แพลตฟอร์ม Serverless GPU: เปรียบเทียบ RunPod, Modal และ Beam

อัปเดต 11 ธันวาคม 2025

อัปเดตธันวาคม 2025: Modal Labs ปิดดีล Series B มูลค่า 87 ล้านดอลลาร์เมื่อกันยายน 2025 ที่ valuation 1.1 พันล้านดอลลาร์¹ สามเดือนก่อนหน้านั้น RunPod ระดมทุน 20 ล้านดอลลาร์เพื่อขยาย data center ทั่วโลกในยุโรปและเอเชีย² การระดมทุนนี้ยืนยันสิ่งที่นักพัฒนารู้อยู่แล้ว: แพลตฟอร์ม serverless GPU กลายเป็นตัวเลือกหลักสำหรับ AI inference workload ที่ไม่คุ้มกับการลงทุนในโครงสร้างพื้นฐานเฉพาะ การเข้าใจข้อดีข้อเสียระหว่าง RunPod, Modal, Beam และคู่แข่งจะช่วยให้องค์กรเลือกแพลตฟอร์มที่เหมาะสมกับลักษณะ workload ของตน

ราคา serverless GPU ขจัดความขัดแย้งพื้นฐานของ dedicated compute—การจ่ายค่า GPU ที่ไม่ได้ใช้งานระหว่าง request โมเดลนี้ทำงานได้ดีสำหรับ bursty inference workload ที่ traffic พุ่งขึ้นอย่างคาดเดาไม่ได้ แต่เศรษฐศาสตร์จะกลับด้านสำหรับสถานการณ์ที่มี utilization สูงต่อเนื่อง การเลือกแพลตฟอร์มที่เหมาะสมต้องจับคู่รูปแบบ workload กับโมเดลราคา, ความทนทานต่อ cold start และความต้องการฟีเจอร์

ภูมิทัศน์ของ serverless GPU

แพลตฟอร์ม serverless GPU ทำให้การจัดการโครงสร้างพื้นฐานเป็นนามธรรมในขณะที่ให้การเข้าถึง accelerated compute แบบ on-demand โมเดลนี้แตกต่างโดยพื้นฐานจาก cloud GPU instance แบบดั้งเดิม:

Cloud GPU แบบดั้งเดิม: จอง instance เป็นรายชั่วโมง จ่ายโดยไม่คำนึงถึง utilization จัดการ container, scaling และโครงสร้างพื้นฐานด้วยตัวเอง

Serverless GPU: จ่ายต่อวินาทีของการทำงานจริง แพลตฟอร์มจัดการ container orchestration, autoscaling และโครงสร้างพื้นฐาน ทรัพยากร scale ลงเป็นศูนย์เมื่อไม่มีการใช้งาน

การแลกเปลี่ยนอยู่ที่การควบคุมกับความสะดวก แพลตฟอร์ม serverless คิดราคาต่อวินาทีแบบ premium แต่ขจัดภาระโครงสร้างพื้นฐานและค่าใช้จ่ายขณะไม่มีงาน องค์กรที่รัน workload ต่อเนื่องที่มี utilization สูงจะจ่ายมากกว่า ส่วนองค์กรที่มี demand แปรผันจะจ่ายน้อยกว่า

วิวัฒนาการของตลาด

ตลาด serverless GPU เติบโตอย่างมากตลอดปี 2025:

กิจกรรมการระดมทุน: Modal ที่ valuation 1.1 พันล้านดอลลาร์, การระดมทุนเพื่อขยายของ RunPod และ Series D มูลค่า 150 ล้านดอลลาร์ของ Baseten แสดงให้เห็นความเชื่อมั่นของนักลงทุนในโมเดลนี้³

การปรับปรุง cold start: แพลตฟอร์มลด cold start จาก 30-60 วินาทีเหลือไม่ถึงหนึ่งวินาทีผ่าน container caching และกลยุทธ์ pre-warming

ความหลากหลายของ GPU: ผู้ให้บริการตอนนี้เสนอตั้งแต่ T4 ที่ $0.40/ชั่วโมง ไปจนถึง H100 ที่ $4.50/ชั่วโมง และ B200 ที่ $6.25/ชั่วโมงในราคา serverless⁴

การนำไปใช้ในองค์กร: ฟีเจอร์เช่น VPC peering, SOC 2 compliance และสัญญา dedicated capacity ดึงดูดลูกค้าองค์กรนอกเหนือจากการทดลองของนักพัฒนา

รายละเอียดเชิงลึกของแต่ละแพลตฟอร์ม

RunPod: ผู้นำด้านราคา

RunPod สร้างชื่อเสียงจากราคาที่แข่งขันได้และความหลากหลายของ GPU แพลตฟอร์มเสนอ serverless endpoint ควบคู่กับการเช่า pod แบบดั้งเดิม ให้ผู้ใช้เลือกโมเดลการ deploy ตามลักษณะ workload

โครงสร้างราคา:

ราคา serverless ของ RunPod ทำงานบน worker สองประเภท:⁵

Flex Workers: Worker แบบ on-demand ที่ scale ลงเป็นศูนย์ได้ จ่ายเฉพาะระหว่างการประมวลผล request เหมาะสำหรับ workload ที่แปรผันและการ optimize ต้นทุน

Active Workers: Worker ที่ทำงานตลอดเวลาพร้อมส่วนลด 20-30% เมื่อเทียบกับราคา flex คิดค่าบริการต่อเนื่องโดยไม่คำนึงถึง utilization ดีที่สุดสำหรับ workload ที่คงที่ซึ่งต้องการการตอบสนองทันที

ราคา serverless ตัวแทน (ธันวาคม 2025): - T4: $0.40/ชั่วโมง - A100 40GB: $1.89/ชั่วโมง - A100 80GB: $2.17/ชั่วโมง - H100 80GB: $4.47/ชั่วโมง - H200 SXM: $3.99/ชั่วโมง

ประสิทธิภาพ cold start:

RunPod อ้างว่า 48% ของ serverless cold start เสร็จภายใน 200ms ผ่านเทคโนโลยี FlashBoot⁶ Instance ที่ pre-warm ขจัด cold start ได้หมดสำหรับแอปพลิเคชันที่ sensitive ต่อ latency อย่างไรก็ตาม การ deploy custom model โดยไม่มีการ optimize อาจประสบ cold start เกิน 60 วินาทีสำหรับ container ขนาดใหญ่

ฟีเจอร์หลัก:

• 31 region ทั่วโลกในอเมริกาเหนือ, ยุโรป และเอเชีย
• ไม่มีค่า ingress/egress (หายากในบรรดา cloud provider)
• GitHub deployment integration พร้อม one-click launch
• Instant rollback ไปยัง container version ก่อนหน้า
• Network volume สำหรับ shared storage ระหว่าง worker

เหมาะสำหรับ: การ deploy ที่ใส่ใจต้นทุน, workload ที่แปรผัน, ทีมที่ให้ความสำคัญกับต้นทุนมากกว่าความคงเส้นคงวาของ latency

Modal: ผู้นำด้านประสบการณ์นักพัฒนา

Modal Labs ออกแบบแพลตฟอร์มรอบ workflow ที่ native กับ Python ขจัดการตั้งค่า YAML และความซับซ้อนของ REST API ที่เป็นลักษณะของการ deploy ML แบบดั้งเดิม

โมเดลการเขียนโปรแกรม:

Modal แปลง Python function เป็น cloud workload ผ่าน decorator:

import modal

app = modal.App()

@app.function(gpu="A100")
def run_inference(prompt: str) -> str:
    # Your inference code
    return result

# Execute remotely
result = run_inference.remote("Hello world")

วิธีนี้ขจัดการตั้งค่า container สำหรับกรณีใช้งานส่วนใหญ่ Modal สร้าง container จาก local environment โดยอัตโนมัติ, จัดตาราง execution บน hardware ที่ระบุ และ stream log กลับมาแบบ real-time⁷

โครงสร้างราคา:

Modal คิดค่าบริการตาม CPU cycle โดย GPU time คิดต่อวินาที ราคาตัวแทน: - A10G: ~$1.10/ชั่วโมง - A100 40GB: ~$2.78/ชั่วโมง - A100 80GB: ~$3.72/ชั่วโมง - H100: ~$4.76/ชั่วโมง - B200: $6.25/ชั่วโมง⁸

แพลตฟอร์มรวมค่า CPU และ memory ควบคู่กับค่า GPU ซึ่งคู่แข่งบางรายแยกออก

ประสิทธิภาพ cold start:

Modal สร้างระบบ container ตั้งแต่ต้นด้วย Rust โดยเฉพาะสำหรับ cold start ที่รวดเร็ว แพลตฟอร์มบรรลุ spin-up ไม่ถึงหนึ่งวินาทีสำหรับ workload ส่วนใหญ่ โดย scale จากศูนย์ไปหลายพัน GPU ในวินาที⁹

ฟีเจอร์หลัก:

• Cold start ไม่ถึงหนึ่งวินาทีผ่านระบบ container ที่ใช้ Rust
• Deploy ด้วย Python ล้วน—ไม่ต้องใช้ YAML หรือ Dockerfile
• Built-in secrets management, cron scheduling และ web endpoint
• Partnership กับ Oracle Cloud Infrastructure สำหรับราคา GPU ที่แข่งขันได้
• AWS Marketplace integration สำหรับการใช้ committed spend

เหมาะสำหรับ: ทีมที่เน้น Python, วงจรการ iterate ที่รวดเร็ว, นักพัฒนาที่ให้ความสำคัญกับประสบการณ์มากกว่าการ optimize ต้นทุนสูงสุด

Beam: ทางเลือก open-source

Beam สร้างความแตกต่างด้วยความยืดหยุ่นแบบ open-source แพลตฟอร์ม open-source core runtime ของมัน (beta9) ทำให้สามารถ self-host ได้ในขณะที่เสนอ managed cloud เป็นตัวเลือกที่สะดวก

สถาปัตยกรรม:

Beam ให้โครงสร้างพื้นฐาน serverless ที่ออกแบบมาสำหรับ generative AI โดยเฉพาะ:¹⁰

• Serverless REST API deployment
• Scheduled cron job
• Task queue สำหรับ async processing
• รองรับ training workload

แพลตฟอร์มเน้นประสบการณ์นักพัฒนาด้วย Python SDK, hot-reloading ระหว่างการพัฒนา และ deployment จาก GitHub Actions

โครงสร้างราคา:

Beam ใช้ราคาแบบ pay-per-second โดยไม่มีค่าใช้จ่ายล่วงหน้าหรือข้อผูกมัด อัตรา GPU เฉพาะต้องปรึกษาโดยตรง เนื่องจากแพลตฟอร์มเน้นการตั้งค่าแบบ custom มากกว่า rate card ที่เผยแพร่

ประสิทธิภาพ cold start:

Beam บรรลุ cold start 2-3 วินาทีสำหรับ function ส่วนใหญ่ โดย warm start เร็วถึง 50ms¹¹ แพลตฟอร์มอ้างว่ามี "limitless horizontal scale" สำหรับ workload ที่ต้องการการขยายตัวอย่างรวดเร็ว

ฟีเจอร์หลัก:

• Open-source runtime (beta9) พร้อมสำหรับ self-hosting
• ประสบการณ์ CLI เดียวกันทั้ง cloud, on-prem และ hybrid deployment
• Workload ที่ portable—ไม่มี vendor lock-in
• Fast cloud storage integration
• Local debugging พร้อม cloud deployment

เหมาะสำหรับ: ทีมที่ต้องการตัวเลือก self-hosting, hybrid cloud deployment, องค์กรที่ให้ความสำคัญกับ portability มากกว่าความสะดวกแบบ managed

Baseten: แพลตฟอร์ม inference ระดับ enterprise

Baseten วางตำแหน่งตัวเองเป็นแพลตฟอร์ม inference ระดับ production มากกว่า serverless compute ทั่วไป การเน้นที่ model serving ทำให้สามารถ optimize ได้เฉพาะทาง

สถาปัตยกรรม:

Baseten ทำให้ model deployment เป็นนามธรรมเป็น HTTP endpoint พร้อม built-in autoscaling, dashboard และ alerting ผู้ใช้อัปโหลด model และแพลตฟอร์มจัดการโครงสร้างพื้นฐานการ serve¹²

โครงสร้างราคา:

Baseten คิดค่าบริการเป็นนาทีโดยหยุดคิดค่าบริการเมื่อไม่มีการใช้งาน แผนมีตั้งแต่ free tier (5 replica) ผ่าน Pro และ Enterprise ที่มี scaling ไม่จำกัด¹³

ตัวเลือก GPU ครอบคลุมตั้งแต่ T4 ถึง A100, H100 และ NVIDIA HGX B200 ใหม่ผ่าน Google Cloud partnership อัตราต่อ GPU เฉพาะต้องสร้างบัญชี

ประสิทธิภาพ cold start:

Baseten บรรลุ cold start 5-10 วินาทีผ่าน container caching—การปรับปรุง 30-60 เท่าเมื่อเทียบกับโซลูชันก่อนหน้าตามที่บริษัทกล่าว¹⁴ Cold start ไม่ถึงหนึ่งวินาทีมีให้ผ่านกลยุทธ์ pre-warming

ฟีเจอร์หลัก:

• SLA uptime 99.99%
• Forward-deployed engineering support
• ประสิทธิภาพต่อต้นทุนดีกว่า 225% บน A4 VM สำหรับ high-throughput inference¹⁵
• Training credit (คืน 20% สำหรับ Dedicated Deployment)
• ส่วนลดตามปริมาณสำหรับค่าใช้จ่ายจำนวนมาก

เหมาะสำหรับ: Production inference ที่ต้องการ enterprise SLA, ทีมที่ต้องการ model serving abstraction, องค์กรที่ใช้ Google Cloud อยู่แล้ว

Replicate: Marketplace ของ model

Replicate ใช้วิธีที่แตกต่าง—แทนที่จะ deploy custom infrastructure ผู้ใช้เข้าถึง open-source model ที่ host ไว้แล้วผ่าน API call ที่ง่าย

โมเดลการเขียนโปรแกรม:

Replicate ทำให้การเลือก GPU เป็นนามธรรมสำหรับ hosted model:

import replicate

output = replicate.run(
    "stability-ai/sdxl:39ed52f2...",
    input={"prompt": "An astronaut riding a horse"}
)

ผู้ใช้ระบุ model ตามชื่อ แพลตฟอร์มจัดการ GPU allocation, scaling และ optimization¹⁶

โครงสร้างราคา:

Replicate ใช้ metered billing ต่อวินาทีตามความต้องการ hardware: - T4 (free tier): มีให้ทดลอง - A100: ~$8.28/ชั่วโมง - Multi-GPU configuration: มีให้พร้อมสัญญา committed spend¹⁷

บาง model คิดตาม input/output token แทนเวลา ทำให้การคาดการณ์ต้นทุนง่ายขึ้นสำหรับ language model

ประสิทธิภาพ cold start:

Pre-hosted model ได้ประโยชน์จาก optimization และ pre-warming ของ Replicate ให้ low-latency inference โดยไม่ต้องกังวลเรื่อง cold start Custom model deployment เผชิญเวลา container startup มาตรฐาน

ฟีเจอร์หลัก:

• Library ขนาดใหญ่ของ pre-trained model พร้อมใช้งาน
• รองรับ model fine-tuning
• Built-in versioning และ async processing
• ถูก Cloudflare เข้าซื้อในปี 2025 ขยายความสามารถ edge¹⁸
• Developer SDK และ API design ที่แข็งแกร่ง

เหมาะสำหรับ: Rapid prototyping ด้วย model ที่มีอยู่, MVP และ demo, ทีมที่ให้ความสำคัญกับความสะดวกมากกว่าการ customize

ตารางเปรียบเทียบ

คู่มือการเลือก workload

High-variability inference

ลักษณะ: Traffic พุ่งขึ้นอย่างคาดเดาไม่ได้ Utilization เฉลี่ยต่ำกว่า 30% ความ sensitive ต่อต้นทุนสูง

แนะนำ: RunPod Flex Workers หรือ Modal

Serverless โดดเด่นสำหรับ workload ที่แปรผัน การคิดค่าบริการต่อวินาทีหมายถึงต้นทุนเป็นศูนย์ในช่วงเงียบ ราคาที่แข่งขันได้ของ RunPod ทำให้น่าสนใจสำหรับ deployment ที่ใส่ใจต้นทุน ประสบการณ์นักพัฒนาของ Modal เร่งการ iterate

ตัวอย่าง: Chatbot บริการลูกค้าที่มี traffic peak ในเวลาทำการและเกือบเป็นศูนย์ในตอนกลางคืน

Latency-critical production

*ลักษณะ:

[เนื้อหาถูกตัดทอนสำหรับการแปล]