AWS vs GCP vs Azure: Comparación de Precios GPU AI 2026
AWS p5, GCP A3, Azure ND H100 v5 — comparación de precios GPU hyperscaler en 2026. On-demand, spot, reserved, y cuándo gana cada cloud.
Los tres grandes hyperscalers — AWS, GCP, y Azure — todos ofrecen H100 GPUs en el mismo rango $11-13/hora para workloads AI en 2026. Las diferencias están en precio spot, integración ecosistema, y facilidad de acceso a capacidad reservada. Esta guía compara los tres para workloads AI típicos y muestra por qué hyperscalers cuestan 4-8× más que clouds GPU especializados. Para precios en tiempo real entre 12 proveedores GPU, usa GPU Pricing Calculator.
Si eres sensible al precio, los hyperscalers rara vez son la respuesta correcta. Ganan cuando ya estás dentro de un ecosistema VPC y el egress cross-cloud dominaría los ahorros compute.
¿Qué cobra cada hyperscaler por H100 en 2026?
Precios per-GPU H100 SXM5 80GB en región equivalente us-east-1:
| Cloud | Instancia | On-demand | Spot | Reserved (1yr) |
|---|---|---|---|---|
| AWS | p5.48xlarge | $12.29 | $6.40 | $7.50 |
| GCP | A3 (a3-highgpu-8g) | $11.06 | $5.50 | $7.20 |
| Azure | ND H100 v5 | $12.96 | $6.80 | $8.00 |
| AWS | p5e.48xlarge (H200) | $14.25 | $7.40 | $8.60 |
| GCP | A3 Ultra (H200) | $13.40 | $7.00 | $8.50 |
Spread 17% entre el más barato (GCP) y el más caro (Azure). Elige el cloud que minimiza tu costo de egress de datos, no la hora GPU raw.
Para comparación, clouds GPU no-hyperscaler con el mismo hardware:
| Proveedor | H100 SXM on-demand |
|---|---|
| Hyperbolic | $1.49 |
| RunPod Community | $1.99 |
| Vast.ai | $2.40 |
| RunPod Secure | $2.99 |
| Lambda Labs | $2.99 |
| GCP (hyperscaler más barato) | $11.06 |
| AWS | $12.29 |
| Azure | $12.96 |
Gap 6-8×. Los no-hyperscalers cobran menos porque no bundlean networking enterprise, IAM, redundancia regional, o certificaciones compliance.
¿Cuándo tiene sentido AWS para workloads AI?
AWS gana para:
- Modelos managed Bedrock. Claude, Llama, Nova, Mistral con provisioned throughput. BYOK + private link sin competencia.
- Compliance enterprise. HIPAA, FedRAMP, SOC 2, ISO 27001.
- Datos existentes en AWS. Si tus datos training viven en S3.
- Custom Model Import. Bedrock soporta LoRA adapters, full fine-tunes.
Pain points: p5 mínimo 8-GPU ($98/hora), reserved 1-año commit 90%+ utilización, spot fluctúa.
¿Cuándo tiene sentido GCP?
GCP gana para:
- AI Studio + Vertex AI. Mejor experiencia out-of-the-box.
- TPUs. v5e/v6 competitivos vs H100 a fracción del precio.
- A3 Ultra (cluster H200). Mejor acceso H200 en 2026.
- Multi-region serving. Networking más limpio que AWS.
Pain points: 8-GPU mínimos, preemptible más cortos que AWS spot, markups Vertex 30-50%.
¿Cuándo tiene sentido Azure?
Azure gana para:
- OpenAI Service integration. GPT-4o, GPT-5, o3 con SLAs Microsoft enterprise.
- Microsoft 365 + Copilot ecosystem. Integración más estrecha si estás en Microsoft.
- Sales enterprise motion. Microsoft negocia precios agresivamente.
- Partnerships Mistral, Cohere. Azure AI Foundry hospeda.
Pain points: ND H100 v5 supply-constrained, "Low Priority" capacity menor que AWS o GCP, documentación detrás de AWS y GCP.
¿Qué hay con fees egress cross-cloud?
| Origen | Destino | $/GB |
|---|---|---|
| AWS → Internet | $0.05-0.09 | |
| AWS → GCP | $0.08 | |
| AWS → Azure | $0.08 | |
| GCP → Internet | $0.08-0.12 | |
| GCP → AWS | $0.08 | |
| GCP → Azure | $0.08 | |
| Azure → Internet | $0.05-0.08 |
Para workload inference streaming responses 1KB:
100k requests/día × 1KB = 100MB/día = 3GB/mes
Egress a $0.09/GB: $0.27/mes — trivial
Para outputs grandes (audio/video):
1 file 10MB × 100k requests/día = 30TB/mes
A $0.09/GB: $2,700/mes — significativo
Egress importa para: generación file, response payloads grandes, cross-region replication. No importa para: outputs chat/text-only.
¿Cuál es la factura total más barata para workloads AI típicos?
Workload 1: B2B SaaS chatbot, 100k requests/día, AWS
GPU (Bedrock Claude Sonnet 4.6): ~$1,500/mes
Storage S3: ~$1/mes
Egress (1TB): $90/mes
Lambda orchestration: $50/mes
Total: ~$1,641/mes
Mismo workload en RunPod self-hosted Llama 4 70B:
GPU rental (H100 SXM ×2): $4,300/mes
Storage: $5/mes
Egress: ~$50/mes
Total: ~$4,355/mes
Para este workload, hyperscaler gana porque inference managed es más eficiente per-token.
Workload 2: Fine-tuning 70B desde scratch, GCP
Training: 8× H100 SXM × 100 horas = $11,060
Spot 8× H100 × 100 horas = $5,500
Total one-time: ~$5,800 con spot
Mismo en RunPod o CoreWeave: ~$2,700. Clouds especializados ganan 2-3× para training.
Workload 3: Inference 24/7 a escala (10M req/día)
A esta escala necesitas contrato enterprise custom. AWS Bedrock o CoreWeave negocian.
¿Cuál es la arquitectura correcta para 2026?
- Storage en tu cloud primario.
- Inference high-volume vía APIs managed (OpenAI, Anthropic, Google directo, o Bedrock/Vertex/Foundry). Pay-per-token gana bajo ~500M tokens/mes.
- Inference custom o >500M tokens/mes en RunPod, Together, Fireworks. 4-8× ahorro.
- Training/fine-tuning en Crusoe, Lambda Labs, CoreWeave. 2-3× ahorro.
- Egress paths minimizados via region-local y caching.
Para forecasting completo, Agent Dev Cost Calculator y GPU Pricing Calculator. Para precios token managed, Token & Pricing Comparator.
El impuesto hyperscaler es real pero vale la pena cuando genuinamente necesitas su ecosistema.