2025 年 GPU 云服务大比拼：10 大 Serverless 平台深度解析
Nexmoe 2025年6月17日
| 排名 | 服务商 | 定价 | 可扩展性 | GPU 类型 | 易用性 | 速度 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | RunPod | 低成本，按秒计费； | 跨 9 个地区自动扩展；无硬并发限制 | 广泛范围（T4 到 A100/H100，包括 AMD） | 基于容器；REST API、SDK、快速模板 | 48% 的冷启动时间<200 毫秒 |
| 2 | Capital | 中等；入门版提供免费积分 | 快速扩展至数百台；计划各异 | 从 T4 到 H100 的广泛集合 | Python SDK 具有自动容器化功能 | 超低延迟（2-4 秒冷启动） |
| 3 | Replicate | 自定义模型价格较高；社区模型免费 | 自动扩展，但冷启动可能较长 | T4、A40、A100，部分 H100 | 预构建模型零配置；Cog 用于自定义代码 | 自定义模型冷启动可能超过 60 秒 |
| 4 | Fal AI | 高端 GPU 具有竞争力 | 扩展至数千台；针对突发生成任务优化 | 专注高端 GPU（A100、H100、A6000） | 扩散模型的即用 API | 优化的冷启动（约几秒）和快速推理 |
| 5 | Baseten | 基于使用量（按分钟计费） | 可配置副本的自动扩展 | 从 T4、A10G、L4 到 A100/H100 的选项 | Truss 框架简化部署；简洁 UI | 冷启动约 8-12 秒；动态批处理提升吞吐量 |
| 6 | AI news | 超实惠，基于使用量 | 跨 20+ 位置的弹性扩展 | RTX 30/40系列，A100 SXM | 一键 JupyterLab；简单 API | 快速实例启动；低网络延迟 |
| 7 | Beam Cloud | 最低价格之一，提供免费层 | 从零开始自动扩展，开发者友好限制 | T4、RTX 4090、A10G、A100/H100 | Python SDK、CLI、热重载 | 超快（2-3 秒冷启动） |
| 8 | Cerebrium | 竞争性按秒计费 | 跨多种 GPU 类型无缝扩展 | 12+ 类型包括 H100、A100、L40 | 最小配置；支持 websockets 和批处理 | 极速冷启动（2-4 秒） |
| 9 | Google Cloud Run | 基于使用量，额外 CPU/内存成本 | 从零扩展至 1000 个实例 | 目前为 NVIDIA L4（24GB） | 自带容器；集成在 GCP 中 | 冷启动约 4-6 秒；接近裸机性能 |
| 10 | Azure Container Apps | 预期与 Azure 费率一致 | 托管的事件驱动扩展（预览版） | NVIDIA T4 和 A100（选项扩展中） | 简单 YAML 配置；与 Azure Monitor 集成 | 预期约 5 秒冷启动；激活时完整 GPU 性能 |
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