El posicionamiento de Lambda: más simple y más barato que AWS/GCP para cargas de trabajo GPU, sin la complejidad de los servicios de nube de propósito general. Obtienes instancias GPU con PyTorch, CUDA y frameworks de ML preinstalados — sin necesidad de configurar redes, almacenamiento u orquestación de contenedores a menos que lo desees. Esta simplicidad atrae a investigadores y equipos pequeños que quieren entrenar modelos, no gestionar infraestructura.
Lambda compite con: hyperscalers (AWS, GCP, Azure — caros pero ricos en funciones), otras nubes GPU (CoreWeave, RunPod, Vast.ai — varios puntos de precio y disponibilidad) y opciones on-premise (comprar sistemas NVIDIA DGX). El mercado de nube GPU está creciendo rápidamente porque la demanda de entrenamiento de IA supera con creces la oferta, y la mayoría de las organizaciones no pueden justificar el gasto de capital y la complejidad operativa de poseer infraestructura GPU.