Los mejores proveedores de GPU en la nube para IA en 2026 (clasificados por su $/hora real)

Si quieres la H100 más barata que realmente puedes alquilar ahora mismo, vas a una neo-nube — RunPod, Lambda, Vast.ai o Spheron — y pagas entre 1,50 y 3,30 dólares la hora. Si recurres a AWS, GCP o Azure por el mismo chip, pagarás de 6 a 12 dólares la hora por un hardware que es idéntico bit a bit. Ese único hecho es lo más importante que hay que entender sobre el mercado de GPU en la nube en 2026: el hiperescalador ya no es el lugar más barato para ejecutar IA y, para la mayoría de los equipos, ni siquiera se le acerca.

Esta guía clasifica los proveedores que vale la pena alquilar, con precios reales por hora extraídos de la propia página de precios de cada proveedor en junio de 2026, además de la parte que todo listado del "mejor servicio de GPU en la nube" se salta: la trampa. Los arranques en frío, el desalojo de instancias spot, los compromisos mínimos y las tarifas de salida son donde la tarifa publicada deja de ser la tarifa real.

Cómo elegimos

Cuatro factores deciden si un servicio de GPU en la nube es realmente bueno, no solo barato en una tabla:

• $/hora real — bajo demanda y spot, para los chips con los que la gente realmente entrena y sirve modelos: A100, H100, H200 y la nueva Blackwell B200. Las cifras de abajo son por GPU individual salvo que se indique lo contrario.
• Disponibilidad — una H100 de 1,50 dólares que nunca puedes conseguir no vale nada. La capacidad de marketplace y spot oscila con fuerza.
• Arranque en frío y escalado a cero — para la inferencia, el tiempo desde que "llega la solicitud" hasta que "el modelo responde" importa más que la tarifa por hora.
• Facilidad y dependencia (lock-in) — granularidad de facturación (por segundo frente a por hora), compromisos mínimos y cuánto DevOps asumes.

Algo que ponderamos a propósito: el coste entregado, no el de etiqueta. Un proveedor con cero egreso y facturación por segundo puede ganarle a una tarifa de etiqueta más barata una vez que tienes en cuenta el movimiento de datos hacia fuera — el mismo problema del impuesto de salida que cubrimos en cómo dejar de pagar tarifas de egreso en la nube.

Los mejores proveedores de GPU en la nube para IA en 2026

1. RunPod — la mejor opción todoterreno para la mayoría de los equipos

Mejor para: desarrolladores que quieren GPU baratas y inferencia serverless en una sola cuenta.

RunPod publica la H100 PCIe en torno a 1,99 $/hr y la H100 SXM en torno a 2,69–3,29 $/hr, la H200 a unos 4,39 $/hr y la B200 cerca de 5,89 $/hr bajo demanda, con tarifas de Community Cloud (provistas por anfitriones) que bajan aún más. La facturación es por segundo. Su nivel serverless con FlashBoot afirma arranques en frío de menos de 2 segundos en aproximadamente el 95 % de las solicitudes y escala a cero cuando está inactivo, así que no pagas por un worker en caliente entre ráfagas.

La trampa: la capacidad y la fiabilidad de Community Cloud varían según el anfitrión — bien para procesos por lotes y desarrollo, más arriesgado para SLA de producción. Los workers spot son desalojados. Usa Secure Cloud cuando el tiempo de actividad importe.

Precios de GPU de RunPod, junio de 2026

2. Lambda Labs — el mejor para entrenamiento serio

Mejor para: equipos que ejecutan entrenamiento multi-GPU y quieren clústeres limpios de InfiniBand.

La H100 SXM bajo demanda de Lambda cuesta unos 3,99 $/hr (PCIe 3,29 $/hr), la B200 SXM6 ronda los 6,69–6,99 $/hr, la A100 80GB está en 2,79 $/hr y la GH200 se sitúa en 2,29 $/hr. El verdadero valor está en la capacidad reservada y los 1-Click Clusters construidos para entrenamiento distribuido, donde las tarifas comprometidas caen muy por debajo de las de bajo demanda.

La trampa: no hay un verdadero mercado spot, así que no obtienes los precios interrumpibles más bajos. La H200 es solo para clúster, sin tarifa por hora publicada — se negocia. Los 1-Click Clusters conllevan un compromiso mínimo de 2 semanas.

Precios de Lambda GPU Cloud, junio de 2026

3. Vast.ai — la H100 más barata si toleras la variabilidad

Mejor para: trabajos por lotes ajustados de presupuesto, investigación y cualquiera que optimice puramente por $/hora.

Vast.ai es un marketplace, así que los precios fluctúan según la oferta y la demanda en distintos centros de datos. La H100 PCIe se lista desde aproximadamente 1,53–2,00 $/hr, la H100 NVL en torno a 2,40 $/hr, y la A100 80GB se ha visto tan baja como 0,67–0,78 $/hr en anfitriones de alta fiabilidad. Las pujas interrumpibles bajan mucho más.

La trampa: estás alquilando a anfitriones de terceros de calidad variable. La fiabilidad, la velocidad de disco y la red difieren de máquina a máquina — verifica la puntuación de fiabilidad del anfitrión y no te fíes de una cotización desactualizada, porque la tarifa en vivo es la que realmente pagarás.

4. CoreWeave — el mejor para Blackwell a escala empresarial

Mejor para: laboratorios financiados y empresas que necesitan capacidad enorme y contigua de GB200/B200.

CoreWeave es donde viven los clústeres de frontera. La H100 HGX cuesta unos 6,15 $/GPU/hr, la H200 de 8 vías en torno a 6,31 $/GPU/hr, y los racks GB200 NVL72 son solo para empresas a aproximadamente 42 $/hr (rack completo, mínimo de 18 nodos), con instancias 8x HGX B200 cerca de 68,80 $/hr. Los términos reservados recortan hasta un ~60 %.

La trampa: este no es un servicio de pasar la tarjeta y empezar para desarrolladores en solitario. Compromisos, mínimos de rack completo en el silicio más nuevo y un proceso liderado por ventas. Excesivo — y fuera de presupuesto — para cualquier cosa que no sea una ejecución de entrenamiento seria.

5. Modal — la mejor experiencia de desarrollo serverless

Mejor para: inferencia con picos y "desplegar una función de Python en una GPU" sin gestionar infraestructura.

Modal factura por segundo — la H100 ronda los 3,95 $/hr (0,001097 $/seg), con la A100 y GPU más pequeñas más baratas — y no cobra nada mientras está inactivo. Los arranques en frío tardan unos pocos segundos para modelos pequeños y de 15 a 30 segundos para pesos de 7B o más. Las cuentas nuevas reciben 30 $/mes en cómputo gratuito.

La trampa: pagas una prima de plataforma gestionada — la H100 de Modal cuesta ~4 $/hr frente a los ~2,50 $/hr de RunPod por el mismo chip. Estás pagando por evitar el DevOps, no por comprar el cómputo más barato.

6. Together AI — los mejores clústeres de entrenamiento gestionados sin egreso

Mejor para: equipos de entrenamiento y ajuste fino que quieren clústeres de InfiniBand sin montar los suyos propios.

Los clústeres de GPU de Together abarcan H100, H200, B200 y GB200 con InfiniBand en todo el conjunto. Los clústeres H100 cuestan aproximadamente 2,25–3,49 $/hr según la reserva, con almacenamiento paralelo Weka/VAST adjunto a 0,16 $/GiB/mes — y, notablemente, cero tarifas de egreso, lo que importa silenciosamente una vez que estás moviendo checkpoints y datasets.

La trampa: esto es alquiler de clústeres orientado al entrenamiento, no una caja de desarrollo barata de una sola GPU ni un endpoint de inferencia con escalado a cero.

7. Los hiperescaladores (AWS, GCP, Azure) — los mejores solo si ya estás atado a ellos

Mejor para: equipos que deben mantener las GPU dentro de una cuenta existente de AWS/GCP/Azure por motivos de cumplimiento, gravedad de datos o gasto comprometido.

La AWS P5 H100 cuesta unos 3,90 $/GPU/hr bajo demanda (tras el recorte de ~44 % de 2025), GCP A3 en torno a 3,00–10,98 $/GPU/hr según el nivel, y Azure ND H100 v5 aproximadamente 6,98–12,29 $/GPU/hr. Los nodos de ocho GPU cuestan 55–98 $/hr. Los descuentos spot y de uso comprometido pueden reducir estas cifras a la mitad.

La trampa: pagas una gran prima por el mismo silicio de NVIDIA, además del egreso a la salida. La única buena razón para usarlos para GPU en 2026 es que tus datos y tu pipeline ya viven allí.

¿Cuál deberías elegir? Por caso de uso

• La H100 más barata ahora mismo: Vast.ai o un nivel spot de neo-nube (1,50–2,00 $/hr) si toleras la variabilidad; RunPod Community Cloud como opción barata más estable.
• Inferencia serverless / con picos: RunPod serverless (FlashBoot, arranques en frío de menos de 2 s) o Modal (por segundo, escalado a cero). Elige RunPod por coste, Modal por experiencia de desarrollo.
• Entrenamiento multi-GPU serio: Lambda 1-Click Clusters o Together AI — ambos con InfiniBand, ambos amigables con la reserva, Together con cero egreso.
• Blackwell empresarial a escala: CoreWeave para racks GB200/B200.
• Ajuste fino de un modelo de tamaño medio: RunPod o Vast.ai para una o dos GPU por hora; Together si quieres la ejecución gestionada.
• Ya estás en AWS/GCP/Azure: quédate solo si la gravedad de datos lo exige — de lo contrario, el ahorro de mudarte es real.

Una nota de coste más amplia: la misma escasez de oferta que sube los precios de la RAM y los VPS (ver por qué tu factura de VPS está subiendo en 2026) mantiene también volátiles los precios spot de GPU. Y si tu carga de trabajo es de inferencia, los modelos flash baratos más pequeños a menudo le ganan a alquilar una H100 — ver por qué los modelos de IA flash baratos están ganando silenciosamente en producción.

Preguntas frecuentes

¿Qué GPU en la nube es la más barata?

Por $/hora en bruto, los niveles spot de marketplace y neo-nube son los más baratos — Vast.ai y proveedores como Spheron cotizan la H100 spot cerca de 1,03–1,53 $/hr y la A100 80GB desde 0,60–0,78 $/hr. Bajo demanda, RunPod y Lambda son las opciones fiables más baratas, en torno a 2,50–3,30 $/hr por una H100. Los hiperescaladores nunca son los más baratos.

¿Es mejor RunPod o Lambda?

Sirven para trabajos distintos. RunPod gana en precio, facturación por segundo e inferencia serverless con arranques en frío rápidos — el mejor para inferencia, desarrollo y trabajo ajustado de presupuesto. Lambda gana en entrenamiento multi-GPU: 1-Click Clusters limpios de InfiniBand y sólidas tarifas reservadas. Si sirves modelos, inclínate por RunPod; si los entrenas a escala, inclínate por Lambda.

¿Cuánto cuesta una H100 por hora?

En junio de 2026, una sola H100 cuesta unos 1,50–2,00 $/hr en spot/marketplace, 2,50–3,30 $/hr bajo demanda en neo-nubes como RunPod y Lambda, y 4–7 $/hr en serverless gestionado o hiperescaladores. La variante SXM cuesta más que la PCIe, y los nodos de 8 GPU se facturan como un paquete.

¿Cuál es la mejor GPU para entrenar IA?

Para la mayoría de los equipos en 2026, la H100 SXM sigue siendo el caballo de batalla — la mejor disponibilidad y relación precio-rendimiento. Sube a la H200 (más ancho de banda de memoria) para modelos limitados por memoria, y a la B200/GB200 para ejecuciones a escala de frontera si puedes asegurar la capacidad y justificar la prima del ~60–70 % sobre la H100.

¿De verdad importan los arranques en frío?

Para la inferencia, sí. Un endpoint con escalado a cero ahorra dinero pero añade latencia en la primera solicitud — desde menos de 200 ms (RunPod FlashBoot) hasta 15–30 segundos (modelos grandes en un worker en frío). Para aplicaciones de cara al usuario, mantén un worker en caliente o elige un proveedor con una optimización agresiva del arranque en frío.

La recomendación

Si quieres una opción por defecto: RunPod por su encaje más amplio — GPU baratas, facturación por segundo e inferencia serverless en un solo lugar. Elige Lambda o Together AI cuando entrenas a escala, Vast.ai cuando optimizas puramente por precio y puedes absorber la variabilidad, y CoreWeave cuando necesitas racks de Blackwell. Reserva los hiperescaladores para cuando tus datos ya vivan allí. Sea lo que sea que elijas, comprueba la tarifa en vivo al momento de desplegar — los precios de GPU en 2026 se mueven cada semana, y la capacidad spot se mueve más rápido.

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