Hyperscalers ou néo-clouds : où louer un GPU sans quota ni surprise
Ou : comment les trois plus grands clouds du monde ont laissé une catégorie entière de concurrents naître sur leurs frais annexes.
La réponse courte : pour louer un GPU, AWS, Azure et Google Cloud coûtent deux à quatre fois plus cher que les loueurs spécialisés, facturent la sortie de données au gigaoctet et imposent des quotas sur un compte neuf. Ils restent le bon choix si votre infrastructure, vos crédits ou vos contrats y sont déjà, ou si vous avez besoin de réserver des centaines de cartes à date fixe. Pour tout le reste, un néo-cloud comme Runpod fait le travail pour une fraction du prix. C’est le duel le plus déséquilibré des comparaisons entre plateformes GPU, et pourtant le plus souvent ignoré par ceux qui ont déjà un compte AWS.
Le mot « néo-cloud » a désormais sa définition. Le cabinet Synergy Research les décrit comme des fournisseurs « conçus pour livrer du calcul haute performance centré sur le GPU pour l’IA », cite CoreWeave, Crusoe, Lambda ou Nebius, et estime leur chiffre d’affaires 2025 à plus de 25 milliards de dollars. Leur argument est simple : ne vendre que ça, et le vendre sans les frictions des clouds généralistes.
Pour qui : une équipe qui paie aujourd’hui ses GPU chez un hyperscaler et veut comparer sur un vrai travail, sans quota à demander.
À partir de : 2,89 $ de l’heure pour une H100 PCIe, 1,59 $ pour une A100 de 80 Go en Secure Cloud, sans frais d’entrée ni de sortie de données.
Pour démarrer : ouvrir un compte Runpod, copier le conteneur utilisé chez l’hyperscaler, et comparer la facture de la même tâche.
AWS, Azure, Google Cloud et Runpod : le prix par GPU, puis le reste
Les hyperscalers facturent la machine entière, souvent huit cartes d’un bloc. Pour comparer, le tableau ramène tout au prix par GPU et par heure, relevé le 27 septembre 2026 dans une région américaine de référence : la Virginie pour AWS, l’Iowa pour Google Cloud, l’est des États-Unis pour Azure.
| Fournisseur | H100, par GPU-heure | A100, par GPU-heure | Sortie de données vers Internet |
|---|---|---|---|
| AWS | 6,88 $ (instance à une carte) | 2,74 $ (A100 40 Go, par huit) | 100 Go gratuits par mois, puis 0,09 $ le Go |
| Google Cloud | 11,06 $ (par huit) | 5,07 $ (A100 80 Go, une carte) | 0,12 $ le Gio en réseau Premium |
| Azure | 12,29 $ (par huit) | 3,40 $ (A100 40 Go, par huit) | 100 Go gratuits, puis 0,087 $ le Go |
| Runpod, Secure Cloud | 2,89 $ (PCIe), 3,49 $ (SXM) | 1,59 $ (80 Go, une carte) | gratuite |
| Lambda | 3,29 $ (PCIe), 3,99 $ (SXM, par huit) | 2,79 $ (80 Go, par huit) | gratuite |
Les tarifs d’AWS sont ceux de sa grille à la demande, hors remises d’engagement. L’Europe n’arrange rien. La machine de huit H100 d’AWS n’est pas proposée à la demande à Francfort ; à Stockholm, elle coûte 58,89 $ de l’heure contre 55,04 $ en Virginie. Chez Azure, la même machine passe de 98,32 $ dans l’est des États-Unis à 127,82 $ en Europe de l’Ouest.
Le prix n’est que la première friction. Sur un compte AWS neuf, le quota d’instances « P », la famille des machines à H100 et A100, est fixé à zéro par défaut : il faut demander une augmentation avant de lancer sa première carte. Pour garantir de la capacité, AWS propose des « Capacity Blocks » réservés jusqu’à huit semaines à l’avance, pour une durée allant jusqu’à six mois, à un prix qui varie selon l’offre et la demande. C’est un outil sérieux pour un laboratoire qui planifie un entraînement, pas pour un développeur qui veut tester un modèle cet après-midi.
Il reste de bonnes raisons de rester chez un hyperscaler : des crédits de démarrage déjà obtenus, des données stockées au même endroit, des contrats d’entreprise négociés, des services managés d’IA branchés sur le reste de l’infrastructure. Le coût de sortie des données joue d’ailleurs dans les deux sens : quand les datasets sont chez AWS, les en sortir pour les confier à un néo-cloud a un prix.
Si vous voulez rester en Europe sans hyperscaler
Les fournisseurs européens facturent la H100 autour de 2,80 € hors taxes de l’heure, sans frais de sortie de données. Le face-à-face chiffré avec un néo-cloud américain est dans les GPU américains et européens face à face.
Si c’est une grappe réservée qu’il vous faut
Parmi les néo-clouds, un seul s’est construit sur les grappes de centaines de GPU réservées pour des mois. Ce qu’il vaut face à la carte seule à la seconde est pesé dans le duel des GPU dédiés et à la demande.
Si vous voulez tous les prix de la H100 au même endroit
Des places de marché aux hyperscalers, seize offres relevées le même jour sont réunies dans ce que coûte une heure de H100.