4 октября 2026 г. · Анатолий Крылов, редактор Тераферма
GPU-маркетплейс или облако: что выбрать для ИИ-задач
GPU-маркетплейс выгоднее облака для обучения, экспериментов, генерации и пакетной обработки: цены ниже, а выбор карт шире — от RTX 3060 за 12 ₽/час до H100 за 339–417 ₽/час. Классическое облако имеет смысл, когда нужны строгий SLA, сертификация или глубокая интеграция с управляемыми сервисами провайдера.
Как устроены облако и маркетплейс
Классическое облако. Провайдер покупает серверы, ставит их в свои дата-центры и сдаёт ресурсы по тарифной сетке. Вокруг GPU обычно есть экосистема: объектное хранилище, управляемые базы данных, балансировщики, сети. Всё оборудование однотипное, а ответственность за него несёт одна компания.
GPU-маркетплейс. Площадка объединяет видеокарты разных владельцев: от дата-центров до домашних ферм. Арендатор выбирает конкретный сервер по карте, цене и характеристикам, а платформа обеспечивает изоляцию в контейнере, доступ по SSH, учёт времени и оплату. Подробно о механике рассказано в статье как работает GPU-маркетплейс.
Тераферма работает по модели маркетплейса: владельцы подключают карты через шлюз, арендаторы платят поминутно с рублёвого баланса (сейчас его пополняют криптовалютой, оплата картой РФ — скоро).
Сравнение по ключевым параметрам
| Параметр | GPU-маркетплейс | Классическое облако |
|---|---|---|
| Цена часа | Ниже, конкуренция владельцев | Выше, в цене инфраструктура и сервисы |
| Выбор карт | Широкий: игровые, профессиональные, серверные | Обычно только серверные: A100, H100, L40S |
| Игровые карты (RTX 3090, 4090, 5090) | Есть | Почти не встречаются |
| Тарификация | Поминутная или посекундная | Часто почасовая или поминутная |
| Запуск | Минуты, готовый образ с CUDA | Минуты, но нужно разбираться в консоли |
| Надёжность отдельного сервера | Зависит от хоста | Высокая, есть SLA |
| Экосистема | Минимальная: сервер, диск, SSH | Хранилища, базы, сети, IAM |
| Порог входа | Низкий, от 10 ₽/час | Выше, часто нужен договор или депозит |
Есть и разница в том, как вы ищете ресурс. В облаке вы выбираете из тарифной сетки провайдера: конфигурации заранее определены, и если нужной карты нет в регионе, остаётся ждать или переплачивать за более мощную. На маркетплейсе вы видите конкретные серверы с их характеристиками и ценой и выбираете тот, что подходит именно под задачу: например, RTX 3090 с большим диском для датасета или RTX 4090 с мощным процессором для препроцессинга.
Главное различие в том, за что вы платите. В облаке вы покупаете предсказуемость и сервисы вокруг GPU. На маркетплейсе — вычислительное время по минимальной цене.
Плюсы и минусы маркетплейса
Плюсы
Цена. Владельцы сдают оборудование, которое у них уже есть. Нет затрат на строительство дата-центра под одну конкретную задачу, нет наценки за экосистему. Для арендатора это означает более низкий тариф при той же модели карты.
Игровые карты. RTX 4090 за 48 ₽/час во многих задачах не уступает серверным ускорителям, которые стоят в разы дороже. Для инференса моделей до 13B, генерации изображений и LoRA это самый выгодный вариант. В облаках такие карты почти не встречаются: лицензия NVIDIA ограничивает использование GeForce в дата-центрах.
Гибкость. Можно взять RTX 3060 на час для отладки, потом H100 на ночь для обучения, а утром вернуться на RTX 4090 для инференса. Без договоров и долгих сроков.
Простой старт. Сервер с драйверами и CUDA запускается за пару минут. Не нужно изучать консоль крупного провайдера и настраивать сети.
Минусы и как с ними жить
Честно о слабых местах.
Хост может отключиться. У отдельного сервера на маркетплейсе нет гарантий уровня крупного дата-центра. Решение: регулярные чекпоинты при обучении и возможность быстро поднять сервис на другом сервере при инференсе.
Разнородное железо. Два сервера с RTX 4090 могут отличаться процессором, объёмом RAM и скоростью диска. Смотрите характеристики в карточке перед запуском.
Нет управляемых сервисов. Базу данных, очередь и хранилище придётся поднимать самостоятельно или держать отдельно. Для ML-задач это редко проблема: обычно нужен сервер с GPU, диск и SSH.
Данные на чужом железе. Контейнеры изолированы, но если у вас требования регулятора к размещению данных в сертифицированном ЦОД, проверьте, подходит ли вам такая модель.
Когда что выбирать
Когда выбирать облако
Облако оправдано, если:
- нужен формальный SLA с финансовой ответственностью провайдера;
- работа с персональными данными требует сертифицированной инфраструктуры;
- проект глубоко завязан на управляемые сервисы конкретного провайдера;
- нужны большие кластеры из десятков узлов с InfiniBand для обучения крупных моделей;
- бюджет согласован, а скорость закупки не критична.
Обзор того, на что смотреть при выборе облачного сервиса в России, собран в статье облачные GPU в России в 2026.
Когда выбирать маркетплейс
Маркетплейс будет разумным выбором, если:
- вы обучаете или дообучаете модели и сохраняете чекпоинты;
- тестируете гипотезы, сравниваете модели, проводите эксперименты;
- генерируете изображения, видео или обрабатываете аудио пакетами;
- запускаете инференс, где кратковременный перезапуск не критичен;
- нужны игровые карты или конкретная модель GPU;
- нужно начать без договоров и депозитов, с небольшой суммы.
Для большинства стартапов, исследователей и небольших ML-команд под эти пункты попадает основная часть задач.
Простой тест: спросите себя, что случится, если сервер отключится на 15 минут. Если ответ звучит как «перезапущу с последнего чекпоинта» или «пользователь повторит запрос», маркетплейс подходит. Если ответ — «нарушим договор с заказчиком и заплатим штраф», нужна архитектура с резервированием, и выбор площадки становится частью этой архитектуры, а не только вопросом цены.
На что смотреть при выборе площадки
Даже если вы определились с моделью, площадки внутри неё сильно различаются. Перед тем как переносить рабочие задачи, проверьте несколько вещей.
Способ оплаты. Для российских команд это часто первый фильтр. Многие зарубежные сервисы не принимают карты российских банков, и оплата превращается в отдельный квест с посредниками и комиссиями. Тераферма принимает карты РФ напрямую.
Шаг тарификации. Посекундная или поминутная оплата выгоднее почасовой для коротких экспериментов. Разница особенно заметна на дорогих картах: округление до часа на H100 — это до 339–417 ₽ за каждый запуск.
Характеристики сервера, а не только GPU. Процессор, объём оперативной памяти, тип и размер диска, скорость сети. Слабый процессор или медленный диск могут превратить быструю карту в простаивающую.
Готовое окружение. Драйверы NVIDIA, CUDA, доступ по SSH из коробки. Чем меньше времени уходит на настройку, тем меньше вы платите за простой.
Изоляция. Ваш контейнер должен быть отделён от системы владельца и других арендаторов. На маркетплейсе это задача платформы, а не хоста.
Остановка и сохранение данных. Уточните, что происходит с диском после остановки сервера и как быстро можно продолжить работу. Важные данные в любом случае держите в копии у себя.
Поддержка на русском. Когда что-то пошло не так в 2 часа ночи перед дедлайном, это важнее, чем кажется.
Пример: сколько стоит месяц работы
Возьмём типичную нагрузку небольшой команды: 40 часов экспериментов на RTX 4090, 30 часов обучения на A100 и сервис инференса на RTX 3090, работающий 12 часов в день.
| Статья | Часы | Карта и тариф | Сумма |
|---|---|---|---|
| Эксперименты | 40 | RTX 4090, 48 ₽ | 1 760 ₽ |
| Обучение | 30 | A100, 97 ₽ | 3 060 ₽ |
| Инференс | 360 | RTX 3090, 26 ₽ | 7 920 ₽ |
| Итого | 12 740 ₽ |
Такой набор на маркетплейсе обходится примерно в 13 тысяч рублей в месяц. Сравните его с предложениями облачных провайдеров для своей нагрузки: обратите внимание, есть ли там аналог RTX 3090 и RTX 4090 или придётся брать более дорогую серверную карту.
Частые заблуждения
«Маркетплейс — это ненадёжно, там домашние компьютеры». Среди хостов есть и дата-центры, и небольшие фермы, и отдельные рабочие станции. Надёжность отдельного сервера действительно может быть ниже, чем у крупного облака, но для задач с чекпоинтами это не мешает. Обучение, которое сохраняется каждые полчаса, при отключении хоста теряет максимум полчаса работы.
«В облаке всегда быстрее». Скорость определяется картой, а не моделью площадки. H100 на маркетплейсе считает так же, как H100 в облаке. Разница может быть в окружении: процессоре, диске, сети. Поэтому смотрите на характеристики конкретного сервера.
«Игровые карты не для серьёзной работы». RTX 4090 и RTX 5090 широко используются для инференса, генерации изображений и дообучения. Их ограничения — объём памяти и отсутствие NVLink, а не качество вычислений. Если модель помещается в 24–32 ГБ, игровая карта часто даёт лучшую цену результата.
«Облако дешевле, если договориться о скидке». Скидки обычно требуют резервирования на месяцы вперёд и предоплаты. Для стартапа с непредсказуемой нагрузкой это означает платить за простой. Поминутная оплата без обязательств часто выходит дешевле даже без скидок.
Как совмещать оба подхода
Не обязательно выбирать что-то одно. Рабочая схема для многих команд:
- Эксперименты, отладка и обучение — на маркетплейсе, где час дешевле и есть любые карты.
- Готовые веса модели хранятся у вас и не привязаны к площадке.
- Инференс некритичных сервисов — тоже на маркетплейсе с резервным сервером.
- Компоненты с жёсткими требованиями — там, где этого требует регулятор или заказчик.
Тераферма закрывает первые три пункта. Посмотрите облачные GPU с поминутной оплатой и начните с почасовой аренды: час на RTX 4090 стоит 48 ₽, и этого хватит, чтобы понять, подходит ли вам модель маркетплейса.