Lambda Labs vs Paperspace vs Vast.ai: Comparativa de Proveedores de GPU en la Nube 2025

Actualizado el 11 de diciembre de 2025

Actualización de diciembre 2025: Lambda H100 a $2.99/hr sin costos de transferencia de datos. Paperspace H100 a $5.95/hr dedicado. El marketplace de Vast.ai ofrece A100s cerca de $1.27/hr con fiabilidad variable. Más de 100 neoclouds ofrecen GPUs un 30-85% más baratas que los hyperscalers. AWS redujo el precio del H100 un 44% (junio 2025) comprimiendo el mercado a $2-4/hr. La transferencia de datos gratuita es ahora estándar, eliminando un factor de costo del 20-40%.

Lambda Labs ofrece GPUs H100 a $2.99 por hora sin costos de transferencia de datos, lo que potencialmente ahorra costos significativos en comparación con proveedores que cobran por egreso.[^1] Paperspace tiene un precio de $5.95 por hora para VMs dedicadas H100 con instancias A100 bajo demanda a $3.09 por hora, aunque el precio anunciado de $1.15 por hora para A100 requiere compromisos de 36 meses.[^2] El modelo de marketplace de Vast.ai ofrece tarjetas RTX de consumo a céntimos por minuto y A100s cerca de $1.27 por hora, con la contrapartida de una fiabilidad variable dependiendo de los hosts individuales.[^3]

El mercado de GPU en la nube se ha fragmentado en niveles distintos que sirven diferentes casos de uso. Los hyperscalers mantienen el 63% del mercado pero enfrentan competencia agresiva de más de 100 "neoclouds" que ofrecen GPUs un 30-85% más baratas.[^15] Estos proveedores alternativos—Lambda Labs, Paperspace, Vast.ai, RunPod y CoreWeave entre ellos—se especializan a través de precios agresivos, hardware especializado o plataformas orientadas a desarrolladores.

El cambio se aceleró después de que AWS redujera el precio del H100 un 44% en junio de 2025, comprimiendo las tarifas del mercado a $2-4/hr para H100s versus $6-12/hr en hyperscalers.[^16] La transferencia de datos gratuita se ha convertido en estándar entre los neoclouds, eliminando un factor de costo que añadía un 20-40% a las facturas mensuales para cargas de trabajo intensivas en datos. Comprender las características de los proveedores ayuda a las organizaciones a seleccionar socios apropiados para sus requisitos específicos y tolerancia al riesgo.

Perfiles de proveedores

Cada proveedor ocupa una posición distinta en el mercado con diferentes fortalezas y contrapartidas.

Lambda Labs

Lambda Labs ofrece un excelente valor a través de cero costos de transferencia de datos y tarifas horarias competitivas.[^1] El proveedor se enfoca en cargas de trabajo de IA/ML con infraestructura y pilas de software diseñadas específicamente. El posicionamiento de Lambda se dirige a organizaciones que buscan infraestructura de grado de producción sin la complejidad de los hyperscalers.

Lambda ofrece clusters 8×H100 SXM a $2.99/GPU-hr ($23.92/hr por nodo completo), H100 80GB individual a $3.29/hr, A100 80GB a $1.79/hr y A100 40GB a $1.29/hr.[^4] La compañía ahora ofrece GPUs B200 a $4.99/hr, proporcionando 2× la VRAM y FLOPS del H100 para un entrenamiento hasta 3× más rápido.[^17] Los precios con compromiso reducen los costos del H100 a $1.85/hr para organizaciones con demanda predecible.

Especificaciones clave de Lambda: - Clusters de producción: 16 a más de 2,000 GPUs - Almacenamiento: $0.20/GB/mes sin costos de egreso - Facturación: Por minuto sin mínimos - Stack ML: PyTorch, CUDA, frameworks preinstalados - Interconexión: NVLink en nodos de 8× GPU

Lambda experimenta frecuentemente escasez de capacidad, especialmente para tipos de GPU populares, aunque la disponibilidad del H100 mejoró a finales de 2025.[^5] Las organizaciones que requieren disponibilidad garantizada deberían considerar reservas o proveedores alternativos como respaldo.

Paperspace (DigitalOcean)

La adquisición de Paperspace por parte de DigitalOcean trajo estabilidad adicional e integración con el ecosistema.[^6] La plataforma se siente más como una aplicación de consumidor que como infraestructura empresarial, con integración perfecta de Jupyter y entornos preinstalados. Paperspace se dirige a desarrolladores y equipos pequeños que valoran la facilidad de uso.

Realidad de precios de Paperspace: | GPU | Anunciado | Bajo demanda real | Compromiso requerido | |-----|-----------|-------------------|----------------------| | H100 80GB | $2.24/hr | $5.95/hr | 3 años para el anunciado | | A100 80GB | $1.15/hr | $3.09/hr | 36 meses para $1.15 | | Plan Growth | - | $39/mes | Requerido para GPUs premium |

Paperspace opera en tres regiones de centros de datos (NY2, CA1, AMS1) con facturación por segundo y sin costos de ingreso/egreso.[^18] La plataforma Gradient proporciona notebooks, despliegues, workflows e infraestructura ML gestionada.

Nota: Los precios de GPU de Paperspace no han cambiado desde 2023 debido a la adquisición de DigitalOcean, haciéndolo menos competitivo que los proveedores que se ajustaron a las tarifas del mercado de 2025.[^19] Las organizaciones deberían comparar los costos efectivos cuidadosamente.

Vast.ai

Vast.ai opera como Airbnb para GPUs—propietarios individuales alquilan hardware a través de un marketplace competitivo.[^6] Los hosts van desde aficionados hasta centros de datos Tier-4, creando precios a menudo un 50-70% más baratos que los hyperscalers. El modelo produce los precios absolutos más bajos del mercado.

Tipos de instancia de Vast.ai: | Tipo | Descripción | Precio vs. bajo demanda | |------|-------------|-------------------------| | Bajo demanda | Precios fijos, recursos garantizados | Línea base | | Reservado | Compromiso de prepago | Hasta 50% de descuento | | Interrumpible | Menor costo, puede pausarse | 50%+ más barato |

Vast.ai ofrece RTX 4090 desde $0.50/hr, H100 desde $1.77/hr, A100 80GB alrededor de $1.27/hr y RTX 3090 de consumo tan bajo como $0.16/hr.[^3][^20] Puntuaciones de fiabilidad más altas se correlacionan con precios más altos—los hosts de datacenter con A100/H100 proporcionan un rendimiento más predecible.

La fiabilidad varía según el host, requiriendo planificación de checkpoints y capacidad de migración.[^5] Vast.ai sobresale para experimentación, investigación y entrenamientos que hacen checkpoint frecuentemente. La inferencia en producción debería considerar alternativas más fiables.

RunPod (Comparación adicional)

RunPod ofrece computación GPU serverless basada en contenedores con H100 80GB desde $1.99/hr (nube comunitaria) hasta $2.39/hr (nube segura).[^21] La plataforma no cobra nada por ingreso o egreso de datos, con facturación por segundo y sin mínimos de volumen.

RunPod proporciona plantillas específicas para IA, despliegues con un clic y mayor disponibilidad de GPU que Lambda. La nube comunitaria opera de manera similar al marketplace de Vast.ai pero con infraestructura más consistente. Las instancias de nube segura se ejecutan en centros de datos certificados para cargas de trabajo sensibles al cumplimiento.

CoreWeave (Comparación empresarial)

CoreWeave se dirige a despliegues empresariales con infraestructura premium. La compañía salió a bolsa en 2025 con más de 250,000 GPUs NVIDIA en 32 centros de datos.[^22] Los precios del H100 van de $4.75-6.16/hr bajo demanda, con descuentos de capacidad reservada de hasta el 60%.

CoreWeave se diferencia a través de redes InfiniBand y NVIDIA GPUDirect RDMA para entrenamiento distribuido eficiente a escala. La infraestructura es adecuada para grandes clusters multi-GPU que requieren interconexiones de alto ancho de banda y baja latencia. Las discusiones de ventas directas y los compromisos de volumen desbloquean precios competitivos.

Análisis de precios

La comparación de precios requiere entender no solo las tarifas horarias sino el costo total incluyendo compromisos, cuotas y cargos ocultos.

Comparación completa de tarifas (diciembre 2025)

Contexto del mercado: El precio medio del H100 bajo demanda entre proveedores es $2.99/hr. Las instancias reservadas ofrecen descuentos del 30-40%. Las proyecciones de la industria sugieren que el H100 podría caer por debajo de $2/hr universalmente para mediados de 2026.[^23]

Los cero costos de egreso de Lambda y la transferencia de datos gratuita de RunPod proporcionan valor no reflejado en las tarifas horarias para cargas de trabajo intensivas en datos.

Requisitos de compromiso

Lambda ofrece precios con compromiso que reducen sustancialmente los costos del H100 para organizaciones con demanda predecible. La estructura de compromiso es adecuada para cargas de trabajo de producción con utilización estable. Los precios spot y bajo demanda acomodan cargas de trabajo variables.

Los compromisos multianuales de Paperspace bloquean a las organizaciones en precios que pueden volverse no competitivos a medida que el mercado evoluciona. Las organizaciones deberían evaluar cuidadosamente si la duración del compromiso coincide con su horizonte de planificación. Los compromisos más cortos o los precios bajo demanda preservan la flexibilidad.

Vast.ai opera con precios puramente bajo demanda sin requisitos de compromiso. La flexibilidad es adecuada para experimentación y cargas de trabajo variables. Las organizaciones con demanda estable pueden encontrar mejor economía a través de precios con compromiso en otros lugares.

Costos ocultos

Los costos de transferencia de datos impactan significativamente el costo total para cargas de trabajo que mueven datos sustanciales. La política de cero egreso de Lambda elimina esta variable. Otros proveedores cobran $0.08-0.12 por GB por egreso, lo cual se acumula rápidamente para pesos de modelos grandes o datasets de entrenamiento.

Las cuotas de suscripción se añaden a las tarifas horarias efectivas para proveedores que requieren niveles de pago. El plan Growth de Paperspace a $39 por mes afecta la economía para usuarios ligeros. Los usuarios intensivos amortizan los costos de suscripción a través de muchas horas-GPU.

La interrupción de instancias spot y preemptibles crea costos ocultos a través del trabajo perdido. La sobrecarga de checkpointing, el tiempo de reinicio y los reinicios completos ocasionales afectan el rendimiento efectivo. Las instancias fiables pueden costar más por hora pero menos por carga de trabajo completada.

Comparación de capacidades

Más allá de los precios, los proveedores difieren en hardware disponible, ecosistema de software y capacidades operativas.

Disponibilidad de GPU

Lambda se enfoca en GPUs de centro de datos incluyendo variantes A100 y H100. El enfoque asegura hardware consistente de grado de producción en todas las instancias. Las GPUs de consumo no están disponibles, limitando las opciones para experimentación sensible al costo.

Paperspace ofrece tanto GPUs de centro de datos como de consumo, desde RTX 4090 hasta A100 y H100. El rango permite emparejar el hardware con los requisitos y presupuestos de la carga de trabajo. Las GPUs de consumo son adecuadas para inferencia y entrenamientos pequeños mientras que las GPUs de centro de datos manejan cargas de trabajo mayores.

El marketplace de Vast.ai incluye la variedad de hardware más amplia, desde tarjetas RTX de consumo hasta GPUs de centro de datos. La variedad permite encontrar hardware precisamente emparejado. La calidad y el rendimiento varían según el host, requiriendo evaluación de ofertas individuales.

Software y herramientas

Lambda proporciona entornos ML preconfigurados con frameworks y herramientas populares. Los entornos reducen el tiempo de configuración y aseguran configuraciones consistentes. También se soportan entornos personalizados para requisitos especializados.

La plataforma Gradient de Paperspace proporciona infraestructura ML gestionada con servicio de notebooks, seguimiento de experimentos y pipelines de despliegue. El enfoque de plataforma es adecuado para equipos que quieren MLOps gestionado sin construir infraestructura. Las VMs independientes están disponibles para equipos que prefieren configuraciones personalizadas.

Vast.ai proporciona acceso básico a VM con pilas de software suministradas por el usuario. La plataforma mínima requiere más autosuficiencia pero proporciona máxima flexibilidad. Las imágenes de plantilla y la documentación de usuario abordan parcialmente la carga de configuración.

Multi-GPU y clustering

Lambda soporta instancias multi-GPU y clusters entre instancias para entrenamiento distribuido. Las interconexiones de alto ancho de banda entre GPUs permiten un escalado eficiente. La capacidad es adecuada para entrenamiento de modelos grandes que requieren múltiples aceleradores.

Paperspace ofrece instancias multi-GPU pero capacidades de cluster limitadas. El entrenamiento multi-GPU de un solo nodo funciona bien. El entrenamiento distribuido entre instancias requiere más configuración manual.

Los hosts distribuidos de Vast.ai carecen de redes coordinadas para entrenamiento multi-host eficiente. Las configuraciones multi-GPU de un solo host funcionan cuando están disponibles. Las organizaciones que requieren clusters deberían buscar en otro lugar.

Alineación de casos de uso

Diferentes proveedores se alinean con diferentes casos de uso basados en sus características.

Desarrollo y experimentación

Los bajos precios de Vast.ai lo hacen ideal para experimentación donde la sensibilidad al costo de GPU supera los requisitos de fiabilidad. Los desarrolladores pueden probar ideas a bajo costo antes de invertir en infraestructura de producción. El modelo de marketplace proporciona acceso a hardware diverso para pruebas de compatibilidad.

La plataforma amigable para el usuario de Paperspace es adecuada para desarrolladores nuevos en G

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