Lambda Labs vs Paperspace vs Vast.ai: การเปรียบเทียบผู้ให้บริการ GPU Cloud ปี 2025

อัปเดต 11 ธันวาคม 2025

อัปเดตธันวาคม 2025: Lambda H100 ราคา $2.99/ชั่วโมง โดยไม่มีค่าธรรมเนียม egress Paperspace H100 ราคา $5.95/ชั่วโมง สำหรับ dedicated Vast.ai marketplace เสนอ A100 ใกล้เคียง $1.27/ชั่วโมง พร้อมความน่าเชื่อถือที่แตกต่างกัน มี neoclouds มากกว่า 100 ราย ตั้งราคา GPU ถูกกว่า hyperscalers 30-85% AWS ลดราคา H100 ลง 44% (มิถุนายน 2025) บีบราคาตลาดเหลือ $2-4/ชั่วโมง Free egress กลายเป็นมาตรฐาน ช่วยขจัดปัจจัยต้นทุน 20-40%

Lambda Labs เสนอ H100 GPUs ในราคา $2.99 ต่อชั่วโมง โดยไม่มีค่าธรรมเนียมการโอนข้อมูล ซึ่งอาจช่วยประหยัดต้นทุนได้อย่างมากเมื่อเทียบกับผู้ให้บริการที่เก็บค่า egress[^1] Paperspace ตั้งราคา H100 dedicated VMs ที่ $5.95 ต่อชั่วโมง พร้อม on-demand A100 instances ที่ $3.09 ต่อชั่วโมง แม้ราคา A100 ที่โฆษณาไว้ $1.15 ต่อชั่วโมง จะต้องมีสัญญา 36 เดือน[^2] โมเดล marketplace ของ Vast.ai ให้บริการการ์ด RTX สำหรับผู้บริโภคในราคาไม่กี่เซนต์ต่อนาที และ A100 ใกล้เคียง $1.27 ต่อชั่วโมง โดยแลกกับความน่าเชื่อถือที่แตกต่างกันขึ้นอยู่กับ host แต่ละราย[^3]

ตลาด GPU cloud ได้แบ่งออกเป็นระดับที่ชัดเจนเพื่อตอบสนอง use cases ที่แตกต่างกัน Hyperscalers ครอง 63% ของตลาด แต่เผชิญการแข่งขันอย่างดุเดือดจาก "neoclouds" มากกว่า 100 ราย ที่ตั้งราคา GPU ถูกกว่า 30-85%[^15] ผู้ให้บริการทางเลือกเหล่านี้—Lambda Labs, Paperspace, Vast.ai, RunPod และ CoreWeave เป็นต้น—สร้างตลาดเฉพาะทางผ่านราคาที่แข่งขันได้ ฮาร์ดแวร์เฉพาะทาง หรือแพลตฟอร์มที่เป็นมิตรกับนักพัฒนา

การเปลี่ยนแปลงเร่งตัวขึ้นหลังจาก AWS ลดราคา H100 ลง 44% ในเดือนมิถุนายน 2025 บีบอัตราตลาดเหลือ $2-4/ชั่วโมง สำหรับ H100 เทียบกับ $6-12/ชั่วโมง บน hyperscalers[^16] Free egress กลายเป็นมาตรฐานในหมู่ neoclouds ช่วยขจัดปัจจัยต้นทุนที่เคยเพิ่ม 20-40% ให้กับค่าใช้จ่ายรายเดือนสำหรับ workloads ที่ใช้ข้อมูลเข้มข้น การทำความเข้าใจลักษณะของผู้ให้บริการช่วยให้องค์กรเลือกพันธมิตรที่เหมาะสมกับความต้องการเฉพาะและระดับความเสี่ยงที่ยอมรับได้

โปรไฟล์ผู้ให้บริการ

ผู้ให้บริการแต่ละรายครองตำแหน่งที่แตกต่างกันในตลาดพร้อมจุดแข็งและข้อแลกเปลี่ยนที่ต่างกัน

Lambda Labs

Lambda Labs มอบคุณค่าที่ยอดเยี่ยมผ่านการไม่มีค่าธรรมเนียมการโอนข้อมูลและอัตรารายชั่วโมงที่แข่งขันได้[^1] ผู้ให้บริการมุ่งเน้นที่ AI/ML workloads ด้วยโครงสร้างพื้นฐานและ software stacks ที่สร้างขึ้นเพื่อจุดประสงค์นี้โดยเฉพาะ การวางตำแหน่งของ Lambda กำหนดเป้าหมายไปที่องค์กรที่ต้องการโครงสร้างพื้นฐานระดับ production โดยไม่มีความซับซ้อนของ hyperscaler

Lambda เสนอ 8×H100 SXM clusters ที่ $2.99/GPU-hr ($23.92/ชั่วโมง สำหรับ full node), single H100 80GB ที่ $3.29/ชั่วโมง, A100 80GB ที่ $1.79/ชั่วโมง และ A100 40GB ที่ $1.29/ชั่วโมง[^4] บริษัทตอนนี้เสนอ B200 GPUs ที่ $4.99/ชั่วโมง ให้ VRAM และ FLOPS มากกว่า H100 ถึง 2 เท่า สำหรับการ training ที่เร็วขึ้นถึง 3 เท่า[^17] ราคาแบบ committed ลดต้นทุน H100 เหลือ $1.85/ชั่วโมง สำหรับองค์กรที่มีความต้องการที่คาดการณ์ได้

Lambda Key Specs: - Production clusters: 16 ถึง 2,000+ GPUs - Storage: $0.20/GB/เดือน โดยไม่มีค่า egress - Billing: รายนาที ไม่มีขั้นต่ำ - ML stack: PyTorch, CUDA, frameworks ติดตั้งล่วงหน้า - Interconnect: NVLink บน 8× GPU nodes

Lambda มักประสบปัญหาการขาดแคลน capacity โดยเฉพาะสำหรับ GPU ยอดนิยม แม้ว่าความพร้อมใช้งานของ H100 จะดีขึ้นในช่วงปลายปี 2025[^5] องค์กรที่ต้องการความพร้อมใช้งานที่รับประกันควรพิจารณาการจอง หรือผู้ให้บริการทางเลือกเป็นตัวสำรอง

Paperspace (DigitalOcean)

การเข้าซื้อกิจการ Paperspace ของ DigitalOcean นำมาซึ่งความมั่นคงและการผสานรวมกับ ecosystem เพิ่มเติม[^6] แพลตฟอร์มให้ความรู้สึกเหมือนแอปผู้บริโภคมากกว่าโครงสร้างพื้นฐานระดับองค์กร พร้อมการผสานรวม Jupyter ที่ราบรื่นและ environments ที่ติดตั้งล่วงหน้า Paperspace กำหนดเป้าหมายไปที่นักพัฒนาและทีมขนาดเล็กที่ให้ความสำคัญกับความง่ายในการใช้งาน

ความเป็นจริงของราคา Paperspace: | GPU | โฆษณา | On-Demand จริง | ต้องมีสัญญา | |-----|------------|------------------|---------------------| | H100 80GB | $2.24/ชั่วโมง | $5.95/ชั่วโมง | 3 ปี สำหรับราคาที่โฆษณา | | A100 80GB | $1.15/ชั่วโมง | $3.09/ชั่วโมง | 36 เดือน สำหรับ $1.15 | | Growth Plan | - | $39/เดือน | จำเป็นสำหรับ premium GPUs |

Paperspace ดำเนินการ 3 ภูมิภาค datacenter (NY2, CA1, AMS1) พร้อม billing รายวินาทีและไม่มีค่า ingress/egress[^18] แพลตฟอร์ม Gradient ให้บริการ notebooks, deployments, workflows และโครงสร้างพื้นฐาน ML ที่จัดการแล้ว

หมายเหตุ: ราคา GPU ของ Paperspace ไม่ได้เปลี่ยนแปลงตั้งแต่ปี 2023 เนื่องจากการเข้าซื้อกิจการของ DigitalOcean ทำให้แข่งขันได้น้อยกว่าผู้ให้บริการที่ปรับตัวตามอัตราตลาดปี 2025[^19] องค์กรควรเปรียบเทียบต้นทุนที่แท้จริงอย่างรอบคอบ

Vast.ai

Vast.ai ทำงานเหมือน Airbnb สำหรับ GPUs—เจ้าของรายบุคคลปล่อยเช่าฮาร์ดแวร์ผ่าน marketplace ที่แข่งขันกัน[^6] Hosts มีตั้งแต่มือสมัครเล่นไปจนถึง datacenters ระดับ Tier-4 สร้างราคาที่มักถูกกว่า hyperscalers 50-70% โมเดลนี้ให้ราคาต่ำสุดในตลาด

ประเภท Instance ของ Vast.ai: | ประเภท | คำอธิบาย | ราคาเทียบกับ On-Demand | |------|-------------|---------------------| | On-demand | ราคาคงที่ ทรัพยากรรับประกัน | พื้นฐาน | | Reserved | ชำระเงินล่วงหน้า | ส่วนลดสูงสุด 50% | | Interruptible | ต้นทุนต่ำสุด อาจถูกหยุดชั่วคราว | ถูกกว่า 50%+ |

Vast.ai เสนอ RTX 4090 เริ่มต้น $0.50/ชั่วโมง, H100 เริ่มต้น $1.77/ชั่วโมง, A100 80GB ประมาณ $1.27/ชั่วโมง และ RTX 3090 สำหรับผู้บริโภคต่ำสุดเพียง $0.16/ชั่วโมง[^3][^20] คะแนนความน่าเชื่อถือที่สูงกว่าสัมพันธ์กับราคาที่สูงกว่า—datacenter A100/H100 hosts ให้ throughput ที่คาดการณ์ได้มากกว่า

ความน่าเชื่อถือแตกต่างกันตาม host ต้องมีการวางแผน checkpoint และความสามารถในการ migrate[^5] Vast.ai เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการทดลอง การวิจัย และ training runs ที่ checkpoint บ่อย Production inference ควรพิจารณาทางเลือกที่น่าเชื่อถือกว่า

RunPod (เปรียบเทียบเพิ่มเติม)

RunPod เสนอ container-based, serverless GPU computing พร้อม H100 80GB เริ่มต้น $1.99/ชั่วโมง (community cloud) ถึง $2.39/ชั่วโมง (secure cloud)[^21] แพลตฟอร์มไม่คิดค่า data ingress หรือ egress พร้อม billing รายวินาทีและไม่มีขั้นต่ำ volume

RunPod ให้ AI-specific templates, one-click deployments และความพร้อมใช้งาน GPU ที่กว้างกว่า Lambda Community cloud ทำงานคล้ายกับ marketplace ของ Vast.ai แต่มีโครงสร้างพื้นฐานที่สม่ำเสมอกว่า Secure cloud instances ทำงานใน certified datacenters สำหรับ workloads ที่ต้องปฏิบัติตามข้อกำหนด

CoreWeave (เปรียบเทียบระดับ Enterprise)

CoreWeave กำหนดเป้าหมายไปที่ enterprise deployments ด้วยโครงสร้างพื้นฐานระดับพรีเมียม บริษัทเข้าตลาดหลักทรัพย์ในปี 2025 พร้อม NVIDIA GPUs มากกว่า 250,000 ตัว ใน 32 datacenters[^22] ราคา H100 อยู่ที่ $4.75-6.16/ชั่วโมง on-demand พร้อมส่วนลด reserved capacity สูงสุด 60%

CoreWeave สร้างความแตกต่างผ่าน InfiniBand networking และ NVIDIA GPUDirect RDMA สำหรับ distributed training ที่มีประสิทธิภาพในระดับใหญ่ โครงสร้างพื้นฐานเหมาะกับ multi-GPU clusters ขนาดใหญ่ที่ต้องการ high-bandwidth, low-latency interconnects การเจรจา direct sales และ volume commitments ปลดล็อกราคาที่แข่งขันได้

การวิเคราะห์ราคา

การเปรียบเทียบราคาต้องเข้าใจไม่เพียงแค่อัตรารายชั่วโมง แต่รวมถึงต้นทุนรวมรวมถึงสัญญา ค่าธรรมเนียม และค่าใช้จ่ายซ่อนเร้น

การเปรียบเทียบอัตราแบบครอบคลุม (ธันวาคม 2025)

บริบทตลาด: ราคา H100 on-demand มัธยฐานข้ามผู้ให้บริการคือ $2.99/ชั่วโมง Reserved instances เสนอส่วนลด 30-40% การคาดการณ์อุตสาหกรรมแนะนำว่า H100 อาจลดลงต่ำกว่า $2/ชั่วโมง ทุกที่ภายในกลางปี 2026[^23]

ค่าธรรมเนียม egress เป็นศูนย์ของ Lambda และการโอนข้อมูลฟรีของ RunPod ให้คุณค่าที่ไม่สะท้อนในอัตรารายชั่วโมงสำหรับ workloads ที่ใช้ข้อมูลเข้มข้น

ข้อกำหนดสัญญา

Lambda เสนอราคาแบบ committed ที่ลดต้นทุน H100 อย่างมากสำหรับองค์กรที่มีความต้องการที่คาดการณ์ได้ โครงสร้างสัญญาเหมาะกับ production workloads ที่มีการใช้งานสม่ำเสมอ ราคา Spot และ on-demand รองรับ workloads ที่แปรผัน

สัญญาหลายปีของ Paperspace ล็อกองค์กรไว้กับราคาที่อาจแข่งขันไม่ได้เมื่อตลาดพัฒนา องค์กรควรประเมินอย่างรอบคอบว่าระยะเวลาสัญญาตรงกับขอบเขตการวางแผนหรือไม่ สัญญาที่สั้นกว่าหรือราคา on-demand รักษาความยืดหยุ่น

Vast.ai ดำเนินงานบนราคา on-demand ล้วนโดยไม่มีข้อกำหนดสัญญา ความยืดหยุ่นเหมาะกับการทดลองและ workloads ที่แปรผัน องค์กรที่มีความต้องการสม่ำเสมออาจพบเศรษฐศาสตร์ที่ดีกว่าผ่านราคาแบบ committed ที่อื่น

ต้นทุนซ่อนเร้น

ค่าธรรมเนียมการโอนข้อมูลส่งผลกระทบอย่างมากต่อต้นทุนรวมสำหรับ workloads ที่ย้ายข้อมูลจำนวนมาก นโยบาย egress เป็นศูนย์ของ Lambda ขจัดตัวแปรนี้ ผู้ให้บริการอื่นคิด $0.08-0.12 ต่อ GB สำหรับ egress ซึ่งทบต้นอย่างรวดเร็วสำหรับ model weights หรือ training datasets ขนาดใหญ่

ค่าธรรมเนียม subscription เพิ่มให้กับอัตรารายชั่วโมงที่แท้จริงสำหรับผู้ให้บริการที่ต้องการ paid tiers Growth plan ของ Paperspace ที่ $39 ต่อเดือนส่งผลต่อเศรษฐศาสตร์สำหรับผู้ใช้เบา ผู้ใช้หนักกระจายต้นทุน subscription ข้ามหลาย GPU-hours

การขัดจังหวะ Spot และ preemptible instance สร้างต้นทุนซ่อนเร้นผ่านงานที่สูญเสีย Checkpointing overhead, เวลาเริ่มใหม่ และการเริ่มใหม่ทั้งหมดเป็นครั้งคราวส่งผลต่อ throughput ที่แท้จริง Reliable instances อาจมีราคาต่อชั่วโมงมากกว่า แต่น้อยกว่าต่อ workload ที่เสร็จสิ้น

การเปรียบเทียบความสามารถ

นอกเหนือจากราคา ผู้ให้บริการแตกต่างกันในฮาร์ดแวร์ที่มี, software ecosystem และความสามารถในการดำเนินงาน

ความพร้อมใช้งาน GPU

Lambda มุ่งเน้นที่ data center GPUs รวมถึง A100 และ H100 variants การมุ่งเน้นนี้รับประกันฮาร์ดแวร์ระดับ production ที่สม่ำเสมอข้าม instances Consumer GPUs ไม่พร้อมใช้งาน จำกัดตัวเลือกสำหรับการทดลองที่ต้องการประหยัดต้นทุน

Paperspace เสนอทั้ง data center และ consumer GPUs ตั้งแต่ RTX 4090 จนถึง A100 และ H100 ช่วงนี้ช่วยให้จับคู่ฮาร์ดแวร์กับความต้องการ workload และงบประมาณ Consumer GPUs เหมาะกับ inference และ training runs ขนาดเล็ก ในขณะที่ data center GPUs จัดการ workloads ที่ใหญ่กว่า

Marketplace ของ Vast.ai รวมฮาร์ดแวร์ที่หลากหลายที่สุด ตั้งแต่ consumer RTX cards จนถึง data center GPUs ความหลากหลายช่วยให้หาฮาร์ดแวร์ที่ตรงกันอย่างแม่นยำ คุณภาพและประสิทธิภาพแตกต่างกันตาม host ต้องมีการประเมินข้อเสนอแต่ละรายการ

Software และ tooling

Lambda ให้ ML environments ที่กำหนดค่าล่วงหน้าพร้อม frameworks และ tools ยอดนิยม Environments เหล่านี้ลดเวลาตั้งค่าและรับประกันการกำหนดค่าที่สม่ำเสมอ Custom environments ก็รองรับสำหรับความต้องการเฉพาะทาง

แพลตฟอร์ม Gradient ของ Paperspace ให้โครงสร้างพื้นฐาน ML ที่จัดการแล้วพร้อม notebook serving, experiment tracking และ deployment pipelines แนวทางแพลตฟอร์มเหมาะกับทีมที่ต้องการ managed MLOps โดยไม่ต้องสร้างโครงสร้างพื้นฐาน Standalone VMs พร้อมใช้งานสำหรับทีมที่ชอบ setups แบบกำหนดเอง

Vast.ai ให้การเข้าถึง VM พื้นฐานพร้อม software stacks ที่ผู้ใช้จัดหาเอง แพลตฟอร์มที่น้อยที่สุดต้องการความพึ่งพาตนเองมากขึ้น แต่ให้ความยืดหยุ่นสูงสุด Template images และเอกสารผู้ใช้ช่วยแก้ปัญหาภาระการตั้งค่าบางส่วน

Multi-GPU และ clustering

Lambda รองรับ multi-GPU instances และ cross-instance clusters สำหรับ distributed training High-bandwidth interconnects ระหว่าง GPUs ช่วยให้ scaling มีประสิทธิภาพ ความสามารถนี้เหมาะกับ large model training ที่ต้องการ accelerators หลายตัว

Paperspace เสนอ multi-GPU instances แต่ความสามารถ cluster จำกัด Single-node multi-GPU training ทำงานได้ดี Distributed training ข้าม instances ต้องการการกำหนดค่าด้วยตนเองมากขึ้น

Distributed hosts ของ Vast.ai ขาด coordinated networking สำหรับ multi-host training ที่มีประสิทธิภาพ Single-host multi-GPU configurations ทำงานได้เมื่อมี องค์กรที่ต้องการ clusters ควรมองหาที่อื่น

การจับคู่ Use case

ผู้ให้บริการที่แตกต่างกันสอดคล้องกับ use cases ที่แตกต่างกันตามลักษณะของพวกเขา

Development และ experimentation

ราคาต่ำของ Vast.ai ทำให้เหมาะสำหรับการทดลองที่ความอ่อนไหวต่อต้นทุน GPU สำคัญกว่าข้อกำหนดความน่าเชื่อถือ นักพัฒนาสามารถลองไอเดียได้ถูกก่อนลงทุนในโครงสร้างพื้นฐาน production โมเดล marketplace ให้การเข้าถึงฮาร์ดแวร์ที่หลากหลายสำหรับ compatibility testing

แพลตฟอร์มที่ใช้งานง่ายของ Paperspace เหมาะกับนักพัฒนาที่เพิ่งเริ่มต้นกับ G

[เนื้อหาถูกตัดทอนเพื่อการแปล]