AWS vs GCP vs Azure : Comparaison Prix GPU AI 2026
AWS p5, GCP A3, Azure ND H100 v5 — comparaison prix GPU hyperscaler 2026. On-demand, spot, reserved, et quand chaque cloud gagne.
Les trois grands hyperscalers offrent tous H100 GPUs dans le même range $11-13/heure pour workloads AI 2026. Les différences sont en prix spot, intégration écosystème, et facilité d'accès capacité réservée. Pour prix temps réel sur 12 fournisseurs, GPU Pricing Calculator.
Que facture chaque hyperscaler pour H100 en 2026 ?
H100 SXM5 80GB per-GPU :
| Cloud | Instance | 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 |
Pour comparaison, clouds GPU non-hyperscaler :
| Fournisseur | 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 le moins cher) | $11.06 |
| AWS | $12.29 |
| Azure | $12.96 |
Gap 6-8×. Non-hyperscalers facturent moins car ils ne bundlent pas networking enterprise, IAM, redondance régionale, certifications.
Quand AWS a-t-il du sens ?
- Modèles managed Bedrock : Claude, Llama, Nova avec provisioned throughput
- Compliance enterprise : HIPAA, FedRAMP, SOC 2
- Données existantes en S3
- Custom Model Import
Pain points : p5 minimum 8-GPU ($98/heure), reserved 1-an commit, spot fluctue.
Quand GCP a-t-il du sens ?
- AI Studio + Vertex AI integration
- TPUs compétitifs vs H100
- A3 Ultra (cluster H200)
- Multi-region serving networking propre
Pain points : 8-GPU minimums, préemptibles plus courts, markups Vertex 30-50%.
Quand Azure a-t-il du sens ?
- OpenAI Service integration
- Microsoft 365 + Copilot écosystème
- Sales enterprise flexible
- Partnerships Mistral, Cohere
Pain points : ND H100 v5 supply-constrained, Low Priority capacity faible, documentation derrière AWS et GCP.
Et les fees egress cross-cloud ?
| Source | Destination | $/GB |
|---|---|---|
| AWS → Internet | $0.05-0.09 | |
| AWS → GCP | $0.08 | |
| AWS → Azure | $0.08 | |
| GCP → Internet | $0.08-0.12 | |
| Azure → Internet | $0.05-0.08 |
Pour inference streamant 1KB responses : ~$0.27/mois trivial. Pour outputs audio/video : peut être $2,700/mois significatif.
Quelle est la facture hyperscaler la moins chère pour workloads AI ?
Workload 1 : B2B SaaS chatbot, 100k requests/jour, AWS
GPU (Bedrock Claude Sonnet 4.6): ~$1,500/mois
S3: $1/mois, Egress 1TB: $90, Lambda: $50
Total: ~$1,641/mois
Vs RunPod self-hosted Llama 4 70B : $4,355/mois. Hyperscaler gagne pour managed inference.
Workload 2 : Fine-tuning 70B from scratch, GCP
8× H100 SXM × 100 heures = $5,500 spot, $11,060 on-demand
+ transfer + storage
Total: ~$5,800
Vs RunPod : ~$2,700. Clouds spécialisés gagnent 2-3× pour training.
Workload 3 : Inference 24/7 à échelle (10M req/jour)
Nécessite contrat enterprise custom.
Quelle est l'architecture correcte pour 2026 ?
- Storage dans cloud primaire
- Inference high-volume via APIs managed. Pay-per-token gagne sous ~500M tokens/mois.
- Inference custom ou >500M tokens/mois sur RunPod, Together, Fireworks. 4-8× économie.
- Training/fine-tuning sur Crusoe, Lambda Labs, CoreWeave. 2-3× économie.
- Egress paths minimisés via region-local et caching.
Pour forecasting complet, Agent Dev Cost Calculator et GPU Pricing Calculator. Pour prix token managed, Token & Pricing Comparator.
L'impôt hyperscaler est réel mais vaut quand vous avez vraiment besoin de l'écosystème.