Precios, rendimiento y comparativa de proveedores de GPU en la nube
Los precios de lista de GPU en la nube para el mismo modelo pueden variar varias veces de un proveedor a otro. Hemos recopilado la tarifa más baja, el proveedor, el rango de mercado y la mediana para más de 40 configuraciones de GPU en los tres niveles de precios, además de una prueba comparativa de rendimiento por dólar en 10 modelos.
Precio por rendimiento de GPU en la nube
Consulte la GPU más rentable para su carga de trabajo entre 13 proveedores de hiperescala y neocloud, clasificados por rendimiento por dólar:
Precios y rendimiento de GPU en la nube
1.292 ofertas de 27 proveedores
IONOS
Verda
Mejor precioVerda
Verda
Verda
Vast IA
Vast IA
Runpod
Vast IA
Sesterce
Consulte la metodología de evaluación comparativa de GPU en la nube para obtener más detalles.
El pago bajo demanda es el modelo de precios más directo, donde pagas por la capacidad de cómputo por hora o por segundo, según lo que uses, sin compromisos a largo plazo ni pagos por adelantado.
Estas instancias se recomiendan para usuarios que prefieren la flexibilidad de una plataforma de GPU en la nube sin pago inicial ni compromiso a largo plazo. Las instancias bajo demanda suelen ser más caras que las instancias spot, pero ofrecen capacidad garantizada e ininterrumpida.
Precios de GPU en la nube bajo demanda
Clasificación: Los suscriptores están enlazados y resaltados en la parte superior de la tabla. Las filas restantes se clasifican en orden ascendente por el precio bajo demanda más bajo. El rango muestra la diferencia entre el precio de lista más bajo y el más alto para el mismo SKU en todos los proveedores. La mediana es el punto medio de la distribución de precios en todos los anuncios de ese SKU y sirve como referencia de mercado justo. Los precios reflejan la actualización semanal más reciente del catálogo.
El modelo bajo demanda es la modalidad de alquiler predeterminada: pago por hora, sin compromiso y capacidad garantizada mientras mantengas la instancia en ejecución. Es el nivel más caro, pero el único sin contrapartidas.
Precios de GPU en la nube spot
Clasificación: Las filas se clasifican por el precio spot más bajo en orden ascendente. La capacidad spot es interrumpible. La mediana es el punto medio de la distribución de precios spot para ese SKU.
La capacidad spot es interrumpible; el proveedor puede recuperar la instancia con poco o ningún aviso, normalmente cuando la demanda bajo demanda aumenta. Las tarifas spot suelen ser 35-70 % más bajas que las de bajo demanda en el mismo proveedor. Utilice spot para entrenamiento con puntos de control, inferencia por lotes y trabajos de evaluación que toleran reinicios. Evítelo para inferencia sensible a la latencia o servicios de una sola réplica sin conmutación por error.
Precios de GPU en la nube reservada (1 año)
Clasificación: Las filas se clasifican por el precio reservado a 1 año más bajo en orden ascendente. Las reservas aseguran capacidad durante el período. La mediana es el punto medio de la distribución de precios reservados para ese SKU.
Las reservas aseguran capacidad por un plazo fijo a cambio de un descuento frente al bajo demanda. Los contratos de un año suelen ser 19-57 % más bajos que la tarifa de lista bajo demanda del mismo proveedor. En algunos casos, las tarifas de reserva caen por debajo de las spot porque el proveedor que reserva aísla el inventario del mercado spot por completo.
Comparativa de rendimiento de proveedores de nube
El mismo modelo de GPU puede rendir de manera ligeramente diferente según el proveedor debido a la elección de la CPU del host, el tejido de red, la configuración del controlador y la sobrecarga de virtualización. Para cuantificarlo, ejecutamos cargas de trabajo idénticas de generación de texto e imágenes en AMD MI300X 192GB en DigitalOcean y Runpod:
Observaciones clave:
- Para la generación de texto, Digital Ocean mostró un rendimiento ligeramente superior, procesando aproximadamente un 0,4 % más de tokens por segundo.
- Por el contrario, para la generación de imágenes, Runpod mostró una ventaja marginal, procesando aproximadamente un 0,4 % más de imágenes por segundo.
La diferencia es lo suficientemente pequeña como para no importar en la mayoría de las cargas de trabajo. Para inferencia crítica en latencia o entrenamiento a gran escala, donde cada punto porcentual se acumula en millones de inferencias, evalúe comparativamente la configuración específica del proveedor antes de comprometerse a una reserva larga.
Comprar en local o alquilar en la nube
Ser propietario tiene sentido cuando la carga de trabajo es predecible, el equipo tiene los conocimientos operativos y la utilización del hardware se mantiene por encima de ~70 % durante la vida útil de la GPU. Para demanda variable, picos de entrenamiento o experimentos de producto, el alquiler en la nube gana en eficiencia de capital y flexibilidad de escalado. El punto de equilibrio se sitúa aproximadamente en una utilización de 12 meses: por encima del 70 %, la reserva o la capacidad propia casi siempre supera al bajo demanda; por debajo del 50 %, el spot o bajo demanda gana en flexibilidad; la banda intermedia depende de cuánta interrupción de capacidad tolere su carga de trabajo.
Un patrón práctico a escala: poseer un clúster base dimensionado a la demanda constante y alquilar en la nube para picos y trabajo exploratorio. Meta anunció una asociación plurianual en febrero de 2026 para desplegar hasta 6 gigavatios de AMD Instinct GPUs, lo que indica que incluso los operadores a escala de hiperescala continúan ampliando la capacidad propia mientras siguen consumiendo GPU en la nube para cargas de trabajo variables.
Las GPUs de consumo (RTX 4090, RTX 5090) ofrecen el mejor precio por FLOP sobre el papel, pero el EULA de NVIDIA restringe su uso en centros de datos comerciales. Siguen siendo útiles para estaciones de trabajo individuales y pruebas de concepto, no para despliegues en producción.
Añadir como fuente preferidaMetodología de evaluación comparativa de GPU en la nube
Las evaluaciones comparativas de rendimiento utilizan cuantización FP de 4 bits en todas las pruebas. El pipeline ejecuta:
- Finetuning de texto: Llama 3.2 en las primeras 5.000 conversaciones de FineTome, 5 épocas, 1M tokens totales, framework Unsloth. Rendimiento = (tokens × épocas) / tiempo total.
- Inference de texto: 1M tokens generados con llama-cpp-python.
- Finetuning de imágenes: YOLOv9 en 100 imágenes de SkyFusion, 4 épocas, Unsloth.
- Inference de imágenes: YOLOv9 finetuned en ~500 imágenes a 640×640.
La métrica de rendimiento por dólar divide la producción de la carga de trabajo por el coste por hora de la instancia. Los valores de rendimiento son específicos de cada carga de trabajo y sirven como pautas relativas; el mismo hardware ofrecerá un rendimiento materialmente diferente con su propio modelo.
Preguntas frecuentes
Un solo nombre de modelo de GPU suele abarcar múltiples SKU físicos. H100 se comercializa en variantes PCIe, SXM, SXM5 y NVL con diferentes precios y anchos de banda de interconexión. A100 se comercializa con 40GB y 80GB de VRAM; V100 con 16GB y 32GB. Dentro de un proveedor, la tarifa indicada también varía según la clase de CPU del host, la RAM y el almacenamiento incluidos y la región. Las tablas de precios anteriores dividen los SKU por interconexión y VRAM cuando los datos de origen lo permiten, de modo que cada fila es una tarjeta física única y no un agregado por nombre de modelo.
El componente ejecuta una carga de trabajo fija (generación de imágenes o texto, finetuning o inference) en cada instancia de GPU y divide la producción total por el coste por hora de la instancia. Un número más alto significa un coste menor por resultado para esa carga de trabajo. La clasificación cambia con la carga de trabajo: una tarjeta optimizada para inference FP8 puede superar a una tarjeta con más VRAM en generación de texto, pero perder en un finetune grande de un modelo de imagen. Seleccione la pestaña de carga de trabajo que coincida con su tarea antes de leer la tabla de clasificación.
Las tablas de precios se actualizan mediante un rastreo mensual del catálogo.
Lecturas adicionales
- Benchmark Multi-GPU: B200 vs H200 vs H100 vs MI300X
- Los 30 mejores proveedores de GPU en la nube y sus GPUs
- Benchmark de concurrencia de GPU
- Los 25+ principales fabricantes de chips de IA: NVIDIA y sus competidores
- Índice de precios de alquiler de GPU en la nube
- DGX Spark vs Mac Studio & Halo: Benchmarks & alternativas
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@misc{dilmegani2026,
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}Resultados y marcas de tiempo de 117 puntos de datos. Descargue los datos resumidos que se muestran en los gráficos y las tablas de este artículo como un archivo ZIP que contiene 3 archivos CSV.
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15 actualizacionesAñadidas tablas de precios de GPU en la nube spot y reservadas a 1 año junto a la tabla bajo demanda.
Se eliminó la sección "Precios más bajos para las GPU más populares".
El trabajo de Cem en AIMultiple ha sido citado por publicaciones líderes mundiales como Business Insider, Forbes, Morning Brew y Washington Post, empresas globales como Deloitte y HPE, ONG como World Economic Forum y organizaciones supranacionales como European Commission. [1], [2], [3], [4], [5]
A lo largo de su carrera, Cem trabajó como consultor tecnológico, comprador de tecnología y emprendedor tecnológico. Asesoró a empresas en sus decisiones tecnológicas en McKinsey & Company y Altman Solon durante más de una década. También publicó un informe de McKinsey sobre digitalización.
Dirigió la estrategia tecnológica y las adquisiciones de una empresa de telecomunicaciones reportando al CEO. También lideró el crecimiento comercial de la empresa de deep tech Hypatos, que alcanzó unos ingresos recurrentes anuales de 7 dígitos y una valoración de 9 dígitos desde 0 en 2 años. El trabajo de Cem en Hypatos fue cubierto por publicaciones tecnológicas líderes como TechCrunch y Business Insider.
Cem participa habitualmente en conferencias internacionales de tecnología. Se graduó en Bogazici University como ingeniero informático y tiene un MBA de Columbia Business School.
Comentarios 2
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Cem - great article, I'd love to pick your brain on private networking or direct connects to these GPU instances.
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