Lambda Labs vs Paperspace vs Vast.ai: GPU 클라우드 제공업체 비교 2025

2025년 12월 11일 업데이트

2025년 12월 업데이트: Lambda H100은 시간당 $2.99에 데이터 전송료 무료. Paperspace H100은 전용 인스턴스 시간당 $5.95. Vast.ai 마켓플레이스는 A100을 시간당 $1.27 수준에 제공하지만 안정성은 가변적. 100개 이상의 네오클라우드가 하이퍼스케일러 대비 30-85% 저렴한 GPU 가격 제공. AWS는 2025년 6월 H100 가격을 44% 인하하여 시장 가격을 시간당 $2-4로 압축. 무료 이그레스가 표준이 되어 20-40%의 비용 요소 제거.

Lambda Labs는 H100 GPU를 시간당 $2.99에 데이터 전송료 없이 제공하여 이그레스 요금을 부과하는 제공업체 대비 상당한 비용 절감이 가능합니다.[^1] Paperspace는 H100 전용 VM을 시간당 $5.95에, A100 온디맨드 인스턴스를 시간당 $3.09에 제공하지만, 광고된 시간당 $1.15 A100 가격은 36개월 약정이 필요합니다.[^2] Vast.ai의 마켓플레이스 모델은 소비자용 RTX 카드를 분당 몇 센트에, A100을 시간당 $1.27 수준에 제공하지만, 개별 호스트에 따라 안정성이 달라지는 단점이 있습니다.[^3]

GPU 클라우드 시장은 다양한 사용 사례를 위한 별개의 계층으로 세분화되었습니다. 하이퍼스케일러가 시장의 63%를 점유하고 있지만, 30-85% 저렴한 가격으로 GPU를 제공하는 100개 이상의 "네오클라우드"로부터 공격적인 경쟁을 받고 있습니다.[^15] Lambda Labs, Paperspace, Vast.ai, RunPod, CoreWeave 등 이러한 대안 제공업체들은 공격적인 가격, 전문 하드웨어 또는 개발자 친화적 플랫폼을 통해 틈새 시장을 개척하고 있습니다.

이러한 변화는 AWS가 2025년 6월 H100 가격을 44% 인하한 후 가속화되어, H100 시장 가격이 하이퍼스케일러의 시간당 $6-12에서 시간당 $2-4로 압축되었습니다.[^16] 네오클라우드 사이에서 무료 이그레스가 표준이 되어, 데이터 집약적 워크로드의 월간 청구서에 20-40%를 추가하던 비용 요소가 사라졌습니다. 제공업체 특성을 이해하면 조직이 특정 요구 사항과 위험 허용 수준에 적합한 파트너를 선택하는 데 도움이 됩니다.

제공업체 프로필

각 제공업체는 시장에서 서로 다른 강점과 절충점을 가진 고유한 위치를 차지하고 있습니다.

Lambda Labs

Lambda Labs는 데이터 전송료 무료와 경쟁력 있는 시간당 요금을 통해 뛰어난 가치를 제공합니다.[^1] 이 제공업체는 목적에 맞게 구축된 인프라와 소프트웨어 스택으로 AI/ML 워크로드에 집중합니다. Lambda의 포지셔닝은 하이퍼스케일러의 복잡성 없이 프로덕션급 인프라를 원하는 조직을 대상으로 합니다.

Lambda는 8×H100 SXM 클러스터를 GPU당 시간당 $2.99(전체 노드 시간당 $23.92), 단일 H100 80GB를 시간당 $3.29, A100 80GB를 시간당 $1.79, A100 40GB를 시간당 $1.29에 제공합니다.[^4] 회사는 이제 B200 GPU를 시간당 $4.99에 제공하며, H100 대비 2배의 VRAM과 FLOPS로 최대 3배 빠른 학습이 가능합니다.[^17] 예측 가능한 수요가 있는 조직의 경우 약정 가격으로 H100 비용을 시간당 $1.85까지 줄일 수 있습니다.

Lambda 주요 사양: - 프로덕션 클러스터: 16~2,000개 이상 GPU - 스토리지: 월 GB당 $0.20, 이그레스 무료 - 과금: 분 단위, 최소 요금 없음 - ML 스택: PyTorch, CUDA, 프레임워크 사전 설치 - 인터커넥트: 8× GPU 노드에서 NVLink

Lambda는 특히 인기 있는 GPU 유형에서 용량 부족을 자주 경험하지만, H100 가용성은 2025년 말 개선되었습니다.[^5] 보장된 가용성이 필요한 조직은 예약이나 백업용 대안 제공업체를 고려해야 합니다.

Paperspace (DigitalOcean)

DigitalOcean의 Paperspace 인수로 추가적인 안정성과 에코시스템 통합이 이루어졌습니다.[^6] 플랫폼은 원활한 Jupyter 통합과 사전 설치된 환경으로 엔터프라이즈 인프라보다 소비자 앱처럼 느껴집니다. Paperspace는 사용 편의성을 중시하는 개발자와 소규모 팀을 대상으로 합니다.

Paperspace 가격 현실: | GPU | 광고 가격 | 실제 온디맨드 | 필요 약정 | |-----|------------|------------------|---------------------| | H100 80GB | 시간당 $2.24 | 시간당 $5.95 | 광고 가격은 3년 약정 | | A100 80GB | 시간당 $1.15 | 시간당 $3.09 | $1.15는 36개월 약정 | | Growth Plan | - | 월 $39 | 프리미엄 GPU에 필수 |

Paperspace는 3개 데이터센터 지역(NY2, CA1, AMS1)에서 초 단위 과금과 인그레스/이그레스 무료로 운영됩니다.[^18] Gradient 플랫폼은 노트북, 배포, 워크플로우 및 관리형 ML 인프라를 제공합니다.

참고: Paperspace의 GPU 가격은 DigitalOcean 인수로 인해 2023년 이후 변경되지 않아 2025년 시장 가격에 맞춰 조정한 제공업체보다 경쟁력이 떨어집니다.[^19] 조직은 실효 비용을 신중하게 비교해야 합니다.

Vast.ai

Vast.ai는 GPU를 위한 Airbnb처럼 운영됩니다—개인 소유자가 경쟁 마켓플레이스를 통해 하드웨어를 임대합니다.[^6] 호스트는 취미 사용자부터 Tier-4 데이터센터까지 다양하며, 하이퍼스케일러보다 50-70% 저렴한 가격을 만들어냅니다. 이 모델은 시장에서 가장 낮은 절대 가격을 제공합니다.

Vast.ai 인스턴스 유형: | 유형 | 설명 | 온디맨드 대비 가격 | |------|-------------|---------------------| | 온디맨드 | 고정 가격, 보장된 리소스 | 기준선 | | 예약 | 선불 약정 | 최대 50% 할인 | | 중단 가능 | 최저 비용, 일시 중지 가능 | 50% 이상 저렴 |

Vast.ai는 RTX 4090을 시간당 $0.50부터, H100을 시간당 $1.77부터, A100 80GB를 약 시간당 $1.27, 소비자용 RTX 3090을 시간당 $0.16까지 제공합니다.[^3][^20] 높은 신뢰성 점수는 더 높은 가격과 상관관계가 있습니다—데이터센터 A100/H100 호스트가 더 예측 가능한 처리량을 제공합니다.

신뢰성은 호스트에 따라 다르며, 체크포인트 계획과 마이그레이션 기능이 필요합니다.[^5] Vast.ai는 실험, 연구, 자주 체크포인트하는 학습 작업에 탁월합니다. 프로덕션 추론은 더 안정적인 대안을 고려해야 합니다.

RunPod (추가 비교)

RunPod는 컨테이너 기반의 서버리스 GPU 컴퓨팅을 H100 80GB 시간당 $1.99(커뮤니티 클라우드)에서 시간당 $2.39(보안 클라우드)까지 제공합니다.[^21] 플랫폼은 데이터 인그레스나 이그레스에 대해 요금을 부과하지 않으며, 초 단위 과금과 최소 볼륨 요구 사항이 없습니다.

RunPod는 AI 전용 템플릿, 원클릭 배포, Lambda보다 더 넓은 GPU 가용성을 제공합니다. 커뮤니티 클라우드는 Vast.ai의 마켓플레이스와 유사하게 운영되지만 더 일관된 인프라를 제공합니다. 보안 클라우드 인스턴스는 규정 준수가 민감한 워크로드를 위해 인증된 데이터센터에서 실행됩니다.

CoreWeave (엔터프라이즈 비교)

CoreWeave는 프리미엄 인프라로 엔터프라이즈 배포를 대상으로 합니다. 회사는 2025년에 32개 데이터센터에 걸쳐 250,000개 이상의 NVIDIA GPU를 보유하고 상장했습니다.[^22] H100 가격은 온디맨드로 시간당 $4.75-6.16이며, 예약 용량 할인은 최대 60%입니다.

CoreWeave는 대규모 분산 학습을 위한 효율적인 InfiniBand 네트워킹과 NVIDIA GPUDirect RDMA로 차별화됩니다. 인프라는 고대역폭, 저지연 인터커넥트가 필요한 대규모 멀티 GPU 클러스터에 적합합니다. 직접 영업 협의와 볼륨 약정으로 경쟁력 있는 가격을 얻을 수 있습니다.

가격 분석

가격 비교는 시간당 요금뿐만 아니라 약정, 수수료, 숨겨진 비용을 포함한 총 비용을 이해해야 합니다.

종합 요금 비교 (2025년 12월)

시장 맥락: 제공업체 전체의 H100 온디맨드 중간 가격은 시간당 $2.99입니다. 예약 인스턴스는 30-40% 할인을 제공합니다. 업계 전망에 따르면 H100은 2026년 중반까지 전반적으로 시간당 $2 미만으로 떨어질 수 있습니다.[^23]

Lambda의 이그레스 무료와 RunPod의 무료 데이터 전송은 데이터 집약적 워크로드에서 시간당 요금에 반영되지 않는 가치를 제공합니다.

약정 요구 사항

Lambda는 예측 가능한 수요가 있는 조직을 위해 H100 비용을 상당히 줄이는 약정 가격을 제공합니다. 약정 구조는 안정적인 사용률을 가진 프로덕션 워크로드에 적합합니다. 스팟과 온디맨드 가격은 가변적인 워크로드를 수용합니다.

Paperspace의 다년 약정은 시장이 발전함에 따라 경쟁력이 떨어질 수 있는 가격에 조직을 고정시킵니다. 조직은 약정 기간이 계획 기간과 일치하는지 신중하게 평가해야 합니다. 짧은 약정이나 온디맨드 가격은 유연성을 유지합니다.

Vast.ai는 약정 요구 사항 없이 순수 온디맨드 가격으로 운영됩니다. 유연성은 실험과 가변적인 워크로드에 적합합니다. 안정적인 수요가 있는 조직은 다른 곳의 약정 가격에서 더 나은 경제성을 찾을 수 있습니다.

숨겨진 비용

데이터 전송료는 상당한 데이터를 이동하는 워크로드의 총 비용에 크게 영향을 미칩니다. Lambda의 이그레스 무료 정책은 이 변수를 제거합니다. 다른 제공업체는 이그레스에 GB당 $0.08-0.12를 청구하며, 이는 대규모 모델 가중치나 학습 데이터셋에서 빠르게 누적됩니다.

구독료는 유료 티어가 필요한 제공업체의 실효 시간당 요금을 추가합니다. Paperspace의 월 $39 Growth 플랜은 가벼운 사용자의 경제성에 영향을 미칩니다. 많이 사용하는 사용자는 구독 비용을 많은 GPU 시간에 분산시킵니다.

스팟 및 선점 가능 인스턴스 중단은 손실된 작업을 통해 숨겨진 비용을 발생시킵니다. 체크포인트 오버헤드, 재시작 시간, 간헐적인 완전 재시작은 실효 처리량에 영향을 미칩니다. 안정적인 인스턴스는 시간당 비용이 더 높을 수 있지만 완료된 워크로드당 비용은 더 낮을 수 있습니다.

기능 비교

가격 외에도 제공업체는 사용 가능한 하드웨어, 소프트웨어 에코시스템, 운영 기능에서 차이가 있습니다.

GPU 가용성

Lambda는 A100 및 H100 변형을 포함한 데이터센터 GPU에 집중합니다. 이러한 집중은 인스턴스 전반에 걸쳐 일관된 프로덕션급 하드웨어를 보장합니다. 소비자용 GPU는 사용할 수 없어 비용에 민감한 실험 옵션이 제한됩니다.

Paperspace는 RTX 4090부터 A100, H100까지 데이터센터와 소비자용 GPU를 모두 제공합니다. 이 범위를 통해 하드웨어를 워크로드 요구 사항과 예산에 맞출 수 있습니다. 소비자용 GPU는 추론과 소규모 학습 작업에 적합하고 데이터센터 GPU는 더 큰 워크로드를 처리합니다.

Vast.ai의 마켓플레이스는 소비자용 RTX 카드부터 데이터센터 GPU까지 가장 다양한 하드웨어를 포함합니다. 이 다양성은 정확히 일치하는 하드웨어를 찾을 수 있게 합니다. 품질과 성능은 호스트에 따라 다르므로 개별 제공 항목 평가가 필요합니다.

소프트웨어 및 도구

Lambda는 인기 있는 프레임워크와 도구가 사전 구성된 ML 환경을 제공합니다. 이러한 환경은 설정 시간을 줄이고 일관된 구성을 보장합니다. 특수한 요구 사항을 위한 커스텀 환경도 지원됩니다.

Paperspace의 Gradient 플랫폼은 노트북 서빙, 실험 추적, 배포 파이프라인을 갖춘 관리형 ML 인프라를 제공합니다. 플랫폼 접근 방식은 인프라 구축 없이 관리형 MLOps를 원하는 팀에 적합합니다. 커스텀 설정을 선호하는 팀을 위한 독립형 VM도 사용 가능합니다.

Vast.ai는 사용자 제공 소프트웨어 스택으로 기본 VM 액세스를 제공합니다. 최소한의 플랫폼은 더 많은 자급자족이 필요하지만 최대한의 유연성을 제공합니다. 템플릿 이미지와 사용자 문서가 설정 부담을 부분적으로 해결합니다.

멀티 GPU 및 클러스터링

Lambda는 분산 학습을 위한 멀티 GPU 인스턴스와 교차 인스턴스 클러스터를 지원합니다. GPU 간 고대역폭 인터커넥트는 효율적인 스케일링을 가능하게 합니다. 이 기능은 여러 가속기가 필요한 대규모 모델 학습에 적합합니다.

Paperspace는 멀티 GPU 인스턴스를 제공하지만 클러스터 기능은 제한적입니다. 단일 노드 멀티 GPU 학습은 잘 작동합니다. 인스턴스 간 분산 학습은 더 많은 수동 구성이 필요합니다.

Vast.ai의 분산 호스트는 효율적인 멀티 호스트 학습을 위한 조정된 네트워킹이 부족합니다. 단일 호스트 멀티 GPU 구성은 사용 가능할 때 작동합니다. 클러스터가 필요한 조직은 다른 곳을 찾아야 합니다.

사용 사례 적합성

다른 제공업체는 특성에 따라 다른 사용 사례와 맞습니다.

개발 및 실험

Vast.ai의 저렴한 가격은 GPU 비용 민감도가 안정성 요구 사항보다 중요한 실험에 이상적입니다. 개발자는 프로덕션 인프라에 투자하기 전에 아이디어를 저렴하게 시도할 수 있습니다. 마켓플레이스 모델은 호환성 테스트를 위한 다양한 하드웨어 액세스를 제공합니다.

Paperspace의 사용자 친화적 플랫폼은 GPU 컴퓨팅을 처음 접하는 개발자에게 적합합니다.

[번역 중 내용 생략]