Los 70+ principales proveedores de GPU en la nube
We track 71 cloud GPU providers and 14 curated GPU model families spanning more than 2,500 distinct instance configurations.
Los proveedores de GPU en la nube se dividen en tres niveles. Los hiperescalares ejecutan plataformas de nube amplias con el alquiler de GPU como un producto entre muchos. Los neoclouds especializados se centran en la infraestructura de GPU e IA como producto principal. Los mercados comunitarios agregan inventario de muchos operadores pequeños, a menudo en el extremo inferior del rango de precios publicado.
Tabla comparativa de proveedores
Nube | Modelos | Combinaciones | Niveles de facturación | Última generación |
|---|---|---|---|---|
4 | 4 | 1 (Bajo demanda) | No | |
Vast.ai | 56 | 184 | 3 (Bajo demanda/Spot/Reservado) | Sí |
RunPod | 33 | 72 | 3 (Bajo demanda/Spot/Reservado) | Sí |
Sesterce | 17 | 42 | 1 (Bajo demanda) | Sí |
Verda | 10 | 40 | 3 (Bajo demanda/Spot/Reservado) | Sí |
AWS | 16 | 40 | 2 (Bajo demanda/Reservado) | Sí |
Massed Compute | 10 | 39 | 1 (Bajo demanda) | No |
Salad | 33 | 33 | 1 (Bajo demanda) | Sí |
Theta EdgeCloud | 21 | 30 | 1 (Bajo demanda) | No |
GCP | 10 | 30 | 3 (Bajo demanda/Spot/Reservado) | Sí |
Definiciones de columnas:
- Modelos: familias de modelos de GPU distintas ofrecidas por todos los proveedores (NVIDIA + AMD + Intel). H100 y H100 NVL cuentan como una sola familia.
- Combinaciones: SKU de instancias distintos (modelo de GPU, cantidad de GPU) en el catálogo público.
- Niveles de facturación: cuántos de Bajo demanda, Spot y Reservado a 1 año expone el proveedor (máx. 3).
- Última generación: Sí si el proveedor lista alguno de B200, B300, MI300X o RTX 5090.
Clasificación: Los suscriptores están enlazados y resaltados en la parte superior de la tabla. El resto de proveedores están clasificados por la profundidad del catálogo (la columna Combinaciones) en orden descendente.
IONOS
IONOS es una plataforma de nube europea con sede en Alemania. El catálogo público de GPU incluye cuatro SKU de una sola GPU:
La SKU RTX PRO 6000 Blackwell es una de las pocas tarjetas de generación Blackwell listadas públicamente por menos de $2/GPU/h en el lado de la UE.
IONOS también opera un nivel dedicado de servidores con GPU NVIDIA H100/H200 por $3,990/mes y NVIDIA L40s o Intel Gaudi 2 y 3 bajo pedido. Las cuatro SKU por hora anteriores son solo bajo demanda, con un tope máximo mensual publicado para cada una. El alojamiento y los centros de datos están en la UE/EEE, lo que es importante para compradores con requisitos de residencia de datos del RGPD.
Proveedores hiperescalares
Los hiperescalares ejecutan plataformas de nube amplias con el alquiler de GPU como un producto entre muchos, junto con cómputo, almacenamiento, redes, identidad y servicios gestionados. Suelen fijar precios entre 3 y 6x por encima de los neoclouds especializados para la misma GPU porque la capacidad alquilada incluye SLA empresarial, certificaciones de cumplimiento e integración entre servicios.
Amazon Web Services
AWS es el hiperescalar más grande. El catálogo abarca 18 familias de modelos de GPU y publica H100 a través de la familia de instancias p5. Dos niveles de facturación están listados públicamente (bajo demanda y reservado a 1 año); el precio spot existe pero se canaliza a través de un flujo de solicitud separado. La EC2 G7e se añadió a principios de 2026 con NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell, inicialmente en us-east-1 y us-east-2.123
AWS también ofrece sus propios aceleradores de IA (Trainium para entrenamiento, Inferentia para inferencia), que quedan fuera del alcance del alquiler de GPU de esta comparación. SageMaker, Redshift y el catálogo más amplio de servicios gestionados son razones comunes por las que las empresas eligen AWS a pesar de la prima de tarifa de GPU.
Se requiere aprobación de cuota para la mayoría de los tipos de instancia con GPU. Recibimos una cuota para todos los tipos H100 y A100 en un día desde la solicitud en nuestra prueba.
Microsoft Azure
Azure publica H100 a través de la serie ND H100 v5 (H100 SXM); configuraciones H100 PCIe más pequeñas están disponibles a través de la serie NC. El catálogo abarca 10 familias de modelos de GPU e incluye B200 (ND B200) y AMD MI300X (ND MI300X v5).45
Los tres niveles de facturación están listados públicamente. Azure también ha estado desarrollando su propio programa de aceleradores de IA (Maia) para cargas de trabajo de entrenamiento internas; esos chips no se pueden alquilar a través de la API estándar de instancias con GPU.6
Google Cloud Platform
GCP publica el H100 más barato del nivel hiperescalar, pero la lista colapsa tres SKU (a3-highgpu, a3-megagpu, a3-edgegpu) en una sola fila en las instantáneas del catálogo público. La variante A3 Mega suele figurar a ~$14,19/GPU/h, mientras que A3 Standard está en ~$11,06, y la mediana visible se mueve a medida que una variante entra o sale de la lista pública. El catálogo abarca 10 familias de modelos de GPU e incluye B200 a través de la familia A3 Ultra.7
Los tres niveles de facturación están listados públicamente. GCP también ofrece aceleradores TPU (v5p, v6e, Trillium) como una línea de productos separada fuera del alcance del alquiler de GPU de esta comparación.
Oracle Cloud Infrastructure
OCI utiliza un enfoque bare-metal primero: la mayoría de las ofertas de GPU se ejecutan directamente en el hardware del host sin una capa de hipervisor. El catálogo abarca 15 familias de modelos de GPU, incluidas AMD MI300X y MI355X. Entre los hiperescalares, el bare-metal por defecto de OCI y las redes de clúster RoCE v2 son diferenciadores para cargas de trabajo de entrenamiento multi-nodo estrechamente acopladas. Cohere, un cliente temprano, ejecuta el entrenamiento de LLM en clústeres de OCI; Oracle también ha invertido en Cohere como respaldo estratégico.8
Otros nubes generales de nivel hiperescalar
OVHcloud (con sede en Francia), Scaleway (Francia, con el superordenador Nabu 2023 que alberga 1.016 H100 GPUs), DigitalOcean, Vultr y Linode/Akamai completan el nivel hiperescalar. Son plataformas de nube de propósito general con el alquiler de GPU como un componente. Los que tienen sede europea (OVHcloud, Scaleway, IONOS) están posicionados para la residencia de datos en la UE y reclamaciones de sostenibilidad; Scaleway opera íntegramente con energía renovable en tres regiones de la UE.91011121314
Alibaba Cloud es el único hiperescalar importante con disponibilidad en China continental. El catálogo es más reducido (4 familias de modelos de GPU) y las empresas de EE. UU. y la UE con cargas de trabajo reguladas suelen descartarlo por motivos de jurisdicción.15
Proveedores neocloud
Los neoclouds se centran en la infraestructura de GPU e IA como su producto principal. Suelen ofrecer precios entre un 50 y un 80 % más bajos que los hiperescalares para la misma GPU porque evitan los gastos generales de una plataforma amplia. La contrapartida es un catálogo de servicios más reducido: el cómputo y el almacenamiento básico están bien cubiertos; la identidad, las bases de datos gestionadas y la integración entre servicios no lo están.
Lambda Labs
Lambda Labs afirma servir a más de 10.000 equipos de investigación. El catálogo abarca 8 familias de modelos de GPU y es exclusivamente de GPU por diseño. Lambda Cloud viene preconfigurado con PyTorch, TensorFlow, controladores CUDA y un cuaderno Jupyter por instancia, más cercano a “clic y entrenar” que otros neoclouds. Lambda también vende hardware de GPU directamente (escritorios, servidores), con las raíces históricas de la empresa. Los precios son solo bajo demanda en la lista pública; los compromisos de varias semanas o varios años se cotizan a petición.16
CoreWeave
CoreWeave es el neocloud especializado más grande y fue seleccionado como el primer proveedor Elite de servicios en la nube de NVIDIA. La empresa afirma tener 45.000 GPUs en sus centros de datos y cuenta con NVIDIA entre sus inversores. Se exponen dos niveles de facturación (bajo demanda y spot). El catálogo abarca 9 familias de modelos de GPU, incluidas B200 y B300.17
El programa ARENA de CoreWeave (IA-Ready Native Applications) permite a los clientes evaluar cargas de trabajo a escala de producción contra infraestructura real antes de comprometer capacidad. Los precios se sitúan más cerca del nivel hiperescalar que otros neoclouds, lo que refleja el posicionamiento empresarial de gama alta.
RunPod
RunPod opera dos niveles: Secure Cloud (bare-metal dedicado) y Community Cloud (bare-metal compartido a tarifas más bajas sin SLA). El catálogo abarca 34 familias de modelos de GPU, incluidas AMD MI300X. Se exponen públicamente tres niveles de facturación (bajo demanda, spot y reservado). El inicio de instancias es inferior a un minuto, el más rápido en nuestras mediciones.18
Las actualizaciones recientes incluyen reversión de versiones de GitHub para endpoints Serverless, endpoints de balanceo de carga en beta e integración del SDK de Vercel IA a través del paquete @runpod/ai-sdk-provider. El catálogo Public Endpoints cubre modelos de texto, imagen, vídeo y audio con plantillas de despliegue predefinidas.
Crusoe
Crusoe opera centros de datos con gas natural varado y quemado en antorcha, un arbitraje de costes y emisiones que financia la expansión de capacidad de H100 y B200. El catálogo abarca 5 familias de modelos de GPU, incluidas AMD MI300X.19
FluidStack, Hyperstack, Nebius
FluidStack agrega capacidad de GPU de múltiples operadores de centros de datos. Hyperstack es una de las fuentes de H100 de menor precio en el nivel neocloud, con presencia en el Reino Unido y tres niveles de facturación. Nebius tiene sede europea (Países Bajos) y cuenta con B200 y B300 de última generación en su catálogo.202122
Paperspace by DigitalOcean
Paperspace fue adquirida por DigitalOcean y afirma servir a más de 650.000 usuarios. El catálogo abarca 12 familias de modelos de GPU. La interfaz de cuaderno Jupyter precargada y la gestión visual de instancias son los diferenciadores históricos; los usuarios avanzados suelen sustituir la GUI por flujos de trabajo nativos de Jupyter o SSH.23
Otros neoclouds especializados
TensorDock, CUDO Compute, Hot Aisle (enfoque en AMD MI300X), Sesterce, Lyceum, Cirrascale (solo reservado, incluye opciones de Cerebras y Graphcore), Together (nivel de inferencia) y Replicate (serverless) completan el nivel especializado. La mayoría funcionan solo bajo demanda y están dirigidos a equipos de desarrollo de IA de tamaño pequeño a mediano.2425262728293031
Datacrunch y Seeweb (especialistas europeos)
Datacrunch es un neocloud con sede en Finlandia que funciona con energía 100 % renovable y ofrece H100, A100, RTX 6000 y V100 en grupos de 1, 2, 4 u 8. Seeweb es un neocloud italiano que también funciona con energía 100 % renovable, con cinco familias de modelos de GPU y soporte de Terraform para flujos de trabajo de infraestructura como código.3233
Mercados comunitarios
Los mercados comunitarios agregan capacidad de GPU de muchos operadores pequeños, a menudo en el extremo inferior del rango de precios públicamente listado. La contrapartida es la variabilidad: bare-metal compartido, un SLA de tiempo de actividad menos consistente y un inventario que depende de cuántos operadores host están en línea en el momento de la solicitud.
Vast.ai
Vast.ai agrega 57 familias de modelos de GPU y 196 configuraciones multi-GPU distintas, el catálogo más profundo entre todos los proveedores que seguimos. Se exponen tres niveles de facturación. El mercado puja por inventario entre muchos operadores host pequeños, lo que significa que una cotización de precio en el panel refleja la disponibilidad actual y puede no mantenerse cinco minutos después. El catálogo también incluye hardware heredado (GTX 1080, era K80) que ningún otro proveedor rastreado lista, útil para experimentación orientada a costes y cargas de trabajo académicas.34
Salad
Salad funciona con hardware distribuido de consumo (PCs de juegos que participan en la red durante el tiempo inactivo). La H100 no está listada públicamente; el catálogo se inclina por las RTX 4090, RTX 5090 y otras tarjetas de gama de consumo en el extremo inferior de esas clases de GPU en todos los proveedores.35
Theta EdgeCloud
Theta EdgeCloud abarca 23 familias de modelos de GPU en una huella de red de borde. La arquitectura distribuida en el borde es el diferenciador para la inferencia consciente de la región; el precio es solo bajo demanda y el inventario varía según el nodo de borde.36
Demanda de proveedores: adopción, gasto y búsqueda
La adopción, la cuota de gasto y la cuota de búsqueda miden la demanda de cada proveedor.
- Adopción es la proporción de compradores de GPU en la nube que utilizan cada proveedor.
- Cuota de gasto es la participación de cada proveedor en el total de dólares de GPU en la nube.
- Cuota de búsqueda es la porción de cada proveedor del volumen de búsqueda mensual combinado de los siete proveedores para sus nombres de marca.
La adopción y la cuota de gasto provienen de los datos agregados de gasto con tarjeta en GPU en la nube de Ramp.37
CoreWeave lidera las tres señales en el primer trimestre de 2026, con un 35,4 % de los compradores, un 50,8 % de los dólares y un 31,3 % de las búsquedas. La mayor divergencia se da entre Crusoe y RunPod. Crusoe posee un 27,7 % de los dólares con un 3,0 % de los compradores y un 0,9 % de las búsquedas. RunPod representa el 27,7 % de los compradores y el 25,7 % de las búsquedas, con un 0,5 % del gasto.
La cuota de búsqueda mide más el conocimiento que la demanda comprometida, y puede ir por delante del dinero. Vultr es el caso más claro. Acumula un 18,5 % de búsqueda frente a un 3,0 % de gasto porque es una marca de VPS de propósito general, y la mayor parte de esa búsqueda de marca es interés en alojamiento más que alquiler de GPU.
Cómo se miden las señales de búsqueda
La cuota de búsqueda suma 100 % dentro de los proveedores mostrados, no en todo el mercado, durante la ventana del tercer trimestre de 2025 al primer trimestre de 2026 donde se superponen las tres señales. La búsqueda de cada proveedor se contabiliza según su término de marca:
Para ver las trayectorias de precios de estos proveedores, consulte el índice de precios de alquiler de GPU en la nube.
Añadir como fuente preferidaModelos de implementación
Los servicios de alquiler de GPU se presentan en tres formas de implementación. Cada forma equilibra control frente a conveniencia.
GPU sin servidor
Los servicios de GPU sin servidor gestionan el aprovisionamiento, el escalado y el desmantelamiento en nombre del comprador. El proveedor cobra por segundo o por milisegundo de uso real de GPU; el tiempo inactivo es gratis. La forma se adapta a cargas de trabajo esporádicas, inferencia por lotes y aplicaciones de IA generativa con ráfagas donde la utilización media es baja.
Entre los proveedores habituales de GPU sin servidor se incluyen Replicate, RunPod Serverless, Modal, Fal.ai y Together. El rendimiento por dólar suele superar al de la GPU aprovisionada cuando la utilización es inferior al 30-40 %; por encima de ese umbral, las instancias de GPU bajo demanda o reservadas son más baratas.3138394030
GPU virtual (vGPU)
Las GPUs virtuales son la forma más común. Un hipervisor particiona una GPU física en una o más porciones virtuales, cada una ejecutándose dentro de una máquina virtual. Todos los hiperescalares principales y la mayoría de los neoclouds utilizan esta forma por defecto. Las contrapartidas: coste predecible, amplia disponibilidad entre proveedores y una ligera sobrecarga de latencia por la capa de virtualización.
GPU bare-metal
Los servicios de GPU bare-metal entregan un servidor físico dedicado con GPU sin capa de virtualización. El comprador obtiene acceso directo al hardware para máximo rendimiento y mínima latencia. La forma se adapta a grandes entrenamientos, cargas de trabajo de HPC y cualquier caso en el que la sobrecarga de virtualización importe. OCI, CoreWeave y Lambda Labs ofrecen opciones bare-metal. AWS y Azure lo exponen a través de familias de instancias específicas (p5d en AWS, serie ND en Azure).
Preguntas frecuentes
Los hiperescalares ejecutan plataformas de nube amplias con el alquiler de GPU como una línea de producto entre muchas. Los neoclouds especializados se centran en la infraestructura de GPU e IA como su producto principal. Los hiperescalares fijan precios entre 3 y 6x por encima de los neoclouds para la misma GPU; la diferencia refleja los servicios empresariales incluidos más que el silicio bruto. Para una comparación sostenida de tendencias de precios entre niveles, consulte el Índice de precios de alquiler de GPU en la nube.
Usa serverless cuando la utilización media de GPU sea inferior al 30-40 %, cuando las cargas de trabajo tengan ráfagas o cuando el coste operativo sea mayor que la tarifa por hora. Una GPU aprovisionada en un neocloud es más barata con una alta utilización sostenida.
Para cargas de trabajo con requisitos de residencia de datos en la UE o compradores que atienden a clientes de la UE en rutas sensibles a la latencia, sí. IONOS, OVHcloud, Scaleway, Nebius, Datacrunch y Seeweb son opciones con sede en la UE. Los precios suelen igualar o superar ligeramente a los neoclouds con sede en EE. UU.; la prima es por residencia, jurisdicción y reclamaciones de sostenibilidad más que por cómputo bruto.
Lectura adicional
- Benchmark multi-GPU: B200 vs H200 vs H100 vs MI300X
- 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
Cita esta investigación
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note = {AIMultiple. Recuperado el 16 de septiembre de 2026}
}Resultados y marcas de tiempo de 3.8 mil 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 5 archivos CSV.
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Registro de cambios
22 actualizacionesSe eliminó la sección Precios por nivel de proveedor de la comparación de proveedores de GPU en la nube.
Añadido un apartado de demanda de proveedores sobre adopción, gasto y cuota de búsqueda.
Reemplazada la lista de proveedores por una tabla comparativa por niveles con modelos, combinaciones y niveles de facturación de 64 proveedores.
Añadido AWS EC2 G7e con GPUs NVIDIA Blackwell a Actualizaciones Recientes.
Enlaces de referencia
- Tiene 20 años de experiencia como hacker de sombrero blanco y gurú del desarrollo, con amplia experiencia en lenguajes de programación y arquitecturas de servidores.
- Es asesor de la junta directiva en un capital de riesgo que invierte en empresas tecnológicas en etapas tempranas y en Ödeal, una plataforma regional de pagos digitales que atiende a 125.000 comercios.
- Ha dirigido la infraestructura tecnológica y la ciberseguridad de siete elecciones nacionales y ha sido reconocido en el Salón de la Fama de la ciberseguridad por líderes tecnológicos globales, incluido Twitter.
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Comentarios 4
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Nice article, Cem! Could you add Koyeb and a few other serverless GPU providers?
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Hi Cem, please also check out Dataoorts at https://dataoorts.com. We'd greatly appreciate being listed here.
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