¿Alquilar mi GPU en vast.ai cuando no está en uso?¶
Traducción automática del original francés.
Respuesta: No, en nuestra configuración. Análisis realizado el 2026-10-22 para la RTX 4070 Ti de vm-compute-01. La idea es atractiva: la tarjeta está inactiva durante una buena parte del día, ¿por qué no utilizarla para otros durante ese tiempo? La idea plantea tres problemas, del más grave al menos grave. La conclusión cambia si uno de ellos cambia: se especifica al final.
1. Los ingresos apenas cubren la electricidad¶
Precios obtenidos el 2026-10-22 a través de la API pública de vast.ai (ofertas a la demanda, 1 GPU):
| Tarjeta | Ofertas listadas | Precio solicitado, mínimo | Precio solicitado, promedio |
|---|---|---|---|
| RTX 4070 Ti | 21 | 0,107 $/h | 0,173 $/h |
| RTX 4070 | 20 | 0,080 $/h | 0,134 $/h |
| RTX 3080 | 55 | 0,067 $/h | 0,153 $/h |
Estos son precios solicitados por los proveedores, no precios cobrados: una oferta listada es, por definición, una oferta que nadie alquila en ese momento.
El cálculo, con supuestos explícitos:
- Consumo: Una tarjeta alquilada funciona a plena carga, consumiendo aproximadamente 250 a 300 W adicionales. A 0,30 €/kWh (supuesto, tarifa residencial belga), ≈ 0,08 €/h.
- Comisión de la plataforma, que se cobra sobre lo que recibe el proveedor.
- Tasa de ocupación: Una máquina nueva no tiene historial de fiabilidad, y los inquilinos la evalúan en función de este criterio. Un 20-40 % es realista al principio, y el mercado de tarjetas de 12 GB está saturado.
Estimación: 730 h × 30 % de ocupación × (≈ 0,15 € − 0,08 € de electricidad − comisión) ≈ 0 a 20 € por mes, antes de impuestos — es un ingreso que hay que declarar. Puede ser negativo si la ocupación disminuye o si el precio de equilibrio baja.
2. Contenedores de desconocidos en el host principal¶
Es el punto clave, independientemente del dinero.
- vm-compute-01 no es una máquina aislada: es la máquina principal de Docker del parque (aproximadamente 85 contenedores), con conexiones de red al almacenamiento y acceso a la red local y a la red privada. Alojar para vast.ai implica ejecutar el código de cualquier usuario, con acceso directo a la tarjeta gráfica. Una fuga de contenedor o un fallo en el controlador de la GPU, entonces, comprometería todo el parque.
- vast.ai exige puertos accesibles desde Internet hacia la máquina principal. Nuestro principio es lo contrario: una única entrada expuesta, la interfaz del NAS (ver Proxy inverso). Abrir puertos hacia una máquina interna rompe este principio.
- Hacerlo de forma correcta requiere una red aislada (VLAN dedicado, firewall entre esta red y el resto). El router actual no lo permite de forma adecuada.
3. "Cuando no se utiliza" no funciona como se espera{ #3-quand-elle-ne-sert-pas-ne-fonctionne-pas-comme-on-limagine }¶
- Durante un alquiler, la tarjeta pertenece al usuario. Un alquiler bajo demanda no se interrumpe antes de su fecha de finalización: es imposible recuperarla cuando se necesita. Retirar la máquina en alquiler reduce su puntuación de fiabilidad, por lo que también reduce sus alquileres futuros.
- El software de alojamiento reconfigura Docker y el runtime de NVIDIA, y en la práctica, asume que se trata de una máquina dedicada. En nuestro caso, la misma tarjeta se utiliza para la inferencia local, la transcripción, el reconocimiento de imágenes y el procesamiento de documentos, con un mecanismo de reserva que distribuye la memoria de vídeo entre ellos. Los dos sistemas competirían por la tarjeta.
Lo que cambiaría la respuesta{ #ce-qui-ferait-changer-la-reponse }¶
| Si… | Entonces |
|---|---|
| la tarjeta se reemplaza por una más grande | la venta de segunda mano genera más ganancias, y de forma inmediata, que años de alquiler |
| se dispone de una máquina dedicada, en una red aislada | el alojamiento se vuelve más seguro; medir primero el consumo real con un contador |
| el precio medio cobrado supera significativamente el coste eléctrico | recalcular la sección 1 con los precios actuales |
Cómo recalcular la medición¶
Los precios se consultan sin cuenta, a través de la API pública de búsqueda de ofertas:
curl -s -G "https://console.vast.ai/api/v0/bundles/" \
--data-urlencode 'q={"gpu_name":{"eq":"RTX 4070 Ti"},"num_gpus":{"eq":1},"type":"on-demand","limit":500}' \
| python3 -c "import json,sys,statistics as s; p=sorted(o['dph_base'] for o in json.load(sys.stdin)['offers']); print(len(p), p[0], s.median(p))"
El tiempo de inactividad real de la tarjeta se puede consultar en el historial de su uso (tasa de ocupación del GPU durante 30 días): es este, y no la impresión de que "no se utiliza a menudo", quien limita los ingresos posibles.
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