Lambda Labs vs Paperspace vs Vast.ai：GPUクラウドプロバイダー比較 2025

2025年12月11日更新

2025年12月アップデート： LambdaのH100は$2.99/時でエグレス料金ゼロ。PaperspaceのH100専用VMは$5.95/時。Vast.aiマーケットプレイスではA100が約$1.27/時で提供されているが、信頼性は変動する。100社以上のネオクラウドがハイパースケーラーより30〜85%安くGPUを提供。AWSは2025年6月にH100の価格を44%引き下げ、市場価格は$2〜4/時に収束。無料エグレスが標準となり、20〜40%のコスト要因が解消された。

Lambda Labsは、H100 GPUを1時間あたり$2.99で提供し、データ転送料金はゼロである。これにより、エグレス課金のあるプロバイダーと比較して大幅なコスト削減が可能となる。[^1] PaperspaceはH100専用VMを$5.95/時、オンデマンドA100インスタンスを$3.09/時で提供しているが、$1.15/時のA100広告価格には36ヶ月のコミットメントが必要となる。[^2] Vast.aiのマーケットプレイスモデルでは、コンシューマー向けRTXカードが1分あたり数セント、A100が約$1.27/時で提供されるが、個々のホストによって信頼性は変動する。[^3]

GPUクラウド市場は、異なるユースケースに対応する明確な階層に分化している。ハイパースケーラーが市場の63%を占めるが、GPUを30〜85%安く提供する100社以上の「ネオクラウド」からの激しい競争に直面している。[^15] Lambda Labs、Paperspace、Vast.ai、RunPod、CoreWeaveなどの代替プロバイダーは、積極的な価格設定、専門ハードウェア、または開発者フレンドリーなプラットフォームを通じてニッチを開拓している。

この変化は、2025年6月にAWSがH100の価格を44%引き下げた後に加速し、市場レートがH100で$2〜4/時に収束した（ハイパースケーラーでは$6〜12/時）。[^16] 無料エグレスはネオクラウドの標準となり、データ集約型ワークロードの月額請求に20〜40%を上乗せしていたコスト要因が解消された。プロバイダーの特性を理解することで、組織は特定の要件とリスク許容度に適したパートナーを選択できる。

プロバイダープロファイル

各プロバイダーは、異なる強みとトレードオフを持つ独自のポジションを市場で占めている。

Lambda Labs

Lambda Labsは、データ転送料金ゼロと競争力のある時間料金により、優れた価値を提供する。[^1] 同社はAI/MLワークロードに特化し、専用に構築されたインフラストラクチャとソフトウェアスタックを提供している。Lambdaのポジショニングは、ハイパースケーラーの複雑さなしに本番グレードのインフラを求める組織をターゲットにしている。

Lambdaは、8×H100 SXMクラスターを$2.99/GPU-hr（フルノードで$23.92/hr）、シングルH100 80GBを$3.29/hr、A100 80GBを$1.79/hr、A100 40GBを$1.29/hrで提供している。[^4] 同社は現在、B200 GPUを$4.99/hrで提供しており、H100の2倍のVRAMとFLOPSで最大3倍高速なトレーニングを実現する。[^17] コミットメント価格では、予測可能な需要を持つ組織向けにH100コストを$1.85/hrに削減できる。

Lambda主要スペック： - 本番クラスター：16〜2,000+ GPU - ストレージ：$0.20/GB/月、エグレス無料 - 課金：分単位、最低利用なし - MLスタック：PyTorch、CUDA、フレームワークプリインストール - インターコネクト：8× GPUノードでNVLink

Lambdaは特に人気のGPUタイプでキャパシティ不足が頻繁に発生するが、H100の可用性は2025年後半に改善された。[^5] 確実な可用性を必要とする組織は、予約またはバックアップとして代替プロバイダーを検討すべきである。

Paperspace（DigitalOcean）

DigitalOceanによるPaperspaceの買収により、安定性とエコシステムの統合が強化された。[^6] プラットフォームはエンタープライズインフラというよりコンシューマーアプリのような使用感で、シームレスなJupyter統合とプリインストール環境を備えている。Paperspaceは使いやすさを重視する開発者や小規模チームをターゲットにしている。

Paperspace価格の実態： | GPU | 広告価格 | 実際のオンデマンド | 必要なコミットメント | |-----|------------|------------------|---------------------| | H100 80GB | $2.24/hr | $5.95/hr | 広告価格には3年 | | A100 80GB | $1.15/hr | $3.09/hr | $1.15には36ヶ月 | | Growthプラン | - | $39/月 | プレミアムGPUに必要 |

Paperspaceは3つのデータセンターリージョン（NY2、CA1、AMS1）で運営されており、秒単位課金でイングレス/エグレス料金は無料。[^18] Gradientプラットフォームはノートブック、デプロイメント、ワークフロー、マネージドMLインフラを提供する。

注：PaperspaceのGPU価格はDigitalOcean買収以降2023年から変更されておらず、2025年の市場レートに調整したプロバイダーと比較して競争力が低い。[^19] 組織は実効コストを慎重に比較すべきである。

Vast.ai

Vast.aiはGPU版Airbnbのように機能し、個人のオーナーが競争的なマーケットプレイスを通じてハードウェアを貸し出す。[^6] ホストは趣味人からTier-4データセンターまで幅広く、ハイパースケーラーより50〜70%安い価格設定が実現している。このモデルは市場で最も安い絶対価格を生み出している。

Vast.aiインスタンスタイプ： | タイプ | 説明 | オンデマンド比 | |------|-------------|---------------------| | オンデマンド | 固定価格、リソース保証 | 基準価格 | | 予約 | 前払いコミットメント | 最大50%割引 | | 中断可能 | 最安、一時停止の可能性あり | 50%以上安い |

Vast.aiではRTX 4090が$0.50/hrから、H100が$1.77/hrから、A100 80GBが約$1.27/hr、コンシューマーRTX 3090は$0.16/hrまで安い。[^3][^20] 信頼性スコアが高いほど価格も高くなり、データセンターのA100/H100ホストはより予測可能なスループットを提供する。

信頼性はホストによって異なり、チェックポイント計画と移行能力が必要となる。[^5] Vast.aiは実験、研究、頻繁にチェックポイントを取るトレーニングランに優れている。本番推論にはより信頼性の高い代替を検討すべきである。

RunPod（比較追加）

RunPodはコンテナベースのサーバーレスGPUコンピューティングを提供し、H100 80GBは$1.99/hr（コミュニティクラウド）から$2.39/hr（セキュアクラウド）で利用可能。[^21] データのイングレスもエグレスも課金なしで、秒単位課金、ボリューム最低なしである。

RunPodはAI専用テンプレート、ワンクリックデプロイメント、Lambdaより広いGPU可用性を提供する。コミュニティクラウドはVast.aiのマーケットプレイスと同様に運営されるが、インフラはより一貫している。セキュアクラウドインスタンスはコンプライアンスに敏感なワークロード向けに認定データセンターで実行される。

CoreWeave（エンタープライズ比較）

CoreWeaveはプレミアムインフラでエンタープライズデプロイメントをターゲットにしている。同社は2025年に上場し、32のデータセンターで250,000以上のNVIDIA GPUを保有している。[^22] H100の価格はオンデマンドで$4.75〜6.16/hrで、予約キャパシティ割引は最大60%である。

CoreWeaveはInfiniBandネットワーキングとNVIDIA GPUDirect RDMAにより、大規模な分散トレーニングの効率化で差別化している。このインフラは高帯域幅・低遅延インターコネクトを必要とする大規模マルチGPUクラスターに適している。直接販売交渉とボリュームコミットメントにより競争力のある価格が解放される。

価格分析

価格比較には、時間料金だけでなく、コミットメント、手数料、隠れたコストを含む総コストの理解が必要である。

包括的なレート比較（2025年12月）

市場コンテキスト：プロバイダー全体のH100オンデマンド中央値は$2.99/hr。リザーブドインスタンスは30〜40%の割引を提供。業界予測では、H100は2026年半ばまでに普遍的に$2/hr未満に下がる可能性がある。[^23]

Lambdaのエグレス無料とRunPodの無料データ転送は、データ集約型ワークロードにおいて時間料金に反映されない価値を提供する。

コミットメント要件

Lambdaはコミットメント価格を提供し、予測可能な需要を持つ組織向けにH100コストを大幅に削減する。コミットメント構造は安定した稼働率の本番ワークロードに適している。スポットおよびオンデマンド価格は変動ワークロードに対応する。

Paperspaceの複数年コミットメントは、市場が進化するにつれて競争力がなくなる可能性のある価格に組織を縛り付ける。組織はコミットメント期間が計画期間と一致するかどうかを慎重に評価すべきである。短期コミットメントまたはオンデマンド価格は柔軟性を維持する。

Vast.aiはコミットメント要件なしで純粋なオンデマンド価格で運営されている。この柔軟性は実験や変動ワークロードに適している。安定した需要を持つ組織は、他所でのコミットメント価格でより良い経済性を見つけられる可能性がある。

隠れたコスト

データ転送料金は、大量のデータを移動するワークロードの総コストに大きく影響する。Lambdaのエグレスゼロポリシーはこの変動を排除する。他のプロバイダーはエグレスに$0.08〜0.12/GBを課金し、大規模なモデル重みやトレーニングデータセットではすぐに積み重なる。

サブスクリプション料金は、有料ティアを必要とするプロバイダーの実効時間料金に上乗せされる。Paperspaceの月額$39のGrowthプランはライトユーザーの経済性に影響する。ヘビーユーザーはサブスクリプションコストを多くのGPU時間で償却できる。

スポットおよびプリエンプティブルインスタンスの中断は、失われた作業を通じて隠れたコストを生む。チェックポイントのオーバーヘッド、再起動時間、時折の完全な再起動が実効スループットに影響する。信頼性の高いインスタンスは時間あたりのコストは高くても、完了したワークロードあたりのコストは低い場合がある。

機能比較

価格以外にも、プロバイダーは利用可能なハードウェア、ソフトウェアエコシステム、運用機能で異なる。

GPU可用性

LambdaはA100やH100バリアントを含むデータセンターGPUに焦点を当てている。この焦点により、インスタンス間で一貫した本番グレードのハードウェアが保証される。コンシューマーGPUは利用できず、コスト重視の実験のオプションが制限される。

Paperspaceはデータセンターとコンシューマー両方のGPUを提供し、RTX 4090からA100、H100まで幅広い。この範囲により、ハードウェアをワークロード要件と予算に合わせることができる。コンシューマーGPUは推論や小規模トレーニングランに適し、データセンターGPUはより大きなワークロードを処理する。

Vast.aiのマーケットプレイスは、コンシューマーRTXカードからデータセンターGPUまで、最も幅広いハードウェアの多様性を含む。この多様性により、正確にマッチしたハードウェアを見つけることができる。品質とパフォーマンスはホストによって異なり、個々の提供内容の評価が必要である。

ソフトウェアとツール

Lambdaは人気のフレームワークとツールが事前設定されたML環境を提供する。これらの環境はセットアップ時間を短縮し、一貫した構成を保証する。専門要件向けのカスタム環境もサポートされている。

PaperspaceのGradientプラットフォームは、ノートブックサービング、実験トラッキング、デプロイメントパイプラインを備えたマネージドMLインフラを提供する。このプラットフォームアプローチは、インフラを構築せずにマネージドMLOpsを求めるチームに適している。カスタムセットアップを好むチーム向けにスタンドアロンVMも利用可能である。

Vast.aiはユーザー提供のソフトウェアスタックによる基本的なVMアクセスを提供する。ミニマルなプラットフォームはより多くの自己充足性を必要とするが、最大の柔軟性を提供する。テンプレートイメージとユーザードキュメントがセットアップの負担を部分的に軽減する。

マルチGPUとクラスタリング

Lambdaは分散トレーニング用のマルチGPUインスタンスとクロスインスタンスクラスターをサポートする。GPU間の高帯域幅インターコネクトにより効率的なスケーリングが可能になる。この機能は複数のアクセラレータを必要とする大規模モデルトレーニングに適している。

PaperspaceはマルチGPUインスタンスを提供するが、クラスター機能は限定的である。シングルノードマルチGPUトレーニングはうまく機能する。インスタンス間の分散トレーニングにはより多くの手動設定が必要である。

Vast.aiの分散ホストは効率的なマルチホストトレーニング用の協調ネットワーキングを欠いている。シングルホストマルチGPU構成は利用可能な場合に機能する。クラスターを必要とする組織は他を探すべきである。

ユースケースの適合性

プロバイダーの特性に基づいて、異なるプロバイダーが異なるユースケースに適合する。

開発と実験

Vast.aiの低価格は、信頼性要件よりもGPUコスト感度が優先される実験に理想的である。開発者は本番インフラに投資する前に安価にアイデアを試すことができる。マーケットプレイスモデルは互換性テスト用の多様なハードウェアへのアクセスを提供する。

PaperspaceのユーザーフレンドリーなプラットフォームはGPUクラウドに不慣れな開発者に適している。

[コンテンツは翻訳のため省略]