RunPod vs Lambda vs Vast.ai：2026年、どのGPUクラウドを借りるか

RunPod、Lambda、Vast.aiは、ハイパースケーラーの下の層で開発者が最も頻繁に候補に挙げる3つのGPUクラウドであり、価格と信頼性の曲線上でそれぞれ異なる位置を占める。Vast.aiが最安だ。H100が1時間あたり1.53〜1.87ドル前後、SLAなしのピアツーピア・マーケットプレイスである。RunPodは中道を行く。H100が1時間1.99ドルから、秒単位課金、そしてSOC 2/HIPAA準拠のSecure Cloud階層を備えた開発者志向のプラットフォームだ。Lambdaはプレミアムなマネージド型AIクラウドで、H100 SXMが1時間3.99〜4.29ドル、SLA 99.9%と2,000基超まで拡張できるInfiniBandクラスターを持つ。選ぶ基準は表示価格だけでなく、ワークロードが中断をどこまで許容できるかである。以下がそのデータだ。

GPU価格の比較（オンデマンド、1GPU時あたり）

以下は2026年半ば時点で各社が公表するオンデマンド料金である。Vast.aiの数値はリアルタイムで動くマーケットプレイスの平均値だ。これら以外の事業者も含めた実勢レートはGPU価格指数で追跡している。

GPU	Vast.ai（マーケットプレイス）	RunPod Community	RunPod Secure	Lambda
A100 80GB PCIe	約0.80〜1.20ドル	1.19ドル	1.39ドル	1.99〜2.79ドル（SXM/PCIe）
H100 PCIe	約1.53〜1.87ドル	1.99ドル	2.89ドル	—
H100 SXM	約1.90〜2.30ドル	2.69ドル	2.99ドル	3.99〜4.29ドル
H200（141GB）	供給により変動	3.59ドル	4.39ドル	掲載時で約4.49ドル
B200（180GB）	供給により変動	5.89ドル	5.89ドル	6.69〜6.99ドル

出典：RunPodの価格、Lambdaの価格、Spheronの比較、ComputePrices。

表の外で効いてくる価格メカニズムが三つある。

1. Vast.aiの中断可能階層が真の底値である。 入札方式の中断可能インスタンスは、上記マーケットプレイスのオンデマンド料金を50%以上下回る。チェックポイントを取りやすい学習であれば、H100のコンピュートが1時間1ドルを切ることもある——ただし、より高い入札が現れた瞬間にジョブは横取りされうる。
2. 予約割引とスポット割引はどこでも30〜50%。 3社ともコミットメント価格を提供している。Vast.aiの予約インスタンスは最大50%引き、RunPodのセービングプランはCommunity Cloudの料金にさらに乗る。
3. 課金の粒度は小口に有利。 Vast.aiとRunPodは秒単位、Lambdaは分単位で課金する。バースト的な推論や短時間の実験では、秒単位課金とRunPodのサーバーレス・モードが無駄を実質的に削る。

三つの異なるビジネスモデル

Vast.aiはマーケットプレイスである。 自社ではGPUを保有せず、借り手を40超のデータセンターと68種類以上のGPUを出す数千の独立ホストに引き合わせる。価格を決めるのはVastではなく需給だ。だからこそ最安であり、だからこそ品質はプロ仕様のデータセンター・ホストから民生機まで振れ幅が大きい。品質管理の手段はホストの信頼性スコア、データセンター認証済みバッジ、セキュアクラウド・フィルターである（Lyceumの比較）。

RunPodはハイブリッド型プラットフォームである。 Community Cloudは審査済みの第三者容量を束ねる（マーケットプレイスの経済性、稼働率約97〜99%、SLAなし）。Secure Cloudは認証済みのデータセンター基盤上で、専有ハードウェアと約99.5%の稼働率で動く。その上に開発者向けの利便性が乗る。18種類以上のGPUクラス、テンプレート、推論用のサーバーレス・オートスケーリング階層、秒単位課金、そして低価格帯の選択肢のなかで最も企業利用に耐えるものにしているコンプライアンス認証（SOC 2、HIPAA、GDPR）である（GPUCloudList）。

Lambdaはマネージド型AIクラウドである。 意図的に絞られたカタログ——H100、H200、B200、A100、大半がNVLink付きのSXM——を、単一インスタンスとして、あるいは16基から2,000基超までのInfiniBand接続GPUによる1-Click Clustersとして販売する。3社のなかで、本格的なマルチノード分散学習に最初から対応している唯一の存在であり、契約上の稼働率99.9%のSLAに加え、Slack・メール・電話での有人サポートを備える唯一の存在でもある。その対価としてRunPod/Vastの料金より40〜100%高く払うことになる。

信頼性、サポート、隠れコスト

要素	Vast.ai	RunPod	Lambda
稼働率保証	なし（ホスト依存）	Secureで約99.5%、Communityで97〜99%（SLAなし）	SLA 99.9%
中断リスク	中断可能では高い、オンデマンドでは低い	Secure Cloudでは低い	ごくわずか
マルチノード学習	限定的、単一ノード中心	中規模のマルチノード	1-Click Clusters、16〜2,000基超、InfiniBand
エグレス費用	ホスト設定の帯域料金	なし	なし
ストレージ	ホスト設定	1GB月あたり0.05〜0.14ドル	インスタンスにNVMeを同梱
コンプライアンス	ホストにより異なる、認証DCフィルターあり	SOC 2、HIPAA、GDPR	SOC 2、企業向け契約
サポート	コミュニティ＋ドキュメント	チケット、Discord、堅実なドキュメント	有人サポート（Slack／メール／電話）
課金	秒単位	秒単位	分単位

この3社の「隠れコスト」の構図は、ハイパースケーラーと比べて異例なほどきれいだ。LambdaにもRunPodにもエグレス課金がないため、データセットやチェックポイントの移動は無料である。同じトラフィックを大手3クラウドで動かせば1GBあたり0.08〜0.12ドルが請求される。本当の隠れコストはエンジニアの時間だ。横取りされたVast.aiのジョブに付き添う時間、安価なCommunity Cloudのリージョンが売り切れたときに容量を待ち直す時間である。マーケットプレイスの方が安いと結論づける前に、その時間を正直に値付けすること。稼働率が高く12か月以上継続するなら、レンタルとコロケーションの比較計算も回すべきだ。コロケーション・スペースでGPUを保有する方が3社すべてを下回る場合がある。前提数値はデータセンター・カタログとコロケーション価格指数を参照されたい。

試算例：ファインチューニング1か月分

数字にすればトレードオフが具体化する。典型的な中規模ジョブとして、700億パラメータのモデルをH100 SXM 8基で200GPU時分ファインチューニングし、データセットとチェックポイントで2TBのストレージ、月間で出入り合計3TBのデータ転送を伴う場合を考える。

費目	Vast.ai（中断可能）	RunPod Secure	Lambda
コンピュート（200GPU時 × 8）	約1.10ドル/時 × 1,600 = 約1,760ドル	2.99ドル/時 × 1,600 = 4,784ドル	3.99ドル/時 × 1,600 = 6,384ドル
ストレージ（2TB・月）	ホスト設定、約100〜200ドル	1GBあたり0.05〜0.07ドル = 100〜140ドル	NVMe同梱 = 0ドル
データ転送（3TB）	ホスト設定、多くの場合ほぼ0ドル	0ドル	0ドル
横取りによる追加コスト	再実行10〜25%増 = 175〜440ドル	約0ドル	約0ドル
概算合計	約2,050〜2,400ドル	約4,900ドル	約6,400ドル

マーケットプレイスは、横取り分の税金を払ってもなおLambdaより約55〜60%安い——ジョブがきれいにチェックポイントを取れて、誰も結果を待っていないのであれば。前提を裏返せば（納期に追われる、GPU間トラフィックの重いマルチノード、コンプライアンス要件がある）、Lambdaのプレミアムは差額以上の価値を持つ実時間と確実性を買うことになる。誠実な比較は時間単価と時間単価の突き合わせではない。完了したジョブ1本あたりの総コストである。

供給：価格表が隠す制約

公表価格は、そのGPUを実際に確保できることを前提にしている。2026年において、それはスタックのなかで最も弱い前提だ。B200の容量はどこでも割当制の制約下にある。Lambdaは本格的な数量を営業会話と予約契約に振り向け、RunPodのB200プールはリージョン単位で売り切れ、Vast.aiのB200出品は個々のホストとともに現れては消える。対照的にH100は、A100群の退役とBlackwellの立ち上がりにより顕著に緩んだ。マーケットプレイスのH100が1時間2ドルを割り込んできたのは、まさにこのためである。

実務上の帰結が三つある。第一に、学習スケジュールが固定されているなら予約すること。コミットメントに対する30〜50%の割引は、同時に容量の確保でもある。第二に、RunPodとVast.aiではマルチリージョン対応が実際の金額に化ける。どのリージョンでも動かせるチームは、単一リージョンのチームが逃す安い容量を拾える。第三に、曲線を見続けること。GPUレンタルはデータセンター市場で最も速く値付けが変わる領域であり、だからこそ当社は動きの遅いコロケーション指数と並べてGPU価格指数を継続的に追跡している。

こういう場合はどれを選ぶか

• 個人利用、研究、あるいは中断を許容できるバッチ処理 → Vast.ai。 市場最安のH100（1時間約1.53〜1.87ドル、中断可能ならさらに安い）、秒単位課金、コミットメント不要。チェックポイントをこまめに取り、信頼性の高いホストで絞り込み、個々のインスタンスは使い捨てとして扱うこと。
• AIプロダクトを出荷するスタートアップ → RunPod。 バランスが最も良い。実験にはCommunity Cloud（H100 PCIeが1時間1.99ドル）、本番にはSecure Cloud（稼働率約99.5%、SOC 2/HIPAA）、急峻な推論にはサーバーレス、そしてエグレス費用なし。小規模チームの大半にとって、これが既定の推奨である。
• 企業または規制対象の事業 → RunPod Secure CloudまたはLambda。 コストが効き、単一ノードか中規模のマルチノードで足りるならRunPod。契約上の99.9% SLA、担当者のつく有人サポート、調達に通しやすい書類が必要ならLambda。
• 多数ノードで大規模モデルを学習する → Lambda。 16基から2,000基超のH100/B200をInfiniBandで束ねる1-Click Clustersが差別化要因であり、競合2社に同等規模のインターコネクトはない。時間単価の40〜100%のプレミアムは、ノード間ネットワークの遅さで失う実時間より通常は安くつく。
• 既存パイプラインのコストを最適化する → 工程ごとに分ける。 よくある形はこうだ。データセットの前処理とアブレーションはVast.aiの中断可能インスタンス、本番の学習実行はLambdaのクラスター、本番推論はRunPodのサーバーレス。ロックインは何もない——3社とも分単位か秒単位の課金である。
• 借りるか持つかを検討している → 自社の稼働率で計算する。 1時間2ドルなら、H100はフル稼働で年間約17,500ドル。稼働率50%で借りる前提なら、コロケーションでの保有が18〜24か月以内に有利へ転じ始める。見積りを依頼してもらえれば、現行のレンタル料金と突き合わせてコロケーションの選択肢をベンチマークする。

最後にロックインについて一点。実質的にロックインは存在せず、それこそがこの市場層の戦略的な要点だ。3社とも標準的なDockerコンテナ、SSHアクセス、API経由のプロビジョニングに対応しているため、どれか1社の上に組んだパイプラインは数か月ではなく数日で他社へ移せる。最初の本格的なワークロードは3社のうち2社で並行して走らせ、表示価格ではなく1ドルあたりの実スループットを測り、データに勝者を選ばせればよい。

この市場の価格は月単位で動く。とりわけB200のレートは供給の立ち上がりとともに下がってきた。予約契約に踏み切る前にGPUトラッカーの最新値を確認されたい。