I migliori oltre 60 fornitori di cloud GPU
I fornitori di cloud GPU si dividono in tre livelli. Gli hyperscaler gestiscono ampie piattaforme cloud con il noleggio di GPU come uno dei tanti prodotti. Le neocloud specializzate si concentrano su GPU e infrastrutture IA come prodotto principale. I marketplace comunitari aggregano l'inventario da molti piccoli operatori, spesso al prezzo minimo della fascia pubblicata.
Tracciamo 71 fornitori di cloud GPU e 14 famiglie di modelli GPU curate che coprono oltre 2.500 configurazioni di istanze distinte.
Prezzi per livello di fornitore
Scegli un modello GPU e un livello di fornitore per confrontare le traiettorie dei prezzi on-demand all'interno di quel livello negli ultimi 25 mesi.
Tabella di confronto dei fornitori
Definizioni delle colonne:
- Modelli: famiglie distinte di modelli GPU offerte da tutti i fornitori (NVIDIA + AMD + Intel). H100 e H100 NVL contano come una sola famiglia.
- Combinazioni: SKU di istanza distinti per combinazione (GPU modello, conteggio GPU) nel catalogo pubblico.
- Livelli di fatturazione: quanti dei livelli Su richiesta, Spot e Riservato a 1 anno il fornitore espone (massimo 3).
- All'avanguardia: Sì se il fornitore elenca uno qualsiasi tra B200, B300, MI300X o RTX 5090.
Classifica: gli sponsor sono linkati ed evidenziati in cima alla tabella. I restanti fornitori sono classificati per profondità del catalogo (la colonna Combinazioni) in ordine decrescente.
IONOS
IONOS è una piattaforma cloud europea con sede in Germania. Il catalogo pubblico di GPU copre quattro SKU con singola GPU:
Lo SKU RTX PRO 6000 Blackwell è una delle poche schede della generazione Blackwell elencate pubblicamente a meno di $2/GPU/ora sul lato UE.
IONOS offre anche un tier di server dedicati GPU con NVIDIA H100/H200 a $3.990/mese e NVIDIA L40s o Intel Gaudi 2 & 3 su richiesta. I quattro SKU orari sopra sono solo su richiesta, con un tetto massimo mensile pubblicato per ciascuno. L'hosting e i data center sono nell'UE/SEE, il che è rilevante per gli acquirenti con requisiti di residenza dei dati GDPR.
Fornitori hyperscaler
Gli hyperscaler gestiscono ampie piattaforme cloud con il noleggio di GPU come uno dei tanti prodotti, insieme a calcolo, storage, networking, identità e servizi gestiti. Solitamente applicano prezzi da 3 a 6 volte superiori rispetto alle neocloud specializzate per la stessa GPU, perché la capacità noleggiata include SLA aziendale, certificazioni di conformità e integrazione tra servizi.
Amazon Web Services
AWS è il più grande hyperscaler. Il catalogo copre 15 famiglie di modelli GPU e offre H100 attraverso la famiglia di istanze p5. Due livelli di fatturazione sono elencati pubblicamente (su richiesta e riservato 1 anno); i prezzi spot esistono ma passano attraverso un flusso di richiesta separato. EC2 G7e è stato aggiunto all'inizio del 2026 con NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell, inizialmente in us-east-1 e us-east-2.1 2 3
AWS offre anche i propri acceleratori IA (Trainium per l'addestramento, Inferentia per l'inferenza), che esulano dall'ambito del noleggio di GPU di questo confronto. SageMaker, Redshift e l'ampio catalogo di servizi gestiti sono ragioni comuni per cui le aziende scelgono AWS nonostante il premio sul prezzo delle GPU.
Per la maggior parte dei tipi di istanza GPU è richiesta l'approvazione della quota. Abbiamo ricevuto la quota per tutti i tipi H100 e A100 entro un giorno dalla richiesta nella nostra prova.
Microsoft Azure
Azure offre H100 attraverso la serie ND H100 v5 (H100 SXM); configurazioni più piccole H100 PCIe sono disponibili attraverso la serie NC. Il catalogo copre 10 famiglie di modelli GPU e include B200 (ND B200) e AMD MI300X (ND MI300X v5).4 5
Tutti e tre i livelli di fatturazione sono elencati pubblicamente. Azure sta anche sviluppando un proprio programma di acceleratori IA (Maia) per i carichi di lavoro di addestramento interni; tali chip non sono noleggiabili attraverso le API standard per le istanze GPU.6
Google Cloud Platform
GCP offre i prezzi più bassi per H100 nel livello hyperscaler, ma la scheda di listino raggruppa tre SKU (a3-highgpu, a3-megagpu, a3-edgegpu) in una sola riga nelle istantanee pubbliche del catalogo. La variante A3 Mega ha in genere un prezzo di ~$14.19/GPU/ora, mentre A3 Standard è a ~$11.06, e la mediana visibile si sposta quando una variante entra o esce dal listino pubblico. Il catalogo copre 10 famiglie di modelli GPU e include B200 attraverso la famiglia A3 Ultra.7
Tutti e tre i livelli di fatturazione sono elencati pubblicamente. GCP offre anche gli acceleratori TPU (v5p, v6e, Trillium) come linea di prodotti separata, al di fuori dell'ambito del noleggio di GPU di questo confronto.
Oracle Cloud Infrastructure
OCI adotta un approccio bare-metal-first: la maggior parte delle offerte di GPU gira direttamente sull'hardware host senza un livello hypervisor. Il catalogo copre 13 famiglie di modelli GPU, tra cui AMD MI300X e MI355X. Tra gli hyperscaler, l'approccio bare-metal di default di OCI e il networking cluster RoCE v2 sono elementi differenzianti per carichi di addestramento multi-nodo strettamente accoppiati. Cohere, cliente iniziale, esegue l'addestramento di LLM su cluster OCI; Oracle ha anche investito in Cohere come sostenitore strategico.8
Altri cloud generalisti di livello hyperscaler
OVHcloud (con sede in Francia), Scaleway (Francia, con il supercomputer Nabu 2023 che ospita 1.016 H100 GPU), DigitalOcean, Vultr e Linode/Akamai completano il livello hyperscaler. Si tratta di piattaforme cloud generiche con il noleggio di GPU come componente. Quelli con sede in Europa (OVHcloud, Scaleway, IONOS) sono posizionati per la residenza dei dati nell'UE e per rivendicazioni di sostenibilità; Scaleway opera interamente con energia rinnovabile in tre regioni UE.9 10 11 12 13 14
Alibaba Cloud è l'unico importante hyperscaler con disponibilità nella Cina continentale. Il catalogo è più ristretto (4 famiglie di modelli GPU) e le aziende statunitensi/europee con carichi di lavoro regolamentati di solito lo escludono per motivi di giurisdizione.15
Fornitori neocloud
Le neocloud si concentrano su GPU e infrastrutture IA come prodotto principale. Solitamente offrono prezzi inferiori del 50-80% rispetto agli hyperscaler per la stessa GPU perché evitano i costi generali della piattaforma ampia. Il compromesso è un catalogo di servizi più ristretto: calcolo e storage di base sono ben coperti; identità, database gestiti e integrazione tra servizi no.
Lambda Labs
Lambda Labs dichiara di servire oltre 10.000 team di ricerca. Il catalogo copre 8 famiglie di modelli GPU ed è progettato solo per GPU. Lambda Cloud viene fornito pre-configurato con PyTorch, TensorFlow, driver CUDA e un notebook Jupyter per istanza, più vicino a un approccio "click-and-train" rispetto ad altre neocloud. Lambda vende anche direttamente hardware GPU (desktop, server), in linea con le radici storiche dell'azienda. Il prezzo è solo su richiesta nel listino pubblico; impegni plurimensili e pluriennali sono basati su preventivo.16
CoreWeave
CoreWeave è la più grande neocloud specializzata ed è stata selezionata come primo fornitore Elite di servizi cloud di NVIDIA. L'azienda dichiara di avere 45.000 GPU nei suoi data center e annovera NVIDIA tra i suoi investitori. Due livelli di fatturazione sono esposti (su richiesta e spot). Il catalogo copre 10 famiglie di modelli GPU, inclusi B200 e B300.17
Il programma ARENA (IA-Ready Native Applications) di CoreWeave consente ai clienti di testare carichi di lavoro su scala produttiva su infrastrutture reali prima di impegnarsi. I prezzi si collocano più vicini al livello hyperscaler rispetto ad altre neocloud, riflettendo il posizionamento enterprise di fascia alta.
RunPod
RunPod opera su due livelli: Secure Cloud (bare-metal dedicato) e Community Cloud (bare-metal condiviso a tariffe inferiori senza SLA). Il catalogo copre 19 famiglie di modelli GPU, includendo AMD MI300X. Tre livelli di fatturazione sono esposti pubblicamente (su richiesta, spot e riservato). L'avvio dell'istanza è inferiore al minuto, il più veloce nelle nostre misurazioni.18
Tra gli aggiornamenti recenti figurano il rollback dei rilasci di GitHub per gli endpoint Serverless, gli endpoint di bilanciamento del carico in beta e l'integrazione con Vercel IA SDK tramite il pacchetto @runpod/ai-sdk-provider. Il catalogo Public Endpoints copre modelli di testo, immagini, video e audio con modelli di deployment predefiniti.
Crusoe
Crusoe gestisce data center alimentati da gas naturale altrimenti inutilizzato o bruciato in torcia, un arbitraggio sui costi e sulle emissioni che finanzia un'aggressiva espansione della capacità di H100 e B200. Il catalogo copre 9 famiglie di modelli GPU, inclusa AMD MI300X.19
FluidStack, Hyperstack, Nebius
FluidStack aggrega capacità GPU da più operatori di data center. Hyperstack è una delle fonti di H100 più economiche nel livello neocloud, con una presenza nel Regno Unito e tre livelli di fatturazione. Nebius ha sede in Europa (Paesi Bassi) e include nel suo catalogo i modelli all'avanguardia B200 e B300.20 21 22
Paperspace by DigitalOcean
Paperspace è stata acquisita da DigitalOcean e dichiara di servire oltre 650.000 utenti. Il catalogo copre 12 famiglie di modelli GPU. L'interfaccia notebook Jupyter pre-caricata e la gestione visiva delle istanze sono i fattori differenzianti storici; gli utenti avanzati in genere sostituiscono l'interfaccia grafica con flussi di lavoro nativi Jupyter o SSH.23
Altre neocloud specializzate
TensorDock, CUDO Compute, Hot Aisle (focalizzata su AMD MI300X), Sesterce, Lyceum, Cirrascale (solo riservato, include opzioni Cerebras e Graphcore), Together (livello inferenza) e Replicate (serverless) completano il livello specialistico. La maggior parte opera solo su richiesta e si rivolge a piccoli e medi team di sviluppo IA.24 25 26 27 28 29 30 31
Datacrunch e Seeweb (specialisti europei)
Datacrunch è una neocloud con sede in Finlandia alimentata da energia rinnovabile al 100% con H100, A100, RTX 6000 e V100 in gruppi da 1, 2, 4 o 8. Seeweb è una neocloud italiana anch'essa alimentata da energia rinnovabile al 100% con cinque famiglie di modelli GPU e supporto Terraform per flussi di lavoro infrastructure-as-code.32 33
Marketplace comunitari
I marketplace comunitari aggregano capacità GPU da molti piccoli operatori, spesso al prezzo minimo della fascia pubblicata. Il compromesso è la variabilità: bare metal condiviso, SLA di uptime meno consistente e inventario che dipende da quanti operatori host sono online al momento della richiesta.
Vast.ai
Vast.ai aggrega 54 famiglie di modelli GPU e 180 configurazioni multi-GPU distinte, il catalogo più ampio tra tutti i fornitori che monitoriamo. Sono esposti tre livelli di fatturazione. Il marketplace raccoglie l'inventario tra molti piccoli operatori host, il che significa che un prezzo mostrato sulla dashboard riflette la disponibilità attuale e potrebbe non essere più valido cinque minuti dopo. Il catalogo include anche hardware legacy (era GTX 1080, K80) che nessun altro fornitore monitorato elenca, utile per la sperimentazione a basso costo e i carichi di lavoro accademici.34
Salad
Salad gira su hardware di consumo distribuito (PC da gioco che partecipano alla rete durante i periodi di inattività). H100 non è elencato pubblicamente; il catalogo è orientato verso RTX 4090, RTX 5090 e altre schede di fascia consumer al prezzo minimo di quelle classi di GPU tra tutti i fornitori.35
Theta EdgeCloud
Theta EdgeCloud copre 28 famiglie di modelli GPU su un'infrastruttura di rete edge. L'architettura distribuita edge è l'elemento differenziante per l'inferenza sensibile alla regione; il prezzo è solo su richiesta e l'inventario varia a seconda del nodo edge.36
Domanda dei fornitori: adozione, spesa e ricerca
Adozione, quota di spesa e quota di ricerca misurano la domanda per ciascun fornitore.
- Adozione è la quota di acquirenti di cloud GPU che utilizzano ciascun fornitore.
- Quota di spesa è la quota di ciascun fornitore sul totale dei dollari spesi per il cloud GPU.
- Ricerca quota è la porzione di ciascun fornitore del volume di ricerca mensile combinato dei sette fornitori per i loro marchi.
I dati su adozione e quota di spesa provengono dai dati aggregati di spesa con carta per cloud GPU di Ramp.37
CoreWeave guida tutti e tre i segnali nel primo trimestre 2026, con il 35,4% degli acquirenti, il 50,8% dei dollari e il 31,3% delle ricerche. La divergenza più ampia è tra Crusoe e RunPod. Crusoe detiene il 27,7% dei dollari con il 3,0% degli acquirenti e lo 0,9% delle ricerche. RunPod rappresenta il 27,7% degli acquirenti e il 25,7% delle ricerche, con lo 0,5% della spesa.
La quota di ricerca traccia la notorietà più che la domanda impegnata, e può superare i flussi di denaro. Vultr è il caso più chiaro. Ha il 18,5% delle ricerche contro il 3,0% della spesa perché è un marchio VPS generico, e la maggior parte delle ricerche sul marchio riguarda l'hosting piuttosto che il noleggio di GPU.
Come vengono misurati i segnali di ricerca
La quota di ricerca è sommata al 100% all'interno dei fornitori mostrati piuttosto che sull'intero mercato, nella finestra dal terzo trimestre 2025 al primo trimestre 2026 in cui tutti e tre i segnali si sovrappongono. La ricerca di ciascun fornitore è conteggiata sul termine del suo marchio:
Per le traiettorie dei prezzi dietro questi fornitori, consulta l'Indice dei prezzi di noleggio cloud GPU.
Aggiungi come fonte preferitaModelli di deployment
I servizi di noleggio GPU si presentano in tre modelli di deployment. Ogni modello scambia controllo con convenienza.
GPU serverless
I servizi di GPU serverless gestiscono provisioning, scalabilità e rilascio per conto dell'acquirente. Il fornitore addebita al secondo o al millisecondo di effettivo utilizzo della GPU; il tempo di inattività è gratuito. Questo modello è adatto a carichi di lavoro sporadici, inferenza batch e applicazioni di IA generativa a burst in cui l'utilizzo medio è basso.
Tra i comuni fornitori di GPU serverless figurano Replicate, RunPod Serverless, Modal, Fal.ai e Together. Il throughput per dollaro supera tipicamente quello delle GPU provisioned quando l'utilizzo è inferiore al 30-40%; al di sopra di tale soglia, le istanze GPU on-demand o riservate sono più economiche.38 39 40 41 42
GPU virtuale (vGPU)
Le GPU virtuali sono la forma più comune. Un hypervisor partiziona una GPU fisica in una o più sezioni virtuali, ciascuna in esecuzione all'interno di una macchina virtuale. Tutti i principali hyperscaler e la maggior parte delle neocloud adottano questa modalità. I compromessi sono: costo prevedibile, ampia disponibilità tra i fornitori e un leggero overhead di latenza dovuto al livello di virtualizzazione.
GPU bare-metal
I servizi di GPU bare-metal forniscono un server fisico dedicato con GPU, senza alcun livello di virtualizzazione. L'acquirente ottiene accesso diretto all'hardware per massime prestazioni e latenza minima. Questa modalità è adatta a grandi sessioni di addestramento, carichi HPC e qualsiasi caso in cui l'overhead di virtualizzazione sia rilevante. OCI, CoreWeave e Lambda Labs offrono tutte opzioni bare-metal. AWS e Azure le espongono attraverso famiglie di istanze specifiche (p5d su AWS, serie ND su Azure).
FAQ
Gli hyperscaler gestiscono ampie piattaforme cloud con il noleggio di GPU come una linea di prodotto tra le tante. Le neocloud specializzate si concentrano su GPU e infrastrutture IA come prodotto principale. Gli hyperscaler applicano prezzi da 3 a 6 volte superiori rispetto alle neocloud per la stessa GPU; il divario riflette i servizi aziendali inclusi piuttosto che il silicio grezzo. Per un confronto sostenuto delle tendenze dei prezzi tra i livelli, consulta l'Indice dei prezzi di noleggio cloud GPU.
Usa serverless quando l'utilizzo medio della GPU è inferiore al 30-40%, quando i carichi di lavoro sono a burst, o quando il costo operativo è più alto della tariffa oraria. Una GPU provisioned su una neocloud è più economica in caso di utilizzo elevato e sostenuto.
Per carichi di lavoro con requisiti di residenza dei dati nell'UE o per acquirenti che servono clienti UE su percorsi sensibili alla latenza, sì. IONOS, OVHcloud, Scaleway, Nebius, Datacrunch e Seeweb sono opzioni con sede nell'UE. I prezzi in genere corrispondono o superano leggermente quelli delle neocloud con sede negli Stati Uniti; il premio è per la residenza, la giurisdizione e le dichiarazioni di sostenibilità piuttosto che per la pura potenza di calcolo.
Ulteriori letture
- Benchmark Multi-GPU: B200 vs H200 vs H100 vs MI300X
- Benchmark di concorrenza GPU
- I migliori oltre 25 produttori di chip IA: NVIDIA e i suoi concorrenti
- Indice dei prezzi di noleggio cloud GPU
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Commenti 4
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