Lambda Labs vs Paperspace vs Vast.ai: Порівняння хмарних GPU-провайдерів 2025

Оновлено 11 грудня 2025 року

Оновлення грудня 2025: Lambda H100 за $2,99/год без плати за вихідний трафік. Paperspace H100 за $5,95/год для виділених серверів. Маркетплейс Vast.ai пропонує A100 близько $1,27/год зі змінною надійністю. Понад 100 неохмар встановлюють ціни на GPU на 30-85% нижче, ніж гіперскейлери. AWS знизив ціни на H100 на 44% (червень 2025), стиснувши ринок до $2-4/год. Безкоштовний вихідний трафік тепер є стандартом, що усуває фактор витрат у 20-40%.

Lambda Labs пропонує GPU H100 за $2,99 на годину без плати за передачу даних, що потенційно забезпечує значну економію порівняно з провайдерами, які стягують плату за вихідний трафік.[^1] Paperspace встановлює ціну на виділені VM з H100 на рівні $5,95 на годину з інстансами A100 за запитом за $3,09 на годину, хоча заявлена ціна $1,15 на годину для A100 вимагає 36-місячних зобов'язань.[^2] Маркетплейсова модель Vast.ai забезпечує споживчі карти RTX за копійки на хвилину та A100 близько $1,27 на годину, з компромісом у вигляді змінної надійності залежно від окремих хостів.[^3]

Ринок хмарних GPU фрагментувався на окремі рівні, що обслуговують різні випадки використання. Гіперскейлери утримують 63% ринку, але стикаються з агресивною конкуренцією від понад 100 "неохмар", які встановлюють ціни на GPU на 30-85% нижче.[^15] Ці альтернативні провайдери — Lambda Labs, Paperspace, Vast.ai, RunPod та CoreWeave серед інших — займають ніші завдяки агресивному ціноутворенню, спеціалізованому обладнанню або зручним для розробників платформам.

Зміни прискорилися після того, як AWS знизив ціни на H100 на 44% у червні 2025 року, стиснувши ринкові ставки до $2-4/год для H100 порівняно з $6-12/год у гіперскейлерів.[^16] Безкоштовний вихідний трафік став стандартом серед неохмар, усунувши фактор витрат, який додавав 20-40% до місячних рахунків для робочих навантажень з інтенсивним використанням даних. Розуміння характеристик провайдерів допомагає організаціям обирати відповідних партнерів для їхніх конкретних вимог та толерантності до ризику.

Профілі провайдерів

Кожен провайдер займає окрему позицію на ринку з різними перевагами та компромісами.

Lambda Labs

Lambda Labs забезпечує відмінну цінність завдяки нульовій платі за передачу даних та конкурентоспроможним погодинним ставкам.[^1] Провайдер зосереджується на робочих навантаженнях AI/ML зі спеціально побудованою інфраструктурою та програмними стеками. Позиціонування Lambda націлене на організації, які шукають інфраструктуру виробничого класу без складності гіперскейлерів.

Lambda пропонує кластери 8×H100 SXM за $2,99/GPU-год ($23,92/год за повний вузол), одиничний H100 80GB за $3,29/год, A100 80GB за $1,79/год та A100 40GB за $1,29/год.[^4] Компанія тепер пропонує GPU B200 за $4,99/год, забезпечуючи вдвічі більше VRAM та FLOPS порівняно з H100 для до 3× швидшого навчання.[^17] Ціноутворення за зобов'язаннями знижує витрати на H100 до $1,85/год для організацій з передбачуваним попитом.

Ключові характеристики Lambda: - Виробничі кластери: від 16 до 2000+ GPU - Сховище: $0,20/ГБ/місяць з нульовим вихідним трафіком - Тарифікація: Поминутна без мінімумів - ML-стек: PyTorch, CUDA, фреймворки попередньо встановлені - Інтерконект: NVLink на вузлах 8× GPU

Lambda часто відчуває дефіцит потужностей, особливо для популярних типів GPU, хоча доступність H100 покращилася наприкінці 2025 року.[^5] Організаціям, які потребують гарантованої доступності, слід розглянути резервування або альтернативних провайдерів як резерв.

Paperspace (DigitalOcean)

Придбання Paperspace компанією DigitalOcean принесло додаткову стабільність та інтеграцію з екосистемою.[^6] Платформа більше схожа на споживчий додаток, ніж на корпоративну інфраструктуру, з безшовною інтеграцією Jupyter та попередньо встановленими середовищами. Paperspace націлений на розробників та малі команди, які цінують простоту використання.

Реальне ціноутворення Paperspace: | GPU | Заявлена ціна | Фактична за запитом | Необхідні зобов'язання | |-----|--------------|---------------------|------------------------| | H100 80GB | $2,24/год | $5,95/год | 3 роки для заявленої | | A100 80GB | $1,15/год | $3,09/год | 36 місяців для $1,15 | | План Growth | - | $39/місяць | Обов'язковий для преміум GPU |

Paperspace працює в трьох регіонах дата-центрів (NY2, CA1, AMS1) з посекундною тарифікацією та нульовою платою за вхідний/вихідний трафік.[^18] Платформа Gradient забезпечує ноутбуки, розгортання, робочі процеси та керовану ML-інфраструктуру.

Примітка: Ціноутворення GPU Paperspace не змінювалося з 2023 року через придбання DigitalOcean, що робить його менш конкурентоспроможним порівняно з провайдерами, які адаптувалися до ринкових ставок 2025 року.[^19] Організаціям слід ретельно порівнювати ефективні витрати.

Vast.ai

Vast.ai працює як Airbnb для GPU — окремі власники здають обладнання через конкурентний маркетплейс.[^6] Хости варіюються від любителів до дата-центрів рівня Tier-4, створюючи ціноутворення часто на 50-70% дешевше, ніж у гіперскейлерів. Модель забезпечує найнижчі абсолютні ціни на ринку.

Типи інстансів Vast.ai: | Тип | Опис | Ціна порівняно з за запитом | |-----|------|----------------------------| | За запитом | Фіксована ціна, гарантовані ресурси | Базова | | Зарезервований | Зобов'язання з передоплатою | До 50% знижки | | Переривний | Найнижча вартість, може бути призупинений | На 50%+ дешевше |

Vast.ai пропонує RTX 4090 від $0,50/год, H100 від $1,77/год, A100 80GB близько $1,27/год та споживчі RTX 3090 від $0,16/год.[^3][^20] Вищі показники надійності корелюють з вищими цінами — хости дата-центрів з A100/H100 забезпечують більш передбачувану пропускну здатність.

Надійність варіюється залежно від хоста, вимагаючи планування контрольних точок та можливості міграції.[^5] Vast.ai відмінно підходить для експериментів, досліджень та навчальних запусків з частими контрольними точками. Для виробничого інференсу слід розглянути більш надійні альтернативи.

RunPod (додаткове порівняння)

RunPod пропонує контейнерні, безсерверні GPU-обчислення з H100 80GB від $1,99/год (community cloud) до $2,39/год (secure cloud).[^21] Платформа не стягує плату за вхідний або вихідний трафік даних, з посекундною тарифікацією та без мінімальних обсягів.

RunPod надає AI-специфічні шаблони, розгортання в один клік та ширшу доступність GPU, ніж Lambda. Community cloud працює подібно до маркетплейсу Vast.ai, але з більш узгодженою інфраструктурою. Інстанси secure cloud працюють у сертифікованих дата-центрах для робочих навантажень, чутливих до відповідності вимогам.

CoreWeave (корпоративне порівняння)

CoreWeave націлений на корпоративні розгортання з преміум-інфраструктурою. Компанія вийшла на біржу в 2025 році з понад 250 000 GPU NVIDIA у 32 дата-центрах.[^22] Ціни на H100 за запитом складають $4,75-6,16/год, зі знижками на зарезервовані потужності до 60%.

CoreWeave вирізняється мережею InfiniBand та NVIDIA GPUDirect RDMA для ефективного розподіленого навчання в масштабі. Інфраструктура підходить для великих багато-GPU кластерів, які потребують високопропускних з'єднань з низькою затримкою. Прямі переговори про продаж та об'ємні зобов'язання відкривають конкурентоспроможне ціноутворення.

Аналіз ціноутворення

Порівняння цін вимагає розуміння не лише погодинних ставок, але й загальної вартості, включаючи зобов'язання, комісії та приховані платежі.

Комплексне порівняння ставок (грудень 2025)

Ринковий контекст: Медіанна ціна H100 за запитом серед провайдерів становить $2,99/год. Зарезервовані інстанси пропонують знижки 30-40%. Галузеві прогнози свідчать, що H100 може впасти нижче $2/год повсюдно до середини 2026 року.[^23]

Нульова плата за вихідний трафік Lambda та безкоштовна передача даних RunPod забезпечують цінність, не відображену в погодинних ставках для робочих навантажень з інтенсивним використанням даних.

Вимоги до зобов'язань

Lambda пропонує ціноутворення за зобов'язаннями, що суттєво знижує витрати на H100 для організацій з передбачуваним попитом. Структура зобов'язань підходить для виробничих навантажень зі стабільним використанням. Spot та ціноутворення за запитом підходять для змінних навантажень.

Багаторічні зобов'язання Paperspace прив'язують організації до ціноутворення, яке може стати неконкурентоспроможним у міру розвитку ринку. Організаціям слід ретельно оцінювати, чи відповідає тривалість зобов'язань їхньому горизонту планування. Коротші зобов'язання або ціноутворення за запитом зберігають гнучкість.

Vast.ai працює виключно на основі ціноутворення за запитом без вимог до зобов'язань. Гнучкість підходить для експериментів та змінних навантажень. Організації зі стабільним попитом можуть знайти кращу економіку через ціноутворення за зобов'язаннями в іншому місці.

Приховані витрати

Плата за передачу даних суттєво впливає на загальну вартість для навантажень, які переміщують значні обсяги даних. Політика нульового вихідного трафіку Lambda усуває цю змінну. Інші провайдери стягують $0,08-0,12 за ГБ за вихідний трафік, що швидко накопичується для великих вагів моделей або навчальних датасетів.

Абонентська плата додається до ефективних погодинних ставок для провайдерів, які вимагають платних рівнів. План Growth від Paperspace за $39 на місяць впливає на економіку для легких користувачів. Активні користувачі амортизують витрати на підписку на багато GPU-годин.

Переривання spot та preemptible інстансів створює приховані витрати через втрачену роботу. Накладні витрати на контрольні точки, час перезапуску та випадкові повні перезапуски впливають на ефективну пропускну здатність. Надійні інстанси можуть коштувати більше за годину, але менше за завершене навантаження.

Порівняння можливостей

Крім ціноутворення, провайдери відрізняються доступним обладнанням, програмною екосистемою та операційними можливостями.

Доступність GPU

Lambda зосереджується на GPU дата-центрів, включаючи варіанти A100 та H100. Такий фокус забезпечує узгоджене обладнання виробничого класу на всіх інстансах. Споживчі GPU недоступні, що обмежує варіанти для економічно чутливих експериментів.

Paperspace пропонує як GPU дата-центрів, так і споживчі, від RTX 4090 до A100 та H100. Такий діапазон дозволяє підбирати обладнання до вимог та бюджетів робочого навантаження. Споживчі GPU підходять для інференсу та невеликих навчальних запусків, тоді як GPU дата-центрів обробляють більші навантаження.

Маркетплейс Vast.ai включає найширший асортимент обладнання, від споживчих карт RTX до GPU дата-центрів. Такий асортимент дозволяє знаходити точно підібране обладнання. Якість та продуктивність варіюються залежно від хоста, вимагаючи оцінки окремих пропозицій.

Програмне забезпечення та інструменти

Lambda надає попередньо налаштовані ML-середовища з популярними фреймворками та інструментами. Середовища скорочують час налаштування та забезпечують узгоджені конфігурації. Користувацькі середовища також підтримуються для спеціалізованих вимог.

Платформа Gradient від Paperspace забезпечує керовану ML-інфраструктуру з обслуговуванням ноутбуків, відстеженням експериментів та конвеєрами розгортання. Платформний підхід підходить командам, які хочуть керованого MLOps без побудови інфраструктури. Окремі VM доступні для команд, які віддають перевагу власним налаштуванням.

Vast.ai надає базовий доступ до VM з програмними стеками, що постачаються користувачем. Мінімальна платформа вимагає більшої самостійності, але забезпечує максимальну гнучкість. Шаблонні образи та документація користувачів частково вирішують тягар налаштування.

Multi-GPU та кластеризація

Lambda підтримує multi-GPU інстанси та міжінстансові кластери для розподіленого навчання. Високопропускні з'єднання між GPU забезпечують ефективне масштабування. Ця можливість підходить для навчання великих моделей, які потребують кількох прискорювачів.

Paperspace пропонує multi-GPU інстанси, але обмежені можливості кластеризації. Одновузлове multi-GPU навчання працює добре. Розподілене навчання на інстансах вимагає більш ручного налаштування.

Розподілені хости Vast.ai не мають координованої мережі для ефективного багатохостового навчання. Одно-хостові multi-GPU конфігурації працюють, коли доступні. Організаціям, які потребують кластерів, слід шукати в іншому місці.

Відповідність випадкам використання

Різні провайдери відповідають різним випадкам використання на основі їхніх характеристик.

Розробка та експериментування

Низькі ціни Vast.ai роблять його ідеальним для експериментів, де чутливість до вартості GPU переважає вимоги до надійності. Розробники можуть недорого випробовувати ідеї перед інвестуванням у виробничу інфраструктуру. Маркетплейсова модель забезпечує доступ до різноманітного обладнання для тестування сумісності.

Зручна платформа Paperspace підходить розробникам, новим у G

[Вміст скорочено для перекладу]