코랩 유료 결제해놓고 H100 안 나온다고 시간 날리는 거 진짜 딱한 일인데 그게 대기업들 장사하는 뻔한 수법이다. 구글 그 인간들은 돈은 돈대로 받아 처먹고 정작 알짜배기 GPU 자원은 거대 기업들이나 내부 연구용으로 먼저 다 빼돌리니까 너 같은 개인 사용자는 맨날 순위에서 밀려 쩌리 취급당하면서 구경도 못 하는 거다. 그렇다고 Microsoft Azure나 AWS 같은 거대 대기업 클라우드로 넘어가는 건 그냥 내 돈 들여서 남의 빌딩 세워주겠다는 자살행위나 다름없다. 거기는 애초에 법인카드 맘대로 긁는 대기업들 등쳐먹으려고 만든 요금 체계라 개인이 쓰다가는 진짜 순식간에 통장 잔고 거덜 나고 파산하기 딱 좋은 구조다.


대기업 간판 떼고 진짜 알맹이만 실속 있게 챙기는 고인물들은 이미 다 대안 플랫폼으로 넘어가서 꿀 빨고 있다. 요즘 이 바닥 대세는 RunPod이나 Vast.ai 같은 독립형 GPU 전문 클라우드 서비스들이다.


네가 무조건 가격 하나만 보고 영혼까지 아끼고 싶다면 Vast.ai 쪽에 자리를 잡는 게 무조건 이득이다. 여기가 쉽게 말해서 GPU 업계의 에어비앤비 같은 시장 바닥인데 전 세계에 널린 데이터센터나 업자들이 남는 자원을 매물로 올려두는 구조다. 여기서 운 좋게 남들이 내놓은 스팟 인스턴스를 잘 잡으면 H100 같은 괴물 그래픽카드도 시간당 1달러나 2달러 수준으로 대기업 클라우드의 반의반 값도 안 되는 헐값에 빌려 쓸 수 있다. 물론 개인이나 중소 업자 컴퓨터를 빌려 쓰는 방식이라 가끔 연결이 툭툭 끊기거나 서버가 터지는 불안한 상황을 감수해야 하지만 가성비 하나만큼은 지구상에서 이걸 이길 대체재가 없다.


돈을 아주 쪼금 더 주더라도 코랩처럼 편하게 쓰면서 서버 안 터지는 안정성을 챙기고 싶다면 RunPod으로 가는 게 제일 똑똑한 선택이다. 도커 기반으로 클릭 몇 번 하면 바로 개발 환경 세팅되고 커뮤니티가 워낙 커서 웬만한 문제 해결 자료도 널려 있다. 가격도 대기업들 뺨치게 저렴해서 H100 기준으로 시간당 2달러 안팎이면 차고 넘친다. 아니면 Lambda Labs 같은 곳도 머신러닝 연구하는 헤비 유저들이 환장하고 쓰는 곳인데 데이터 나갈 때 받아 처먹는 네트워크 전송 요금이 아예 공짜라서 덩치 큰 모델 돌릴 때 돈 아끼기 최고다. 다만 여기는 워낙 가성비로 소문이 자자해서 빈 자리가 맨날 안 나고 품절 상태일 때가 많다는 게 유일한 단점이다. 코랩 붙잡고 언제 잡힐지도 모르는 자원 기다리며 기회 비용 날리지 말고 당장 이런 전문 플랫폼들로 갈아타라.