Comparación de los 6 mejores servicios gratuitos de Cloud GPU
El mejor nivel gratis de GPU vale alrededor de $19 al mes en tarifas de alquiler, y ocho plataformas ofrecen una GPU real sin tarjeta de crédito. Seis de ellas limitan el uso gratis por mes, y hemos valorado esos precios según la tarifa bajo demanda más barata actual para cada GPU en nuestros datos de precios de GPU en la nube.
Cada barra representa el coste de alquiler del mismo tiempo de GPU, calculado como las horas gratis de GPU mensuales de una plataforma multiplicadas por la tarifa horaria más barata para esa GPU.
Por ejemplo, las 80 horas gratis de GPU al mes de Lightning IA costarían unos $12 alquilar la misma GPU bajo demanda en el proveedor más barato. Las cuotas que una plataforma no publica son estimadas.
GPU y memoria por plataforma
Límites de uso por plataforma
Las plataformas con más memoria tienden a ofrecer menos tiempo en ellas.
Tres tipos de acceso gratis a GPU
Las plataformas anteriores proporcionan una GPU sin coste y sin tarjeta de crédito, ya sea en un nivel permanente o con una asignación mensual. El intercambio son límites de tiempo, cuotas semanales, hardware compartido y una GPU de gama media, no un muro de pago. Google Colab, Kaggle, Hugging Face ZeroGPU, Saturn Cloud, Lightning IA, Paperspace Gradient, y Intel Tiber IA Cloud funcionan de esta manera.
Los grandes proveedores de nube anuncian algo diferente. Los “$300” de Google Cloud, los “$200” de Azure, y los equivalentes de AWS y Oracle son créditos de prueba. Requieren una tarjeta de crédito que caduca en 30 a 90 días y bloquean el acceso a la GPU durante la propia prueba. Google Cloud y Azure exigen convertir a una cuenta de pago facturable antes de ejecutar cualquier GPU, y a las cuentas nuevas a menudo se les niega directamente la cuota de GPU. Estas pruebas sirven para un uso intensivo breve cuando ya se tiene una tarjeta registrada, no para una gratis GPU permanente.
Un tercer grupo abarca programas para startups e investigación como NVIDIA Inception, Nebius IA Lift, DigitalOcean Hatch, y las becas de investigación de Lambda. Ofrecen desde $5,000 hasta $150,000 en créditos, pero a través de una solicitud, y la elegibilidad se limita a startups constituidas o investigadores afiliados.
Dos afirmaciones que circulan son erróneas. El nivel “always-gratis” de Oracle es solo CPU, por lo que la “gratis A10 GPU” que algunas listas mencionan no existe. Y una gratis inference API (Groq, Cerebras, Google IA Studio, Cloudflare Workers IA) devuelve tokens desde un modelo alojado, no una GPU para ejecutar código personalizado.
Plataformas gratuitas de GPU
Google Colab
Google Colaboratory ejecuta notebooks de Python en el navegador y asigna una NVIDIA T4 (16 GB VRAM) en su nivel gratis.1 La antigua K80 está retirada, y las GPU premium L4 o A100 son características Pro y Pro+. Una sesión dura hasta 12 horas, pero se desconecta después de aproximadamente 90 minutos de inactividad o al cerrar la pestaña, porque la ejecución en segundo plano es una característica de Pro+. La asignación semanal de GPU no está publicada y varía según la demanda; las estimaciones recientes rondan las 15 a 30 GPU-horas. En horas pico, una sesión gratis puede reducirse a solo CPU. No se necesita tarjeta de crédito. La RAM del sistema es de unos 12.7 GB y el disco es efímero, por lo que la mayoría monta Google Drive para conservar los archivos.
Kaggle
Kaggle, una subsidiaria de Google, combina notebooks gratis con decenas de miles de datasets públicos. El nivel gratis ofrece una P100 (16 GB) o dos T4 (32 GB combinados), además de una TPU v5e-8 que reemplazó a la anterior v3-8 en 2025.2 La cuota semanal es de aproximadamente 30 GPU-horas; una sesión de GPU dura hasta 12 horas, y una de TPU hasta 9.3 El almacenamiento es de 20 GB y persistente, sin tarjeta de crédito.
Hugging Face ZeroGPU
ZeroGPU apunta a un trabajo distinto al de las demás. Existe para publicar una demo de un modelo en lugar de entrenarlo, y asigna una NVIDIA RTX Pro 6000 Blackwell (48 GB por defecto, 96 GB en la variante más grande) sin tarjeta de crédito. Una cuenta gratis obtiene unos 5 minutos de GPU al día (2 minutos sin iniciar sesión, 40 minutos en PRO), y la GPU se ejecuta dentro de las funciones @spaces.GPU de una aplicación Gradio, durante unos 60 segundos por llamada.4 Es infraestructura de inferencia y demo, por lo que no sustituye a un notebook de entrenamiento, y el hardware regular de Spaces es solo CPU.
Saturn Cloud
El nivel Hosted Free de Saturn Cloud es el nuevo participante más similar a Colab y Kaggle para notebooks cotidianos. Ofrece una sola GPU de clase T4 (hasta 16 GB) en un nivel gratis recurrente sin tarjeta de crédito.5 Saturn ya no publica la cifra de horas gratis mensuales, y los números anteriores oscilan entre unas 30 horas en adelante, así que trate la asignación como aproximada.
Lightning IA
Lightning IA proporciona un IDE de nube persistente con 15 créditos gratis al mes, lo que equivale a unas 80 GPU-horas en máquinas interrumpibles.6 Esa cifra se mantiene para las GPU baratas y se reduce rápidamente en tarjetas de gama alta. Los Studios gratuitos se ejecutan de forma continua con un reinicio manual cada 4 horas, y el menú de GPU abarca desde T4 y L4 hasta L40S, A100 y H200 en capacidad interrumpible. El almacenamiento es de 50 GB, sin tarjeta de crédito.
Paperspace Gradient
Paperspace, ahora parte de DigitalOcean, mantiene un nivel de notebook gratis con GPU. Ejecuta una NVIDIA M4000 (8 GB) con un apagado automático a las 6 horas, reinicios ilimitados y un notebook gratis concurrente.7 Las instancias gratuitas no necesitan tarjeta de crédito, mientras que las de pago sí. Los notebooks del nivel gratuito son públicos, por lo que no son adecuados para datos sensibles, y la plataforma independiente se está integrando en DigitalOcean.
Intel Tiber IA Cloud
Para trabajos que no son de NVIDIA, Intel Tiber IA Cloud ejecuta notebooks JupyterLab y de entrenamiento gratis en los aceleradores Intel Gaudi y en Intel Data Center GPU Max, sin tarjeta de crédito.8 La pila es Intel oneAPI y el backend PyTorch XPU en lugar de CUDA, por lo que el código solo para CUDA necesita adaptación, y las sesiones son por lotes y compartidas en lugar de siempre activas.
Amazon SageMaker Studio Lab
Studio Lab es un servicio de notebook gratis independiente con una NVIDIA T4 (4 horas por sesión, 4 horas por cada período de 24 horas), 15 GB de almacenamiento y sin necesidad de cuenta de AWS ni tarjeta de crédito. Una fecha importa: AWS cierra el acceso a nuevos clientes el 30 de julio de 2026.9 Las cuentas existentes continúan sin fecha de finalización anunciada, pero los nuevos usuarios deben registrarse antes de esa fecha o elegir otra opción, ya que el sustituto sugerido por AWS, el nivel gratis de SageMaker Studio, es una instancia ml.t3.medium solo CPU en lugar de una T4.
Créditos y pruebas gratuitos
Los créditos de prueba son un presupuesto temporal, no una GPU permanente, y cada uno requiere una tarjeta y caduca. Google Cloud da $300 por 90 días, pero la prueba no facturable no puede conectar una GPU hasta que la cuenta se convierta a facturación de pago. Azure da $200 por 30 días, con las familias de GPU fuera de la cuenta gratis y la cuota habitualmente denegada en cuentas nuevas. AWS concede hasta aproximadamente $200 a lo largo de unos 6 meses, en un nivel siempre gratis solo CPU con una cuota de GPU predeterminada de cero. Los $300 de Oracle por 30 días alcanzan una GPU, aunque su nivel Always Free no. Modal se sitúa entre estos y un nivel gratis. Da $30 al mes en créditos recurrentes, sin tarjeta para empezar, en hardware serverless desde T4 hasta H100, lo que equivale aproximadamente a 50 horas de una T4 o menos de 8 horas de una H100 antes de que se reinicie el presupuesto mensual.10
Becas para startups e investigación
Las startups constituidas y los investigadores afiliados pueden solicitar paquetes de $5,000 a $150,000. NVIDIA Inception redirige a créditos de socios como Nebius IA Lift (hasta $150k) y AWS Activate (hasta $100k) más DGX Cloud con descuento. DigitalOcean Hatch ofrece hasta $100k para startups en etapa temprana, y las becas de investigación de Lambda otorgan hasta $5k a equipos de IA afiliados a universidades. Los programas en la nube de OVHcloud (€100k), Scaleway (€36k) y Alibaba ($120k) funcionan de la misma manera, mediante una solicitud en lugar de un registro.
Limitaciones de las gratis GPU en la nube
El acceso gratuito a GPU conlleva tres limitaciones reales, y conocerlas de antemano ahorra una tarde perdida.
La primera es el tiempo. Todos los niveles gratis limitan la duración de una sola sesión, y la mayoría añade una cuota semanal o mensual adicional, por lo que un trabajo de entrenamiento largo puede detenerse cuando se reinicia la cuota en lugar de cuando el modelo está terminado. Las sesiones inactivas también se desconectan automáticamente tras un breve período de inactividad, lo que hace que las ejecuciones desatendidas durante la noche no sean fiables, porque la ejecución en segundo plano es una característica de pago en casi todas las plataformas.
La segunda es el hardware compartido. Una gratis GPU se agrupa entre muchos usuarios, por lo que una ejecución compite por ella. El rendimiento disminuye durante las horas de mayor actividad, las sesiones esperan en una cola y la GPU no está garantizada bajo demanda. Google Colab, por ejemplo, puede asignar a una sesión gratis una CPU en lugar de una GPU cuando la demanda es alta.
La tercera es el límite en el tamaño del modelo. Los niveles gratuitos entregan una GPU de gama media, una sola T4, P100 o M4000 con de 8 a 16 GB de memoria, que no puede albergar un modelo grande en precisión completa. Ejecutar o hacer fine-tuning de uno implica cuantificar los pesos, checkpointing de gradientes o sharding a través de la memoria limitada. Los límites de almacenamiento y el acceso restringido a la red de salida son versiones menores del mismo problema.
Buenas prácticas para las gratis GPU en la nube
Algunos hábitos estiran un nivel gratis. Guardar el trabajo con frecuencia, monitorear la cuota restante y mantener la sesión activa durante un trabajo ayudan, ya que una desconexión por inactividad hace perder el estado en memoria. Preparar y depurar el código localmente antes de gastar tiempo de GPU, cargar los datos de forma eficiente y gestionar los errores evita que un cierre cerca del límite de tiempo arruine toda la ejecución. Elegir la plataforma según la tarea y comprobar el soporte del framework y de la comunidad antes de comprometerse con una.
Añadir como fuente preferidaCuándo actualizar a servicios de pago
Una GPU de pago tiene sentido cuando el trabajo necesita acceso garantizado, una tarjeta más grande que la que ofrecen los niveles gratis, colaboración en equipo, o una sesión más larga de lo que permite una ventana gratis. Nuestras guías sobre proveedores de GPU en la nube y precios de GPU en la nube comparan las opciones de pago y sus costos.
GPU gratuitas por caso de uso
Para terminar, el camino más corto de una tarea a una plataforma:
Para un acceso a GPU consistente y garantizado, ninguna de estas encaja, y las opciones de pago mencionadas arriba son la respuesta.
Lectura adicional
Preguntas frecuentes
Los niveles gratis permanentes, Google Colab, Kaggle, Hugging Face ZeroGPU, Saturn Cloud, Lightning IA, Paperspace Gradient, y Intel Tiber IA Cloud, no necesitan tarjeta. Los créditos de prueba de Google Cloud, Azure, AWS y Oracle sí la requieren.
Modelos pequeños y fine-tuning, sí. Los niveles gratuitos dan una GPU de gama media, una T4, P100 o M4000 con de 8 a 16 GB de VRAM, bajo límites de sesión y cuota semanal, por lo que los models grandes necesitan cuantización, sharding o una GPU de pago.
Es gratis por ahora, pero AWS cierra las nuevas inscripciones el 30 de julio de 2026. Las cuentas existentes continúan, y los nuevos usuarios deben elegir otra opción o registrarse antes de la fecha límite.
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author = {Dilmegani, Cem and Sarı, Ekrem},
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year = {2026},
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howpublished = {\url{https://aimultiple.com/free-cloud-gpu}},
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}Enlaces de referencia
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