Lambda Labs vs Paperspace vs Vast.ai: Perbandingan Penyedia Cloud GPU 2025

Diperbarui 11 Desember 2025

Update Desember 2025: Lambda H100 seharga $2,99/jam tanpa biaya egress. Paperspace H100 seharga $5,95/jam untuk dedicated. Marketplace Vast.ai menawarkan A100 sekitar $1,27/jam dengan reliabilitas yang bervariasi. Lebih dari 100 neocloud menawarkan harga GPU 30-85% lebih murah dari hyperscaler. AWS memangkas harga H100 sebesar 44% (Juni 2025) yang menekan pasar ke $2-4/jam. Egress gratis kini menjadi standar, menghilangkan faktor biaya 20-40%.

Lambda Labs menawarkan GPU H100 seharga $2,99 per jam tanpa biaya transfer data, berpotensi menghemat biaya signifikan dibandingkan penyedia yang mengenakan biaya egress.[^1] Paperspace mematok harga VM dedicated H100 di $5,95 per jam dengan instance A100 on-demand di $3,09 per jam, meski harga A100 yang diiklankan $1,15 per jam memerlukan komitmen 36 bulan.[^2] Model marketplace Vast.ai menghadirkan kartu RTX konsumer dengan harga sen per menit dan A100 sekitar $1,27 per jam, dengan trade-off reliabilitas yang bervariasi tergantung host individual.[^3]

Pasar cloud GPU telah terfragmentasi menjadi tier-tier berbeda yang melayani use case berbeda. Hyperscaler menguasai 63% pasar tetapi menghadapi persaingan agresif dari lebih dari 100 "neocloud" yang menawarkan harga GPU 30-85% lebih murah.[^15] Penyedia alternatif ini—Lambda Labs, Paperspace, Vast.ai, RunPod, dan CoreWeave di antaranya—mengukir ceruk melalui harga agresif, hardware khusus, atau platform ramah developer.

Pergeseran ini semakin cepat setelah AWS memangkas harga H100 sebesar 44% di Juni 2025, menekan harga pasar ke $2-4/jam untuk H100 versus $6-12/jam di hyperscaler.[^16] Egress gratis telah menjadi standar di kalangan neocloud, menghilangkan faktor biaya yang menambah 20-40% tagihan bulanan untuk workload intensif data. Memahami karakteristik penyedia membantu organisasi memilih mitra yang tepat untuk kebutuhan spesifik dan toleransi risiko mereka.

Profil penyedia

Setiap penyedia menempati posisi berbeda di pasar dengan kekuatan dan trade-off yang berbeda.

Lambda Labs

Lambda Labs memberikan nilai unggul melalui nol biaya transfer data dan tarif per jam yang kompetitif.[^1] Penyedia ini fokus pada workload AI/ML dengan infrastruktur dan software stack yang dibangun khusus. Positioning Lambda menargetkan organisasi yang mencari infrastruktur kelas produksi tanpa kompleksitas hyperscaler.

Lambda menawarkan cluster 8×H100 SXM seharga $2,99/GPU-jam ($23,92/jam untuk full node), single H100 80GB seharga $3,29/jam, A100 80GB seharga $1,79/jam, dan A100 40GB seharga $1,29/jam.[^4] Perusahaan ini kini menawarkan GPU B200 seharga $4,99/jam, memberikan 2× VRAM dan FLOPS dari H100 untuk training hingga 3× lebih cepat.[^17] Harga committed mengurangi biaya H100 ke $1,85/jam untuk organisasi dengan permintaan yang dapat diprediksi.

Spesifikasi Utama Lambda: - Cluster produksi: 16 hingga 2.000+ GPU - Storage: $0,20/GB/bulan tanpa biaya egress - Billing: Per menit tanpa minimum - ML stack: PyTorch, CUDA, framework sudah terinstal - Interconnect: NVLink pada node 8× GPU

Lambda sering mengalami kekurangan kapasitas, terutama untuk tipe GPU populer, meski ketersediaan H100 membaik di akhir 2025.[^5] Organisasi yang membutuhkan ketersediaan terjamin sebaiknya mempertimbangkan reservasi atau penyedia alternatif sebagai cadangan.

Paperspace (DigitalOcean)

Akuisisi Paperspace oleh DigitalOcean membawa stabilitas tambahan dan integrasi ekosistem.[^6] Platform ini terasa lebih seperti aplikasi konsumer daripada infrastruktur enterprise, dengan integrasi Jupyter yang mulus dan environment yang sudah terinstal. Paperspace menargetkan developer dan tim kecil yang menghargai kemudahan penggunaan.

Realita Harga Paperspace: | GPU | Diiklankan | On-Demand Aktual | Komitmen Diperlukan | |-----|------------|------------------|---------------------| | H100 80GB | $2,24/jam | $5,95/jam | 3 tahun untuk harga iklan | | A100 80GB | $1,15/jam | $3,09/jam | 36 bulan untuk $1,15 | | Growth Plan | - | $39/bulan | Diperlukan untuk GPU premium |

Paperspace beroperasi di tiga region datacenter (NY2, CA1, AMS1) dengan billing per detik dan nol biaya ingress/egress.[^18] Platform Gradient menyediakan notebook, deployment, workflow, dan infrastruktur ML terkelola.

Catatan: Harga GPU Paperspace tidak berubah sejak 2023 akibat akuisisi DigitalOcean, membuatnya kurang kompetitif dibanding penyedia yang menyesuaikan dengan harga pasar 2025.[^19] Organisasi sebaiknya membandingkan biaya efektif dengan hati-hati.

Vast.ai

Vast.ai beroperasi seperti Airbnb untuk GPU—pemilik individu menyewakan hardware melalui marketplace kompetitif.[^6] Host berkisar dari penghobi hingga datacenter Tier-4, menciptakan harga yang sering 50-70% lebih murah dari hyperscaler. Model ini menghasilkan harga absolut terendah di pasar.

Tipe Instance Vast.ai: | Tipe | Deskripsi | Harga vs. On-Demand | |------|-----------|---------------------| | On-demand | Harga tetap, resource terjamin | Baseline | | Reserved | Komitmen prabayar | Diskon hingga 50% | | Interruptible | Biaya terendah, mungkin dijeda | 50%+ lebih murah |

Vast.ai menawarkan RTX 4090 mulai $0,50/jam, H100 mulai $1,77/jam, A100 80GB sekitar $1,27/jam, dan RTX 3090 konsumer serendah $0,16/jam.[^3][^20] Skor reliabilitas lebih tinggi berkorelasi dengan harga lebih tinggi—host datacenter A100/H100 memberikan throughput yang lebih dapat diprediksi.

Reliabilitas bervariasi per host, memerlukan perencanaan checkpoint dan kemampuan migrasi.[^5] Vast.ai unggul untuk eksperimen, riset, dan training run yang sering melakukan checkpoint. Inference produksi sebaiknya mempertimbangkan alternatif yang lebih reliabel.

RunPod (Perbandingan Tambahan)

RunPod menawarkan komputasi GPU berbasis container dan serverless dengan H100 80GB mulai $1,99/jam (community cloud) hingga $2,39/jam (secure cloud).[^21] Platform ini tidak mengenakan biaya untuk ingress atau egress data, dengan billing per detik dan tanpa volume minimum.

RunPod menyediakan template khusus AI, deployment satu klik, dan ketersediaan GPU lebih luas dari Lambda. Community cloud beroperasi mirip marketplace Vast.ai tetapi dengan infrastruktur lebih konsisten. Instance secure cloud berjalan di datacenter bersertifikat untuk workload sensitif kepatuhan.

CoreWeave (Perbandingan Enterprise)

CoreWeave menargetkan deployment enterprise dengan infrastruktur premium. Perusahaan ini go public di 2025 dengan lebih dari 250.000 GPU NVIDIA di 32 datacenter.[^22] Harga H100 berkisar $4,75-6,16/jam on-demand, dengan diskon kapasitas reserved hingga 60%.

CoreWeave berdiferensiasi melalui networking InfiniBand dan NVIDIA GPUDirect RDMA untuk distributed training yang efisien dalam skala besar. Infrastruktur ini cocok untuk cluster multi-GPU besar yang memerlukan interconnect bandwidth tinggi dan latensi rendah. Diskusi penjualan langsung dan komitmen volume membuka harga kompetitif.

Analisis harga

Perbandingan harga memerlukan pemahaman tidak hanya tarif per jam tetapi total biaya termasuk komitmen, biaya, dan biaya tersembunyi.

Perbandingan tarif komprehensif (Desember 2025)

Konteks pasar: Median harga on-demand H100 di seluruh penyedia adalah $2,99/jam. Reserved instance menawarkan diskon 30-40%. Proyeksi industri menyarankan H100 mungkin turun di bawah $2/jam secara universal pada pertengahan 2026.[^23]

Zero egress Lambda dan transfer data gratis RunPod memberikan nilai yang tidak tercermin dalam tarif per jam untuk workload intensif data.

Persyaratan komitmen

Lambda menawarkan harga committed yang mengurangi biaya H100 secara substansial untuk organisasi dengan permintaan yang dapat diprediksi. Struktur komitmen cocok untuk workload produksi dengan utilisasi stabil. Harga spot dan on-demand mengakomodasi workload variabel.

Komitmen multi-tahun Paperspace mengunci organisasi ke harga yang mungkin menjadi tidak kompetitif seiring evolusi pasar. Organisasi sebaiknya mengevaluasi dengan cermat apakah durasi komitmen sesuai dengan horizon perencanaan mereka. Komitmen lebih pendek atau harga on-demand menjaga fleksibilitas.

Vast.ai beroperasi murni dengan harga on-demand tanpa persyaratan komitmen. Fleksibilitas ini cocok untuk eksperimen dan workload variabel. Organisasi dengan permintaan stabil mungkin menemukan ekonomi lebih baik melalui harga committed di tempat lain.

Biaya tersembunyi

Biaya transfer data secara signifikan memengaruhi total biaya untuk workload yang memindahkan data substansial. Kebijakan zero egress Lambda menghilangkan variabel ini. Penyedia lain mengenakan $0,08-0,12 per GB untuk egress, yang bertambah cepat untuk model weight besar atau dataset training.

Biaya langganan menambah tarif per jam efektif untuk penyedia yang memerlukan tier berbayar. Growth plan Paperspace seharga $39 per bulan memengaruhi ekonomi untuk pengguna ringan. Pengguna berat mengamortisasi biaya langganan di banyak GPU-hours.

Interupsi instance spot dan preemptible menciptakan biaya tersembunyi melalui pekerjaan yang hilang. Overhead checkpointing, waktu restart, dan restart lengkap sesekali memengaruhi throughput efektif. Instance reliabel mungkin lebih mahal per jam tetapi lebih murah per workload yang selesai.

Perbandingan kapabilitas

Di luar harga, penyedia berbeda dalam hardware yang tersedia, ekosistem software, dan kapabilitas operasional.

Ketersediaan GPU

Lambda fokus pada GPU datacenter termasuk varian A100 dan H100. Fokus ini memastikan hardware kelas produksi yang konsisten di seluruh instance. GPU konsumer tidak tersedia, membatasi opsi untuk eksperimen sensitif biaya.

Paperspace menawarkan GPU datacenter dan konsumer, dari RTX 4090 hingga A100 dan H100. Rentang ini memungkinkan pencocokan hardware dengan kebutuhan dan anggaran workload. GPU konsumer cocok untuk inference dan training run kecil sementara GPU datacenter menangani workload lebih besar.

Marketplace Vast.ai mencakup variasi hardware terluas, dari kartu RTX konsumer hingga GPU datacenter. Variasi ini memungkinkan menemukan hardware yang tepat sesuai. Kualitas dan performa bervariasi per host, memerlukan evaluasi penawaran individual.

Software dan tooling

Lambda menyediakan environment ML yang sudah dikonfigurasi dengan framework dan tool populer. Environment ini mengurangi waktu setup dan memastikan konfigurasi konsisten. Environment kustom juga didukung untuk kebutuhan khusus.

Platform Gradient Paperspace menyediakan infrastruktur ML terkelola dengan notebook serving, experiment tracking, dan pipeline deployment. Pendekatan platform ini cocok untuk tim yang menginginkan MLOps terkelola tanpa membangun infrastruktur. VM standalone tersedia untuk tim yang lebih suka setup kustom.

Vast.ai menyediakan akses VM dasar dengan software stack yang disediakan pengguna. Platform minimal memerlukan lebih banyak kemandirian tetapi memberikan fleksibilitas maksimal. Template image dan dokumentasi pengguna sebagian mengatasi beban setup.

Multi-GPU dan clustering

Lambda mendukung instance multi-GPU dan cluster lintas instance untuk distributed training. Interconnect bandwidth tinggi antar GPU memungkinkan scaling efisien. Kapabilitas ini cocok untuk training model besar yang memerlukan banyak akselerator.

Paperspace menawarkan instance multi-GPU tetapi kapabilitas cluster terbatas. Training multi-GPU single-node berjalan baik. Distributed training lintas instance memerlukan lebih banyak konfigurasi manual.

Host terdistribusi Vast.ai kurang memiliki networking terkoordinasi untuk training multi-host yang efisien. Konfigurasi multi-GPU single-host berfungsi saat tersedia. Organisasi yang memerlukan cluster sebaiknya mencari di tempat lain.

Keselarasan use case

Penyedia berbeda selaras dengan use case berbeda berdasarkan karakteristik mereka.

Development dan eksperimen

Harga rendah Vast.ai menjadikannya ideal untuk eksperimen di mana sensitivitas biaya GPU melebihi persyaratan reliabilitas. Developer dapat mencoba ide dengan murah sebelum berinvestasi dalam infrastruktur produksi. Model marketplace menyediakan akses ke hardware beragam untuk pengujian kompatibilitas.

Platform ramah pengguna Paperspace cocok untuk developer yang baru mengenal G

[Konten dipotong untuk terjemahan]