Les 7 meilleures alternatives à CoreWeave pour les charges de travail d’IA en 2025

Le boom de l’IA est là, et les GPU puissants sont le nouvel outil indispensable pour quiconque crée des projets sérieux. CoreWeave s’est fait un nom en tant que spécialiste de référence, offrant la puissance de calcul GPU sur laquelle s’appuient de nombreux laboratoires d’IA de premier plan. Mais ce n’est pas parce que c’est un grand nom que c’est le seul.

Le marché regorge de concurrents solides, et ce qui fonctionne pour un immense laboratoire de recherche peut être excessif pour votre startup ou votre équipe d’entreprise. Cet article est là pour vous aider à y voir plus clair parmi les options et à trouver les meilleures alternatives à CoreWeave pour 2025. Nous examinerons les principaux concurrents pour vous aider à trouver le moteur idéal pour vos projets d’IA.

Qu’est-ce que CoreWeave et pourquoi chercher des alternatives ?

Tout d’abord, mettons-nous d’accord. CoreWeave est un fournisseur de cloud spécialisé entièrement dédié à la fourniture de GPU NVIDIA haute performance pour l’IA et le machine learning. Ils ont bâti leur plateforme sur Kubernetes, ce qui leur confère des avantages intéressants, comme la capacité de déployer des ressources de calcul à une vitesse fulgurante. Ils sont réputés pour mettre la main sur les GPU les plus récents et les plus performants, c’est pourquoi des entreprises comme OpenAI et Mistral AI utilisent leurs services.

Alors, s’ils sont si bons, pourquoi chercher des alternatives à CoreWeave ? Cela se résume généralement à quelques raisons pratiques :

• Le coût peut grimper. Bien que leur tarification soit compétitive, les factures pour des tâches d’entraînement volumineuses et de longue durée peuvent devenir élevées, et parfois, imprévisibles.

• Mettre la main sur les nouveaux GPU très demandés. Lorsqu’un nouveau GPU puissant est lancé, tout le monde le veut. Cette forte demande peut signifier que les puces haut de gamme spécifiques dont vous avez besoin ne sont pas disponibles au moment où vous en avez besoin.

• Ça peut être un peu compliqué. La configuration native Kubernetes est géniale si vous êtes un pro du DevOps, mais cela peut donner l’impression d’utiliser un bazooka pour une bataille de couteaux si votre équipe veut juste une simple machine virtuelle avec un GPU.

• Parfois, vous avez besoin de plus que des GPU. Les modèles d’IA n’existent pas en vase clos. De nombreux projets nécessitent une interaction étroite avec d’autres services cloud comme les bases de données, le stockage et les instances CPU standard. Les géants du cloud ont souvent un écosystème plus complet que les hébergeurs spécialisés.

Nos critères pour les meilleures alternatives à CoreWeave

Ce n’est pas juste une liste que j’ai dressée au hasard. J’ai examiné ces plateformes du point de vue d’une équipe de développement IA qui est sur le terrain, en train de construire, d’entraîner et de déployer des modèles.

Voici ce sur quoi je me suis concentré :

• Performance et matériel. Le fournisseur propose-t-il une bonne sélection de GPU modernes et puissants comme les H100 et A100 de NVIDIA ? Tout aussi important, le réseau sous-jacent est-il assez rapide pour des tâches intensives comme l’entraînement de modèles distribués ?

• Tarification et rapport qualité-prix. La tarification est-elle claire ? J’ai recherché des modèles simples d’instances à la demande, réservées et spot, sans un tas de frais cachés pour des choses comme le transfert de données. L’objectif est d’obtenir un bon rapport qualité-prix, pas seulement le tarif horaire le plus bas.

• Facilité d’utilisation. En combien de temps peut-on passer de l’inscription à l’exécution de code ? J’ai accordé des points supplémentaires aux plateformes dotées d’une interface utilisateur simple et d’environnements préconfigurés qui ne nécessitent pas un master en architecture cloud pour démarrer.

• Scalabilité et fiabilité. Pouvez-vous passer d’un seul GPU pour le prototypage à un cluster massif pour un entraînement en production sans vous arracher les cheveux ? Et pouvez-vous compter sur la disponibilité et la stabilité des machines lorsque vous en avez besoin ?

• Écosystème et intégrations. Dans quelle mesure la plateforme se connecte-t-elle bien aux autres outils que vous utilisez ? Cela inclut les outils MLOps, le stockage et d’autres services cloud qui font partie d’un flux de travail IA concret.

Comparaison des meilleures alternatives à CoreWeave

Voici un aperçu comparatif de nos meilleurs choix.

Les 7 meilleures alternatives à CoreWeave pour les charges de travail IA en 2025

1. RunPod

RunPod est devenu le chouchou des startups et des chercheurs indépendants pour une raison simple : il est incroyablement abordable. Il dispose d’un "Community Cloud" avec des instances spot qui peuvent vous faire économiser beaucoup d’argent, ainsi que d’un "Secure Cloud" plus fiable pour le travail à la demande. C’est une excellente plateforme pour expérimenter, affiner des modèles et exécuter des inférences sans avoir l’impression de dilapider votre budget.

Pourquoi il est sur la liste : L’offre de GPU serverless de RunPod, FlashBoot, est un atout majeur pour l’inférence, avec des démarrages à froid en moins de 200 millisecondes. Leur philosophie est de rendre le calcul GPU accessible, et ils tiennent vraiment leurs promesses.

Tarification : RunPod propose deux niveaux. Sur leur Community Cloud, vous pouvez trouver des GPU comme le NVIDIA H100 PCIe pour environ 1,99 $/h, tandis qu’un A100 pourrait se rapprocher de 1,19 $/h. Les instances Secure Cloud coûtent un peu plus cher mais offrent plus de stabilité.

Avantages et inconvénients :

• Avantages : Très économique, excellente option serverless pour l’inférence, interface utilisateur simple et épurée.

• Inconvénients : Les instances du Community Cloud peuvent être moins fiables, et il ne dispose pas de toutes les fonctionnalités d’entreprise sophistiquées des grands fournisseurs.

2. DigitalOcean

Pour les développeurs qui veulent simplement que les choses fonctionnent, il y a DigitalOcean. Leurs Droplets GPU Gradient AI sont on ne peut plus simples à déployer et à gérer. C’est le choix parfait pour les équipes qui ont besoin de plus qu’un simple GPU ; ils offrent tout un écosystème d’outils conviviaux pour les développeurs, comme des bases de données gérées, du stockage d’objets et Kubernetes, le tout avec une tarification prévisible.

Pourquoi il est sur la liste : La force de DigitalOcean réside dans sa plateforme intégrée. Elle simplifie grandement la création d’une application d’IA full-stack, au lieu de se contenter d’entraîner un modèle de manière isolée. C’est pour les équipes qui veulent livrer rapidement sans se perdre dans les méandres de l’infrastructure.

Tarification : DigitalOcean est connu pour sa tarification transparente et compétitive. D’après leurs derniers chiffres, un GPU NVIDIA H100 commence à environ 1,99 $/h.

Avantages et inconvénients :

• Avantages : Très facile à utiliser, tarification simple et prévisible, écosystème cloud complet pour les développeurs.

• Inconvénients : Ils n’obtiennent peut-être pas les GPU les plus récents et spécialisés aussi rapidement que certains fournisseurs de niche.

3. Lambda Labs

Si vous êtes plongé dans le monde de l’IA et du machine learning, vous avez presque certainement entendu parler de Lambda Labs. C’est une plateforme conçue par des chercheurs en ML pour des chercheurs en ML. Ils proposent des instances et des clusters GPU optimisés pour le deep learning, avec des environnements préconfigurés qui incluent PyTorch, TensorFlow, CUDA et tous les pilotes prêts à l’emploi.

Pourquoi il est sur la liste : C’est un choix de premier ordre pour le deep learning sérieux, en particulier pour les entraînements massifs sur plusieurs nœuds. Leurs interconnexions à haute vitesse et leur concentration sur la performance pure font une réelle différence lorsque vous entraînez un modèle énorme pendant des jours ou des semaines.

Tarification : Lambda simplifie les choses avec des tarifs horaires clairs. Vous pouvez obtenir un GPU NVIDIA H100 à la demande pour 2,49 $/h.

Avantages et inconvénients :

• Avantages : Hautement optimisé pour le deep learning, excellentes performances, les "Clusters en 1 clic" facilitent la mise à l’échelle.

• Inconvénients : Les GPU les plus populaires peuvent avoir une liste d’attente, et la plateforme se concentre plus sur la puissance de calcul brute que sur une large gamme de services cloud.

4. Vultr

Vultr se concentre sur une infrastructure haute performance avec une portée mondiale massive. Leur plateforme Cloud GPU est simple, vous donnant accès à de puissants GPU NVIDIA avec un modèle de tarification facile à comprendre. Avec 32 centres de données dans le monde entier, c’est un excellent choix pour déployer vos modèles au plus près de vos utilisateurs.

Pourquoi il est sur la liste : Vultr est une option fantastique pour déployer des points d’inférence à l’échelle mondiale afin de maintenir une faible latence. Il combine la simplicité de fournisseurs comme DigitalOcean avec du matériel de qualité professionnelle et un réseau de premier ordre.

Tarification : La tarification de Vultr est claire et compétitive. Un GPU NVIDIA HGX H100 à la demande vous coûtera 2,99 $/h.

Avantages et inconvénients :

• Avantages : Vaste réseau de 32 centres de données mondiaux, déploiement simple et rapide, performances constamment élevées.

• Inconvénients : Moins spécialisé dans les outils spécifiques à l’IA par rapport à une plateforme comme Lambda Labs.

5. Google Cloud

Quand vous êtes prêt à jouer dans la cour des grands, Google Cloud est un poids lourd. C’est un choix particulièrement judicieux si vous entraînez d’énormes modèles Transformer, car ils proposent non seulement des GPU NVIDIA, mais aussi leurs propres Tensor Processing Units (TPU) conçus sur mesure, qui sont spécifiquement pensés pour ce type de travail.

Pourquoi il est sur la liste : L’accès aux TPU est un avantage unique, et les liens profonds de Google avec son propre écosystème IA/ML puissant (comme Vertex AI et BigQuery) en font un choix de premier ordre pour quiconque travaille à la pointe de la technologie.

Tarification : Bienvenue dans le monde sauvage de la tarification des hyperscalers. Il n’y a pas de tarif horaire simple ici. Les coûts sur la page de tarification des GPU de Google varient énormément en fonction de la région, du type d’instance et de votre engagement à long terme. Vous devez utiliser leur calculateur de prix pour obtenir une estimation réelle, ce qui est une corvée pour les équipes qui veulent simplement de la prévisibilité.

Avantages et inconvénients :

• Avantages : Accès unique aux TPU, excellent pour l’entraînement à grande échelle, plateforme d’IA mature et puissante.

• Inconvénients : Peut être très complexe et coûteux, et il est notoirement difficile de deviner le montant final de votre facture.

6. Amazon Web Services (AWS)

AWS est le gorille de 800 livres dans la pièce du cloud computing. C’est la plateforme la plus mature et la plus complète disponible, offrant la plus grande variété d’instances GPU sur son service EC2. Vous pouvez tout trouver, des petites puces bon marché pour l’inférence aux monstrueux clusters 8x H100 pour l’entraînement intensif.

Pourquoi il est sur la liste : Pour de nombreuses entreprises, AWS est le choix par défaut. Son écosystème massif de services (S3 pour le stockage, SageMaker pour le MLOps, Lambda pour les fonctions serverless) et sa portée mondiale en font un véritable guichet unique pour tout ce qui concerne l’infrastructure.

Tarification : Comme pour Google, la tarification d’AWS est une bête complexe. Elle est répartie entre les instances à la demande, les instances spot (moins chères, mais peuvent être interrompues) et les plans d’économies pour les engagements à plus long terme. C’est incroyablement puissant, mais vous devez gérer vos coûts avec soin pour éviter le redouté "choc de la facture" à la fin du mois.

Avantages et inconvénients :

• Avantages : La plus large sélection d’instances et de services, extrêmement scalable, fonctionnalités robustes de niveau entreprise.

• Inconvénients : Incroyablement complexe, la tarification peut sembler mystérieuse et entraîner des factures surprises.

7. Microsoft Azure

Microsoft Azure est l’hyperscaler du monde de l’entreprise. Il met un grand accent sur les solutions de cloud hybride et dispose d’une liste massive de certifications de sécurité et de conformité, ce qui est un atout majeur pour les grandes organisations des secteurs réglementés. Leurs machines virtuelles des séries NC et ND vous donnent accès à de puissants GPU NVIDIA.

Pourquoi il est sur la liste : Azure est un choix évident pour les grandes entreprises qui sont déjà profondément intégrées dans l’écosystème Microsoft (pensez à Office 365 et Active Directory). C’est également un leader pour les organisations ayant des règles de gouvernance des données strictes.

Tarification : Suivant la tendance des hyperscalers, la tarification d’Azure est complexe. Ils proposent du paiement à l’utilisation, des instances réservées et un plan d’économies. Un seul GPU H100 sur une VM de la série NC peut vous coûter environ 7 $/h, en fonction de la région et de la configuration, ce qui est nettement plus élevé que les fournisseurs plus spécialisés.

Avantages et inconvénients :

• Avantages : Excellente intégration avec les produits d’entreprise de Microsoft, fortes capacités de cloud hybride, offres de conformité complètes.

• Inconvénients : Peut sembler moins axé sur les développeurs que d’autres plateformes et est compliqué à naviguer.

Comment choisir la bonne alternative à CoreWeave

Vous vous sentez un peu dépassé ? Résumons cela en une simple liste de contrôle pour vous aider à choisir le bon fournisseur.

• Commencez par votre charge de travail. Qu’essayez-vous de faire exactement ? S’il s’agit d’un travail d’entraînement intense de plusieurs semaines, vous voudrez des fournisseurs avec des connexions à haute vitesse comme Lambda Labs ou AWS. Si vous effectuez de courtes rafales d’inférence, une option plus abordable comme RunPod ou Vultr pourrait être parfaite.

• Pensez à votre équipe. Votre équipe vit-elle et respire-t-elle Kubernetes, ou serait-elle plus heureuse avec une machine simple en un clic ? Soyez honnête sur les compétences de votre équipe et choisissez une plateforme qui correspond. Opter pour la simplicité avec un fournisseur comme DigitalOcean peut vous faire gagner un temps précieux et vous éviter bien des maux de tête.

• Prévoyez un budget pour les coûts cachés. Ne vous contentez pas de regarder le prix horaire affiché pour le GPU. N’oubliez pas d’ajouter les coûts de stockage, de transfert de données (surtout pour les données sortantes), et les instances CPU classiques qui soutiennent vos GPU. Les grands fournisseurs de cloud sont particulièrement connus pour leur facturation complexe.

Cette vidéo explique le concept de Neoclouds, des alternatives révolutionnaires aux hyperscalers traditionnels, mettant en vedette des fournisseurs comme CoreWeave et Lambda.

Trouver la bonne alternative à CoreWeave pour alimenter votre IA

Le marché des alternatives à CoreWeave regorge d’options fantastiques, des plateformes simples et conviviales pour les développeurs aux clouds d’entreprise puissants. Le bon choix ne consiste pas à trouver le "meilleur" fournisseur dans l’absolu, mais celui qui correspond à votre projet, votre budget et les compétences de votre équipe.

Une fois que vous avez choisi le moteur parfait pour construire et exécuter vos modèles d’IA, l’étape suivante est de vous assurer que vos utilisateurs bénéficient d’une excellente expérience. Un cluster de GPU puissant ne représente que la moitié du chemin ; sans un support intelligent et évolutif, vous ne pouvez pas tenir les promesses de votre IA.

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