Lambda Labs vs Paperspace vs Vast.ai : Comparatif des fournisseurs cloud GPU 2025

Mis à jour le 11 décembre 2025

Mise à jour décembre 2025 : Lambda H100 à 2,99 $/h sans frais de sortie de données. Paperspace H100 à 5,95 $/h en instance dédiée. Vast.ai propose des A100 sur sa marketplace à environ 1,27 $/h avec une fiabilité variable. Plus de 100 neoclouds proposent des GPU 30 à 85 % moins chers que les hyperscalers. AWS a réduit ses tarifs H100 de 44 % (juin 2025), compressant le marché entre 2 et 4 $/h. La gratuité des transferts sortants est désormais la norme, éliminant un facteur de coût de 20 à 40 %.

Lambda Labs propose des GPU H100 à 2,99 $ de l'heure sans frais de transfert de données, permettant potentiellement des économies significatives par rapport aux fournisseurs qui facturent les données sortantes.[^1] Paperspace affiche les VM dédiées H100 à 5,95 $ de l'heure avec des instances A100 à la demande à 3,09 $ de l'heure, bien que le tarif annoncé de 1,15 $ de l'heure pour les A100 nécessite un engagement de 36 mois.[^2] Le modèle marketplace de Vast.ai propose des cartes RTX grand public à quelques centimes la minute et des A100 autour de 1,27 $ de l'heure, avec comme contrepartie une fiabilité variable selon les hébergeurs individuels.[^3]

Le marché du cloud GPU s'est fragmenté en paliers distincts correspondant à différents cas d'usage. Les hyperscalers détiennent 63 % du marché mais font face à une concurrence agressive de plus de 100 « neoclouds » proposant des GPU 30 à 85 % moins chers.[^15] Ces fournisseurs alternatifs — Lambda Labs, Paperspace, Vast.ai, RunPod et CoreWeave entre autres — se positionnent sur des niches grâce à des tarifs agressifs, du matériel spécialisé ou des plateformes orientées développeurs.

Cette évolution s'est accélérée après la baisse de 44 % des prix H100 par AWS en juin 2025, compressant les tarifs du marché entre 2 et 4 $/h pour les H100 contre 6 à 12 $/h chez les hyperscalers.[^16] La gratuité des transferts sortants est devenue la norme chez les neoclouds, éliminant un facteur de coût qui ajoutait 20 à 40 % aux factures mensuelles pour les charges de travail intensives en données. Comprendre les caractéristiques des fournisseurs aide les organisations à sélectionner les partenaires appropriés selon leurs besoins spécifiques et leur tolérance au risque.

Profils des fournisseurs

Chaque fournisseur occupe une position distincte sur le marché avec des forces et des compromis différents.

Lambda Labs

Lambda Labs offre un excellent rapport qualité-prix grâce à l'absence de frais de transfert de données et des tarifs horaires compétitifs.[^1] Le fournisseur se concentre sur les charges de travail IA/ML avec une infrastructure et des environnements logiciels dédiés. Le positionnement de Lambda cible les organisations recherchant une infrastructure de niveau production sans la complexité des hyperscalers.

Lambda propose des clusters 8×H100 SXM à 2,99 $/GPU-h (23,92 $/h pour un nœud complet), des H100 80GB unitaires à 3,29 $/h, des A100 80GB à 1,79 $/h, et des A100 40GB à 1,29 $/h.[^4] L'entreprise propose désormais des GPU B200 à 4,99 $/h, offrant 2× la VRAM et les FLOPS du H100 pour un entraînement jusqu'à 3× plus rapide.[^17] Les tarifs avec engagement réduisent les coûts H100 à 1,85 $/h pour les organisations avec une demande prévisible.

Spécifications clés Lambda : - Clusters de production : 16 à plus de 2 000 GPU - Stockage : 0,20 $/Go/mois sans frais de sortie - Facturation : À la minute sans minimum - Stack ML : PyTorch, CUDA, frameworks pré-installés - Interconnexion : NVLink sur les nœuds 8× GPU

Lambda connaît fréquemment des pénuries de capacité, notamment pour les types de GPU populaires, bien que la disponibilité des H100 se soit améliorée fin 2025.[^5] Les organisations nécessitant une disponibilité garantie devraient envisager des réservations ou des fournisseurs alternatifs en backup.

Paperspace (DigitalOcean)

L'acquisition de Paperspace par DigitalOcean a apporté une stabilité supplémentaire et une intégration à l'écosystème.[^6] La plateforme ressemble davantage à une application grand public qu'à une infrastructure d'entreprise, avec une intégration Jupyter fluide et des environnements pré-installés. Paperspace cible les développeurs et les petites équipes privilégiant la facilité d'utilisation.

Réalité des tarifs Paperspace : | GPU | Annoncé | À la demande réel | Engagement requis | |-----|---------|-------------------|-------------------| | H100 80GB | 2,24 $/h | 5,95 $/h | 3 ans pour le tarif annoncé | | A100 80GB | 1,15 $/h | 3,09 $/h | 36 mois pour 1,15 $ | | Plan Growth | - | 39 $/mois | Requis pour les GPU premium |

Paperspace exploite trois régions de datacenters (NY2, CA1, AMS1) avec facturation à la seconde et sans frais d'entrée/sortie de données.[^18] La plateforme Gradient fournit notebooks, déploiements, workflows et infrastructure ML managée.

Note : Les tarifs GPU de Paperspace n'ont pas changé depuis 2023 en raison de l'acquisition par DigitalOcean, les rendant moins compétitifs que les fournisseurs ayant ajusté leurs prix aux conditions du marché 2025.[^19] Les organisations devraient comparer attentivement les coûts effectifs.

Vast.ai

Vast.ai fonctionne comme Airbnb pour les GPU — des propriétaires individuels louent leur matériel via une marketplace compétitive.[^6] Les hébergeurs vont des particuliers aux datacenters Tier-4, créant des tarifs souvent 50 à 70 % moins chers que les hyperscalers. Ce modèle produit les prix absolus les plus bas du marché.

Types d'instances Vast.ai : | Type | Description | Prix vs à la demande | |------|-------------|----------------------| | À la demande | Tarification fixe, ressources garanties | Référence | | Réservé | Engagement avec prépaiement | Jusqu'à 50 % de réduction | | Interruptible | Coût minimal, peut être mis en pause | Plus de 50 % moins cher |

Vast.ai propose des RTX 4090 à partir de 0,50 $/h, des H100 à partir de 1,77 $/h, des A100 80GB autour de 1,27 $/h, et des RTX 3090 grand public à seulement 0,16 $/h.[^3][^20] Des scores de fiabilité plus élevés correspondent à des prix plus élevés — les hébergeurs datacenter A100/H100 offrent un débit plus prévisible.

La fiabilité varie selon l'hébergeur, nécessitant une planification des checkpoints et une capacité de migration.[^5] Vast.ai excelle pour l'expérimentation, la recherche et les entraînements avec checkpoints fréquents. L'inférence en production devrait envisager des alternatives plus fiables.

RunPod (Comparaison additionnelle)

RunPod offre du calcul GPU serverless basé sur conteneurs avec des H100 80GB de 1,99 $/h (cloud communautaire) à 2,39 $/h (cloud sécurisé).[^21] La plateforme ne facture rien pour l'entrée ou la sortie de données, avec facturation à la seconde et sans minimum de volume.

RunPod fournit des templates spécifiques à l'IA, des déploiements en un clic et une disponibilité GPU plus large que Lambda. Le cloud communautaire fonctionne de manière similaire à la marketplace de Vast.ai mais avec une infrastructure plus cohérente. Les instances cloud sécurisées fonctionnent dans des datacenters certifiés pour les charges de travail sensibles à la conformité.

CoreWeave (Comparaison entreprise)

CoreWeave cible les déploiements entreprise avec une infrastructure premium. L'entreprise est entrée en bourse en 2025 avec plus de 250 000 GPU NVIDIA répartis dans 32 datacenters.[^22] Les tarifs H100 vont de 4,75 à 6,16 $/h à la demande, avec des réductions sur la capacité réservée allant jusqu'à 60 %.

CoreWeave se différencie par le réseau InfiniBand et NVIDIA GPUDirect RDMA pour un entraînement distribué efficace à grande échelle. L'infrastructure convient aux grands clusters multi-GPU nécessitant des interconnexions à haut débit et faible latence. Les discussions commerciales directes et les engagements de volume débloquent des tarifs compétitifs.

Analyse tarifaire

La comparaison des tarifs nécessite de comprendre non seulement les taux horaires mais aussi le coût total incluant les engagements, les frais et les coûts cachés.

Comparatif complet des tarifs (décembre 2025)

Contexte marché : Le prix médian H100 à la demande tous fournisseurs confondus est de 2,99 $/h. Les instances réservées offrent des réductions de 30 à 40 %. Les projections du secteur suggèrent que le H100 pourrait passer sous les 2 $/h universellement d'ici mi-2026.[^23]

L'absence de frais de sortie chez Lambda et le transfert de données gratuit chez RunPod apportent une valeur non reflétée dans les tarifs horaires pour les charges de travail intensives en données.

Exigences d'engagement

Lambda propose des tarifs avec engagement réduisant substantiellement les coûts H100 pour les organisations avec une demande prévisible. La structure d'engagement convient aux charges de travail de production avec une utilisation stable. Les tarifs spot et à la demande s'adaptent aux charges de travail variables.

Les engagements pluriannuels de Paperspace verrouillent les organisations dans des tarifs qui peuvent devenir non compétitifs à mesure que le marché évolue. Les organisations devraient évaluer soigneusement si la durée d'engagement correspond à leur horizon de planification. Des engagements plus courts ou des tarifs à la demande préservent la flexibilité.

Vast.ai fonctionne uniquement à la demande sans exigence d'engagement. La flexibilité convient à l'expérimentation et aux charges de travail variables. Les organisations avec une demande stable peuvent trouver une meilleure économie via des tarifs avec engagement ailleurs.

Coûts cachés

Les frais de transfert de données impactent significativement le coût total pour les charges de travail déplaçant des volumes importants. La politique zéro sortie de Lambda élimine cette variable. D'autres fournisseurs facturent 0,08 à 0,12 $ par Go pour les données sortantes, ce qui s'accumule rapidement pour les poids de grands modèles ou les datasets d'entraînement.

Les frais d'abonnement s'ajoutent aux tarifs horaires effectifs pour les fournisseurs exigeant des formules payantes. Le plan Growth de Paperspace à 39 $ par mois affecte l'économie pour les utilisateurs légers. Les utilisateurs intensifs amortissent les coûts d'abonnement sur de nombreuses heures-GPU.

L'interruption des instances spot et préemptibles crée des coûts cachés par le travail perdu. Le surcoût des checkpoints, le temps de redémarrage et les redémarrages complets occasionnels affectent le débit effectif. Les instances fiables peuvent coûter plus cher à l'heure mais moins par charge de travail complétée.

Comparaison des capacités

Au-delà des tarifs, les fournisseurs diffèrent par le matériel disponible, l'écosystème logiciel et les capacités opérationnelles.

Disponibilité des GPU

Lambda se concentre sur les GPU datacenter incluant les variantes A100 et H100. Cette orientation assure un matériel cohérent et de niveau production sur toutes les instances. Les GPU grand public ne sont pas disponibles, limitant les options pour l'expérimentation sensible aux coûts.

Paperspace propose à la fois des GPU datacenter et grand public, de la RTX 4090 aux A100 et H100. Cette gamme permet d'adapter le matériel aux exigences et budgets des charges de travail. Les GPU grand public conviennent à l'inférence et aux petits entraînements tandis que les GPU datacenter gèrent les charges de travail plus importantes.

La marketplace de Vast.ai inclut la plus grande variété de matériel, des cartes RTX grand public aux GPU datacenter. Cette variété permet de trouver le matériel précisément adapté. La qualité et les performances varient selon l'hébergeur, nécessitant une évaluation des offres individuelles.

Logiciels et outils

Lambda fournit des environnements ML préconfigurés avec les frameworks et outils populaires. Ces environnements réduisent le temps de configuration et assurent des configurations cohérentes. Les environnements personnalisés sont également supportés pour les besoins spécialisés.

La plateforme Gradient de Paperspace fournit une infrastructure ML managée avec serving de notebooks, suivi d'expériences et pipelines de déploiement. L'approche plateforme convient aux équipes souhaitant du MLOps managé sans construire d'infrastructure. Des VM autonomes sont disponibles pour les équipes préférant des configurations personnalisées.

Vast.ai fournit un accès VM basique avec des stacks logiciels fournis par l'utilisateur. La plateforme minimale requiert plus d'autonomie mais offre une flexibilité maximale. Les images templates et la documentation utilisateur répondent partiellement à la charge de configuration.

Multi-GPU et clustering

Lambda supporte les instances multi-GPU et les clusters inter-instances pour l'entraînement distribué. Les interconnexions haut débit entre GPU permettent une mise à l'échelle efficace. Cette capacité convient à l'entraînement de grands modèles nécessitant plusieurs accélérateurs.

Paperspace offre des instances multi-GPU mais des capacités de clustering limitées. L'entraînement multi-GPU sur un seul nœud fonctionne bien. L'entraînement distribué entre instances nécessite plus de configuration manuelle.

Les hébergeurs distribués de Vast.ai manquent de réseau coordonné pour un entraînement multi-hôtes efficace. Les configurations multi-GPU sur un seul hôte fonctionnent quand elles sont disponibles. Les organisations nécessitant des clusters devraient chercher ailleurs.

Adéquation aux cas d'usage

Différents fournisseurs s'alignent sur différents cas d'usage selon leurs caractéristiques.

Développement et expérimentation

Les prix bas de Vast.ai en font l'idéal pour l'expérimentation où la sensibilité au coût GPU l'emporte sur les exigences de fiabilité. Les développeurs peuvent tester des idées à moindre coût avant d'investir dans une infrastructure de production. Le modèle marketplace fournit un accès à du matériel diversifié pour les tests de compatibilité.

La plateforme conviviale de Paperspace convient aux développeurs découvrant le