Безсерверні GPU-платформи: порівняння RunPod, Modal та Beam

Оновлено 11 грудня 2025 року

Оновлення за грудень 2025: Modal Labs залучає $87 млн у раунді Series B при оцінці $1,1 млрд (вересень 2025). RunPod залучає $20 млн для розширення мережі дата-центрів у Європі та Азії. Baseten закриває раунд Series D на $150 млн. Холодний старт скоротився з 30-60 секунд до менш ніж секунди завдяки кешуванню контейнерів. Безсерверні GPU стають стандартом для пікових навантажень інференсу без виділеної інфраструктури.

Modal Labs залучила $87 мільйонів у раунді Series B у вересні 2025 року, отримавши оцінку компанії в $1,1 мільярда.¹ Трьома місяцями раніше RunPod залучила $20 мільйонів для розширення глобальної присутності дата-центрів у Європі та Азії.² Це фінансування підтвердило те, що розробники вже знали: безсерверні GPU-платформи стали типовим вибором для робочих навантажень AI-інференсу, які не виправдовують виділеної інфраструктури. Розуміння компромісів між RunPod, Modal, Beam та конкурентами допомагає організаціям обирати платформи, що відповідають характеристикам їхніх робочих навантажень.

Ціноутворення безсерверних GPU усуває фундаментальну проблему виділених обчислень — оплату за GPU, які простоюють між запитами. Модель чудово працює для пікових навантажень інференсу з непередбачуваними сплесками трафіку, але економіка змінюється для сценаріїв із постійним високим завантаженням. Вибір правильної платформи вимагає узгодження патернів навантаження з моделями ціноутворення, допустимим часом холодного старту та вимогами до функціональності.

Ландшафт безсерверних GPU

Безсерверні GPU-платформи абстрагують управління інфраструктурою, надаючи доступ до прискорених обчислень на вимогу. Модель принципово відрізняється від традиційних хмарних GPU-інстансів:

Традиційні хмарні GPU: Резервування інстансів погодинно. Оплата незалежно від завантаження. Самостійне управління контейнерами, масштабуванням та інфраструктурою.

Безсерверні GPU: Оплата посекундно за фактичне виконання. Платформа забезпечує оркестрацію контейнерів, автомасштабування та інфраструктуру. Ресурси масштабуються до нуля в режимі простою.

Компроміс полягає у виборі між контролем та зручністю. Безсерверні платформи стягують преміальні посекундні тарифи, але усувають накладні витрати на інфраструктуру та витрати на простій. Організації з постійним високим завантаженням платять більше; ті, що мають змінний попит — менше.

Еволюція ринку

Ринок безсерверних GPU значно дозрів протягом 2025 року:

Активність фінансування: Оцінка Modal у $1,1 мільярда, фінансування розширення RunPod та $150 мільйонів Series D від Baseten демонструють довіру інвесторів до цієї моделі.³

Покращення холодного старту: Платформи скоротили час холодного старту з 30-60 секунд до менш ніж секунди завдяки кешуванню контейнерів та стратегіям попереднього прогріву.

Різноманітність GPU: Провайдери тепер пропонують усе — від T4 за $0,40/год до H100 за $4,50/год та B200 за $6,25/год за безсерверними тарифами.⁴

Корпоративне впровадження: Такі функції, як VPC peering, відповідність SOC 2 та контракти на виділену потужність, привернули корпоративних клієнтів, що вийшли за межі експериментів розробників.

Детальний огляд платформ

RunPod: Лідер за ціною

RunPod побудував свою репутацію на агресивному ціноутворенні та різноманітності GPU. Платформа пропонує безсерверні ендпоінти поряд із традиційною орендою pod-ів, дозволяючи користувачам обирати моделі розгортання на основі характеристик робочого навантаження.

Структура ціноутворення:

Безсерверне ціноутворення RunPod працює на двох типах воркерів:⁵

Flex Workers: Воркери на вимогу, що масштабуються до нуля. Оплата лише під час активної обробки запитів. Ідеально підходять для змінних навантажень та оптимізації витрат.

Active Workers: Постійно активні воркери зі знижкою 20-30% порівняно з flex-тарифами. Оплата безперервна незалежно від завантаження. Найкраще підходять для стабільних навантажень, що вимагають негайної відповіді.

Орієнтовні безсерверні тарифи (грудень 2025): - T4: $0,40/год - A100 40GB: $1,89/год - A100 80GB: $2,17/год - H100 80GB: $4,47/год - H200 SXM: $3,99/год

Продуктивність холодного старту:

RunPod заявляє, що 48% безсерверних холодних стартів завершуються менш ніж за 200 мс завдяки технології FlashBoot.⁶ Попередньо прогріті інстанси повністю усувають холодні старти для застосунків, чутливих до затримки. Однак розгортання кастомних моделей без оптимізації може мати холодні старти понад 60 секунд для великих контейнерів.

Ключові функції:

• 31 глобальний регіон у Північній Америці, Європі та Азії
• Без плати за вхідний/вихідний трафік (нетипово серед хмарних провайдерів)
• Інтеграція з GitHub для розгортання в один клік
• Миттєвий відкат до попередніх версій контейнерів
• Мережеві томи для спільного зберігання між воркерами

Найкраще підходить для: Бюджетних розгортань, змінних навантажень, команд, які пріоритезують вартість над стабільністю затримки.

Modal: Лідер за досвідом розробника

Modal Labs розробила свою платформу навколо Python-нативних робочих процесів, усуваючи YAML-конфігурації та складність REST API, характерні для традиційного ML-розгортання.

Модель програмування:

Modal перетворює Python-функції на хмарні робочі навантаження за допомогою декораторів:

import modal

app = modal.App()

@app.function(gpu="A100")
def run_inference(prompt: str) -> str:
    # Ваш код інференсу
    return result

# Виконання віддалено
result = run_inference.remote("Hello world")

Цей підхід усуває конфігурацію контейнерів для більшості випадків використання. Modal автоматично будує контейнери з локальних середовищ, планує виконання на вказаному обладнанні та передає логи в реальному часі.⁷

Структура ціноутворення:

Modal тарифікує за CPU-цикли з посекундною оплатою GPU. Орієнтовні тарифи: - A10G: ~$1,10/год - A100 40GB: ~$2,78/год - A100 80GB: ~$3,72/год - H100: ~$4,76/год - B200: $6,25/год⁸

Платформа включає витрати на CPU та пам'ять разом із платою за GPU, що конкуренти іноді розділяють окремо.

Продуктивність холодного старту:

Modal побудував свою систему контейнерів з нуля на Rust спеціально для швидких холодних стартів. Платформа досягає запуску менш ніж за секунду для більшості навантажень, масштабуючись від нуля до тисяч GPU за секунди.⁹

Ключові функції:

• Холодний старт менш ніж за секунду завдяки системі контейнерів на Rust
• Розгортання на чистому Python — без YAML чи Dockerfile
• Вбудоване управління секретами, cron-планування та веб-ендпоінти
• Партнерство з Oracle Cloud Infrastructure для конкурентних цін на GPU
• Інтеграція з AWS Marketplace для застосування committed spend

Найкраще підходить для: Python-орієнтованих команд, швидких циклів ітерації, розробників, які пріоритезують досвід над максимальною оптимізацією витрат.

Beam: Open-source альтернатива

Beam вирізняється гнучкістю відкритого коду. Платформа відкрила код свого основного runtime (beta9), дозволяючи самостійний хостинг, водночас пропонуючи керований хмарний варіант як зручну опцію.

Архітектура:

Beam надає безсерверну інфраструктуру, явно розроблену для генеративного AI:¹⁰

• Безсерверне розгортання REST API
• Заплановані cron-завдання
• Черги завдань для асинхронної обробки
• Підтримка навчальних навантажень

Платформа акцентує на досвіді розробника з Python SDK, hot-reloading під час розробки та розгортанням через GitHub Actions.

Структура ціноутворення:

Beam використовує посекундну оплату без передоплати чи зобов'язань. Конкретні тарифи на GPU потребують прямої консультації, оскільки платформа фокусується на кастомних конфігураціях, а не на опублікованих тарифних картках.

Продуктивність холодного старту:

Beam досягає холодних стартів за 2-3 секунди для більшості функцій, із теплими стартами швидкістю до 50 мс.¹¹ Платформа заявляє про «безмежне горизонтальне масштабування» для навантажень, що вимагають швидкого розширення.

Ключові функції:

• Open-source runtime (beta9), доступний для самостійного хостингу
• Однаковий CLI-досвід у хмарі, on-prem та гібридних розгортаннях
• Портативні навантаження — без прив'язки до вендора
• Інтеграція зі швидким хмарним сховищем
• Локальна налагодження з хмарним розгортанням

Найкраще підходить для: Команд, яким потрібні опції самостійного хостингу, гібридних хмарних розгортань, організацій, що пріоритезують портативність над зручністю керованого сервісу.

Baseten: Корпоративна платформа інференсу

Baseten позиціонує себе як платформу інференсу продакшн-рівня, а не як безсерверні обчислення загального призначення. Фокус на обслуговуванні моделей дозволяє спеціалізовані оптимізації.

Архітектура:

Baseten абстрагує розгортання моделей до HTTP-ендпоінтів із вбудованим автомасштабуванням, дашбордами та алертингом. Користувачі завантажують моделі, а платформа забезпечує інфраструктуру обслуговування.¹²

Структура ціноутворення:

Baseten тарифікує поминутно з припиненням оплати під час неактивності. Плани варіюються від безкоштовного рівня (5 реплік) до Pro та Enterprise з необмеженим масштабуванням.¹³

Опції GPU охоплюють від T4 до A100, H100 та нового NVIDIA HGX B200 через партнерство з Google Cloud. Конкретні тарифи за GPU потребують створення акаунта.

Продуктивність холодного старту:

Baseten досягає холодних стартів за 5-10 секунд завдяки кешуванню контейнерів — покращення у 30-60 разів порівняно з попередніми рішеннями, за словами компанії.¹⁴ Холодні старти менш ніж за секунду доступні через стратегії попереднього прогріву.

Ключові функції:

• SLA на рівні 99,99% аптайму
• Виділена інженерна підтримка
• На 225% краще співвідношення вартість-продуктивність на A4 VM для високопропускного інференсу¹⁵
• Кредити на навчання (повернення 20% для Dedicated Deployments)
• Знижки за обсяг для великих витрат

Найкраще підходить для: Продакшн-інференсу, що вимагає корпоративних SLA, команд, які хочуть абстракцію обслуговування моделей, організацій, що вже використовують Google Cloud.

Replicate: Маркетплейс моделей

Replicate застосовує інший підхід — замість розгортання кастомної інфраструктури користувачі отримують доступ до попередньо розміщених open-source моделей через прості API-виклики.

Модель програмування:

Replicate повністю абстрагує вибір GPU для розміщених моделей:

import replicate

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

Користувачі вказують моделі за назвою; платформа забезпечує розподіл GPU, масштабування та оптимізацію.¹⁶

Структура ціноутворення:

Replicate використовує посекундну тарифікацію на основі вимог до обладнання: - T4 (безкоштовний рівень): Доступний для експериментів - A100: ~$8,28/год - Багато-GPU конфігурації: Доступні з контрактами committed spend¹⁷

Деякі моделі тарифікуються за вхідні/вихідні токени, а не за час, що спрощує прогнозування витрат для мовних моделей.

Продуктивність холодного старту:

Попередньо розміщені моделі користуються оптимізацією та попереднім прогрівом Replicate, забезпечуючи інференс із низькою затримкою без проблем холодного старту. Розгортання кастомних моделей мають стандартний час запуску контейнерів.

Ключові функції:

• Велика бібліотека готових до використання попередньо навчених моделей
• Підтримка fine-tuning моделей
• Вбудоване версіонування та асинхронна обробка
• Придбана Cloudflare у 2025 році, розширюючи edge-можливості¹⁸
• Якісний SDK та дизайн API для розробників

Найкраще підходить для: Швидкого прототипування з існуючими моделями, MVP та демо, команд, які пріоритезують зручність над кастомізацією.

Порівняльна матриця

Гід з вибору за типом навантаження

Інференс із високою варіативністю

Характеристики: Трафік із непередбачуваними сплесками. Середнє завантаження нижче 30%. Висока чутливість до витрат.

Рекомендовано: RunPod Flex Workers або Modal

Безсерверна модель ідеальна для змінних навантажень. Посекундна тарифікація означає нульові витрати в тихі періоди. Агресивне ціноутворення RunPod робить його привабливим для бюджетних розгортань; досвід розробника Modal прискорює ітерації.

Приклад: Чат-бот служби підтримки клієнтів із піками трафіку в робочі години та майже нульовим навантаженням вночі.

Продакшн, критичний до затримки

Характеристики:

[Контент обрізано для перекладу]