Các nền tảng GPU Serverless: So sánh RunPod, Modal và Beam

Cập nhật ngày 11 tháng 12 năm 2025

Cập nhật tháng 12/2025: Modal Labs hoàn tất vòng Series B trị giá 87 triệu USD vào tháng 9/2025, định giá công ty ở mức 1,1 tỷ USD. RunPod huy động 20 triệu USD để mở rộng mạng lưới trung tâm dữ liệu toàn cầu sang châu Âu và châu Á. Baseten hoàn tất vòng Series D trị giá 150 triệu USD. Thời gian cold start giảm từ 30-60 giây xuống còn dưới một giây nhờ container caching. GPU serverless đang trở thành lựa chọn mặc định cho các tác vụ inference có lưu lượng biến động mà không cần hạ tầng chuyên dụng.

Modal Labs đã hoàn tất vòng Series B trị giá 87 triệu USD vào tháng 9/2025, định giá công ty ở mức 1,1 tỷ USD.¹ Ba tháng trước đó, RunPod huy động 20 triệu USD để mở rộng mạng lưới trung tâm dữ liệu toàn cầu sang châu Âu và châu Á.² Các khoản đầu tư này khẳng định điều mà các nhà phát triển đã biết: nền tảng GPU serverless đã trở thành lựa chọn mặc định cho các tác vụ AI inference không đòi hỏi hạ tầng chuyên dụng. Hiểu rõ sự đánh đổi giữa RunPod, Modal, Beam và các đối thủ cạnh tranh giúp tổ chức chọn được nền tảng phù hợp với đặc điểm khối lượng công việc của mình.

Mô hình định giá GPU serverless loại bỏ mâu thuẫn cơ bản của điện toán chuyên dụng—phải trả tiền cho GPU ngay cả khi chúng không hoạt động giữa các request. Mô hình này hoạt động tuyệt vời cho các tác vụ inference có lưu lượng biến động với traffic tăng đột biến không thể dự đoán, nhưng kinh tế sẽ đảo ngược trong các kịch bản sử dụng liên tục với mức độ tận dụng cao. Việc chọn đúng nền tảng đòi hỏi phải đối chiếu mô hình khối lượng công việc với mô hình định giá, khả năng chịu đựng cold start và các yêu cầu tính năng.

Bức tranh toàn cảnh GPU serverless

Các nền tảng GPU serverless trừu tượng hóa việc quản lý hạ tầng đồng thời cung cấp quyền truy cập theo yêu cầu vào điện toán tăng tốc. Mô hình này khác biệt căn bản so với các instance GPU cloud truyền thống:

GPU cloud truyền thống: Đặt trước instance theo giờ. Trả tiền bất kể mức độ sử dụng. Tự quản lý container, scaling và hạ tầng.

GPU serverless: Trả tiền theo từng giây thực thi thực tế. Nền tảng xử lý việc điều phối container, tự động mở rộng và hạ tầng. Tài nguyên co về zero khi không hoạt động.

Sự đánh đổi tập trung vào kiểm soát so với tiện lợi. Các nền tảng serverless tính phí cao hơn theo giây nhưng loại bỏ chi phí quản lý hạ tầng và chi phí khi không hoạt động. Các tổ chức chạy khối lượng công việc liên tục với mức sử dụng cao sẽ trả nhiều hơn; những tổ chức có nhu cầu biến động sẽ trả ít hơn.

Sự phát triển của thị trường

Thị trường GPU serverless đã trưởng thành đáng kể trong năm 2025:

Hoạt động đầu tư: Định giá 1,1 tỷ USD của Modal, vốn mở rộng của RunPod và vòng Series D trị giá 150 triệu USD của Baseten cho thấy niềm tin của nhà đầu tư vào mô hình này.³

Cải thiện cold start: Các nền tảng đã giảm cold start từ 30-60 giây xuống dưới một giây thông qua các chiến lược container caching và pre-warming.

Đa dạng GPU: Các nhà cung cấp hiện cung cấp mọi thứ từ T4 với giá 0,40 USD/giờ đến H100 với giá 4,50 USD/giờ và B200 với giá 6,25 USD/giờ theo định giá serverless.⁴

Áp dụng doanh nghiệp: Các tính năng như VPC peering, tuân thủ SOC 2 và hợp đồng capacity chuyên dụng đã thu hút khách hàng doanh nghiệp vượt ra ngoài phạm vi thử nghiệm của nhà phát triển.

Phân tích chi tiết từng nền tảng

RunPod: Dẫn đầu về giá

RunPod xây dựng danh tiếng dựa trên định giá cạnh tranh và đa dạng GPU. Nền tảng cung cấp endpoint serverless cùng với cho thuê pod truyền thống, cho phép người dùng chọn mô hình triển khai dựa trên đặc điểm khối lượng công việc.

Cấu trúc định giá:

Định giá serverless của RunPod hoạt động trên hai loại worker:⁵

Flex Workers: Worker theo yêu cầu, co về zero khi không dùng. Chỉ trả tiền trong thời gian xử lý request. Lý tưởng cho khối lượng công việc biến động và tối ưu chi phí.

Active Workers: Worker luôn bật với giảm giá 20-30% so với flex. Tính phí liên tục bất kể mức sử dụng. Phù hợp nhất cho khối lượng công việc ổn định đòi hỏi phản hồi ngay lập tức.

Mức giá serverless tiêu biểu (tháng 12/2025): - T4: 0,40 USD/giờ - A100 40GB: 1,89 USD/giờ - A100 80GB: 2,17 USD/giờ - H100 80GB: 4,47 USD/giờ - H200 SXM: 3,99 USD/giờ

Hiệu suất cold start:

RunPod tuyên bố 48% cold start serverless hoàn thành dưới 200ms nhờ công nghệ FlashBoot.⁶ Các instance được pre-warm loại bỏ hoàn toàn cold start cho các ứng dụng nhạy cảm với độ trễ. Tuy nhiên, các triển khai model tùy chỉnh không được tối ưu có thể gặp cold start vượt quá 60 giây cho các container lớn.

Tính năng chính:

• 31 region toàn cầu trên khắp Bắc Mỹ, châu Âu và châu Á
• Không tính phí ingress/egress (khác biệt so với các nhà cung cấp cloud khác)
• Tích hợp triển khai GitHub với khởi chạy một click
• Rollback tức thì về phiên bản container trước
• Network volume để chia sẻ lưu trữ giữa các worker

Phù hợp nhất cho: Triển khai chú trọng ngân sách, khối lượng công việc biến động, các team ưu tiên chi phí hơn độ ổn định của độ trễ.

Modal: Dẫn đầu về trải nghiệm nhà phát triển

Modal Labs thiết kế nền tảng xoay quanh quy trình làm việc Python-native, loại bỏ cấu hình YAML và sự phức tạp của REST API đặc trưng của triển khai ML truyền thống.

Mô hình lập trình:

Modal biến đổi các hàm Python thành khối lượng công việc cloud thông qua decorator:

import modal

app = modal.App()

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

# Thực thi từ xa
result = run_inference.remote("Hello world")

Cách tiếp cận này loại bỏ cấu hình container cho hầu hết các trường hợp sử dụng. Modal tự động build container từ môi trường local, lên lịch thực thi trên phần cứng được chỉ định và stream log về theo thời gian thực.⁷

Cấu trúc định giá:

Modal tính phí theo chu kỳ CPU với thời gian GPU tính theo giây. Mức giá tiêu biểu: - A10G: ~1,10 USD/giờ - A100 40GB: ~2,78 USD/giờ - A100 80GB: ~3,72 USD/giờ - H100: ~4,76 USD/giờ - B200: 6,25 USD/giờ⁸

Nền tảng bao gồm chi phí CPU và bộ nhớ cùng với phí GPU, điều mà các đối thủ đôi khi tách riêng.

Hiệu suất cold start:

Modal xây dựng hệ thống container từ đầu bằng Rust đặc biệt cho cold start nhanh. Nền tảng đạt được spin-up dưới một giây cho hầu hết khối lượng công việc, mở rộng từ zero lên hàng nghìn GPU trong vài giây.⁹

Tính năng chính:

• Cold start dưới một giây nhờ hệ thống container dựa trên Rust
• Triển khai thuần Python—không cần YAML hay Dockerfile
• Quản lý secrets tích hợp, lên lịch cron và web endpoint
• Hợp tác với Oracle Cloud Infrastructure để có giá GPU cạnh tranh
• Tích hợp AWS Marketplace để áp dụng committed spend

Phù hợp nhất cho: Các team lấy Python làm trung tâm, chu kỳ iteration nhanh, nhà phát triển ưu tiên trải nghiệm hơn tối ưu chi phí tối đa.

Beam: Giải pháp mã nguồn mở

Beam tạo sự khác biệt thông qua tính linh hoạt mã nguồn mở. Nền tảng đã mở mã nguồn runtime cốt lõi (beta9), cho phép tự host trong khi cung cấp cloud được quản lý như tùy chọn tiện lợi.

Kiến trúc:

Beam cung cấp hạ tầng serverless được thiết kế rõ ràng cho AI tạo sinh:¹⁰

• Triển khai REST API serverless
• Cron job theo lịch
• Task queue cho xử lý bất đồng bộ
• Hỗ trợ khối lượng công việc training

Nền tảng nhấn mạnh trải nghiệm nhà phát triển với Python SDK, hot-reloading trong quá trình phát triển và triển khai từ GitHub Actions.

Cấu trúc định giá:

Beam sử dụng định giá trả-theo-giây không có chi phí trả trước hay cam kết. Mức giá GPU cụ thể cần tư vấn trực tiếp, vì nền tảng tập trung vào cấu hình tùy chỉnh thay vì bảng giá công khai.

Hiệu suất cold start:

Beam đạt cold start 2-3 giây cho hầu hết các function, với warm start nhanh tới 50ms.¹¹ Nền tảng tuyên bố "mở rộng ngang không giới hạn" cho các khối lượng công việc đòi hỏi mở rộng nhanh.

Tính năng chính:

• Runtime mã nguồn mở (beta9) có sẵn để tự host
• Trải nghiệm CLI giống nhau trên cloud, on-prem và triển khai hybrid
• Khối lượng công việc portable—không bị vendor lock-in
• Tích hợp cloud storage nhanh
• Debug local với triển khai cloud

Phù hợp nhất cho: Các team cần tùy chọn tự host, triển khai hybrid cloud, tổ chức ưu tiên tính portable hơn sự tiện lợi được quản lý.

Baseten: Nền tảng inference doanh nghiệp

Baseten định vị mình là nền tảng inference cấp production thay vì điện toán serverless đa mục đích. Việc tập trung vào model serving cho phép các tối ưu hóa chuyên biệt.

Kiến trúc:

Baseten trừu tượng hóa triển khai model thành HTTP endpoint với autoscaling, dashboard và cảnh báo tích hợp. Người dùng upload model và nền tảng xử lý hạ tầng serving.¹²

Cấu trúc định giá:

Baseten tính phí theo phút với các khoản phí dừng trong thời gian không hoạt động. Các gói từ free tier (5 replica) đến Pro và Enterprise với scaling không giới hạn.¹³

Các tùy chọn GPU bao gồm từ T4 đến A100, H100 và NVIDIA HGX B200 mới thông qua đối tác Google Cloud. Mức giá cụ thể cho từng GPU cần tạo tài khoản.

Hiệu suất cold start:

Baseten đạt cold start 5-10 giây thông qua container caching—cải thiện 30-60 lần so với các giải pháp trước đây theo công ty.¹⁴ Cold start dưới một giây có sẵn thông qua các chiến lược pre-warming.

Tính năng chính:

• SLA uptime 99,99%
• Hỗ trợ kỹ thuật forward-deployed
• Hiệu suất chi phí tốt hơn 225% trên A4 VM cho inference throughput cao¹⁵
• Credit training (hoàn 20% cho Dedicated Deployment)
• Giảm giá theo volume cho chi tiêu lớn

Phù hợp nhất cho: Inference production đòi hỏi SLA doanh nghiệp, các team muốn trừu tượng hóa model serving, tổ chức đã sử dụng Google Cloud.

Replicate: Marketplace model

Replicate có cách tiếp cận khác—thay vì triển khai hạ tầng tùy chỉnh, người dùng truy cập các model mã nguồn mở được host sẵn thông qua các API call đơn giản.

Mô hình lập trình:

Replicate trừu tượng hóa hoàn toàn việc chọn GPU cho các model được host:

import replicate

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

Người dùng chỉ định model theo tên; nền tảng xử lý việc phân bổ GPU, scaling và tối ưu hóa.¹⁶

Cấu trúc định giá:

Replicate sử dụng tính phí đo lường theo giây dựa trên yêu cầu phần cứng: - T4 (free tier): Có sẵn để thử nghiệm - A100: ~8,28 USD/giờ - Cấu hình multi-GPU: Có sẵn với hợp đồng committed spend¹⁷

Một số model tính phí theo token input/output thay vì thời gian, đơn giản hóa việc dự đoán chi phí cho các language model.

Hiệu suất cold start:

Các model được host sẵn được hưởng lợi từ tối ưu hóa và pre-warming của Replicate, cung cấp inference độ trễ thấp mà không lo cold start. Triển khai model tùy chỉnh phải đối mặt với thời gian khởi động container tiêu chuẩn.

Tính năng chính:

• Thư viện phong phú các model pre-trained sẵn sàng sử dụng
• Hỗ trợ fine-tuning model
• Versioning và xử lý bất đồng bộ tích hợp
• Được Cloudflare mua lại năm 2025, mở rộng khả năng edge¹⁸
• SDK và thiết kế API thân thiện với nhà phát triển

Phù hợp nhất cho: Prototype nhanh với các model có sẵn, MVP và demo, các team ưu tiên tiện lợi hơn tùy chỉnh.

Ma trận so sánh

Hướng dẫn chọn theo khối lượng công việc

Inference có độ biến động cao

Đặc điểm: Traffic tăng đột biến không thể dự đoán. Mức sử dụng trung bình dưới 30%. Nhạy cảm chi phí cao.

Khuyến nghị: RunPod Flex Workers hoặc Modal

Serverless tỏa sáng cho khối lượng công việc biến động. Tính phí theo giây nghĩa là chi phí bằng zero trong thời gian yên tĩnh. Định giá cạnh tranh của RunPod hấp dẫn cho triển khai nhạy cảm chi phí; trải nghiệm nhà phát triển của Modal đẩy nhanh iteration.

Ví dụ: Chatbot chăm sóc khách hàng với traffic cao điểm trong giờ làm việc và gần như bằng zero qua đêm.

Production quan trọng về độ trễ

*Đặc điểm:

[Nội dung bị cắt ngắn để dịch]