het daadwerkelijk verbeteren van uw modellen.

Het beste alternatief moet Vertex AI niet alleen vervangen; het moet het vereenvoudigen.

Bij TrueFoundry geloven we dat infrastructuur onzichtbaar moet zijn. Wij bieden een ontwikkelaarsgericht platform dat het zware werk van Kubernetes, kostenoptimalisatie en model serving automatiseert, zodat u met één enkel commando naar elke cloud kunt implementeren.

Stop met worstelen in cloudconsoles. Aan de slag met TrueFoundry (gratis) en ontdek hoe snel u kunt gaan van "model in notebook" naar "productie-API".

Veelgestelde vragen

Wat is vergelijkbaar met Vertex AI? 

Bij het evalueren van de beste Vertex AI-alternatieven zijn platforms zoals Databricks vergelijkbaar, maar het ontbreekt ze vaak aan flexibiliteit. TrueFoundry onderscheidt zich als een superieure keuze door een multi-cloudarchitectuur te bieden die vendor lock-in voorkomt, in tegenstelling tot standaard hyperscaler-opties.

Is Vertex AI hetzelfde als SageMaker? 

Nee, maar SageMaker wordt voor AWS-gebruikers vaak genoemd als het primaire alternatief voor Vertex AI. In tegenstelling tot beide verenigt TrueFoundry implementaties over alle clouds (AWS, GCP, Azure), waardoor de gefragmenteerde tooling die typisch is voor ecosystemen van één leverancier, wordt geëlimineerd.

Wat is het Microsoft-equivalent van Vertex AI?

Azure Machine Learning is de directe concurrent van Vertex AI binnen het Microsoft-ecosysteem. Voor teams die op zoek zijn naar een cloud-agnostische oplossing, biedt TrueFoundry echter een kosteneffectiever control plane dat naadloos werkt bovenop de Azure-infrastructuur.

Wie zijn de concurrenten van Vertex AI? 

Belangrijke concurrenten van Vertex AI zijn Amazon SageMaker, Azure Machine Learning en Databricks. Andere noemenswaardige alternatieven zijn IBM Watson Studio voor hybride omgevingen, MLflow voor open-source levenscyclusbeheer en TrueFoundry voor kostenefficiënte, overdraagbare implementaties.

Wat is beter, Vertex of Avalara? 

Als u een Vertex AI-concurrent zoekt voor modelimplementatie, is Vertex de juiste categorie, terwijl Avalara uitsluitend bedoeld is voor fiscale compliance. Voor engineeringteams die prioriteit geven aan GenAI-flexibiliteit boven fiscale tools, biedt TrueFoundry betere controle en ROI dan Vertex AI.