Entrambi permettono di noleggiare GPU al secondo senza possedere hardware — ma affrontano il problema in modi opposti, e quell'unica differenza si propaga su prezzo, affidabilità, sicurezza e workflow. RunPod gestisce capacità di data center propria (e di partner verificati) come prodotto gestito. Vast.ai è un marketplace: host indipendenti — dal data center professionale al vecchio rig da mining di qualcuno — mettono in lista GPU e competono sul prezzo. Più economico, sì, con esattamente la variabilità che ti aspetti.
Confronto completo
| RunPod | Vast.ai | |
|---|---|---|
| Modello | GPU cloud gestito | Marketplace decentralizzato |
| Prezzo | Più alto, costante | Il più basso, variabile |
| Affidabilità | Alta, prevedibile | Variabile per host |
| Setup / UX | Curata, template rapidi | Più manuale, dipende dall'host |
| Persistenza | Volumi persistenti, storage di rete | Limitata, dipende dall'host |
| Serverless | Sì (endpoint autoscaling) | No |
| Rete | Stabile, buona banda | Variabile (verifica per annuncio) |
| Sicurezza / fiducia | Tier Secure Cloud (DC verificati) | Host terzi — cautela |
| Ideale per | Produzione, serverless, team | Esperimenti, fine-tuning, batch |
Il workflow RunPod
Scegli una GPU, scegli un'immagine Docker (esistono template della community per Ollama, vLLM, ComfyUI, fine-tuning con axolotl e la maggior parte degli stack comuni), e un pod è attivo in circa un minuto. Tre funzioni di piattaforma contano oltre le basi:
- Due tier di capacità. Community Cloud (host partner, più economico) vs Secure Cloud (data center verificati, più caro) — qualsiasi cosa sensibile va su Secure Cloud, punto.
- Network volumes. Storage persistente che sopravvive alla terminazione del pod e si aggancia a un pod nuovo — così il tuo modello da 40GB si scarica una volta, non a ogni sessione. Questo da solo cambia l'economia del lavoro ripetuto.
- Endpoint serverless. Worker GPU autoscalanti fatturati solo durante l'elaborazione, incluso lo scale-to-zero. Il problema sono i cold start: caricare un modello grande in VRAM richiede decine di secondi, quindi la latenza da inattivo al primo token può far male. Mitigazioni: tieni min-workers=1 in orario lavorativo (un ibrido di serverless e always-on), usa modelli più piccoli, o incorpora i pesi nell'immagine. Il serverless vince per traffico a picchi/basso volume; un endpoint costantemente occupato costa meno come pod semplice — la stessa logica di utilizzo della nostra guida ai costi, un livello sopra.
Il workflow Vast.ai — e come leggere un annuncio
Vast.ai è un'interfaccia di ricerca su migliaia di offerte di host. L'ordinamento per prezzo è seducente; l'abilità sta nel leggere tutto il resto. Prima di noleggiare, controlla:
- Punteggio di affidabilità — l'uptime storico dell'host. Sotto ~99%, aspettati ciò che il numero dice.
- DLPerf — il benchmark di throughput di Vast; due offerte "RTX 4090" possono differire sensibilmente per raffreddamento, power limit o cablaggio PCIe.
- Internet up/down — un modello da 40GB su una linea host da 100 Mbit = un'ora di download fatturato prima di iniziare. Per i job brevi, la velocità di trasferimento domina il costo totale.
- Velocità del disco — dischi lenti strozzano il caricamento del modello e la scrittura dei checkpoint.
- On-demand vs interrompibile — le offerte interrompibili sono gli sconti più profondi ma possono essere riprese quando qualcuno rilancia; prendile solo per lavoro con checkpoint.
La meta-regola: su un marketplace, il reparto controllo qualità sei tu. Metti in conto cinque minuti di lettura dell'annuncio per ogni noleggio, e ri-verifica un host prima delle run lunghe.
Logistica dei dati (il costo di tempo nascosto)
Nessuna delle due piattaforme fattura egress significativo, ma spostare decine di GB costa comunque minuti fatturati e pazienza. Abitudini che ripagano: scarica i modelli da Hugging Face dentro il datacenter (il loro peering è di solito eccellente) invece di caricarli da casa; su RunPod, tieni un network volume come cache dei modelli; su Vast.ai, preferisci host con link veloci e scripta il setup dell'ambiente (uno script di provisioning o un'immagine Docker custom) così un'istanza ripresa si ricostruisce in minuti; spingi i checkpoint su storage esterno (HF, S3, B2) a cadenza — tratta ogni istanza da marketplace come usa e getta.
Un esempio svolto: fine-tuning di 20 ore su GPU 80GB
Matematica illustrativa, non un listino. Diciamo che una GPU classe A100/H100 è listata a ~1,5–2,5€/h gestita e ~0,8–1,5€/h sul marketplace (interrompibile ancora meno). Il job da 20 ore: RunPod Secure ≈ 30–50€, senza pensieri; Vast.ai on-demand ≈ 16–30€; Vast.ai interrompibile ≈ 10–20€ + ingegneria dei checkpoint + rischio riavvii. Se il tuo tempo vale qualcosa e la run deve finire stanotte, il premium gestito è un'assicurazione economica; se questo mese fai venti esperimenti, lo sconto del marketplace si accumula in denaro vero. Tutta la decisione, in un esempio.
Sicurezza, onestamente
Su un marketplace, l'host ha il controllo fisico della macchina: root sull'hypervisor, accesso a dischi e RAM. La cifratura a riposo aiuta poco contro chi possiede la macchina mentre gira. Conseguenza: Vast.ai va bene per modelli pubblici/open-weight, dataset pubblici e dati sintetici — ed è inappropriato per dati clienti, codice proprietario o qualsiasi cosa GDPR-sensibile, qualunque cosa dica il contratto. Per lavoro sensibile nel cloud, RunPod Secure Cloud (DC verificati, controlli tipo SOC) è il minimo; per dati regolati, la risposta onesta è spesso l'on-premise — vedi la guida on-prem-vs-cloud.
Quando la risposta non è nessuno dei due
Mappa rapida dei vicini: hyperscaler (AWS/GCP/Azure) quando servono contratti enterprise, integrazione VPC e carte di compliance più che prezzi bassi; AI cloud classe Lambda/CoreWeave per cluster di training multi-GPU riservati; Modal/Replicate quando vuoi deployare codice/modelli, non gestire macchine; una API a token quando in realtà non ti serve un tuo modello in esecuzione (vedi la guida ai costi); e hardware tuo quando l'utilizzo è dimostrabilmente alto. RunPod e Vast.ai possiedono il mezzo: macchine vere, fatturazione al secondo, nessun ciclo di procurement.
Guida alla scelta
- Servire un LLM a utenti reali → RunPod (serverless per traffico a picchi, pod per carico costante; Secure Cloud se sensibile).
- Fine-tuning / training → Vast.ai se salvi checkpoint; RunPod se deve semplicemente finire da solo.
- Sperimentazione / benchmark economici → Vast.ai, leggendo bene gli annunci.
- Dati sensibili o regolati → RunPod Secure Cloud, o vai on-premise.
- Provare una GPU prima di comprarla → uno qualsiasi; un pomeriggio di noleggio batte un acquisto sbagliato da 2.000€ (vedi la guida alle GPU).