Comparación rápida: 5 plataformas de un vistazo
El mercado de alquiler de GPU ha madurado significativamente. Múltiples plataformas ahora permiten a los propietarios de hardware monetizar GPU inactivas — pero cada una sirve a un perfil diferente de proveedor. Antes de profundizar en las revisiones individuales, aquí está el panorama:
| Plataforma | Mejor para | Comisión | GPU mín. | Pago | Tiempo config. |
|---|---|---|---|---|---|
| Vast.ai | Configuraciones multi-GPU, usuarios técnicos | 10–15% | 8 GB VRAM | Billetera crypto | 15–30 min |
| RunPod | Orientado a comunidad, fácil configuración | 15–20% | 16 GB VRAM | Crypto / créditos | 10–20 min |
| Salad | GPU de consumo, esfuerzo mínimo | 20–25% | 6 GB VRAM | Transferencia bancaria | 5–10 min |
| Lambda Cloud | GPU empresariales, proveedores de alta gama | Negociada | A100+ | Transferencia bancaria | 30–60 min |
| CoreWeave | Operadores de centros de datos, capacidad masiva | Negociada | Grado empresarial | Transferencia bancaria | Días–semanas |
Punto clave: Ninguna plataforma es “la mejor” para todos. Vast.ai ofrece las comisiones más bajas pero requiere habilidad técnica. Salad es la más fácil para empezar pero toma la porción más grande. Lambda y CoreWeave pagan las tarifas más altas pero solo aceptan hardware de grado empresarial.
Plataforma 1: Vast.ai
Mejor para: Usuarios técnicos con configuraciones multi-GPU, ex-mineros y proveedores que buscan máximo control sobre precios.
Vast.ai opera como un marketplace peer-to-peer donde los proveedores establecen sus propios precios y los arrendatarios pujan por las máquinas disponibles. Esto crea un mercado transparente y competitivo — pero también significa que tus ganancias dependen de tu capacidad para fijar precios competitivos.
Características clave:
- Comisión de plataforma más baja del mercado (10–15%)
- El proveedor establece su propia tarifa por hora
- Visibilidad en tiempo real de oferta y demanda
- Aislamiento de cargas de trabajo basado en Docker
- Soporte para máquinas multi-GPU
Potencial de ganancias:
- RTX 3090: $0.40–$0.80/hr bruto
- RTX 4090: $0.55–$1.50/hr bruto
- A100 80GB: $1.50–$3.00/hr bruto
Fortalezas: Marketplace transparente, comisiones más bajas, control de precios del proveedor, fuerte soporte multi-GPU.
Debilidades: Requiere experiencia en Docker y Linux, demanda variable (la utilización fluctúa), soporte basado en comunidad (sin SLA empresarial), el sistema de reputación puede perjudicar a proveedores nuevos inicialmente.
Proceso de configuración: Instalar drivers NVIDIA -> Instalar Docker -> Descargar CLI de Vast.ai -> Registrar máquina -> Fijar precios -> En vivo. Requiere comodidad con administración de Linux por línea de comandos.
Para nuestro análisis detallado de precios, fiabilidad y alternativas de Vast.ai, consulta la revisión de Vast.ai.
Plataforma 2: RunPod
Mejor para: Proveedores orientados a la comunidad que buscan un equilibrio entre facilidad de uso y ganancias competitivas.
RunPod ha crecido rápidamente como una nube GPU amigable para desarrolladores que soporta tanto arrendatarios como proveedores. La plataforma maneja gran parte de la complejidad de infraestructura, facilitando el inicio más que Vast.ai mientras ofrece rendimientos razonables.
Características clave:
- Opciones de carga de trabajo serverless y basadas en pods para arrendatarios (dirige demanda a tu hardware)
- Incorporación simplificada de proveedores
- Marketplace comunitario con demanda activa
- Sugerencias automáticas de precios basadas en tarifas del mercado
- Panel con analíticas de utilización y ganancias
Potencial de ganancias:
- RTX 4090: $0.50–$1.20/hr bruto
- A100 80GB: $1.50–$2.50/hr bruto
- H100: $2.50–$4.00/hr bruto
Fortalezas: Demanda comunitaria creciente (fuerte utilización), buena documentación, panel amigable para proveedores, soporta tanto GPU de consumo como empresariales.
Debilidades: Comisiones más altas que Vast.ai (15–20%), mínimo 16 GB VRAM excluye GPU de gama baja, menos flexibilidad de precios que un modelo de marketplace puro.
Proceso de configuración: Crear cuenta de proveedor -> Instalar agente RunPod -> Ejecutar benchmark de hardware -> Configurar horario de disponibilidad -> En vivo. Más guiado que Vast.ai con menos configuración manual.
Plataforma 3: Salad
Mejor para: Propietarios de GPU de consumo que quieren la configuración más simple posible con conocimiento técnico mínimo.
Salad toma el enfoque opuesto a Vast.ai — abstrae toda la complejidad. Descargas una aplicación de escritorio, haces clic en “iniciar” y tu GPU comienza a ganar. La plataforma maneja precios, asignación de cargas de trabajo y pagos automáticamente.
Características clave:
- Aplicación de escritorio — sin Docker, sin CLI, sin Linux necesario
- Funciona en Windows con GPU de consumo
- Precios automáticos (sin decisiones de precios del proveedor)
- Requisito de GPU mínimo más bajo (6 GB VRAM)
- Pagos por transferencia bancaria
Potencial de ganancias:
- RTX 3060 (12 GB): $0.05–$0.15/hr bruto
- RTX 3080: $0.15–$0.30/hr bruto
- RTX 4090: $0.30–$0.60/hr bruto
Fortalezas: Configuración más fácil del mercado (5 minutos), funciona en Windows, sin conocimiento técnico necesario, acepta la más amplia gama de GPU.
Debilidades: Comisión de plataforma más alta (20–25%), ganancias brutas más bajas por GPU (la plataforma retiene más, pasa menos a los proveedores), sin control de precios, limitado a cargas de trabajo que Salad elige enrutar hacia ti.
Proceso de configuración: Descargar app Salad -> Iniciar sesión -> Hacer clic en “Iniciar” -> Ganar. Genuinamente un proceso de 5 minutos.
Compensación: La simplicidad de Salad tiene un costo. Para una RTX 4090, los proveedores de Vast.ai ganan $0.55–$1.50/hr bruto con comisión del 10–15%, mientras los proveedores de Salad ganan $0.30–$0.60/hr con comisión del 20–25%. En un mes, eso es aproximadamente $100–$300 menos de ganancias en Salad por el mismo hardware.
Plataforma 4: Lambda Cloud
Mejor para: Propietarios de GPU empresariales con hardware A100 o H100 que buscan tarifas premium y demanda confiable.
Lambda Cloud se enfoca en el extremo alto del mercado. Sirve a investigadores de IA y empresas con infraestructura cloud GPU gestionada, y obtiene capacidad de proveedores calificados con hardware de grado empresarial.
Características clave:
- Precios premium para GPU empresariales
- Infraestructura gestionada reduce la carga del proveedor
- Fuerte demanda de la comunidad de investigación de IA
- Soporte dedicado para proveedores
- Acuerdos de capacidad a largo plazo disponibles
Potencial de ganancias:
- A100 80GB: $2.00–$3.50/hr bruto
- H100: $3.50–$5.00/hr bruto
Fortalezas: Tarifas por GPU más altas para hardware empresarial, demanda confiable de empresas de IA establecidas, soporte profesional, contratos a largo plazo proporcionan estabilidad de ingresos.
Debilidades: GPU de consumo no aceptadas, requisitos significativos de hardware (refrigeración de grado centro de datos, redes, redundancia), proceso de incorporación más largo con verificación de hardware, términos negociados (no precios transparentes de marketplace).
Proceso de configuración: Aplicar como proveedor -> Verificación de hardware -> Auditoría de infraestructura -> Acuerdo de capacidad -> Despliegue. Este es un proceso de semanas para nuevos proveedores.
Plataforma 5: CoreWeave
Mejor para: Operadores de centros de datos con capacidad GPU significativa que buscan alianzas a nivel mayorista.
CoreWeave es un proveedor cloud nativo de GPU que construye su infraestructura a partir de capacidad GPU distribuida. Para operadores con racks de GPU empresariales, CoreWeave ofrece las tasas de utilización más altas y la demanda más estable — pero la barrera de entrada es la más alta del mercado.
Características clave:
- Acuerdos de capacidad mayorista para grandes proveedores
- Infraestructura nativa de Kubernetes
- Tasas de utilización más altas del mercado
- SLA empresariales respaldados por CoreWeave
- Opciones de co-ubicación y bare-metal
Potencial de ganancias:
- Capacidad masiva A100: $1.50–$2.50/hr por GPU (a escala)
- Capacidad masiva H100: $3.00–$4.50/hr por GPU (a escala)
Fortalezas: Demanda y utilización más estables, SLA de grado empresarial, ganancias totales más altas para grandes proveedores, alianza de infraestructura profesional.
Debilidades: No accesible para propietarios individuales de GPU, requiere operaciones a escala de centro de datos, incorporación compleja (semanas a meses), compromisos mínimos de capacidad.
Proceso de configuración: Solicitud de alianza comercial -> Evaluación de infraestructura -> Negociación de contrato -> Despliegue físico o integración de red. Proceso de ventas empresariales.
Tabla comparativa directa
Cómo elegir la plataforma adecuada para tu hardware
La decisión depende de tres factores: qué GPU tienes, qué tan técnico eres y cuánto esfuerzo quieres invertir.
Si tienes GPU de consumo (RTX 3060–5090)
¿Quieres cero esfuerzo? -> Salad. Descarga la app, haz clic en iniciar. Menores ganancias pero cero complejidad.
¿Quieres máximas ganancias? -> Vast.ai o RunPod. Mayores ganancias por GPU, pero requiere conocimiento de Docker y Linux. Las menores comisiones de Vast.ai lo hacen la mejor opción si te sientes cómodo con la línea de comandos.
Si tienes GPU profesionales (A6000, A100)
¿Quieres demanda confiable? -> RunPod o Lambda Cloud. Ambos tienen fuerte demanda de la comunidad de IA y utilización consistente para hardware de nivel profesional.
¿Quieres control de precios? -> Vast.ai. Establece tus propias tarifas y compite en el marketplace transparente. Mejor para proveedores que gestionan activamente sus listados.
Si tienes GPU empresariales (H100, múltiples A100)
¿Una sola máquina? -> Vast.ai o RunPod. Ambos soportan GPU empresariales de proveedores individuales.
¿Múltiples máquinas / escala de rack? -> Lambda Cloud o CoreWeave. Estas plataformas están diseñadas para proveedores de capacidad masiva y ofrecen las mayores ganancias totales a escala.
La estrategia multi-plataforma
Muchos proveedores experimentados listan en 2–3 plataformas simultáneamente (donde los términos de servicio lo permiten), enrutando hardware a la plataforma que ofrezca la mejor utilización en cualquier momento. Esto diversifica ingresos y protege contra fluctuaciones de demanda específicas de plataforma.
Para una guía paso a paso sobre cómo configurar tu GPU para alquiler — incluyendo checklists de preparación, fórmulas de beneficio y costos ocultos — consulta nuestra guía de ingresos pasivos con GPU. Para entender la economía más amplia de la propiedad de GPU, consulta nuestro análisis de alquilar vs. comprar. Para una mirada más amplia del alquiler de GPU como uno de cinco caminos para invertir en infraestructura de IA, consulta nuestra guía de inversión en infraestructura de IA.
Preguntas frecuentes
¿Qué plataforma paga más por GPU?
Lambda Cloud y CoreWeave ofrecen las tarifas por GPU más altas — pero solo para hardware empresarial (A100, H100). Para GPU de consumo, Vast.ai ofrece las mejores ganancias netas debido a su comisión de plataforma más baja (10–15%). RunPod es un cercano segundo. Salad paga menos por GPU pero requiere el menor esfuerzo.
¿Puedo usar múltiples plataformas a la vez?
Verifica los términos de servicio de cada plataforma. Algunas permiten listados simultáneos en otras plataformas cuando tu GPU está inactiva. Otras requieren exclusividad. En la práctica, muchos proveedores listan en 2–3 plataformas y enrutan capacidad según dónde la demanda sea más fuerte.
¿Cuánto tiempo hasta ver ganancias significativas?
La mayoría de las plataformas requieren un período de arranque de 1–3 semanas mientras tu reputación como proveedor se construye. Las ganancias del primer mes son típicamente 30–40% del estado estable. Para el mes 3, la utilización se estabiliza y las ganancias se vuelven más predecibles. Las plataformas empresariales (Lambda, CoreWeave) pueden tardar más en incorporar pero proporcionan demanda más estable desde el primer día.
¿Qué pasa si un arrendatario daña mi hardware?
Todas las plataformas principales ejecutan cargas de trabajo en contenedores (Docker) que aíslan el código del arrendatario de tu sistema. Esto previene el acceso directo al hardware o daños. Sin embargo, cargas de trabajo pesadas sostenidas aceleran el desgaste normal (rodamientos de ventiladores, pasta térmica). Las plataformas generalmente no cubren la degradación del hardware por uso normal de cómputo.
¿Necesito una IP estática o internet dedicado?
Una IP estática no es requerida por la mayoría de las plataformas, pero una conexión estable con velocidad de subida consistente (50+ Mbps) es esencial. Las desconexiones frecuentes perjudican tu puntuación de tiempo de actividad, lo que reduce la asignación de cargas de trabajo. Una conexión a internet dedicada (no compartida con uso doméstico intensivo) es fuertemente recomendada para una operación confiable como proveedor.