2026 年最便宜的云 GPU：如何节省 70% 的算力成本
别再为您的 AI 模型支付过高的费用。我们对 2026 年最便宜的云 GPU 供应商进行了排名，重点对比了 Vast.ai, RunPod 和 Lambda 的真实成本。
所谓的 NVIDIA H100 “市场价”其实是个伪命题。在 AWS 上，您可能每小时支付 $4.50；但在 Vast.ai 上，您或许能以 $1.80 租到同样的显卡。这可是 250% 的价格差。如果您正在经营一家初创公司或进行独立研究，选择最便宜的云 GPU 不仅仅是为了省钱，更是生存的必要条件。
2026 年“性价比”梯队
根据我们对 50 多家供应商的追踪，以下是 2026 年初的成本效益层级：
- 第一梯队：点对点算力市场 (Vast.ai, TensorDock) —— 价格绝对最低。最适合非极其关键的训练任务。
- 第二梯队：垂直专业云 (RunPod, Lambda) —— 绝佳的平衡。既安全又便宜。
- 第三梯队：规模化云 (CoreWeave, Fluidstack) —— 在大型集群上极具竞争力，但单机价格高于市场。
- 第四梯队：传统巨头 (AWS, GCP, Azure) —— 最贵。除非您有巨额的免费代金券（Credits），否则请尽量避开。
真实价格基准（2026年2月）
以下是目前最流行的 AI 芯片的平均时薪：
| GPU 型号 | 最低价 (Vast/RunPod) | 标准价 (Lambda) | 云巨头价 (AWS/GCP) |
|---|---|---|---|
| RTX 4090 (24GB) | $0.40/h | $0.60/h | 不支持 (禁止部署 GeForce) |
| A100 (80GB) | $1.10/h | $1.40/h | $3.50+/h |
| H100 (80GB) | $1.85/h | $2.15/h | $4.20+/h |
节省 70% 成本的 3 个进阶策略
1. 精通“竞价（Spot）”市场
竞价实例是供应商打折销售的闲置资源。如果您的代码支持定期保存（Checkpointing），使用竞价实例可以比按需（On-demand）租赁节省高达 70% 的费用。
2. 地理套利（Geo-Arbitrage）
GPU 的需求在北美商务时间达到顶峰。如果您租用东京、赫尔辛基或迪拜的数据中心，避开当地高峰时段，在 P2P 市场上往往能找到极高的折扣。
3. 使用“切片（Fractional）”GPU
像 RunPod 和 CoreWeave 这样的供应商现在提供“H100 切片”或 MIG（多实例 GPU）。如果您的模型只需要 20GB 显存，没必要为整张 80GB 的显卡付费。租用 1/4 切片可以为您节省 75% 的支出。
警惕：隐藏的流量费（Egress Fees）
时薪并不是唯一的成本。有些“廉价”供应商会对下载数据收取每 GB $0.15 的费用。如果您在训练一个 500GB 的数据集，仅导出数据的费用就高达 $75。请务必检查是否有免费入流量/出流量政策。
总结
不要只盯着您熟悉的传统云厂商。在 2026 年，专业云 GPU 市场已经非常成熟，为了成本切换到 Lambda 或 RunPod 是非常明智的商业行为。使用下方的实时对比工具，锁定目前的最低价节点。