Minha impressão usando gcp há mais de 10 anos: parece que você precisa aprender tudo a cada novo projeto. Os caras mexem tudo dos lugares e vc fica procurando configurações que deveriam estar ali. O foda é que você configura um projeto e fica 1 ano nele, quand você volta para iniciar o próximo, tem que aprender tudo novamente.
Ja o aws parece mais lógico. Quand eles querem fazer mudança, criam outro produto. As coisas sao mais fáceis de achar. O gcp exige conhecimento técnico que nem todo mundo tem pra configurar coisas básicas. Quer criar uma máquina com uma porta específica liberada? Na aws é um clique. No gcp vc precisa criar rede, vpc, colocar regras de de ingress, criar firewall, e depois repetir tudo novamente dentro do container.
Acho muito merda aquele estilo. Às vezes a pessoa só quer subir um serviço básico e fica lá horas tentando acertar a configuração.
Dez anos de GCP e você ainda precisa redescobrir onde colocaram as configurações. Isso não é curva de aprendizado, é produto mal pensado.
O ponto que você levantou sobre a filosofia dos dois é o mais honesto que já vi nessa discussão. A AWS tem o vício de acumular produtos (hoje são mais de 200 serviços com sobreposição absurda), mas pelo menos o que você configurou ano passado ainda está onde você deixou. O GCP reorganiza a console com uma frequência que parece intencional para te fazer sentir que está sempre começando do zero.
O exemplo da porta liberada é perfeito. Na AWS você abre o security group, adiciona a regra de inbound, acabou. No GCP você literalmente precisa entender a hierarquia de rede do projeto antes de fazer qualquer coisa. Para quem não cresceu dentro da infraestrutura do Google, é contraintuitivo de um jeito que frustra.
Nos projetos em que você tinha liberdade de escolha, chegou a migrar para AWS ou ficou no GCP por conta de algum serviço específico que não tinha equivalente? BigQuery e Vertex AI são os dois que mais ouço como "motivo para aguentar o resto do GCP".