Índice de precios de alquiler de GPU en la nube
Las tarifas bajo demanda para las GPU de última generación en la nube (B200, B300, MI300X, RTX 5090) se duplicaron aproximadamente durante el último año, mientras que las tarjetas principales (H100, H200, A100) se mantuvieron en una banda ajustada. Recopilamos el índice de GPU mensualmente de 63 proveedores y 17 modelos de GPU, cubriendo los niveles bajo demanda, puntual y reservado a 1 año.
Tendencias de precios por generación de GPU
El gráfico muestra el precio mediano mensual publicado en tres grupos por fecha de lanzamiento. Dividimos los 17 modelos de GPU en tres categorías según la fecha de lanzamiento:
La mayor parte del aumento provino de las listas de B200 y B300 que se expandieron de proveedores neocloud a hojas de precios de hiperescaladores. Estas listas de hiperescaladores suelen ser 2x-3x más altas, elevando la mediana de la categoría a medida que entran en el conjunto de datos.
Las GPU modernas subieron ~25 %, pero el movimiento es en gran parte estadístico. Google Cloud añadió su variante A3z Mega H100 a la lista estándar A3, elevando la mediana del grupo H100 de ~$2 a ~$3. Subyacentemente, el H100 de neocloud tendió a la baja. Lo señalamos en la siguiente sección.
Las GPU legadas bajaron de $1.78 a $0.99 durante el período, impulsado por la pérdida de anclajes de hiperescaladores de alta gama para el grupo V100 a medida que las empresas retiran el SKU. Uno o dos proveedores por tarjeta Legacy permanecen en nuestro conjunto de datos: AWS lista K80 a $0.90, P40 está en Vast.ai a $0.11, y el resto son casos límite similares de una sola lista.
El mercado de contratos se movió de manera diferente: los compromisos a 1 año de H100 tendieron al alza durante el mismo período, mientras que nuestra mediana bajo demanda de H100 fue aproximadamente plana. Esto muestra una diferencia cada vez mayor entre los precios mensuales y los comprometidos a 1 año.
Consulte nuestra metodología del índice de GPU para saber cómo se calcula.
Tendencias de precios por modelo de GPU
El gráfico a continuación cubre 10 GPU: 5 Modernas, 4 Últimas lanzadas y la V100 como referencia Legacy.
GPUs modernas (H100, H200, A100, L40S, RTX 4090)
IONOS cubre este nivel desde la UE: bajo demanda T4, A10 y RTX PRO 6000 Blackwell, además de servidores dedicados H100 y H200 a una tarifa plana de $3,990/mes con residencia de datos en la UE.
H100 está listada por 46 proveedores, la más amplia de cualquier acelerador actual. La mediana del grupo se sitúa ahora en torno a $2.99/GPU-hora, por debajo de los más de $7 a principios de 2024. Thunder Compute, Vast.ai y RunPod se sitúan en la parte baja del rango; Microsoft Azure y Google Cloud llevan la cola superior más allá de $10. La fila de Google Cloud es en sí misma una mezcla de tres SKU (a3-highgpu, a3-megagpu, a3-edgegpu) colapsados bajo una etiqueta nvidia-h100, lo que eleva su mediana del grupo.
El rango de H200 va desde $2.30 (FluidStack) hasta $13.78 (Microsoft Azure), con una mediana del grupo en torno a $4.00. El piso depende de si se consideran las listas de nivel comunitario o de instancias compartidas como comparables a la capacidad dedicada. Una vez que se dejan de lado, la mediana de trabajo se sitúa en la banda de $3-4.
A100 mantiene una banda ajustada de neocloud en torno a $1.79, con uno o dos valores atípicos de inferencia sin servidor (Replicate a $5.04) que elevan la cola alta. Trate las tarifas sin servidor por separado al comparar proveedores IaaS.
L40S se ha asentado en torno a una mediana de $1.56, con AWS a $7.58 estableciendo el techo. RTX 4090 es la tarjeta de clase de entrenamiento más barata del índice con una mediana de $0.52, con Salad a $0.18 y Beam a $1.61 delimitando el rango. Ambas apuntan a inferencia de sub-100B y ajuste fino por lotes, donde a menudo sustituyen a A100 por una fracción del precio.
Últimas GPUs lanzadas (B200, B300, MI300X, RTX 5090)
B200 mediana $6.11, rango $3.44 (Vast.ai) a $16.11 (Google Cloud). B300 mediana $7.92, rango $5.44 (Vast.ai) a $18.00 (Oracle Cloud). MI300X mediana $2.72, rango $1.99 (DigitalOcean) a $7.86 (Microsoft Azure). RTX 5090 mediana $0.66, rango $0.27 (Salad) a $2.00 (Vast.ai).
El patrón se repite desde la curva anterior de H100: los hiperescaladores colocan nuevos aceleradores a 3-5x los pisos de neocloud durante el primer año. B300 sigue tendiendo al alza en el gráfico, a medida que listas adicionales de hiperescaladores elevan la mediana. MI300X es el valor atípico de oferta; se lista por debajo del piso de H100 en DigitalOcean y TensorWave, pero funciona con ROCm y no todas las cargas CUDA se portan limpiamente.
Referencia Legacy (V100)
V100, la tarjeta Legacy en el gráfico, se incluye como línea de referencia de la generación 2017. La mediana del grupo cayó de $1.84 a mediados de 2024 a alrededor de $0.99 hoy en 17 proveedores. Los hiperescaladores mantienen SKU V100 para clientes de cumplimiento que ejecutan cargas de trabajo inalterables; los Neoclouds en su mayoría los han eliminado.
Tendencias de precios por proveedor
Para la misma GPU, los precios publicados por los hiperescaladores suelen ser 3x-6x más altos que las listas más bajas de neocloud en el conjunto de datos. La profundidad del catálogo varía según el proveedor, la GPU, la región y el tipo de facturación.
Suministro y disponibilidad
El suministro varía más ampliamente que los precios principales. El gráfico siguiente muestra la proporción de listas de cada GPU que informan stock confirmado hoy, ordenadas de más ajustadas a más disponibles.
MI300X y L40S son las más ajustadas con un 44 %, con B200 y B300 detrás con un 52-54 %. H100, A100 y H200 se agrupan cerca del 63-70 %, donde aproximadamente dos tercios del catálogo es stock confirmado y el resto depende del aprovisionamiento. RTX 4090 y RTX 5090 alcanzan el 93-97 %, reflejando una oferta más profunda de tarjetas de consumo y una menor demanda empresarial por tarjeta.
Elegir una GPU y proveedor
La elección de GPU se configura por tres ejes: carga de trabajo, duración y región. La tarificación puntual frente a bajo demanda se superpone a los tres.
Por carga de trabajo
Por duración
Menos de una semana: Neocloud bajo demanda al piso del rango.
Varias semanas: Solicite una cotización (los Neoclouds suelen descontar 15-30 % para compromisos de 4-12 semanas; los hiperescaladores ofrecen niveles reservados a 1 año).
Varios años: negocie directamente con los proveedores, ya que las tarifas bajo demanda publicadas no capturan los descuentos por compromiso a largo plazo.
Ahorros por reserva
El descuento por reserva a 1 año suele oscilar entre 16-39 % sobre la tarifa bajo demanda publicada, con los mayores ahorros en B200, AMD MI300X y la L40S de nivel de inferencia, donde los proveedores compiten más por la capacidad comprometida.
H100 y H200 ven descuentos modestos de un solo dígito a adolescentes bajos; su mercado bajo demanda es lo suficientemente competitivo como para que los proveedores no sacrifiquen el margen por compromisos. B200 reserva con -39 % de descuento, MI300X con -31 %, L40S con -30 %. El gráfico muestra la mediana entre proveedores para ambos niveles de facturación; las cotizaciones individuales de los proveedores pueden ser más profundas para plazos de varios años no reflejados aquí.
Puntual vs bajo demanda
El gráfico de seguimiento de descuento puntual muestra la mediana del descuento puntual vs bajo demanda por categoría. En los últimos seis meses, las modernas ahorran ~50 %, las últimas lanzadas ~49 %, las legadas ~75 % (Legacy es más ruidoso de lo que parece; pocos proveedores aún publican tarifas puntuales para estas tarjetas).
Si su carga de trabajo tolera interrupciones de 5-15 minutos, la puntual es la mayor palanca de costes disponible. Cambie el desplegable de facturación en el gráfico explorador en la parte superior para ver la tarifa puntual junto a la bajo demanda de cualquier proveedor de su lista.
Metodología del índice de GPU
El índice cubre los precios publicados por hora de alquiler de GPU en la nube en los niveles bajo demanda, puntual y reservado a 1 año (donde los proveedores los publican públicamente). No cubre contratos multianuales, tarifas negociadas para empresas, combinaciones de planes de ahorro puntuales o el costo total de propiedad.
Nuestros datos son instantáneas mensuales durante 24 meses (julio de 2024 a junio de 2026), filtrados a 17 modelos de GPU seleccionados en 63 proveedores. Cada instantánea informa, para cada celda (proveedor, GPU, tipo de facturación, mes), el mínimo, máximo, media y mediana de la tarifa por hora por GPU, además del recuento de ofertas detrás de esos números.
Los precios de H100, A100, H200, B200, B300 y V100 son medianas tomadas a través de varias versiones físicas de la tarjeta (PCIe, SXM o interconexión NVL; para A100 y V100, también 40/80 GB o 16/32 GB de VRAM) que los proveedores listan bajo un solo nombre.
Cómo se calcula cada gráfico
Usamos mediana de medianas en todo momento: los proveedores y las GPU entran en el número principal con el mismo peso, de modo que un proveedor con 38 listas no ahogue a uno nuevo con 5 listas.
Resumen del mercado (tres líneas de categoría):
El menú desplegable de facturación vuelve a ejecutar los pasos 2-3 para el nivel seleccionado (bajo demanda, puntual o reserva). Una cuarta opción “Promedio” traza la media aritmética de las medianas de los tres niveles por categoría por mes, limitada a los meses en que los tres niveles tienen datos.
Explorador de proveedor × facturación:
Para el proveedor y el nivel de facturación que seleccione, cada línea traza la mediana mensual de una GPU a lo largo del tiempo. No se aplica agregación entre proveedores: el punto de cada mes es el precio mediano de las listas de ese proveedor para esa GPU y ese nivel de facturación. La línea termina donde la oferta desaparece del catálogo.
GPUs modernas lado a lado:
Mismos pasos 1-2 que el resumen del mercado, limitado a precios bajo demanda. Cada línea es la mediana mensual entre proveedores para una GPU. Sin agregación entre GPU. Ocho series.
Seguimiento de descuento puntual:
Esto empareja cada precio puntual con su contrapartida bajo demanda del mismo proveedor, misma GPU, mismo mes, de modo que el descuento refleje la diferencia real que vería un comprador en ese proveedor, no una diferencia de ruido entre mercados.
Instantánea de disponibilidad:
Solo instantánea, sin agregación temporal. Las listas reportadas como stock desconocido, lista de espera o no disponibles aún se cuentan en el denominador pero no se dibujan por separado en el gráfico, ya que la señal accionable para el comprador es la proporción confirmada como disponible.
Ahorros por reserva:
Añadir como fuente preferidaPreguntas frecuentes
Publicamos una vista mensual actualizada de la mediana cada mes. Las cifras reflejan los datos hasta el mes anterior.
La GPU es la misma; el paquete no. Los hiperescaladores incluyen en el precio el cumplimiento (HIPAA, SOC 2, FedRAMP), SLAs empresariales, integración de identidad y redes, y soporte 24/7. Los neoclouds ofrecen acceso bare metal o VM con orquestación gestionada opcional. Si no necesita el paquete, el precio de Neocloud es la comparación adecuada.
Sí, si su carga de trabajo realiza puntos de control y tolera interrupciones de 5-15 minutos. El descuento puntual de GPU modernas se sitúa cerca del 50 % en los últimos seis meses, y los ahorros se acumulan en entrenamientos de varios días. La puntual es la elección incorrecta para inferencia sensible a la latencia, servicios de una sola réplica sin conmutación por error o ejecuciones de evaluación que necesitan una comparación limpia de tiempo de reloj.
El menú desplegable de facturación del gráfico de tendencias de precios por proveedor cambia entre niveles bajo demanda, puntual y reservado a 1 año cuando los proveedores publican esas tarifas. Los contratos multianuales y los descuentos negociados para empresas no están incluidos. Solicite una cotización directamente al proveedor para esos casos.
Lecturas adicionales
- Evaluación comparativa Multi-GPU: B200 vs H200 vs H100 vs MI300X
- Los 30 principales proveedores de GPU en la nube y sus GPUs
- Evaluación comparativa de concurrencia de GPU
- Los 25+ principales fabricantes de chips de IA: NVIDIA y sus competidores
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