同一块 H100 每小时租金从 2.69 美元到 12.29 美元不等

109 — H100 每小时的真实成本

AWS、Azure 和新兴云厂商的按需 GPU 租赁价格，统一换算为 每 GPU 每小时美元数，并按分组排列，确保只比较完全相同的 GPU。

结果

H100 SXM 80GB	美元/GPU-小时	一个月（730 小时）
RunPod Community	$2.69	$1,964
RunPod Secure	$3.99	$2,913
AWS `p5.48xlarge`	$6.88	$5,022
Azure `ND96isr_H100_v5`	$12.29	$8,972

同一款芯片，最便宜与最贵之间相差 4.57 倍。一块 GPU 连续运行一个月，费用是 1,964 美元还是 8,972 美元，只取决于你在哪里租。

这种比较是刻意分组的

“一块 H100”其实是三种不同的产品。SXM 80GB、PCIe 80GB 和 NVL 94GB 都被当作 H100 来营销，但它们的价格并不相同。把它们放进同一张图里，会人为制造出并不存在的价差，因此这里的每一次比较都限定在同一个（型号、显存）分组内。

同一家厂商内部也是如此：Azure 将相同的 A100 PCIe 80GB 以每 VM 一块、两块和四块 GPU 的形式列出，每 GPU-小时价格分别为 3.67、4.78 和 4.78 美元。价差计算采用每家厂商获取指定 GPU 的最便宜途径，因此 Azure 与 Azure 之间的差距绝不会表现为市场差距。RunPod Secure 和 Community 被算作同一家公司。

4.57 倍不是什么

它不是纯粹的利润。从 Azure 的 ND 系列换到 RunPod Community，你要放弃：

InfiniBand。Azure 的 ND SKU 每 GPU 配备 400 Gbps 的 Quantum-2 InfiniBand，并支持 GPU Direct RDMA，这正是多节点训练得以运行的关键。这也是 ND 系列定价高于 Azure 自家单 H100 的 NC SKU（6.98 美元）的原因。
数据中心 SLA。RunPod Community 是第三方主机出租自己的硬件。
企业合规、预留容量，以及超大规模云厂商的其他配套服务。

如果你在单个节点上做微调，你就是在为一个永远用不上的互连付费。如果你要跨 64 个节点训练，便宜的那一行就不是选项。

文件

文件	内容
`collect.py`	拉取 AWS Price List + Azure Retail Prices。无需认证。
`hyperscalers.json`	这些 API 返回的内容。
`vendors.json`	新兴云厂商价格，人工转录，附来源 URL 和读取日期。
`compute.py`	分组、按厂商归一化、价差。
`compare.json`	输出。

python3 collect.py   # ~1 GB AWS index, slow
python3 compute.py

局限性

仅为按需目录价。预留、承诺使用和竞价定价都会降低超大规模云厂商的数字，尤其是竞价定价会大幅缩小差距。
各仅一个区域（AWS us-east-1，Azure eastus）。
GPU 数量来自厂商文档，而非价格标签——AWS 对 p5 报告“640 GB HBM3”，Azure 报告的是加速器显存总量，两者都没有说明每 GPU 的型号。文档 URL 在 compare.json 中。
Lambda 被排除在头条价差之外。其公开页面声明所列费率自 2026-11-16 起生效；当前费率需登录才能查看。其数据行单独展示并标注。
可用性不计价。拿不到的便宜 H100 不算价格。