Comparaison des GPU clouds 2026 : 15 fournisseurs classés

Quinze fournisseurs de GPU clouds s’étalent sur une gamme de prix 6x pour le même NVIDIA H100 : environ $1.49-2.10/hr sur les places de marché et les néoclouds spécialisés contre $10.98-12.29/hr sur Azure et Google Cloud, selon les agrégateurs de tarifs GetDeploying et Spheron. Le prix seul ne décide pas du gagnant — l’échelle, l’interconnexion, le SLA et la conformité comptent autant pour les charges de travail en production. Ce guide classe 15 fournisseurs selon ces dimensions et fournit les données de tarification, de fonctionnalités et d’ajustement derrière chaque classement.

Points clés à retenir

• Les néoclouds battent les hyperscalers sur le prix de 2-4x pour le même GPU, selon les comparaisons de marché TensorWave/Spheron — CoreWeave, Lambda, Nebius, RunPod et FluidStack coupent tous les tarifs publiés à la demande d’AWS, Azure, GCP et Oracle.
• CoreWeave est le leader de l’échelle : ~45,000 GPU déployés et un carnet de commandes contracté de $99.4 milliards au Q1 2026, mais il vend uniquement des nœuds à 8 GPU — pas de chemin vers un GPU unique en libre-service.
• Vast.ai et FluidStack affichent les tarifs H100 les plus bas (~$1.49-2.10/hr), sans SLA de plateforme ou minimal ; le Secure Cloud de RunPod (~99.5 % de disponibilité) est l’option la moins chère avec des garanties de fiabilité réelles.
• Les hyperscalers restent la conformité et l’écosystème par défaut : portefeuille de certifications le plus large (SOC 2, HIPAA, FedRAMP, ISO), mais le tarif H100 de $12.29/GPU-hr d’Azure est le plus élevé tracé parmi les principaux fournisseurs.
• AMD est un marché distinct et plus mince : TensorWave (spécialiste AMD) et Vultr affichent tous deux MI300X en dessous de $2/GPU-hr, environ 20 % en dessous des tarifs H100 à mémoire comparable, mais avec beaucoup moins de fournisseurs à comparer.
• La capacité GB200/Blackwell-generation est toujours largement réservée aux contrats uniquement — CoreWeave et Together AI la vendent, mais la plupart des accès GB200 passent par des accords devis uniquement, pas des tarifs à la demande publiés.

Pour les tarifs en direct sur les modèles GPU, consultez notre indice de prix GPU; pour le côté colocation de l’infrastructure IA, consultez l’indice de prix colocation et le catalogue des centres de données.

Comment fonctionne ce classement

Les fournisseurs sont classés selon quatre facteurs pondérés, par ordre d’importance pour la plupart des acheteurs d’IA en 2026 :

1. Compétitivité des prix — tarifs publiés à la demande et réservés pour H100/H200/B200 par rapport à la plage de marché tracée.
2. Échelle et fiabilité — taille de la flotte GPU, SLA de disponibilité (le cas échéant), et si la capacité est réellement disponible au prix annoncé.
3. Réseautage de qualité entraînement — disponibilité des grappes multi-nœuds InfiniBand/NVLink par rapport au provisionnement GPU uniquement.
4. Ajustement développeur et entreprise — provisionnement en libre-service, granularité de la facturation, certifications de conformité et modèle de support.

Cela produit un ordre « meilleure valeur globale pour un acheteur d’IA typique », et non un classement pur du prix — une charge de travail avec des besoins stricts de conformité ou des exécutions d’entraînement à 2,000 GPU devrait pondérer l’échelle et la réseautage au-dessus du prix principal. La section « Qui choisir » à la fin correspond au classement des profils d’acheteurs spécifiques.

Le classement : 15 nuages GPU

Rang	Fournisseur	Catégorie	H100 à la demande	Force remarquable
1	CoreWeave	Néocloud entreprise	~$6.16/hr (nœuds à 8 GPU uniquement)	Plus grande échelle indépendante, carnet de $99.4B
2	Lambda	Cloud IA géré	$3.99-4.29/hr	SLA de 99.9 %, 1-Click Clusters jusqu’à 2,000+ GPU
3	Nebius	Néocloud intégré verticalement	$3.85/hr à la demande, $2.15 spot	Libre-service 1-GPU, jusqu’à 35 % de réductions sur engagement
4	RunPod	Plateforme hybride	$1.99 (Community) / $2.89 (Secure)	Meilleur ratio prix-fiabilité, pas de frais de sortie
5	Crusoe	Néocloud puissance durable	~$3.90/hr GPU unique à la demande	Croissance des revenus de 262 % 2024-25, modèle d’énergie abandonnée
6	Together AI	Inférence + hybride d’entraînement	$5.49/hr à la demande, $3.49 réservé	Grappes jusqu’à 4,000+ GPU, option API par jeton
7	FluidStack	Néocloud spécialisé	~$2.10/hr	Parmi les tarifs de qualité entreprise les plus bas tracés
8	TensorWave	Spécialiste AMD	N/A (AMD uniquement)	MI355X à partir de $2.85/hr, MI300X vendu à la demande
9	Vast.ai	Place de marché	~$1.53-1.87/hr	Tarif le plus bas largement disponible ; pas de SLA de plateforme
10	Vultr	Cloud budgétaire mondial	$0.118-19.18/hr gamme	MI300X/MI355X le moins cher (~$1.85-2.59/hr)
11	DigitalOcean	Gouttelettes GPU simplifiées	$3.39/hr ($3.26 réservé)	Facturation la plus simple, pas d’engagement à long terme requis
12	Oracle Cloud (OCI)	Hyperscaler métal nu	$10/hr plat (nœud à 8 GPU = $80/hr)	Seul hyperscaler offrant un vrai métal nu (pas de virtualisation)
13	Google Cloud	Hyperscaler	~$10.98-11.06/hr (A3, à la demande)	Meilleur ajustement si déjà standardisé sur Vertex AI/TPU/BigQuery
14	AWS	Hyperscaler	~$5.19-6.87/hr (Blocs de capacité)	Écosystème de conformité/approvisionnement le plus large ; les tarifs des blocs de capacité ont augmenté ~20 % le 1er juillet 2026
15	Azure	Hyperscaler	~$12.29/hr (ND H100 v5)	Tarif à la demande le plus élevé tracé parmi les principaux fournisseurs ; intégration la plus forte des outils Microsoft/OpenAI-adjacent

Les tarifs sont des chiffres à la demande publiés à partir de la mi-2026 provenant des pages de tarification des fournisseurs et de l’agrégation GetDeploying/Spheron/Thunder Compute ; plusieurs (CoreWeave, Together AI, Oracle) vendent également en tailles de nœuds fixes multi-GPU plutôt que par GPU. Les tarifs des blocs de capacité d’AWS ont augmenté d’environ 20 % le 1er juillet 2026. Note : AWS se classe au-dessus d’Azure malgré un écart plus étroit car les blocs de capacité affichent en dessous du tarif ND H100 v5 d’Azure et AWS porte une couverture de conformité plus large.

Tier 1 : Néoclouds d’entreprise (classements 1-3)

CoreWeave est le leader de l’échelle — le plus grand fournisseur de GPU indépendant en Amérique du Nord avec environ 45,000 GPU, avec un carnet de commandes à revenu contracté de $99.4 milliards signalé lors de son appel de résultats Q1 2026, en hausse de près de 4x d’une année sur l’autre. Il vend exclusivement en nœuds HGX à 8 GPU avec NVLink et InfiniBand, destiné aux équipes entraînant des modèles de paramètres 70B+ qui ont besoin de disponibilité garantie multi-nœud — mais il n’y a pas de chemin vers un GPU unique en libre-service, et les tarifs H100 (~$6.16/hr) s’élèvent bien au-dessus de RunPod ou Nebius.

Lambda est l’indice du nuage IA géré : un catalogue étroit (H100, H200, B200, A100) soutenu par un SLA de disponibilité de 99.9 % contractuel et un support humain via Slack, e-mail et téléphone. Les 1-Click Clusters s’adaptent de 16 à 2,000+ GPU connectés en InfiniBand — le différenciateur contre RunPod et Vast.ai pour l’entraînement distribué sérieux, à une prime de prix de 40-100 % au-dessus des néoclouds budgétaires.

Nebius sous-coupe les deux sur le prix tout en restant en libre-service : $3.85/hr à la demande H100 (vs $6.16/hr de CoreWeave) avec spot à $2.15/hr, plus des réductions d’engagement jusqu’à 35 %. Contrairement à CoreWeave, Nebius propose des présets GPU unique, ce qui le rend viable pour les équipes qui n’ont pas besoin de minimums à 8 GPU.

Tier 2 : Néoclouds amicaux développeurs et spécialisés (classements 4-8)

RunPod classe 4 sur la force de son ratio prix-fiabilité : Community Cloud à $1.99/hr H100 (pas de SLA, ~97-99 % de disponibilité) ou Secure Cloud à $2.89/hr (~99.5 % de disponibilité, SOC 2/HIPAA/GDPR), tous deux sans frais de sortie et facturation par seconde. C’est la recommandation par défaut pour les petites équipes d’IA de taille moyenne qui n’ont pas besoin de grappes à l’échelle de CoreWeave/Lambda. Comparaison complète contre Lambda et Vast.ai dans notre guide RunPod vs. Lambda vs. Vast.ai.

Crusoe associe une histoire d’infrastructure distinctive — gaz naturel abandonné et énergie torchée alimentant des centres de données mobiles Tier III sur 86 sites — avec une croissance réelle : les revenus sont passés de $276 millions (2024) à près de $1 milliard (2025), un saut de 262 %, avec le cloud ARR en hausse de 150 % d’une année sur l’autre. Les tarifs GPU unique à la demande (~$3.90/hr) sont compétitifs mais pas les moins chers ; Microsoft, Databricks et Together AI sont des clients.

Together AI occupe une niche hybride : inférence serverless par jeton, points de terminaison dédiés et Instant GPU Clusters (8 à 4,000+ GPU, InfiniBand) à $5.49/hr à la demande ou $3.49/hr réservé. Le meilleur ajustement pour les équipes qui veulent se déplacer entre la location de GPU bruts et la consommation d’une API d’inférence gérée sans changer de fournisseur.

FluidStack affiche certains des tarifs de qualité entreprise les plus bas tracés — ~$2.10/hr H100, ~$2.30/hr H200 — la positionnant au-dessous de CoreWeave et Lambda sur le prix tout en ciblant toujours la production, pas la place de marché, les clients.

TensorWave est le spécialiste AMD : MI355X à partir de $2.85/GPU-hr, MI325X à partir de $1.95/GPU-hr, avec MI300X fréquemment vendu compte tenu du marché de location AMD plus mince. Le bon choix spécifiquement pour les charges de travail Instinct AMD plutôt qu’un choix à usage général.

Tier 3 : Places de marché et néoclouds budgétaires (classements 9-11)

Vast.ai est le plancher de prix pour la capacité H100 largement disponible (~$1.53-1.87/hr à la demande, 50 %+ moins sur instances interruptibles) via une place de marché pair-à-pair de 40+ centres de données et des milliers d’hôtes indépendants. Il n’y a pas de SLA au niveau de la plateforme — la fiabilité dépend entièrement de l’hôte individuel — ce qui la rend plus adaptée aux charges de travail tolérantes aux interruptions et amies des points de contrôle.

Vultr s’étend sur une gamme inhabituellement large de $0.118-19.18/hr à travers son catalogue GPU (A16 à B200) et est la source la moins chère tracée pour les pods AMD MI300X ($1.85/hr) et MI355X ($2.59/hr), undercutting même TensorWave sur ces SKU.

DigitalOcean échange le prix pour la simplicité : GPU Droplets (H100, H200, L40S, MI300X) à $3.39/hr avec facturation par heure et sans engagement à long terme, une réserve de 12 mois coupant seulement à $3.26/hr — une réduction mineure qui signale que DigitalOcean optimise pour la facilité d’utilisation, pas le coût le plus bas.

Tier 4 : Hyperscalers (classements 12-15)

Les quatre grands année les prix 2-6x au-dessus des néoclouds pour du silicium identique mais restent la valeur par défaut pour les industries réglementées, les accords d’entreprise existants et les charges de travail déjà intégrées dans l’écosystème d’un nuage spécifique.

Hyperscaler	H100 à la demande	Modèle remarquable	Pourquoi il se classe où il est
Oracle Cloud (OCI)	$10/GPU-hr plat	BM.GPU.H100.8 métal nu	Seul hyperscaler avec true métal nu (pas de virtualisation) ; tarification plate la plus simple parmi les quatre
Google Cloud	~$10.98-11.06/GPU-hr	A3 (H100), A3 Ultra (H200)	Meilleur ajustement si déjà standardisé sur Vertex AI, TPUs ou BigQuery ; la tarification A4 (B200) n’est pas encore sur la liste publique
AWS	~$5.19-6.87/GPU-hr (Blocs de capacité)	P5, P5e, P5en	Écosystème de conformité/approvisionnement le plus large ; les tarifs des blocs de capacité ont augmenté ~20 % le 1er juillet 2026
Azure	~$12.29/GPU-hr	ND H100 v5	Tarif à la demande le plus élevé tracé parmi les principaux fournisseurs ; le plus fort pour les outils de pile Microsoft et adjacents à OpenAI

Les tarifs spot/préemptif coupent les tarifs hyperscaler de 70-82 % avec un préavis d’expulsion court (aussi bas que 30 secondes sur Azure), et les conditions réservées d’1 an réduisent d’environ 35 % — réduisant une grande partie de l’écart aux tarifs à la demande des néoclouds pour les équipes qui peuvent tolérer l’interruption ou s’engager à l’avance.

Tarification par modèle GPU sur le marché

GPU	Gamme à la demande tracée	Typique/médiane	Tier le moins cher	Tier le plus cher
L40S (48 GB)	$0.48-3.50/hr	~$1.55/hr	Verda (~$0.48)	Oracle Cloud (~$3.50)
A100 (80 GB)	$1.09-5.07/hr	~$1.85/hr	Thunder Compute (~$1.09)	GCP a2-ultragpu (~$5.07)
H100 (80 GB)	$1.49-11.06/hr	~$3.72/hr	Vast.ai/FluidStack	Google Cloud A3
MI300X (192 GB, AMD)	$1.85-7.86/hr	~$3.00/hr	Vultr	Azure
H200 (141 GB)	$2.30-13.78/hr	~$4.15/hr	FluidStack	Azure ND H200 v5
MI355X (288 GB, AMD)	$2.59-8.60/hr	~$4.95/hr	Vultr	Oracle métal nu
B200 (180 GB)	$3.50-16.11/hr	~$6.20/hr	Vultr	Azure/AWS SKU premium
GB200 (par GPU, NVL72)	$10.50-27.04/hr	~$17-18/hr	CoreWeave	Azure métal nu

Données compilées à partir de GetDeploying, AIMultiple, Thunder Compute et des pages de tarification des fournisseurs, actuel au GPU price index mise à jour du 2026-08-05. Les chiffres GB200/B200 sous-estiment la disponibilité réelle : la plupart de la capacité GB200 et une grande partie du volume B200 se déplacent via des contrats réservés devis uniquement plutôt que des listes à la demande publiées.

Fiabilité et préparation entreprise comparées

Facteur	Hyperscalers (AWS/Azure/GCP/OCI)	Néoclouds d’entreprise (CoreWeave/Lambda/Nebius)	Néoclouds budgétaires (RunPod/Vultr/DigitalOcean)	Place de marché (Vast.ai)
SLA de disponibilité	99.9 %+ contractuel, à l’échelle de la plateforme	99.5-99.9 % sur tiers gérés	Aucun à ~99.5 % selon le tier	Aucun (dépendant de l’hôte)
Conformité	La plus large : FedRAMP, HIPAA, SOC 2, ISO, PCI	SOC 2, HIPAA sur tiers gérés	SOC 2/HIPAA sur certains (RunPod Secure)	Varie selon l’hôte
Entraînement multi-nœud	Oui, à tarification premium	Oui, produit de base (CoreWeave, Lambda)	Limité à l’échelle modeste	Limité, foyer sur nœud unique
Libre-service GPU unique	Oui	Non (CoreWeave), oui (Nebius, Lambda)	Oui	Oui
Granularité de facturation	Par heure, certains par seconde	Par heure/minute	Par seconde courant	Par seconde
Frais de sortie	Oui, $0.08-0.12/GB typique	Varie ; certains renoncent	Souvent renoncés (RunPod, Lambda)	Tarification hôte

Ce que cela signifie pour les acheteurs

Le fournisseur adapté dépend de la forme de la charge de travail plus que du prix principal :

• Entraînement à grande échelle, conduit par délai (100+ GPU, exécutions multi-semaines) : CoreWeave ou Lambda. La capacité multi-nœud garantie et l’interconnexion InfiniBand valent la prime aux tarifs de place de marché quand une exécution d’entraînement arrêtée coûte plus que la différence de tarif.
• Équipe de démarrage ou mi-taille expédiant un produit IA : RunPod ou Nebius. Les deux affichent des tarifs compétitifs avec des tiers de fiabilité réels et pas de frais de sortie — le meilleur équilibre du coût et de la sécurité opérationnelle pour les équipes sans personnel dédié à l’infrastructure.
• Industrie réglementée ou accord de nuage d’entreprise existant : AWS, Azure, Google Cloud ou Oracle. L’étendue des certifications de conformité et les relations d’approvisionnement supplantent la prime de prix 2-4x pour les acheteurs de finance, de soins de santé et de gouvernement.
• Charges de travail spécifiques à AMD : TensorWave pour l’accès garanti MI300X/MI355X, Vultr si le prix MI300X/MI355X est la seule variable qui compte.
• Lot, tolérance d’interruption ou travail exploratoire : Vast.ai. Les tarifs interruptibles s’exécutent 50 %+ en dessous de son propre tarif à la demande, et les instances à la demande elles-mêmes sous-coupe déjà chaque fournisseur géré — point de contrôle souvent et traiter n’importe quel hôte unique comme jetable.
• Approvisionnement pondéré par la durabilité : Le modèle d’énergie abandonnée de Crusoe est le seul dans ce classement construit autour de cette contrainte spécifiquement, à une tarification compétitive (pas la plus basse).

Exécutez le même travail sur deux fournisseurs en shortlist en parallèle avant de s’engager dans un terme réservé — les tarifs publiés sont un point de départ, pas le coût total une fois que les frais de sortie, de stockage et de préemption sont ajoutés. Suivez les tarifs en direct sur tous ces modèles GPU dans l’indice des prix GPU, et voir les prix de location H100 pour la façon dont ce marché s’est déplacé depuis 2023. Pour les décisions d’infrastructure du côté colocation qui s’associent à la location GPU — loger votre propre matériel au lieu de louer — comparez à l’indice de prix colocation ou demander un devis.