Lambda Labs vs Paperspace vs Vast.ai：2025年GPU云服务商对比

更新于2025年12月11日

2025年12月更新： Lambda H100定价2.99美元/小时，零出口流量费。Paperspace H100专用实例5.95美元/小时。Vast.ai市场上A100低至约1.27美元/小时，但可靠性参差不齐。100多家新兴云服务商的GPU定价比超大规模云服务商便宜30-85%。AWS于2025年6月将H100价格下调44%，将市场价格压缩至2-4美元/小时。免出口流量费已成行业标准，消除了原本占月度账单20-40%的成本因素。

Lambda Labs的H100 GPU定价为每小时2.99美元，且零数据传输费用，相比收取出口流量费的服务商可节省可观成本。[^1] Paperspace的H100专用虚拟机定价为每小时5.95美元，按需A100实例为每小时3.09美元，但宣传的1.15美元/小时A100价格需要签订36个月合约。[^2] Vast.ai的市场模式提供低至每分钟几美分的消费级RTX显卡，A100低至约1.27美元/小时，但可靠性因个体主机而异。[^3]

GPU云市场已分化为服务不同用例的多个层级。超大规模云服务商占据63%的市场份额，但面临100多家"新兴云服务商"的激烈竞争，后者的GPU定价便宜30-85%。[^15] 这些替代服务商——包括Lambda Labs、Paperspace、Vast.ai、RunPod和CoreWeave等——通过激进定价、专业硬件或开发者友好平台开辟各自的细分市场。

这一转变在2025年6月AWS将H100价格下调44%后加速，将市场价格压缩至H100的2-4美元/小时，而超大规模云服务商的价格仍为6-12美元/小时。[^16] 免出口流量费已成为新兴云服务商的标准配置，消除了数据密集型工作负载每月额外20-40%账单的成本因素。了解各服务商特点有助于组织根据自身需求和风险承受能力选择合适的合作伙伴。

服务商概况

每个服务商在市场中占据不同的位置，各有优势和权衡。

Lambda Labs

Lambda Labs通过零数据传输费和有竞争力的小时费率提供出色的性价比。[^1] 该服务商专注于AI/ML工作负载，提供专门构建的基础设施和软件栈。Lambda的定位面向寻求生产级基础设施但不想承受超大规模云复杂性的组织。

Lambda提供8×H100 SXM集群，每GPU每小时2.99美元（完整节点23.92美元/小时）；单张H100 80GB为3.29美元/小时；A100 80GB为1.79美元/小时；A100 40GB为1.29美元/小时。[^4] 该公司现已推出B200 GPU，定价4.99美元/小时，提供H100两倍的显存和算力，训练速度最高可提升3倍。[^17] 对于需求可预测的组织，承诺定价可将H100成本降至1.85美元/小时。

Lambda核心参数： - 生产集群：16至2000+ GPU - 存储：0.20美元/GB/月，零出口流量费 - 计费：按分钟计费，无最低消费 - ML软件栈：预装PyTorch、CUDA及各类框架 - 互联：8× GPU节点配备NVLink

Lambda经常出现容量不足的情况，尤其是热门GPU型号，但2025年下半年H100可用性有所改善。[^5] 需要保证可用性的组织应考虑预留实例或备选服务商作为后备。

Paperspace（DigitalOcean旗下）

DigitalOcean收购Paperspace带来了额外的稳定性和生态系统整合。[^6] 该平台使用体验更像消费级应用而非企业基础设施，具有无缝的Jupyter集成和预安装环境。Paperspace的目标用户是注重易用性的开发者和小型团队。

Paperspace定价实际情况： | GPU | 宣传价格 | 实际按需价格 | 所需承诺 | |-----|----------|--------------|----------| | H100 80GB | 2.24美元/小时 | 5.95美元/小时 | 3年合约享宣传价 | | A100 80GB | 1.15美元/小时 | 3.09美元/小时 | 36个月合约享1.15美元价格 | | Growth套餐 | - | 39美元/月 | 使用高端GPU必需 |

Paperspace运营三个数据中心区域（NY2、CA1、AMS1），按秒计费，零入口/出口流量费。[^18] Gradient平台提供笔记本、部署、工作流和托管ML基础设施。

注意：由于DigitalOcean的收购，Paperspace的GPU定价自2023年以来未作调整，相比已根据2025年市场行情调价的服务商竞争力较弱。[^19] 组织应仔细比较实际成本。

Vast.ai

Vast.ai运营模式类似GPU版Airbnb——个人所有者通过竞争性市场出租硬件。[^6] 主机方从业余爱好者到Tier-4数据中心不等，定价通常比超大规模云服务商便宜50-70%。该模式提供市场上最低的绝对价格。

Vast.ai实例类型： | 类型 | 说明 | 相对按需价格 | |------|------|--------------| | 按需 | 固定定价，资源保证 | 基准价 | | 预留 | 预付款承诺 | 最高50%折扣 | | 可中断 | 最低成本，可能被暂停 | 便宜50%以上 |

Vast.ai提供RTX 4090从0.50美元/小时起，H100从1.77美元/小时起，A100 80GB约1.27美元/小时，消费级RTX 3090低至0.16美元/小时。[^3][^20] 可靠性评分越高价格越高——数据中心A100/H100主机提供更可预测的吞吐量。

可靠性因主机而异，需要规划检查点和迁移能力。[^5] Vast.ai非常适合实验、研究以及频繁设置检查点的训练任务。生产推理应考虑更可靠的替代方案。

RunPod（补充对比）

RunPod提供基于容器的无服务器GPU计算，H100 80GB定价从1.99美元/小时（社区云）到2.39美元/小时（安全云）不等。[^21] 该平台对数据入口和出口均不收费，按秒计费，无最低用量要求。

RunPod提供AI专用模板、一键部署，GPU可用性比Lambda更广。社区云运营模式类似Vast.ai的市场，但基础设施更一致。安全云实例在认证数据中心运行，适合合规敏感型工作负载。

CoreWeave（企业级对比）

CoreWeave面向企业级部署，提供高端基础设施。该公司于2025年上市，在32个数据中心拥有超过25万块NVIDIA GPU。[^22] H100按需定价为4.75-6.16美元/小时，预留容量折扣最高可达60%。

CoreWeave的差异化优势在于InfiniBand网络和NVIDIA GPUDirect RDMA，可实现大规模高效分布式训练。该基础设施适合需要高带宽、低延迟互联的大型多GPU集群。直接销售洽谈和批量承诺可获得更优惠的价格。

定价分析

定价对比不仅要看小时费率，还要理解包括承诺、费用和隐性成本在内的总成本。

综合费率对比（2025年12月）

市场背景：各服务商H100按需价格中位数为2.99美元/小时。预留实例可享30-40%折扣。行业预测H100价格可能在2026年中普遍降至2美元/小时以下。[^23]

对于数据密集型工作负载，Lambda的零出口流量费和RunPod的免数据传输费提供了小时费率未能体现的额外价值。

承诺要求

Lambda提供承诺定价，可为需求可预测的组织大幅降低H100成本。承诺结构适合利用率稳定的生产工作负载。竞价和按需定价则适合可变工作负载。

Paperspace的多年承诺将组织锁定在可能随市场演变而变得不具竞争力的价格上。组织应仔细评估承诺期限是否与规划周期相匹配。较短的承诺期或按需定价可保持灵活性。

Vast.ai采用纯按需定价模式，无承诺要求。这种灵活性适合实验和可变工作负载。需求稳定的组织可能在其他地方通过承诺定价获得更好的经济效益。

隐性成本

数据传输费对移动大量数据的工作负载总成本影响显著。Lambda的零出口流量政策消除了这一变量。其他服务商的出口流量收费为每GB 0.08-0.12美元，对于大型模型权重或训练数据集，成本会迅速累积。

对于需要付费层级的服务商，订阅费会增加实际小时费率。Paperspace的Growth套餐每月39美元会影响轻度用户的经济性。重度用户可将订阅成本分摊到大量GPU小时中。

竞价和可抢占实例的中断会通过丢失工作造成隐性成本。检查点开销、重启时间以及偶尔的完全重启会影响有效吞吐量。可靠实例每小时成本可能更高，但每完成工作负载的成本可能更低。

能力对比

除定价外，服务商在可用硬件、软件生态和运营能力方面也存在差异。

GPU可用性

Lambda专注于数据中心GPU，包括A100和H100系列。这一专注确保了实例间一致的生产级硬件。消费级GPU不可用，限制了对成本敏感型实验的选择。

Paperspace提供数据中心和消费级GPU，从RTX 4090到A100、H100均有。这一范围可实现硬件与工作负载需求及预算的匹配。消费级GPU适合推理和小型训练任务，数据中心GPU则处理更大的工作负载。

Vast.ai的市场包含最广泛的硬件种类，从消费级RTX显卡到数据中心GPU。这种多样性可找到精确匹配的硬件。质量和性能因主机而异，需要评估个别产品。

软件和工具

Lambda提供预配置的ML环境，包含流行框架和工具。这些环境减少了设置时间并确保配置一致性。也支持自定义环境以满足特殊需求。

Paperspace的Gradient平台提供托管ML基础设施，包括笔记本服务、实验跟踪和部署流水线。这种平台方法适合希望使用托管MLOps而无需构建基础设施的团队。也提供独立虚拟机供偏好自定义设置的团队使用。

Vast.ai提供基本的虚拟机访问，软件栈由用户自行配置。这种最小化平台需要更强的自主能力，但提供最大的灵活性。模板镜像和用户文档部分解决了设置负担。

多GPU和集群

Lambda支持多GPU实例和跨实例集群进行分布式训练。GPU之间的高带宽互联实现高效扩展。该能力适合需要多个加速器的大型模型训练。

Paperspace提供多GPU实例但集群能力有限。单节点多GPU训练效果良好。跨实例分布式训练需要更多手动配置。

Vast.ai的分布式主机缺乏高效多主机训练所需的协调网络。有单主机多GPU配置可用。需要集群的组织应考虑其他选择。

用例匹配

不同服务商根据其特点适合不同的用例。

开发和实验

Vast.ai的低价使其成为GPU成本敏感性超过可靠性要求的实验场景的理想选择。开发者可以低成本尝试想法，然后再投资生产基础设施。市场模式提供了多样化硬件的访问权限，便于兼容性测试。

Paperspace用户友好的平台适合GPU计算新手开发者。