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Cloud GPU Indice dei prezzi di noleggio

Ekrem Sarı
Ekrem Sarı
aggiornato il 16 lug. 2026

Le tariffe on-demand per le GPU cloud di ultima generazione (B200, B300, MI300X, RTX 5090) sono più o meno raddoppiate nell'ultimo anno, mentre le schede mainstream (H100, H200, A100) hanno mantenuto una fascia ristretta. Compiliamo l'indice delle GPU ogni mese da 63 fornitori e 17 modelli di GPU, coprendo le fasce on-demand, spot e prenotate per 1 anno.

Andamento dei prezzi per generazione di GPU

Loading Chart

Il grafico mostra il prezzo medio mensile pubblicato per tre gruppi di date di rilascio. Dividiamo 17 modelli di GPU in tre categorie per data di lancio:

La maggior parte dell'aumento è derivata dalle offerte B200 e B300 che si sono espanse dai fornitori neocloud ai listini degli hyperscaler. Questi listini degli hyperscaler sono in genere 2x-3x più alti, aumentando la mediana della categoria quando entrano nel dataset.

Le GPU moderne hanno registrato un aumento di circa il 25%, ma il movimento è in gran parte statistico. Google Cloud ha aggiunto la sua variante A3z Mega H100 all'elenco standard A3, portando la mediana del gruppo H100 da ~$2 a ~$3. Sotto, il neocloud H100 ha mostrato una tendenza al ribasso. Lo segnaliamo nella sezione successiva.

Le GPU Legacy sono scese da $1.78 a $0.99 nel periodo, a causa del gruppo V100 che perde i suoi ancoraggi hyperscaler di fascia alta mentre le aziende ritirano lo SKU. Uno o due fornitori per scheda Legacy rimangono nel nostro dataset: AWS elenca K80 a $0.90, P40 si trova su Vast.ai a $0.11, e il resto sono casi singoli simili.

Il mercato dei contratti si è mosso diversamente: gli impegni a 1 anno per H100 sono aumentati nello stesso periodo, mentre la nostra mediana on-demand di H100 è rimasta pressoché invariata. Questo mostra una crescente differenza tra i prezzi mensili e quelli impegnati per 1 anno.

Consulta la nostra GPU index methodology per come viene calcolato.

Andamento dei prezzi per modello di GPU

Il grafico sotto copre 10 GPU: 5 moderne, 4 ultime rilasciate e la V100 come riferimento legacy.

Moderne GPU (H100, H200, A100, L40S, RTX 4090)

IONOS copre questo livello dall'UE: T4, A10 e RTX PRO 6000 Blackwell on-demand, più server dedicati H100 e H200 a una tariffa fissa di $3,990 al mese con residenza dei dati nell'UE.

H100 è elencata da 46 fornitori, la più ampia tra gli acceleratori attuali. La mediana del gruppo è ora di circa $2.99/GPU-ora, in calo rispetto agli oltre $7 di inizio 2024. Thunder Compute, Vast.ai e RunPod si collocano nella parte bassa della forchetta; Microsoft Azure e Google Cloud portano la coda superiore oltre $10. La riga di Google Cloud è essa stessa un mix di tre SKU (a3-highgpu, a3-megagpu, a3-edgegpu) raggruppate sotto un'unica etichetta nvidia-h100, il che alza la mediana del suo gruppo.

La gamma di H200 va da $2.30 (FluidStack) a $13.78 (Microsoft Azure), con una mediana di gruppo di circa $4.00. Il limite inferiore dipende dal considerare le offerte community-tier o instance-share paragonabili alla capacità dedicata. Una volta messe da parte, la mediana operativa si colloca nella fascia $3-4.

A100 mantiene una fascia ristretta tra i neocloud intorno a $1.79, con uno o due outlier di inferenza serverless (Replicate a $5.04) che tirano verso l'alto la coda alta. Tratta separatamente le tariffe serverless quando confronti i provider IaaS.

L40S si è stabilizzata intorno a una mediana di $1.56, con AWS a $7.58 che fissa il tetto. RTX 4090 è la scheda di classe training più economica sull'indice con una mediana di $0.52, con Salad a $0.18 e Beam a $1.61 che delimitano la forchetta. Entrambe sono rivolte a inferenza sotto i 100B e al fine-tuning batch, dove spesso sostituiscono A100 a una frazione del prezzo.

Ultime GPU rilasciate (B200, B300, MI300X, RTX 5090)

B200 mediana $6.11, intervallo da $3.44 (Vast.ai) a $16.11 (Google Cloud). B300 mediana $7.92, intervallo $5.44 (Vast.ai) a $18.00 (Oracle Cloud). MI300X mediana $2.72, intervallo $1.99 (DigitalOcean) a $7.86 (Microsoft Azure). RTX 5090 mediana $0.66, intervallo $0.27 (Salad) a $2.00 (Vast.ai).

Lo schema si ripete dalla curva precedente di H100: gli hyperscaler propongono i nuovi acceleratori a 3-5x dei prezzi base dei neocloud durante il primo anno. B300 è ancora in aumento sul grafico, poiché ulteriori listini hyperscaler continuano ad alzare la mediana. MI300X è l'eccezione nell'offerta; è elencata al di sotto del prezzo base di H100 su DigitalOcean e TensorWave, ma gira su ROCm e non tutti i carichi CUDA si portano facilmente.

Riferimento legacy (V100)

V100, la scheda Legacy sul grafico, è inclusa come linea di riferimento della generazione 2017. La mediana del gruppo è scesa da $1.84 a metà 2024 a circa $0.99 oggi tra 17 fornitori. Gli hyperscaler mantengono gli SKU V100 per i clienti con esigenze di conformità che eseguono carichi di lavoro immutabili; i Neocloud li hanno in gran parte abbandonati.

Andamento dei prezzi per fornitore

Per la stessa GPU, i prezzi pubblicati dagli hyperscaler sono in genere 3x-6x più alti delle offerte più basse dei neocloud nel dataset. La profondità del catalogo varia in base al fornitore, alla GPU, alla regione e al tipo di fatturazione.

Disponibilità e offerta

L'offerta varia più ampiamente rispetto ai prezzi di listino. Il grafico seguente mostra la quota di offerte di ciascuna GPU che segnalano disponibilità confermata oggi, ordinate dalla meno disponibile alla più disponibile.

MI300X e L40S sono le più limitate al 44%, con B200 e B300 dietro al 52-54%. H100, A100 e H200 si raggruppano attorno al 63-70%, dove circa due terzi del catalogo è disponibilità confermata e il resto dipende dal provisioning. RTX 4090 e RTX 5090 raggiungono il 93-97%, riflettendo una maggiore offerta di schede consumer e una domanda aziendale per scheda più bassa.

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Scelta di una GPU e di un fornitore

La scelta della GPU è determinata da tre assi: carico di lavoro, durata e regione. I prezzi spot rispetto a quelli on-demand si sovrappongono a tutti e tre.

Per carico di lavoro

Per durata

Meno di una settimana: Neocloud on-demand al prezzo minimo della forchetta.

Plurisettimanale: Richiedi un preventivo (i Neocloud di solito scontano 15-30% per impegni di 4-12 settimane; gli hyperscaler offrono fasce prenotate di 1 anno).

Pluriennale: negozia direttamente con i fornitori, poiché le tariffe on-demand pubblicate non includono gli sconti per impegni a termine.

Risparmi con prenotazione

Lo sconto per prenotazione a 1 anno è in genere del 16-39% rispetto alla tariffa on-demand pubblicata, con i risparmi maggiori su B200, AMD MI300X e L40S di fascia inferenza, dove i fornitori competono più duramente per la capacità impegnata.

H100 e H200 vedono sconti modesti da una cifra singola a bassi due cifre; il loro mercato on-demand è sufficientemente competitivo perché i fornitori non sacrifichino il margine per gli impegni. B200 con sconto del 39%, MI300X del 31%, L40S del 30%. Il grafico mostra la mediana tra i fornitori per entrambi i livelli di fatturazione; i preventivi dei singoli fornitori possono essere più convenienti per termini pluriennali non riflessi qui.

Spot vs on-demand

Il grafico del tracker degli sconti spot mostra lo sconto mediano spot vs on-demand per categoria. Negli ultimi sei mesi, le moderne risparmiano ~50%, le ultime rilasciate ~49%, le legacy ~75% (Legacy è più rumoroso di quanto appaia; pochi fornitori pubblicano ancora tariffe spot per queste schede).

Se il tuo carico di lavoro tollera interruzioni di 5-15 minuti, lo spot è la leva di costo più grande disponibile. Cambia il menu a discesa della fatturazione nel grafico esplorativo in alto per vedere la tariffa spot affiancata a quella on-demand per qualsiasi fornitore nella tua shortlist.

GPU index methodology

L'indice copre i prezzi orari pubblicati di noleggio di GPU cloud tra le fasce on-demand, spot e prenotate per 1 anno (laddove i fornitori le elencano pubblicamente). Non copre contratti pluriennali, tariffe negoziate a livello aziendale, combinazioni spot con piani di risparmio o il costo totale di proprietà.

I nostri dati sono istantanee mensili su 24 mesi (da luglio 2024 a giugno 2026), filtrate su 17 modelli curati di GPU tra 63 fornitori. Ogni istantanea riporta, per ogni cella (fornitore, GPU, tipo di fatturazione, mese), la tariffa oraria per GPU minima, massima, media e mediana, più il numero di offerte dietro quei numeri.

I prezzi di H100, A100, H200, B200, B300 e V100 sono mediane calcolate su diverse versioni fisiche della scheda (PCIe, SXM o NVL interconnect; per A100 e V100, anche 40/80 GB o 16/32 GB di VRAM) che i fornitori elencano sotto un unico nome.

Come viene calcolato ciascun grafico

Utilizziamo la mediana delle mediane ovunque: fornitori e GPU entrano nel numero principale con lo stesso peso, così un fornitore con 38 offerte non sovrasta un nuovo fornitore con 5 offerte.

Riepilogo mercato (tre linee di categoria):

Il menu a discesa della fatturazione riesegue i passaggi 2-3 per il livello selezionato (on-demand, spot o prenotazione). Una quarta opzione “Media” traccia la media aritmetica delle mediane dei tre livelli per categoria al mese, limitata ai mesi in cui tutti e tre i livelli hanno dati.

Esploratore fornitore × fatturazione:

Per il fornitore e il livello di fatturazione selezionati, ogni linea traccia la mediana mensile di una GPU nel tempo. Non viene applicata alcuna aggregazione tra più fornitori: il punto di ogni mese è il prezzo mediano tra le offerte di quel fornitore per quella GPU e quel livello di fatturazione. La linea termina dove l'offerta scompare dal catalogo.

GPU moderne affiancate:

Stessi passaggi 1-2 del riepilogo di mercato, limitato ai prezzi on-demand. Ogni linea è la mediana mensile tra i fornitori per una GPU. Nessuna aggregazione incrociata tra GPU. Otto serie.

Tracker sconti spot:

Questo accoppia ogni prezzo spot con la sua controparte on-demand dello stesso fornitore, stessa GPU, stesso mese, in modo che lo sconto rifletta l'effettiva differenza che un acquirente vedrebbe presso quel fornitore, non una differenza di rumore tra mercati.

Istantanea disponibilità:

Solo istantanea, nessuna aggregazione temporale. Le offerte segnalate come disponibilità sconosciuta, in lista d'attesa o non disponibili sono comunque conteggiate al denominatore ma non rappresentate separatamente nel grafico, poiché il segnale utile per l'acquirente è la quota di disponibilità confermata.

Risparmi prenotazione:

Scopri altri nostri benchmark e approfondimenti basati sui dati nella Ricerca Google.
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FAQ

Pubblichiamo una visualizzazione aggiornata della mediana mensile ogni mese. I numeri riflettono i dati fino al mese precedente.

La GPU è la stessa; il pacchetto no. Gli hyperscaler includono nel prezzo la conformità (HIPAA, SOC 2, FedRAMP), gli SLA aziendali, l'integrazione di identità e reti e l'assistenza 24/7. I neocloud propongono l'accesso bare metal o VM con orchestrazione gestita opzionale. Se non hai bisogno del pacchetto, il prezzo del Neocloud è il confronto giusto.

Sì, se il tuo carico di lavoro effettua checkpoint e tollera interruzioni di 5-15 minuti. Lo sconto spot per le GPU moderne è vicino al 50% negli ultimi sei mesi, e i risparmi si accumulano nell'addestramento di più giorni. Lo spot è la scelta sbagliata per inferenza sensibile alla latenza, servizi a replica singola senza failover o esecuzioni di valutazione che richiedono un confronto preciso del tempo di esecuzione.

Il menu a discesa della fatturazione nel grafico dell'andamento dei prezzi per fornitore commuta tra i livelli on-demand, spot e prenotati a 1 anno laddove i fornitori pubblicano tali tariffe. I contratti pluriennali e gli sconti negoziati a livello aziendale non sono inclusi. Richiedi un preventivo direttamente al fornitore per questi.

Ulteriori letture

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Ekrem Sarı (2026) - "Cloud GPU Indice dei prezzi di noleggio". Pubblicato online su AIMultiple.com. Consultato il 16 Luglio 2026, da: https://aimultiple.com/gpu-index [Risorsa online]

Sarı, E. (2026, 16 Luglio). Cloud GPU Indice dei prezzi di noleggio. AIMultiple. https://aimultiple.com/gpu-index

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Ekrem Sarı
Ekrem Sarı
Ricercatore di intelligenza artificiale
Ekrem è un ricercatore di intelligenza artificiale presso AIMultiple, specializzato in automazione intelligente, GPU, agenti di intelligenza artificiale e framework RAG.
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