GPU сървър: да наемеш или да купиш? Сметката с реални цени

Всеки екип, който тръгне да обучава или пуска модели, стига до един и същи кръстопът: да наеме GPU часове или да купи хардуера. Честният отговор не е предпочитание. Той е едно число – колко часа месечно наистина ще натоварите картите – и сметката по-долу казва от коя страна на границата сте.

Тази статия работи с реални пазарни данни, не с примерни числа. Наемните цени са седмични медиани по доставчици от отворения набор на GetDeploying (лиценз CC BY 4.0). Таблиците се обновяват всяка седмица, а числата в текста са от седмицата 5–11 октомври 2026. Сметката за тока е разписана до киловатчас, за да сложите своята тарифа.

Накратко

Наемането печели при неравномерно, проучвателно ползване или под около една трета от месеца. Купуването печели, когато машината би работила през по-голямата част от времето – и разликата расте бързо след това.

Има обаче и втора находка, която ни изненада, когато сложихме цените една до друга, и тя променя как трябва да пазарувате нает капацитет.

Колко струва наемането в момента

Медиани на часа при поискване по доставчици, плюс най-евтината и най-скъпата обява за същата карта:

Източник: GetDeploying, GPU rental price history (CC BY 4.0), цени при поискване, седмицата 12–18 октомври 2026. Медиана по доставчици (всеки доставчик се брои веднъж); най-евтино и най-скъпо са отделни обяви. Обявени цени, USD на GPU-час. Подборът на картите е наш.

Какво са тези цени и какво не са

Едно уточнение, преди да ползвате числата отгоре, защото за част от читателите то обръща извода.

Това са медиани по всички доставчици, които следи GetDeploying – хиперскейлъри, GPU облаци и пазари за споделен капацитет, всеки преброен веднъж. Не е това, което взима хиперскейлър. За сравнение:

Медиана: GetDeploying (CC BY 4.0), седмицата 5–11 октомври 2026. Каталожни цени на AWS за us-east-1, разделени на броя карти: p6-b200.48xlarge 113,93 $/ч, p5.48xlarge 55,04 $/ч, p4d.24xlarge 32,77 $/ч. Сверено през август 2026 – AWS вдигна цените на GPU машините през юли, така че числата се движат.

Тоест хиперскейлърът струва около два пъти повече от медианата по доставчици за същия силиций и няколко пъти повече от най-евтината обява. Това не се плаща за картата – плаща се за SLA, корпоративна поддръжка, документи за съответствие, резервираност и насрещна страна, от която има кой да търси отговорност. При регулирани дейности тази надбавка не е по избор, а за банка или болница пазарът изобщо не е кандидат.

В коя посока действа това? В полза на купуването. Всички сметки в тази статия ползват медианата по доставчици. Ако реалната ви алтернатива е AWS, доводът за собствен хардуер е около два пъти по-силен, отколкото сметката по-долу показва. Ако алтернативата е най-евтиният хост на пазара, доводът е по-слаб – формулата за пречупната точка по-долу дава и двата случая.

За H200 и L40S AWS не публикува цена за отделна карта, затова ги няма в таблицата. Но по-важното е другото: за потребителските карти в тази статия изобщо няма еквивалент при хиперскейлърите – 4090, 5090 и 3090 не се предлагат под наем нито от AWS, нито от Azure. (RTX PRO 6000 вече се предлага: Azure има виртуални машини с RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition, сверено на 18.10.2026.) Ако задачата ви се побира на 4090 или 5090, сравнението с хиперскейлър просто не съществува – изборът е между GPU облак, пазар и собственост, и точно от това тези пазари живеят.

Находката: офертата тежи повече от картата

Гледайте колоната „разлика“, не колоната с цената.

През седмицата 5–11 октомври RTX PRO 6000 струваше между 0,65 и 8,29 долара на час според това при кого я наемате – 12,8 пъти разлика за една и съща карта. При A100 разликата беше 22 пъти, макар че наборът не разделя версиите с 40 и 80 GB. А медианите на H100 и H200 се разминават само 1,3 пъти.

Казано иначе: коя оферта избирате тежи повече от коя карта избирате. Най-скъпата обява за RTX 4090 (2,22 $) излиза по-скъпо от медианата за A100 (1,85 $) и е пет пъти над медианата за самата 4090.

Разликата казва и откъде идва обявата. Според бележките на GetDeploying най-ниските цени често са хост на пазар, малка конфигурация или промоция. Каталожните цени на големите облаци са далеч над медианата: цената на AWS за H100, 6,88 $ на карта, е два пъти над нея. Никой от двата края не е „пазарната цена“. Затова таблицата води с медианата, а колоната с най-евтиното заслужава подозрение, преди да пуснете задача на такава обява.

Ако ще наемате, заделете време за проверка на доставчиците, не само за часовете. Какво да проверите, преди да се доверите на наета машина, сме описали отделно.

Разходът, който всички забравят: токът

Страната „купуване” никога не е само хардуер. Ето сметката при 0,18 €/kWh – бизнес тарифа, която трябва да замените със своята – за една карта в денонощен режим:

После умножете по около 1,5 за загубите в захранването, охлаждането и процесорите, паметта и дисковете около картите. Сървър с осем карти струва порядъка на 900–1100 € месечно за поддържане, преди изобщо да се пипне цената на хардуера.

Звучи много, докато не сложите до него наемната колона:

Нюансът в тази таблица

Трите реда се държат съвсем различно, и точно това пропускат повечето сравнения.

При датацентърните карти собствеността не е близо. През седмицата 5–11 октомври наемането на осем H100 денонощно по медианата струваше около шестнайсет пъти повече от тока. Всеки месец истинско натоварване погасява сериозна част от хардуера.

При потребителските карти разликата рязко се свива. Осем наети 5090 струват около четири пъти повече от собствения си ток – значи периодът на изплащане се разтяга, а наемането остава защитимо много по-дълго.

Причината е проста: при потребителските карти наемните цени са жестоко конкурентни, защото предлагането е огромно. Датацентърният капацитет е по-оскъден и се цени съответно. Ако задачата ви се побира в потребителска VRAM, наемането е по-силен вариант, отколкото обичайният съвет подсказва.

Формулата за пречупната точка

Сравнявайте съпоставимото – цена на продуктивен GPU-час:

нает = цена/час × ползвани часове
собствен = (хардуер ÷ месеци живот) + ток + хостинг + поддръжка
пречупване = цена на хардуера ÷ (месечен наем − месечни разходи)

По реда за RTX PRO 6000 (седмицата 5–11 октомври): всеки месец денонощна работа спестява около 11 800 $ спрямо наем по медианата – 12 848 $ наем срещу около 1065 $ ток (946 € по курса на ЕЦБ 1,1253 от 16.10.2026). Спрямо най-евтината обява за седмицата, 0,65 $ на час, спестяването е около 2700 $ на месец. Разделете цената на хардуера си на числото, което отговаря на реалната ви алтернатива, и получавате изплащането в месеци.

Не публикуваме цени на сървъри, защото числото няма смисъл без конфигурацията – VRAM, свързаност, дискове и запас по захранване го местят три пъти. Конфигураторът дава реална оферта до 3 работни дни, а ROI калкулаторът прави тази сметка срещу същите седмични цени.

Четирите въпроса, които всъщност решават

Цената е една ос. Ето другите, и всяка от тях сама може да обърне сметката:

Колко чувствителни са данните? Ако обработвате лични, медицински или финансови записи, наемането от анонимен хост често просто не ви е достъпно като вариант, независимо колко струва. Собствен хардуер в познат шкаф или доставчик с подписан договор за обработка е единственият законен път.

Колко равномерно е натоварването? Постоянната inference е най-силният довод за собственост. Случайните експерименти и еднократните обучения са най-силният довод за наемане. Бъдете честни кое от двете сте – повечето екипи надценяват колко ще натоварят машината.

Как изглежда бюджетът? Наемането е текущ разход без обвързване. Купуването е инвестиция с период на изплащане. Фирма, която тази година не може да блокира капитал, трябва да наема дори когато сметката сочи обратното, и в това няма нищо срамно.

Какво става, ако трябва да удвоите? Наетият капацитет се мащабира за минути. Собственият – за седмици: поръчка, сглобяване, burn-in, пускане. При непредвидимо растящо търсене това изчакване има реална цена.

Кога наемането е ясно правилното

• Още проверявате дали моделът изобщо работи
• Натоварването е под около една трета от месеца
• Трябва ви клас карта за две седмици и никога повече
• Не можете да блокирате капитал, или проектът е финансиран само до пилот

Ако се озовете там, машината пак трябва да стои някъде и някой да я гледа. GPU хостинг и колокация покрива половината, която започва след решението: шкаф, ток, наблюдение и приходът от свободната мощност.

Кога купуването е ясно правилното

• Машината би работила през по-голямата част от месеца, месец след месец
• Данните не могат да напускат помещения, които контролирате
• Наемате един и същи клас карта вече над половин година
• Закъснението или каналът към собствените ви системи имат значение

Случаят, който разчупва равенството: да отдадеш собствения си празен ход

Този вариант повечето сравнения го пропускат. Собствената машина не е длъжна да стои празна между вашите задачи – същите платформи, от които бихте наели, ще отдадат свободния ви капацитет на друг.

Това променя сметката по начин, по който чистата собственост не може. Изплащането вече не зависи само от това колко пестите, а и от това колко печели машината, докато не ви трябва. Точно на тази основа работим за клиенти: ние проектираме машината, партньорът ни я сглобява и тества под натоварване, ние я пускаме, а свободните часове носят приход.

Колко излиза зависи от класа на картите, дата центъра и каква част от месеца наистина оставяте свободна – затова го смятаме за всеки случай поотделно, вместо да обявяваме процент възвръщаемост.

Сметнете своя случай

Две числа решават почти всичко: часове месечно и клас карта. Останалото е второстепенно.

ROI калкулаторът прави сравнението срещу същите обновявани седмично цени. Ако предпочитате да го обсъдим с конкретното натоварване пред очи, пишете ни какво пускате и ще го сметнем заедно.

Бележка за средния път

Не сте длъжни да изберете веднъж завинаги. Разпространен и разумен подход е да наемате, докато натоварването още се мести, да следите месечните часове и да купите, щом машината явно би била заета. Наетите месеци не са загубени – така научавате числото, което взима решението.