Lambda Labs vs Paperspace vs Vast.ai: Comparação de Provedores de GPU em Nuvem 2025

Atualizado em 11 de dezembro de 2025

Atualização de dezembro de 2025: Lambda H100 a $2,99/hr sem taxas de egress. Paperspace H100 a $5,95/hr dedicado. Marketplace Vast.ai oferecendo A100s próximo de $1,27/hr com confiabilidade variável. Mais de 100 neoclouds precificando GPUs 30-85% mais baratas que hyperscalers. AWS reduziu preços do H100 em 44% (junho de 2025), comprimindo o mercado para $2-4/hr. Egress gratuito agora é padrão, eliminando fator de custo de 20-40%.

Lambda Labs oferece GPUs H100 a $2,99 por hora sem taxas de transferência de dados, potencialmente economizando custos significativos em comparação com provedores que cobram por egress.[^1] Paperspace precifica VMs H100 dedicadas a $5,95 por hora com instâncias A100 sob demanda a $3,09 por hora, embora o preço anunciado de $1,15 por hora para A100 exija compromissos de 36 meses.[^2] O modelo de marketplace da Vast.ai oferece placas RTX consumer por centavos por minuto e A100s próximo de $1,27 por hora, com a contrapartida de confiabilidade variável dependendo dos hosts individuais.[^3]

O mercado de GPU em nuvem fragmentou-se em camadas distintas atendendo diferentes casos de uso. Hyperscalers detêm 63% do mercado, mas enfrentam competição agressiva de mais de 100 "neoclouds" precificando GPUs 30-85% mais baratas.[^15] Esses provedores alternativos—Lambda Labs, Paperspace, Vast.ai, RunPod e CoreWeave entre eles—conquistam nichos através de preços agressivos, hardware especializado ou plataformas amigáveis para desenvolvedores.

A mudança acelerou após a AWS reduzir os preços do H100 em 44% em junho de 2025, comprimindo as taxas de mercado para $2-4/hr para H100s versus $6-12/hr nos hyperscalers.[^16] Egress gratuito tornou-se padrão entre neoclouds, eliminando um fator de custo que adicionava 20-40% às contas mensais para cargas de trabalho intensivas em dados. Compreender as características dos provedores ajuda organizações a selecionar parceiros apropriados para seus requisitos específicos e tolerância a riscos.

Perfis dos provedores

Cada provedor ocupa uma posição distinta no mercado com diferentes pontos fortes e contrapartidas.

Lambda Labs

Lambda Labs oferece excelente valor através de zero taxas de transferência de dados e tarifas horárias competitivas.[^1] O provedor foca em cargas de trabalho de IA/ML com infraestrutura e stacks de software desenvolvidos especificamente para esse propósito. O posicionamento da Lambda visa organizações que buscam infraestrutura de nível de produção sem a complexidade dos hyperscalers.

Lambda oferece clusters 8×H100 SXM a $2,99/GPU-hr ($23,92/hr para nó completo), H100 80GB individual a $3,29/hr, A100 80GB a $1,79/hr e A100 40GB a $1,29/hr.[^4] A empresa agora oferece GPUs B200 a $4,99/hr, entregando 2× a VRAM e FLOPS do H100 para treinamento até 3× mais rápido.[^17] Preços com compromisso reduzem custos do H100 para $1,85/hr para organizações com demanda previsível.

Especificações Principais da Lambda: - Clusters de produção: 16 a 2.000+ GPUs - Armazenamento: $0,20/GB/mês com zero egress - Cobrança: Por minuto sem mínimos - Stack ML: PyTorch, CUDA, frameworks pré-instalados - Interconexão: NVLink em nós com 8× GPUs

Lambda frequentemente experimenta escassez de capacidade, especialmente para tipos populares de GPU, embora a disponibilidade de H100 tenha melhorado no final de 2025.[^5] Organizações que necessitam de disponibilidade garantida devem considerar reservas ou provedores alternativos como backup.

Paperspace (DigitalOcean)

A aquisição da Paperspace pela DigitalOcean trouxe estabilidade adicional e integração ao ecossistema.[^6] A plataforma parece mais um aplicativo consumer do que infraestrutura empresarial, com integração perfeita com Jupyter e ambientes pré-instalados. Paperspace visa desenvolvedores e pequenas equipes que valorizam facilidade de uso.

Realidade de Preços do Paperspace: | GPU | Anunciado | Real Sob Demanda | Compromisso Necessário | |-----|-----------|------------------|------------------------| | H100 80GB | $2,24/hr | $5,95/hr | 3 anos para o anunciado | | A100 80GB | $1,15/hr | $3,09/hr | 36 meses para $1,15 | | Plano Growth | - | $39/mês | Necessário para GPUs premium |

Paperspace opera três regiões de datacenter (NY2, CA1, AMS1) com cobrança por segundo e zero taxas de ingress/egress.[^18] A plataforma Gradient fornece notebooks, deployments, workflows e infraestrutura ML gerenciada.

Nota: Os preços de GPU do Paperspace não mudaram desde 2023 devido à aquisição pela DigitalOcean, tornando-o menos competitivo que provedores que ajustaram às taxas de mercado de 2025.[^19] Organizações devem comparar custos efetivos cuidadosamente.

Vast.ai

Vast.ai opera como Airbnb para GPUs—proprietários individuais alugam hardware através de um marketplace competitivo.[^6] Os hosts variam de hobbyistas a datacenters Tier-4, criando preços frequentemente 50-70% mais baratos que hyperscalers. O modelo produz os preços absolutos mais baixos do mercado.

Tipos de Instância Vast.ai: | Tipo | Descrição | Preço vs. Sob Demanda | |------|-----------|----------------------| | Sob demanda | Preço fixo, recursos garantidos | Linha de base | | Reservada | Compromisso com pré-pagamento | Até 50% de desconto | | Interruptível | Menor custo, pode ser pausada | 50%+ mais barato |

Vast.ai oferece RTX 4090 a partir de $0,50/hr, H100 a partir de $1,77/hr, A100 80GB por volta de $1,27/hr e RTX 3090 consumer por apenas $0,16/hr.[^3][^20] Pontuações de confiabilidade mais altas correlacionam com preços mais altos—hosts de datacenter com A100/H100 fornecem throughput mais previsível.

A confiabilidade varia por host, exigindo planejamento de checkpoints e capacidade de migração.[^5] Vast.ai se destaca para experimentação, pesquisa e execuções de treinamento que fazem checkpoint frequentemente. Inferência em produção deve considerar alternativas mais confiáveis.

RunPod (Comparação Adicional)

RunPod oferece computação GPU serverless baseada em containers com H100 80GB a partir de $1,99/hr (cloud comunitária) até $2,39/hr (cloud segura).[^21] A plataforma não cobra nada por ingress ou egress de dados, com cobrança por segundo e sem volumes mínimos.

RunPod fornece templates específicos para IA, deployments com um clique e disponibilidade de GPU mais ampla que Lambda. A cloud comunitária opera de forma similar ao marketplace da Vast.ai, mas com infraestrutura mais consistente. Instâncias de cloud segura rodam em datacenters certificados para cargas de trabalho sensíveis a compliance.

CoreWeave (Comparação Enterprise)

CoreWeave visa deployments empresariais com infraestrutura premium. A empresa abriu capital em 2025 com mais de 250.000 GPUs NVIDIA em 32 datacenters.[^22] Preços de H100 variam de $4,75-6,16/hr sob demanda, com descontos de capacidade reservada de até 60%.

CoreWeave se diferencia através de rede InfiniBand e NVIDIA GPUDirect RDMA para treinamento distribuído eficiente em escala. A infraestrutura é adequada para grandes clusters multi-GPU que requerem interconexões de alta largura de banda e baixa latência. Discussões de vendas diretas e compromissos de volume desbloqueiam preços competitivos.

Análise de preços

A comparação de preços requer entender não apenas taxas horárias, mas custo total incluindo compromissos, taxas e cobranças ocultas.

Comparação abrangente de tarifas (dezembro de 2025)

Contexto de mercado: O preço mediano de H100 sob demanda entre provedores é $2,99/hr. Instâncias reservadas oferecem descontos de 30-40%. Projeções da indústria sugerem que H100 pode cair abaixo de $2/hr universalmente até meados de 2026.[^23]

As taxas zero de egress da Lambda e a transferência de dados gratuita do RunPod fornecem valor não refletido nas tarifas horárias para cargas de trabalho intensivas em dados.

Requisitos de compromisso

Lambda oferece preços com compromisso reduzindo custos de H100 substancialmente para organizações com demanda previsível. A estrutura de compromisso se adequa a cargas de trabalho de produção com utilização estável. Preços spot e sob demanda acomodam cargas de trabalho variáveis.

Os compromissos plurianuais do Paperspace prendem organizações a preços que podem se tornar não competitivos conforme o mercado evolui. Organizações devem avaliar cuidadosamente se a duração do compromisso corresponde ao seu horizonte de planejamento. Compromissos mais curtos ou preços sob demanda preservam flexibilidade.

Vast.ai opera com preços puramente sob demanda sem requisitos de compromisso. A flexibilidade se adequa a experimentação e cargas de trabalho variáveis. Organizações com demanda estável podem encontrar melhor economia através de preços com compromisso em outros provedores.

Custos ocultos

Taxas de transferência de dados impactam significativamente o custo total para cargas de trabalho que movem dados substanciais. A política de zero egress da Lambda elimina essa variável. Outros provedores cobram $0,08-0,12 por GB de egress, o que se acumula rapidamente para grandes pesos de modelo ou datasets de treinamento.

Taxas de assinatura adicionam às tarifas horárias efetivas para provedores que requerem planos pagos. O plano Growth do Paperspace a $39 por mês afeta a economia para usuários leves. Usuários intensivos amortizam custos de assinatura através de muitas GPU-horas.

Interrupção de instâncias spot e preemptíveis cria custos ocultos através de trabalho perdido. Overhead de checkpointing, tempo de reinício e reinícios completos ocasionais afetam o throughput efetivo. Instâncias confiáveis podem custar mais por hora, mas menos por carga de trabalho concluída.

Comparação de capacidades

Além dos preços, os provedores diferem em hardware disponível, ecossistema de software e capacidades operacionais.

Disponibilidade de GPU

Lambda foca em GPUs de datacenter incluindo variantes A100 e H100. O foco garante hardware consistente e de nível de produção em todas as instâncias. GPUs consumer não estão disponíveis, limitando opções para experimentação sensível a custos.

Paperspace oferece tanto GPUs de datacenter quanto consumer, de RTX 4090 até A100 e H100. A variedade permite combinar hardware com requisitos de carga de trabalho e orçamentos. GPUs consumer se adequam a inferência e pequenas execuções de treinamento enquanto GPUs de datacenter lidam com cargas maiores.

O marketplace da Vast.ai inclui a maior variedade de hardware, de placas RTX consumer até GPUs de datacenter. A variedade permite encontrar hardware precisamente correspondente. Qualidade e performance variam por host, requerendo avaliação de ofertas individuais.

Software e ferramentas

Lambda fornece ambientes ML pré-configurados com frameworks e ferramentas populares. Os ambientes reduzem tempo de setup e garantem configurações consistentes. Ambientes customizados também são suportados para requisitos especializados.

A plataforma Gradient do Paperspace fornece infraestrutura ML gerenciada com serving de notebooks, rastreamento de experimentos e pipelines de deployment. A abordagem de plataforma se adequa a equipes que querem MLOps gerenciado sem construir infraestrutura. VMs standalone estão disponíveis para equipes que preferem setups customizados.

Vast.ai fornece acesso básico a VM com stacks de software fornecidos pelo usuário. A plataforma mínima requer mais autossuficiência, mas fornece máxima flexibilidade. Imagens de template e documentação de usuário abordam parcialmente a carga de setup.

Multi-GPU e clustering

Lambda suporta instâncias multi-GPU e clusters entre instâncias para treinamento distribuído. Interconexões de alta largura de banda entre GPUs permitem escalonamento eficiente. A capacidade se adequa a treinamento de grandes modelos que requerem múltiplos aceleradores.

Paperspace oferece instâncias multi-GPU, mas capacidades limitadas de cluster. Treinamento multi-GPU em nó único funciona bem. Treinamento distribuído entre instâncias requer mais configuração manual.

Os hosts distribuídos da Vast.ai carecem de rede coordenada para treinamento multi-host eficiente. Configurações multi-GPU de host único funcionam quando disponíveis. Organizações que requerem clusters devem procurar em outro lugar.

Alinhamento de casos de uso

Diferentes provedores se alinham com diferentes casos de uso baseados em suas características.

Desenvolvimento e experimentação

Os preços baixos da Vast.ai a tornam ideal para experimentação onde a sensibilidade ao custo de GPU supera requisitos de confiabilidade. Desenvolvedores podem testar ideias de forma barata antes de investir em infraestrutura de produção. O modelo de marketplace fornece acesso a hardware diverso para testes de compatibilidade.

A plataforma amigável do Paperspace se adequa a desenvolvedores novos em G

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