Elegir dónde alojar tu producto no es un detalle técnico menor: define cuánto tarda un deploy, cuánto pagás a medida que crecés, y cuánta gente necesitás para mantener la infraestructura en pie. En casi todos los proyectos de software la pregunta se termina reduciendo a dos nombres: Vercel o AWS.
La respuesta corta: depende de la arquitectura de tu producto y de si tenés (o no) un equipo de DevOps dedicado. No hay una plataforma "mejor" en abstracto — hay una que resuelve mejor tu caso.
La pregunta que decide todo: ¿qué tan estándar es tu arquitectura?
Antes de comparar features, respondé esto: ¿tu producto es una app web moderna (frontend + funciones serverless + base de datos gestionada), o necesitás algo más específico — procesos largos, colas, GPUs, integraciones profundas entre decenas de servicios, o un régimen de compliance particular?
- Arquitectura estándar (web app, SaaS, portal de cliente): Vercel resuelve casi todo el camino con mínima fricción operativa.
- Arquitectura no-serverless o con requisitos específicos: ahí es donde AWS (o una infraestructura más compleja en general) se vuelve la elección correcta.
El resto de la comparación matiza esta respuesta, pero esta es la bifurcación principal.
Qué hace bien Vercel
En Cambalache Studio usamos Vercel para nuestro propio stack y para la mayoría de los productos que construimos para clientes. Lo decimos sin vueltas porque es la verdad, no porque tengamos algo que ganar contándolo. Las razones:
- Deploy conectado a Git. Cada push a una rama genera un preview con URL propia; cada merge a main despliega a producción. Cero configuración de servidores.
- Experiencia de desarrollo excelente, sobre todo con Next.js (que es nuestro framework por defecto): funciones serverless, edge functions, caching e imágenes optimizadas ya vienen resueltos de fábrica.
- Cero mantenimiento de infraestructura. No hay servidores que parchear, balanceadores que configurar ni versiones de runtime que actualizar a mano.
- Escala automática. Si el producto tiene un pico de tráfico, Vercel escala sin que nadie toque un dial. Con Fluid Compute (su motor de cómputo bajo demanda) el consumo se ajusta al uso real en vez de pagar por instancias ociosas.
- Preview deployments. Cada pull request tiene su propia URL para que el equipo o el cliente revise antes de aprobar — algo que encaja perfecto con cualquier proceso de aprobaciones de un producto en construcción.
El techo de Vercel: está optimizado para el patrón "frontend + funciones serverless". Si tu producto necesita procesos que corren horas, colas de mensajes complejas, bases de datos que administrás vos mismo a bajo nivel, o cómputo con GPU sostenido, no es su terreno natural.
Qué hace bien AWS
AWS es la opción cuando necesitás control total sobre la infraestructura:
- Cobertura de servicios prácticamente sin techo. Cómputo, storage, networking, colas, contenedores, bases de datos administradas o propias, machine learning — si existe un patrón de arquitectura, AWS tiene un servicio pensado para eso.
- Arquitecturas no-serverless. Procesos de larga duración, workers persistentes, jobs con GPU, sistemas que necesitan control fino sobre red y memoria — todo lo que el modelo serverless de Vercel no está pensado para correr.
- Compliance específico. Industrias reguladas (salud, finanzas, gobierno) suelen necesitar certificaciones, controles de red y auditoría que el catálogo de AWS cubre con mucha más profundidad. Si tu producto es una fintech, ya lo charlamos en MVP de fintech en LATAM: la regulación define parte de la arquitectura, y ahí el músculo de AWS pesa más que la comodidad de una plataforma gestionada.
- Mejor economía a gran escala. Con tráfico masivo y un equipo que sabe afinar cada servicio, AWS suele terminar costando menos por unidad que una plataforma gestionada — pero ese ahorro depende de tener la expertise para lograrlo.
El costo de esa flexibilidad: necesitás experiencia real en la nube (o un equipo de DevOps dedicado) para configurar, asegurar y mantener todo eso. Un mal setup de AWS termina siendo más caro y más frágil que cualquier plataforma gestionada.
La comparación de un vistazo
| Vercel | AWS | |
|---|---|---|
| Tiempo a producción | Minutos | Días / semanas de setup |
| Experiencia de desarrollo | Excelente, sin configuración | Requiere expertise |
| Control de infraestructura | Limitado (gestionado) | Total |
| Arquitecturas no-serverless | No es su fuerte | Nativo |
| Compliance profundo | Tiers enterprise | Cobertura más amplia |
| Costo a baja/media escala | Predecible, bajo esfuerzo operativo | Requiere afinar para no pagar de más |
| Costo a escala masiva | Puede encarecerse | Mejor economía con equipo DevOps |
| Equipo necesario | Ninguno dedicado | DevOps / SRE recomendado |
Cómo decidir según tu caso
- Startup o founder lanzando un MVP o SaaS: Vercel. Salís más rápido, sin distraer presupuesto ni foco en infraestructura que todavía no necesitás.
- PyME digitalizando un proceso interno o un portal de cliente: Vercel también suele alcanzar y sobrar — es el mismo patrón "web app + base de datos gestionada" que usamos en la mayoría de nuestros proyectos de digitalización pyme.
- Producto con procesos largos, colas o cómputo pesado (ML, video, GPU): AWS, o un proveedor especializado en ese workload puntual.
- Industria regulada con requisitos de compliance específicos: AWS, por la profundidad de certificaciones y controles.
- Ya tenés tracción seria y un equipo de DevOps: ahí el cálculo cambia — migrar total o parcialmente a AWS puede bajar el costo por unidad, con la misma lógica que migrar de una herramienta genérica a algo hecho a medida cuando la escala lo justifica, como contamos en Bubble vs desarrollo a medida.
Sobre los costos
Los dos tienen niveles de entrada accesibles y escalan con el uso, pero los planes y el pricing por función, transferencia de datos y cómputo cambian con frecuencia en ambas plataformas. No te cases con un número de un blog: revisá el pricing vigente de cada una antes de presupuestar. Lo que sí es estable como criterio: a baja y media escala, el costo operativo total de Vercel —sin necesitar a nadie administrando servidores— suele ser menor que el de un setup de AWS mal dimensionado, aunque el precio nominal por función parezca más alto en la comparación directa. A escala masiva y con un equipo que sepa afinar cada servicio, la ecuación se invierte.
No es una decisión para siempre
Igual que con las herramientas de desarrollo, esto no es una elección que se toma una sola vez y se olvida. Muchos productos arrancan en Vercel porque necesitan velocidad y foco en el producto, y migran —total o parcialmente— a AWS cuando la arquitectura lo exige: un worker específico, un pipeline de datos, un requisito de compliance nuevo. Es perfectamente válido tener las dos en paralelo: frontend y funciones estándar en Vercel, y un servicio puntual corriendo en AWS.
Conclusión
No es Vercel o AWS en abstracto: es cuál resuelve mejor la arquitectura y el equipo que tenés hoy. Si estás lanzando un producto y tu prioridad es velocidad sin sumar carga operativa, Vercel gana casi siempre — es lo que usamos nosotros y lo que recomendamos para la mayoría de los MVPs y portales que construimos. Si tu producto necesita arquitecturas no-serverless, compliance específico, o ya tenés un equipo de DevOps que puede sacarle el jugo a AWS, ahí es donde AWS se vuelve la elección correcta. Lo que no conviene es elegir por moda o porque "es lo que usan las empresas grandes": la infraestructura tiene que servir al producto, no al revés. Si todavía estás definiendo el alcance de tu producto antes de pensar en dónde alojarlo, arrancá por cuánto cuesta un MVP.