DigitalOcean مقابل AWS مقابل CoreWeave مقابل RunPod: أفضل سحابة لشركات الذكاء الاصطناعي في 2026

أرخص وحدة GPU ليست بالضرورة أرخص بنية تحتية للذكاء الاصطناعي. قبل مقارنة أسعار الساعة، يجب على شركة الذكاء الاصطناعي أن توازن بين: سعر GPU، وتوافر GPU (هل يمكن فعلاً الحصول على H100 عند الحاجة إليه)، وما إذا كان الحمل تدريباً أم استدلالاً، وجودة الشبكة، وتكلفة التخزين، ورسوم نقل البيانات (egress)، وتعقيد النشر، وقابلية التوسع، وخدمات المؤسسات، وجودة الدعم. الإجابة الفورية: DigitalOcean لفريق صغير يريد البساطة وتكلفة يمكن التنبؤ بها، وAWS عندما يهم حجم المؤسسة أكثر من السعر، وCoreWeave/RunPod/Lambda لاقتصاد GPU متخصص برسوم egress صفرية، وGoogle Cloud/Microsoft Azure/Oracle Cloud Infrastructure لسبب مؤسسي محدد لكل منها. تتناول بقية هذه الصفحة الأدلة الداعمة لهذه الإجابة.

ثمانية مزودين، ثماني مهام مختلفة. هذا الجدول هو النسخة السريعة — تتعمق الأقسام أدناه في كل مزود.

هذا هو الجوهر التحريري لهذه الصفحة: لا تفوز DigitalOcean بكل فئة، ولا تحتاج إلى ذلك — إنها تفوز بالفئة التي تهم معظم قراء هذه الصفحة.

أُبقي عمداً سهل القراءة بلمحة — التفاصيل الكاملة لكل مزود موجودة في قسمه الخاص أدناه، مرتبطة من عمود المزود.

السعر بالساعة وحده يخفي القرار الحقيقي. صنّفوا كل سعر حسب نموذج الفوترة — عند الطلب، سبوت، محجوز، أو سوق/Community Cloud ليست نفس الرقم، ومزجها ينتج مقارنة خاطئة. يمدّد الجدول أدناه أدنى سعر عند الطلب موثّق لكل مزود لوحدة GPU H100 واحدة إلى 100 ساعة و1,000 ساعة و730 ساعة (حوالي شهر واحد من الاستخدام المستمر)، لجعل الفارق مرئياً على مقياس يتناسب مع ميزانية حقيقية بدلاً من ساعة واحدة.

تُسعّر GPU Droplets الوصول إلى H100 بدءاً من $3.39-4.41/ساعة عند الطلب، مع خفض الحجز لمدة 12 شهراً السعر إلى حوالي $2.50/ساعة. تتم الفوترة بالثانية بحد أدنى 60 ثانية. يمر النشر عبر لوحة تحكم Droplet قياسية — دون عبء إعداد IAM/VPC قبل تشغيل أول حمل عمل. يتبع التخزين والشبكة نفس النموذج البسيط والمجمّع الذي تتبعه Droplets العادية لدى DigitalOcean (500 جيجابايت+ من النقل الصادر المجاني حسب الخطة، ثم $0.01/جيجابايت). للاستدلال، تخدم Droplet بوحدة GPU واحدة أو متعددة نموذجاً مباشرة عبر شبكة DigitalOcean القياسية؛ للضبط الدقيق، تعمل نفس الـDroplets دون مستوى منتج منفصل؛ أما للتدريبات الأكبر، فلا تنشر DigitalOcean عقدة bare-metal كثيفة بـ8 وحدات GPU قابلة للمقارنة مع CoreWeave أو AWS، لذا فهي ليست الخيار الصحيح بعد نطاق معين.

AWS هي المرجع بين منصات hyperscaler في هذه الصفحة — ليس لأنها رخيصة، بل بسبب ما يشتريه الفارق في السعر. تكلف مثيلات EC2 P5 (p5.48xlarge، 8x H100) مبلغ $55.04/ساعة عند الطلب — أي $6.88/ساعة لكل GPU — بينما تخفض Capacity Blocks المدفوعة مسبقاً ذلك إلى $4.72-5.19/ساعة لكل GPU، ويمكن أن يكون سعر Spot أقل بنسبة 60-70% من سعر الطلب للأحمال التي تتحمل الانقطاع. وبخلاف الحوسبة الخام: Bedrock للنماذج الأساسية المستضافة، وSageMaker لخطوط أنابيب التدريب، وشبكة AWS العالمية من المناطق، وأوسع مجموعة من شهادات الامتثال (HIPAA وFedRAMP وغيرها) بين جميع مزودي هذه الصفحة. هذه ليست حجة سعرية — بل حجة "ماذا تحتاجون أيضاً بخلاف GPU".

CoreWeave منتج مختلف جوهرياً عن DigitalOcean — سحابة متخصصة في GPU مصممة للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي على نطاق واسع، لا للحوسبة العامة. تبيع CoreWeave وحدتي H100 وH200 حصراً كعُقد HGX بـ8 وحدات GPU: $49.24/ساعة لعقدة H100 ($6.16/ساعة لكل GPU) و$50.44/ساعة لعقدة H200 ($6.31/ساعة لكل GPU) — لا توجد طريقة ذاتية الخدمة لتوفير وحدة GPU واحدة. يقل سعر Spot بحوالي 40-60% عن سعر الطلب، ويحصل الاستخدام المحجوز/الملتزم على خصم يصل إلى 60%. تجمّع كل عقدة 128 وحدة معالجة افتراضية و2,048 جيجابايت من ذاكرة النظام و61.44 تيرابايت من التخزين المحلي، مبنية حول تنسيق Kubernetes الأصلي وشبكة عالية الإنتاجية للتدريب الموزع متعدد العقد — ولا تفرض CoreWeave أي رسوم لنقل البيانات/egress، وهي ميزة مهمة مقارنة بأي منصة hyperscaler في هذه الصفحة. تقدمت CoreWeave بثبات إلى صميم النقاش حول سحابات الذكاء الاصطناعي الكبرى بفضل التزامات بنية تحتية كبيرة من مختبرات الذكاء الاصطناعي، لا كخيار ثانوي لأعمال سحابية عامة.

تُعد RunPod أكثر سحابة GPU تنافسية في السعر في هذه الصفحة، وأقرب منافس مباشر لـDigitalOcean لمطور ذكاء اصطناعي حساس للسعر. تنقسم RunPod إلى مستويين: Secure Cloud (RTX 4090 بسعر $0.69/ساعة، A100 SXM بسعر $1.49/ساعة، H100 PCIe بسعر $2.89/ساعة، H100 NVL بسعر $3.19/ساعة، H200 بسعر $4.39/ساعة، B200 بسعر $5.89/ساعة) مع ضمان توافر مستقر، وCommunity Cloud (RTX 4090 بسعر $0.34/ساعة، A100 80 جيجابايت بسعر $1.39/ساعة، H100 PCIe بسعر $2.89/ساعة) — سوق نظير بخصم إضافي وتوافر أقل اتساقاً. تدير RunPod أيضاً مستوى serverless يُفوتر بالثانية من التنفيذ النشط ($0.58-9.98/ساعة حسب GPU، H100 بسعر $4.55/ساعة)، مصمم خصيصاً لأحمال الاستدلال التي تتقلص إلى صفر بين الطلبات. تعمل مثيلات Spot بسعر أقل بـ50-80% من سعر الطلب للمهام التي تتحمل الانقطاع، و — مثل CoreWeave وLambda — لا تفرض RunPod رسوم egress.

Lambda منصة GPU-first مبنية حول بيئات ML مُعدة مسبقاً للباحثين وأحمال التدريب — ولم تعد مجرد شركة صغيرة لتأجير GPU. تُسعّر Lambda وحدة H100 من $3.29/ساعة (PCIe) إلى $4.29/ساعة (SXM)، ووحدة A100 من $1.99/ساعة (40 جيجابايت) إلى $2.79/ساعة (80 جيجابايت)؛ وكما هو الحال في CoreWeave، تُباع مثيلات SXM فقط في تكوينات بـ8 وحدات GPU، لذا فإن حاجة بـ2-4 وحدات GPU تدفع مع ذلك ثمن الـ8. لا تفرض Lambda رسوم egress. المنصة مبنية أولاً للبحث والتدريب: أطر عمل ML مثبتة مسبقاً، مجموعات متعددة GPU، ودعم موجه نحو عمليات التدريب الجادة أكثر من التجريب العرضي. ذكرت رويترز وبلومبرغ في 2026-08-31 أن Anthropic وقّعت اتفاقية حوسبة سحابية مع Lambda بقيمة مُبلَّغ عنها تبلغ $35 مليار، مرتبطة بسعة GPU من Nvidia تدخل حيز التشغيل عبر مشروع مركز بيانات لـHut 8 في مقاطعة Nueces يغطي حوالي 350 ميغاواط — لم يُكشف في التغطية عن العدد الدقيق لوحدات GPU، ومدة العقد، وكيفية توزيع الالتزامات بين Anthropic وLambda وNvidia وHut 8. هذا الحجم هو أوضح إشارة إلى أن السحابات المتخصصة في GPU تتنافس الآن على أحمال إنتاج جادة، لا مجرد مشاريع جانبية للباحثين.

الفكرة وراء Google Cloud ليست "لدى Google وحدات GPU" — كل مزود في هذه الصفحة لديه وحدات GPU. تصبح Google Cloud مثيرة للاهتمام بشكل خاص عندما يستفيد حمل الذكاء الاصطناعي فعلياً من مسرّعات ومنصة الذكاء الاصطناعي من Google: وحدات TPU. Google Cloud هي المزود الوحيد في هذه الصفحة الذي يوفر TPU كبديل لـGPU إلى جانب مثيلات H100 الخاصة به (سلسلة A3، a3-highgpu-8g، حوالي $80-90/ساعة عند الطلب — $9-11.50/ساعة لكل GPU — مع خصومات للاستخدام الملتزم للأحمال المستدامة). وبخلاف TPU، تشمل عوامل التمييز Vertex AI لخط أنابيب ML، وشبكة Google الأساسية، ومنظومة بيانات BigQuery للفرق التي تخزّن بياناتها هناك بالفعل، ومنظومة نماذج Gemini للفرق التي تبني على نماذج Google الخاصة.

تمتلك Azure أعلى سعر عند الطلب لكل GPU في هذه الصفحة، ومع ذلك يمكن أن يكون منطقياً — رغم أن سعر GPU الخام ليس الأقل — لسبب محدد: Azure OpenAI Service. تُسعّر مثيلات ND H100 v5 حوالي $11-13/ساعة لكل GPU عند الطلب — وتكلف عقدة كاملة بـ8 وحدات GPU حوالي $98/ساعة، بما يتماشى مع AWS وGoogle Cloud على مستوى العقدة رغم ارتفاع السعر المعلن لكل GPU. وبخلاف الوصول إلى OpenAI، تستند حجة Azure إلى الهوية المؤسسية (Active Directory)، وتكامل Microsoft 365، وعلاقات الشراء المؤسسية القائمة، والبنية التحتية الهجينة للشركات التي تشغّل بالفعل أحمال حزمة Microsoft محلياً.

تُعد Oracle Cloud Infrastructure خياراً جاداً للشركات المهتمة كثيراً باقتصاد البنية التحتية في أحمال الذكاء الاصطناعي الكبيرة — خيار أقل قابلية للتنبؤ يمنح هذه المقارنة زاوية مختلفة فعلاً. تفرض OCI سعراً ثابتاً قدره $10/ساعة لكل GPU لـH100 عند الطلب في جميع المناطق — دون أي تفاوت سعري حسب المنطقة — وتكلف عقدة bare-metal بـ8x H100 (BM.GPU.H100.8) مبلغ $80/ساعة، أقل بكثير من سعر العقدة البالغ حوالي $98/ساعة لدى AWS وAzure وGoogle Cloud. كما تشمل OCI 10 تيرابايت من النقل الصادر المجاني شهرياً قبل تطبيق رسوم egress — أرخص egress بين أي منصة hyperscaler هنا (مقابل 100 جيجابايت لدى AWS/Azure/Google Cloud) — وتوفر شبكة عناقيد RDMA للتدريب متعدد العقد. وبخلاف الحوسبة، تمنح قوة OCI التقليدية في أحمال قواعد البيانات المؤسسية (Oracle Database، مستودعات البيانات) جاذبية خاصة للشركات التي تشغّل بالفعل أنظمة مؤسسية قريبة من Oracle وتريد بنية تحتية للذكاء الاصطناعي على نفس المنصة. يوفر برنامج Universal Credits من Oracle خصومات حجم متفاوض عليها للالتزامات السنوية الأكبر، رغم أن معدلات الخصم غير منشورة في جدول موحد.

ثماني قواعد قرار في سطر واحد، كل منها تجيب مباشرة على سؤال محدد "DigitalOcean مقابل X".

أدنى سعر GPU بالساعة ليس بالضرورة أدنى تكلفة إجمالية لتشغيل تطبيق ذكاء اصطناعي. تحققوا من كل نقطة من هذه النقاط قبل الالتزام بمزود بناءً على السعر المعلن فقط.

يتغير المزود الصحيح حسب ما إذا كان الحمل يدرّب نموذجاً أم يخدمه — لا تختاروا مزوداً واحداً لكليهما دون مراجعة هذا التقسيم أولاً.

سيناريوهات تقريبية لتقدير الميزانية، باستخدام أدنى سعر عند الطلب موثّق لكل مستوى في هذه الصفحة اعتباراً من 2026-09-05 — تحققوا من الأسعار الحالية قبل الالتزام، إذ تتغير أسعار GPU السحابية كثيراً.

يحل الاستئجار والامتلاك مشكلتين مختلفتين — طابقوا الاختيار مع مدى ثبات تشغيل الحمل فعلياً، لا مع ما يبدو أرخص بمعزل عن السياق.

ليست قائمة بسيطة من 1 إلى 8 — كل مزود مُصنَّف حسب المهمة المحددة التي يفوز بها فعلياً، وهي الطريقة الأكثر قابلية للدفاع عنها لترتيب 8 مزودين لا يتنافسون مباشرة على كل محور.

شجرة قرار، لا إجابة عالمية واحدة: ابدؤوا بـDigitalOcean إذا كنتم شركة ناشئة صغيرة. إذا كانت الأولوية بدلاً من ذلك للتجريب بـGPU وأدنى سعر ممكن، انتقلوا إلى RunPod. إذا كنتم تنتقلون إلى التدريب على نطاق واسع، انتقلوا إلى CoreWeave (أو Lambda إذا كان حملكم يركز أولاً على البحث). إذا كانت البنية التحتية المؤسسية — الامتثال، أو كتالوج ذكاء اصطناعي مُدار، أو اعتماد محدد على منظومة معينة — هي العامل الحاسم، انتقلوا إلى AWS أو Microsoft Azure أو Google Cloud حسب المنظومة التي أنتم فيها بالفعل. إذا كانت الأولوية للبنية التحتية المؤسسية الحساسة للتكلفة على نطاق واسع، انتقلوا إلى Oracle Cloud Infrastructure. بالنسبة لمعظم قراء هذه الصفحة — شركة ذكاء اصطناعي صغيرة أو نامية دون اعتماد مؤسسي محدد يجذبها بالفعل إلى مكان آخر — تُعد GPU Droplets من DigitalOcean نقطة الانطلاق الصحيحة.