AWS GPU 價格 vs Glows.ai：同一個 AI 任務，帳單差 2～3 倍
AWS GPU 價格 vs Glows.ai：同一個 AI 任務，帳單差 2～3 倍
先講結論：以 2026 年 7 月的公開牌價比較 AWS GPU 價格與 Glows.ai，同一顆 NVIDIA L40S，在 AWS 上（g6e.xlarge，us-east-1 隨需計價）是 $1.861 美元/小時（約 NT$60），在 Glows.ai 上是 $0.83 美元/小時（約 NT$27）——相同晶片，價差 2.2 倍。到了 A100 這一級，價差拉大到 3.4 倍，而且 AWS 給的 VRAM 只有一半。以一個 20 GPU 小時的微調任務計算，AWS 含儲存的帳單約 $53 美元（約 NT$1,700），Glows.ai 是 $16.60 美元（約 NT$530）。
本文每一個數字都來自公開價目表，附來源與日期。我們沒有跑任何「祕密實測」——只是把同一個任務放到兩張牌價上計價，每一行算式你都可以自己重算一次。
計算方法：公開牌價，不是實驗室跑分
「我們在兩朵雲上跑了同一個 AI 任務」這種標題，背後常常是無法驗證的跑分。所以先把方法講清楚。
我們定義一個具體任務：在 NVIDIA L40S 上跑 20 個 GPU 小時——大約是 8B 等級模型做一次 QLoRA 微調加上評估的合理預算，而且時數可以線性換算（任務只要 10 小時？所有數字除以二）。兩家都提供 L40S，但 AWS 對 g6e.xlarge 標示可用 GPU 記憶體為 44 GiB，Glows.ai 則以 48 GB 顯示。同一硬體使用不同單位呈現；在把它當成效能比較前，仍要確認完整組態。
當兩邊 GPU 不同時（AWS 不出租 RTX 4090 這類消費級顯卡），我們會明講，並且只引用官方規格表，不編造速度測試。
2026 年 7 月的 AWS GPU 執行個體價格
AWS 把 GPU 藏在執行個體代號後面，先解碼，並附上 us-east-1 目前的隨需費率：
| AWS 執行個體 | 內含 GPU | VRAM | 隨需 $/小時 | $/GPU·小時 | 來源 |
|---|---|---|---|---|---|
g6.xlarge | 1× NVIDIA L4 | 可用記憶體 22 GiB | $0.805 | $0.805 | AWS 執行個體規格，2026 年 7 月 |
g5.xlarge | 1× NVIDIA A10G | 24GB | $1.006 | $1.006 | AWS G5 官方頁，2026 年 7 月 |
g6e.xlarge | 1× NVIDIA L40S | 可用記憶體 44 GiB | $1.861 | $1.861 | AWS 執行個體規格，2026 年 7 月 |
p4d.24xlarge | 8× NVIDIA A100 | 每顆 40GB | $32.77 | $4.10 | Vantage 價格追蹤，2026 年 7 月 |
p5.48xlarge | 8× NVIDIA H100 | 每顆 80GB | 約 $55 | 約 $6.88 | IntuitionLabs 供應商調查，2026 年 4 月 |
看表之前先記住兩件事：
- **P 系列只賣 8 顆一組。**在 EC2 上你租不到單顆隨需的 H100 或 A100，最小單位就是整台 8 GPU 機器，每小時 $32～55 美元起。
- **價格正在往上走，不是往下。**AWS 在 2026 年 7 月 1 日把 EC2 GPU Capacity Block 價格調漲約 20%，是半年內第二次調漲，年初已先漲過 15%（Investing.com，2026 年 7 月）。調漲後，美國區域的 P5 H100 預約價為每顆每小時 $5.191。
同一個任務，兩邊各算一次
Glows.ai 公佈的是固定時費、以秒計費（glows.ai，2026 年 7 月）：RTX 4090 24GB 每小時 $0.49（約 NT$16）、L40S 48GB $0.83、A100 SXM4 80GB $1.20、H100 80GB $2.96（約 NT$95）。
以下是換算成每 GPU 小時的雲端 GPU 租用價格比較：
| GPU 級距 | AWS 選項 | AWS $/GPU·小時 | Glows.ai 選項 | Glows.ai $/小時 | AWS 貴 |
|---|---|---|---|---|---|
| 約 24GB 入門 | g6.xlarge（L4、可用記憶體 22 GiB） | $0.805 | RTX 4090（24 GB） | $0.49 | 1.6 倍 |
| 24GB 中階 | g5.xlarge（A10G） | $1.006 | RTX 4090 | $0.49 | 2.1 倍 |
| L40S——同一顆 GPU | g6e.xlarge（可用記憶體 44 GiB） | $1.861 | L40S（標示 48 GB） | $0.83 | 2.2 倍 |
| A100 級 | p4d（A100 40GB） | $4.10 | A100 SXM4 80GB | $1.20 | 3.4 倍 |
| H100 80GB | p5（H100） | 約 $6.88 | H100 | $2.96 | 2.3 倍 |
約 24GB 的兩列必須加註：g6.xlarge 的可用記憶體是 22 GiB，而 RTX 4090 標示 24 GB，並非嚴格相同的記憶體條件。g5.xlarge 的 A10G 是 31.2 TFLOPS（FP32）、記憶體頻寬 600 GB/s；RTX 4090 則是 82.6 TFLOPS、1,008 GB/s（NVIDIA 官方規格）。這些數字只能用於評估工作負載適配性，不能保證每種任務的完成速度。
實例一：20 小時的 L40S 微調任務
| 項目 | AWS（g6e.xlarge） | Glows.ai（L40S） |
|---|---|---|
| 運算，20 GPU 小時 | 20 × $1.861 = $37.22 | 20 × $0.83 = $16.60 |
| 儲存：200GB gp3 EBS，一個月 | 200 × $0.08 = $16.00 | —（Datadrive 在關機期間保留檔案） |
| 對外傳輸 | $0（每月 100GB 免費額度內） | $0 |
| 任務總計 | $53.22（約 NT$1,700） | $16.60（約 NT$530） |
同一顆 GPU、同樣 20 小時：含儲存差 3.2 倍，只算運算也差 2.2 倍。儲存的細節：EBS 磁碟區不管你用不用都在計費，而模型權重動輒 15～40GB，200GB 其實不算寬裕。在 Glows.ai 上，Datadrive 會在執行個體關閉時替你保管模型檔案。
實例二：72 小時的 H100 訓練
單顆 H100 跑三天：AWS 以每 GPU 小時約 $6.88 計，是 $495.36（約 NT$15,900）——而且別忘了，隨需模式下你實際租的是整台 8 GPU 的 p5.48xlarge，72 小時要價約 $3,960，除非另外 7 顆閒置 GPU 也能幫你賺錢。Glows.ai 以 $2.96/小時計，你真正需要的那一顆 H100 是 $213.12（約 NT$6,800）。每跑一次差 $282 美元——這就是標題裡「難堪」的部分，而它純粹是牌價的四則運算。
AWS 牌價上看不到的那幾行
為了兩邊都公平：EC2 Linux 執行個體是以秒計費、最低 60 秒，所以計費顆粒度不是 AWS 的問題，費率本身才是。真正要注意的是：
- **EBS 儲存不會睡覺。**gp3 磁碟區每月每 GB $0.08，執行個體關了照收（AWS EBS 定價）。刪掉磁碟區省錢？下次開工就要重新下載所有模型。
- **超過免費額度的對外流量。**資料流出 AWS，每月 100GB 之後每 GB 收 $0.09（AWS 資料傳輸定價）。一個月抓兩次 40GB 的 checkpoint 回家，帳單就有感。
- **開第一顆 GPU 前先申請配額。**新 AWS 帳號的 G 系列與 P 系列 vCPU 配額預設是 0，必須先送 Service Quotas 提高申請並等待核准（AWS Service Quotas 文件）。請用「數小時到數天」來估，不是數分鐘。
- **整套環境自己組。**Deep Learning AMI 有幫助，但沒有一鍵啟動的 ComfyUI 或 Ollama 映像檔——驅動、CUDA、框架的安裝時間都算你的，而且裝機期間計費器照跑。
什麼時候 AWS 仍然是對的選擇
一篇假裝 AWS 一無是處的比價文沒有說服力，所以誠實列出另一面：
- **法遵與稽核。**HIPAA 適用服務、FedRAMP、PCI DSS、SOC 1/2/3——如果你的工作負載需要通過認證的基礎設施與正式合約，hyperscaler 的溢價就是通過稽核的成本。
- **Spot 執行個體。**AWS 標榜可中斷容量最高比隨需便宜 90%。只要你的任務會乖乖存 checkpoint、容忍被中途回收，
g6e.xlarge的 spot 價格幾乎無人能敵。 - **資料引力。**訓練資料已經放在 S3 的話，把運算搬去資料旁邊，通常比用 $0.09/GB 把幾 TB 資料搬出來便宜。
- **企業規模。**Savings Plans、預留執行個體、配 EFA 網路的 Capacity Block，適合一跑就是幾個月的多節點叢集——那和「租一顆 GPU 用一個晚上」是兩種運動。
- **託管工具鏈。**SageMaker、Bedrock、IAM/VPC 這套機制，在 40 人團隊要把模型推上正式環境時才顯出價值。
如果你的團隊有法遵主管，請認真評估 AWS。如果你是一個人、手上有一個微調任務，請繼續往下讀。
如果你今晚就想跑模型，這些數字代表什麼
對個人開發者來說，上面幾張表的結論很一致：**專門平台每 GPU 小時便宜 1.6～3.4 倍，還跳過配額排隊和裝機工程。**在 Glows.ai 上選一個預先設定好的映像檔——DeepSeek、Ollama、ComfyUI 等——執行個體 30～60 秒內啟動，以秒計費。我們用同樣的公開牌價算法比過自組主機 vs 租用雲端 GPU，也算過花大約 2 美元批次生成 1,000 張圖；對個人工作負載，算式一直指向同一個方向。如果你的錢目前流向按月訂閱的 AI 影片服務，這篇比較也值得花五分鐘。
常見問題
AWS 的 GPU 執行個體每小時多少錢？
以 2026 年 7 月為準，AWS 最便宜的 GPU 執行個體是 g6.xlarge（NVIDIA L4、可用 GPU 記憶體 22 GiB），us-east-1 隨需約每小時 $0.80 美元。24GB 的 A10G（g5.xlarge）是 $1.006；L40S 的 g6e.xlarge 可用記憶體為 44 GiB，費率 $1.861。H100 換算約每顆每小時 $6.88，且以 8 顆一組、整台約 $55/小時提供。
為什麼 AWS GPU 價格比專門 GPU 雲貴 2～3 倍？
你付的是周邊平台：法遵認證、IAM 與 VPC 整合、貼著 S3 的資料、企業級支援。2026 年的產業調查一致顯示，相同硬體下 hyperscaler 的 GPU 費率比 GPU 專門商高 2～3 倍（IntuitionLabs，2026 年 4 月）。但這些成本對一個人的微調任務毫無幫助。
有沒有 AWS 反而比較便宜的情況？
有，三種：spot 執行個體（最高省 90%，前提是任務容忍中斷）、資料已經在 S3 上的工作負載（流出費可能吃掉運算省下的錢），以及以 Savings Plans 或 Capacity Block 長期包下的企業叢集。
可以在 AWS 上租 RTX 4090 嗎？
不行。AWS 只提供資料中心級 GPU（L4、A10G、L40S、A100、H100 等）。RTX 4090 這類消費級顯卡——依官方規格 FP32 82.6 TFLOPS，對上同級距 A10G 的 31.2 TFLOPS——只在專門租用平台上有；Glows.ai 於 2026 年 7 月的牌價是每小時 $0.49 美元（約 NT$16）。
自己把數字算一遍
公開牌價數學的重點就是你不必相信我們：把 AWS 費率表和 Glows.ai 的定價頁並排打開，計價你自己的任務。如果算出來和我們一樣，就註冊一個 Glows.ai 帳號、照著建立執行個體教學開一台機器，把你的前 20 個 GPU 小時放進表格裡比較便宜的那一欄。L40S 每小時 $0.83，這場實驗的成本比等 AWS 配額核准還低。