As 7 melhores alternativas ao CoreWeave para cargas de trabalho de IA em 2025

O boom da IA chegou, e GPUs potentes são a nova ferramenta indispensável para quem está a construir algo sério. A CoreWeave destacou-se como uma especialista de referência, oferecendo o tipo de poder de GPU em que muitos dos principais laboratórios de IA confiam. Mas só porque é um nome sonante não significa que seja o único.

O mercado está cheio de concorrentes fortes, e o que funciona para um laboratório de investigação massivo pode ser um exagero para a sua startup ou equipa empresarial. Este artigo está aqui para o ajudar a analisar as opções e encontrar as melhores alternativas à CoreWeave para 2025. Vamos analisar os principais concorrentes para o ajudar a encontrar o motor certo para os seus projetos de IA.

O que é a CoreWeave e porquê procurar alternativas?

Primeiro, vamos alinhar as ideias. A CoreWeave é um fornecedor de nuvem especializado, focado em fornecer GPUs NVIDIA de alto desempenho para IA e machine learning. Construíram a sua plataforma em Kubernetes, o que lhes confere algumas vantagens interessantes, como a capacidade de iniciar recursos de computação de forma ridiculamente rápida. São conhecidos por conseguirem as GPUs mais recentes e potentes, e é por isso que empresas como a OpenAI e a Mistral AI utilizam os seus serviços.

Então, se são assim tão bons, por que é que alguém procura alternativas à CoreWeave? Normalmente, resume-se a algumas razões práticas:

• O custo pode aumentar. Embora os seus preços sejam competitivos, as faturas para trabalhos de treino longos e de grande escala podem tornar-se avultadas e, por vezes, imprevisíveis.

• Conseguir as novas GPUs do momento. Quando uma nova e potente GPU é lançada, todos a querem. Essa alta procura pode significar que os chips de topo de que precisa não estão disponíveis exatamente quando precisa deles.

• Pode ser um pouco complicado. A configuração nativa de Kubernetes é ótima se for um profissional de DevOps, mas pode parecer que está a trazer um canhão para matar uma mosca se a sua equipa só quiser uma máquina virtual simples com uma GPU.

• Às vezes, precisa de mais do que apenas GPUs. Os modelos de IA não existem numa bolha. Muitos projetos precisam de funcionar em estreita colaboração com outros serviços na nuvem, como bases de dados, armazenamento e instâncias de CPU padrão. Os gigantes da nuvem têm frequentemente um ecossistema mais completo do que os anfitriões especializados.

Os nossos critérios para as melhores alternativas à CoreWeave

Esta não é apenas uma lista aleatória que criei. Analisei estas plataformas da perspetiva de uma equipa de desenvolvimento de IA que está realmente na linha da frente a construir, treinar e implementar modelos.

Eis em que me foquei:

• Desempenho e hardware. O fornecedor tem uma boa variedade de GPUs modernas e potentes, como as H100 e A100 da NVIDIA? E, igualmente importante, a rede subjacente é suficientemente rápida para tarefas pesadas como o treino distribuído de modelos?

• Preços e valor. Quão claros são os preços? Procurei modelos diretos de instâncias on-demand, reservadas e spot, sem um monte de taxas ocultas para coisas como transferência de dados. O objetivo é obter um bom valor, não apenas o preço por hora mais baixo.

• Facilidade de utilização. Com que rapidez consegue passar do registo para a execução de código? Dei pontos extra a plataformas com uma interface simples e ambientes pré-configurados que não exigem um mestrado em arquitetura de nuvem para começar.

• Escalabilidade e fiabilidade. Consegue passar de uma única GPU para prototipagem para um cluster massivo para um treino de produção sem arrancar os cabelos? E pode contar que as máquinas estarão disponíveis e estáveis quando precisar delas?

• Ecossistema e integrações. Quão bem a plataforma se conecta com as outras ferramentas que utiliza? Isto inclui ferramentas de MLOps, armazenamento e outros serviços na nuvem que fazem parte de um fluxo de trabalho de IA do mundo real.

Comparação das principais alternativas à CoreWeave

Eis uma rápida comparação lado a lado das nossas principais escolhas.

As 7 melhores alternativas à CoreWeave para cargas de trabalho de IA em 2025

1. RunPod

A RunPod tornou-se a queridinha de startups e investigadores individuais por uma razão simples: é incrivelmente acessível. Tem uma "Community Cloud" com instâncias spot que lhe pode poupar uma quantidade séria de dinheiro, juntamente com uma "Secure Cloud" mais fiável para trabalho on-demand. É uma ótima plataforma para experimentar, afinar modelos e executar inferências sem sentir que está a queimar o seu orçamento.

Porque está na lista: A oferta de GPU serverless da RunPod, FlashBoot, é uma grande vantagem para inferência, com arranques a frio em menos de 200 milissegundos. Toda a sua filosofia é sobre tornar a computação em GPU acessível, e eles cumprem realmente o que prometem.

Preços: A RunPod tem dois níveis. Na sua Community Cloud, pode encontrar GPUs como a NVIDIA H100 PCIe por cerca de 1,99 $/hora, enquanto uma A100 pode ficar mais perto de 1,19 $/hora. As instâncias da Secure Cloud custam um pouco mais, mas oferecem mais estabilidade.

Prós e Contras:

• Prós: Muito económico, ótima opção serverless para inferência, interface de utilizador simples e limpa.

• Contras: As instâncias da Community Cloud podem ser menos fiáveis, e não tem todas as funcionalidades empresariais sofisticadas dos grandes fornecedores.

2. DigitalOcean

Para os programadores que só querem que as coisas funcionem, existe a DigitalOcean. As suas Droplets de GPU para IA Gradient são tão fáceis de implementar e gerir quanto possível. É a escolha perfeita para equipas que precisam de mais do que apenas uma GPU; eles oferecem todo um ecossistema de ferramentas amigáveis para programadores, como bases de dados geridas, armazenamento de objetos e Kubernetes, tudo com preços previsíveis.

Porque está na lista: A força da DigitalOcean é a sua plataforma integrada. Torna a construção de uma aplicação de IA full-stack muito mais simples, em vez de apenas treinar um modelo isoladamente. É para equipas que querem lançar produtos rapidamente sem se perderem nos pormenores da infraestrutura.

Preços: A DigitalOcean é conhecida por ser transparente e competitiva nos seus preços. Com base nos seus números mais recentes, uma GPU NVIDIA H100 começa em cerca de 1,99 $/hora.

Prós e Contras:

• Prós: Super fácil de usar, preços previsíveis e simples, ecossistema completo de nuvem para programadores.

• Contras: Podem não obter as GPUs mais recentes e especializadas tão rapidamente como alguns dos fornecedores de nicho.

3. Lambda Labs

Se está imerso no mundo da IA e do machine learning, é quase certo que já ouviu falar da Lambda Labs. É uma plataforma construída por investigadores de ML para investigadores de ML. Oferecem instâncias e clusters de GPU que são otimizados para deep learning, com ambientes pré-configurados que têm PyTorch, TensorFlow, CUDA e todos os drivers prontos a usar.

Porque está na lista: É uma escolha de topo para deep learning a sério, especialmente para treinos enormes com múltiplos nós. As suas interconexões de alta velocidade e o foco no desempenho puro fazem uma diferença real quando se está a treinar um modelo massivo durante dias ou semanas.

Preços: A Lambda mantém as coisas simples com taxas horárias diretas. Pode obter uma GPU NVIDIA H100 on-demand por 2,49 $/hora.

Prós e Contras:

• Prós: Altamente otimizado para deep learning, excelente desempenho, os "Clusters de 1-Clique" facilitam a escalabilidade.

• Contras: As GPUs mais populares podem ter lista de espera, e a plataforma foca-se mais na computação bruta do que numa vasta gama de serviços na nuvem.

4. Vultr

A Vultr foca-se em infraestrutura de alto desempenho com um alcance global massivo. A sua plataforma de GPU na Nuvem é direta, dando-lhe acesso a GPUs NVIDIA potentes com um modelo de preços fácil de entender. Com 32 localizações de data centers em todo o mundo, são uma ótima escolha para implementar os seus modelos perto dos seus utilizadores.

Porque está na lista: A Vultr é uma opção fantástica para implementar pontos de extremidade de inferência globalmente para manter a latência baixa. Combina a simplicidade de fornecedores como a DigitalOcean com hardware de nível empresarial e uma rede de primeira linha.

Preços: Os preços da Vultr são claros e competitivos. Uma GPU NVIDIA HGX H100 on-demand custar-lhe-á 2,99 $/hora.

Prós e Contras:

• Prós: Enorme rede de 32 data centers globais, implementação simples e rápida, desempenho consistentemente elevado.

• Contras: Menos especializada em ferramentas específicas de IA em comparação com uma plataforma como a Lambda Labs.

5. Google Cloud

Quando está pronto para jogar na liga dos grandes, a Google Cloud é um peso-pesado. É uma escolha especialmente forte se estiver a treinar modelos transformer massivos, uma vez que oferecem não só GPUs NVIDIA, mas também as suas próprias Unidades de Processamento Tensorial (TPUs) personalizadas, que são projetadas especificamente para esse tipo de trabalho.

Porque está na lista: O acesso a TPUs é uma vantagem única, e os laços profundos da Google com o seu próprio ecossistema de IA/ML poderoso (como Vertex AI e BigQuery) tornam-na uma escolha de topo para quem trabalha na vanguarda.

Preços: Bem-vindo ao mundo selvagem dos preços dos hyperscalers. Não há uma taxa horária simples aqui. Os custos na página de preços de GPU da Google mudam muito dependendo da região, do tipo de instância e se se compromete com o uso a longo prazo. Tem de usar a calculadora de preços deles para obter uma estimativa real, o que é uma dor de cabeça para equipas que só querem previsibilidade.

Prós e Contras:

• Prós: Acesso único a TPUs, excelente para treino em grande escala, plataforma de IA madura e poderosa.

• Contras: Pode ser muito complexo e caro, e é notoriamente difícil adivinhar qual será a sua fatura final.

6. Amazon Web Services (AWS)

A AWS é o gigante indiscutível na sala da computação em nuvem. É a plataforma mais madura e completa disponível, oferecendo a mais ampla variedade de instâncias de GPU no seu serviço EC2. Pode encontrar de tudo, desde chips pequenos e baratos para inferência até clusters monstruosos de 8x H100 para treino pesado.

Porque está na lista: Para muitas empresas, a AWS é a escolha padrão. O seu enorme ecossistema de serviços (S3 para armazenamento, SageMaker para MLOps, Lambda para funções serverless) e o alcance global tornam-na um verdadeiro balcão único para tudo o que diz respeito a infraestrutura.

Preços: Tal como a Google, os preços da AWS são uma besta. Estão divididos entre on-demand, instâncias spot (mais baratas, mas podem ser interrompidas) e planos de poupança para compromissos mais longos. É incrivelmente poderoso, mas tem de gerir os seus custos cuidadosamente para evitar o temido "susto com a fatura" no final do mês.

Prós e Contras:

• Prós: A mais vasta seleção de instâncias e serviços, extremamente escalável, funcionalidades robustas de nível empresarial.

• Contras: Incrivelmente complexo, os preços podem parecer um mistério e levar a faturas surpresa.

7. Microsoft Azure

O Microsoft Azure é o hyperscaler para o mundo empresarial. Dá grande ênfase a soluções de nuvem híbrida e tem uma lista massiva de certificações de segurança e conformidade, o que é uma grande vantagem para grandes organizações em indústrias regulamentadas. As suas máquinas virtuais das séries NC e ND dão-lhe acesso a GPUs NVIDIA potentes.

Porque está na lista: O Azure é uma escolha óbvia para grandes empresas que já estão profundamente inseridas no ecossistema da Microsoft (pense em Office 365 e Active Directory). É também um líder para organizações com regras rigorosas de governação de dados.

Preços: Seguindo a tendência dos hyperscalers, os preços do Azure são complexos. Oferecem pagamento conforme o uso, instâncias reservadas e um plano de poupança. Uma única GPU H100 numa VM da série NC pode custar cerca de 7 $/hora, dependendo da região e configuração, o que é consideravelmente mais alto do que os fornecedores mais especializados.

Prós e Contras:

• Prós: Excelente integração com os produtos empresariais da Microsoft, fortes capacidades de nuvem híbrida, ofertas de conformidade abrangentes.

• Contras: Pode parecer menos focado nos programadores do que outras plataformas e é complicado de navegar.

Como escolher a alternativa certa à CoreWeave

Sente-se um pouco sobrecarregado? Vamos resumir tudo a uma checklist simples para o ajudar a escolher o fornecedor certo.

• Comece pela sua carga de trabalho. O que está realmente a tentar fazer? Se for um trabalho de treino intenso de várias semanas, vai querer fornecedores com conexões de alta velocidade como a Lambda Labs ou a AWS. Se estiver a fazer picos rápidos de inferência, uma opção mais acessível como a RunPod ou a Vultr pode ser a escolha perfeita.

• Pense na sua equipa. A sua equipa vive e respira Kubernetes, ou ficaria mais feliz com uma máquina simples de um clique? Seja honesto sobre as competências da sua equipa e escolha uma plataforma que se ajuste. Optar pela simplicidade com um fornecedor como a DigitalOcean pode poupar-lhe muito tempo e dores de cabeça.

• Orçamente os custos ocultos. Não olhe apenas para o preço por hora da GPU anunciado. Lembre-se de adicionar os custos de armazenamento, transferência de dados (especialmente para retirar dados) e as instâncias de CPU normais que suportam as suas GPUs. Os grandes fornecedores de nuvem são especialmente conhecidos pela sua faturação complicada.

Este vídeo explica o conceito de Neoclouds, que são alternativas revolucionárias aos hyperscalers tradicionais, apresentando fornecedores como CoreWeave e Lambda.

Encontrar a alternativa certa à CoreWeave para potenciar a sua IA

O mercado de alternativas à CoreWeave está cheio de opções fantásticas, desde plataformas simples e amigáveis para programadores até nuvens empresariais poderosas. A escolha certa não é sobre encontrar o "melhor" fornecedor no geral; é sobre encontrar aquele que se adapta ao seu projeto, ao seu orçamento e às competências da sua equipa.

Depois de ter escolhido o motor perfeito para construir e executar os seus modelos de IA, o próximo passo é garantir que os seus utilizadores tenham uma ótima experiência. Um cluster de GPUs potente é apenas metade da batalha; sem um suporte inteligente e escalável, não pode cumprir a promessa da sua IA.

É aqui que entra a eesel AI. Ela conecta-se ao seu helpdesk e bases de conhecimento para fornecer agentes de IA autónomos que podem responder às perguntas dos utilizadores instantaneamente. Ao automatizar o seu suporte de linha da frente, garante que a incrível IA que construiu nestas plataformas realmente ajuda os seus clientes. Pode até simular o seu desempenho nos seus tickets de suporte passados para ver o impacto antes mesmo de entrar em funcionamento.

Pronto para suportar a sua aplicação de IA de forma tão eficaz como a construiu? Comece gratuitamente com a eesel AI e pode estar a funcionar em minutos.