为什么你需要关心GPU租赁方式
当你准备启动AI训练、运行推理服务或者只是做一个原型实验时，一个现实问题马上摆在眼前：GPU要怎么租才最省钱？是直接在云平台上开几个小时的卡，还是找服务商包月拿一台专用GPU服务器？
我经常看到独立站卖家和初创团队在这个问题上犹豫不决。说到底，这关乎你的预算能否真正用在模型效果和用户体验上，而不是浪费在闲置算力上。
GPU租赁的主流模式
目前市场上大致有两种思路：
- 按小时计费：云平台（AWS、GCP、Azure等）以及一些新兴GPU市场平台（Lambda、Vast.ai）普遍提供这种方式。你用多少小时付多少钱，灵活度极高。
- 按月租用：专用GPU服务器或托管服务（例如Leaseweb、OVHcloud）多以月租为主。价格相对固定，适合持续训练或长期推理业务。
按小时与按月的价格区间参考
结合多个官方与市场平台的最新报价（价格会随时间、地区与库存波动），我整理出几个关键区间：
- 按小时
- AWS A100/H100实例：约$15–$30/小时
- Lambda Cloud H100：常见$10–$30/小时
- Vast.ai H200：$12–$35/小时，消费级RTX5090甚至低至$20+/小时
- 按月
- Leaseweb、OVHcloud等：1个月起租，适合稳定长时间占用的任务，价格因GPU型号、CPU、内存和带宽不同而有差异。
表格对比：哪种更适合你
| 维度 | 按小时计费 | 按月租用 |
|---|---|---|
| 计费逻辑 | GPU×小时 | 机器×月 |
| 单价区间 | H100约$15–$30/小时，消费级卡可更低 | 按配置定价，1个月起租 |
| 优化手段 | AWS Savings Plans、GCP CUD、Azure Savings Plan、Spot/竞价实例 | 多月承诺、带宽/存储打包折扣 |
| 灵活性 | 极高，随开随停 | 中等，换机/扩容需要周期 |
| 适合人群 | 短期实验、弹性推理、预算不确定 | 持续训练/推理、高利用率场景 |
| 隐性成本 | 存储、出网、Spot回收风险 | 迁移/下架成本，长期绑定风险 |
如何快速判断哪种划算
我通常会建议团队用一个“月使用时长阈值”来判断：
- >350–400小时/月：倾向月租或长期承诺，平均单价会低很多
- <300小时/月：按小时更灵活，避免资源闲置烧钱
如果你跑的实验经常被打断，能接受中断重启，那么Spot或竞价GPU非常省钱；如果你的业务是在线推理服务，稳定吞吐和带宽保证更重要，月租会更适合。
新手选型清单
- 估算真实成本：GPU小时费+存储+出网，不要只看GPU单价
- 利用折扣：AWS/GCP/Azure都有长期承诺或消费计划，最高可省50%–70%
- 关注带宽和合规：跨境业务、独立站推理服务更适合专用月租机
- 合理分工：核心训练/推理用月租服务器，峰值流量用云平台按小时扩展
用户场景示例
- 个人研究者：按小时，Spot/竞价实例优先
- 中小团队：GPU利用率高，推荐月租+长期折扣
- 跨境电商/独立站AI应用：核心推理用月租保证SLA，流量峰值再用云平台临时扩容
FAQ
GPU按小时有没有隐藏成本？
有。存储、快照和出网费常常被低估。
长期承诺必须全额预付吗？
不一定。AWS、Azure支持分期支付，GCP提供消费额折扣模式。
月租一定更便宜吗？
当你能长期稳定使用时更划算，否则按小时更灵活。
推理必须用顶级GPU吗？
不一定。很多应用在L40S或高端消费级卡上就够用了，性价比更高。
结论与建议
如果你的GPU利用率不稳定，优先选择按小时，并用好Spot或Savings计划；如果你能长期满负荷运行，选择按月租用更省钱。
对于大多数需要兼顾成本与稳定性的用户，一个更现实的策略是：
- 核心任务放在月租专用GPU服务器
- 突发需求用云平台的按小时算力补充
这样既能降低成本，又能保持业务的灵活性。如果你不确定哪种方案更适合，可以联系Hostease团队，我们能根据你的业务特点和预算，帮你定制一套混合架构方案。
