# FluidStack vs Salad FluidStack verzeichnet 154.620 monatliche Besuche mit +7,3 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage“. Salad verzeichnet 713.519 monatliche Besuche mit +10,4 % Wachstum und einem Preismodell „Kostenlose Testversion, Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage“. | Kennzahl | [FluidStack](https://openaitools.app/de/tool/fluidstack) | [Salad](https://openaitools.app/de/tool/salad-gpu-cloud) | | :--- | :--- | :--- | | Website-URL | https://fluidstack.io | https://salad.com | | Kategorien | KI-Entwicklertools, KI-Modelle, Large Language Models (LLMs) | KI-Entwicklertools, AI API, KI-Transkription, Large Language Models (LLMs) | | Preismodell | Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage | Kostenlose Testversion, Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage | | Monatliche Besuche | 154.620 | 713.519 | | MoM-Wachstumsrate | +7,3 % | +10,4 % | | Primärmarkt | Vereinigte Staaten | Vereinigte Staaten | | Direkte Besuche | 47.869 | 440.915 | | Bewertungsergebnis | 4,4 | 4,3 | | Anzahl gespeicherter Einträge | 1 | 1 | | Unterstützte Plattformen | Website | Website | ## FluidStack FluidStack ist ein KI-Compute-Anbieter, der die physische Schicht unter der Arbeit an Frontier-Modellen baut: Rechenzentren, Strom, Kühlung und sehr große GPU-Cluster. Die Positionierung ist bewusst infrastrukturell statt produktgetrieben – beschrieben wird der Aufbau von Compute im Gigawatt-Maßstab, die Inbetriebnahme neuer Standorte innerhalb von Monaten und der zuverlässige Betrieb von zig Millionen Beschleunigern. Für Teams, die große Modelle trainieren oder betreiben, bedeutet das reservierte, dedizierte Kapazität, die für Sie bereitgestellt und betrieben wird – kein sofort abrufbarer Self-Service-Katalog. Ein Unterscheidungsmerkmal ist die Kopplung von Strom und Compute. FluidStack schreibt über die Neukonzeption von Compute- und Strominfrastruktur von Grund auf, über netzunabhängige Solarenergie für Cluster und über geschlossene Kühlung, die Tanks einmal befüllt und Wasser dauerhaft rezirkuliert. Betont wird außerdem der Bau in den USA mit verlagerter Fertigung, wobei Infrastruktureigentum als strategische Frage danach gerahmt wird, welche Werte die Technologie prägen. Für KI-Organisationen ist das zunehmend relevant, weil Energieverfügbarkeit, nicht allein die Chipversorgung, die bindende Grenze beim Skalieren ist. Wenn Sie für einen Tag ein paar GPUs brauchen, ist FluidStack wahrscheinlich nicht der schnellste Weg; Kapazität wird auf Unternehmensebene über einen Vertriebsprozess vereinbart. Wenn Sie einen mehrmonatigen Trainingslauf oder eine produktive Inferenzflotte planen und dedizierte, zweckgebundene Infrastruktur mit Managed Operations wünschen, ist es ein starker Kandidat neben den großen Hyperscalern und spezialisierten GPU-Clouds. **Preise und Tarife:** Enterprise und auf Anfrage. FluidStack veröffentlicht auf seiner Website keine Preise pro GPU-Stunde und keine Self-Service-Anmeldung; Kapazität wird in einem direkten Verkaufsgespräch anhand von Clustergröße, Dauer und Hardware kalkuliert und angeboten. Verzeichnisse führen es als kostenpflichtiges Produkt mit Preisen auf Anfrage. - **Rechenzentrums-Compute aus eigener Hand:** FluidStack entwirft und baut große KI-Rechenzentren, einschließlich hochdichter Standorte mit erheblicher Leistungskapazität pro Standort, statt Kapazität anderer Clouds weiterzuverkaufen. - **GPU-Cluster für Training und Inferenz:** Die Cluster sind für großskaliertes Modelltraining und Inferenz ausgelegt, mit hoher Bandbreite und Orchestrierung für verteilte Workloads. - **Strom und Kühlung gemeinsam geplant:** Das Unternehmen entwickelt netzunabhängige Solarenergie und geschlossene Kühlkreisläufe und behandelt Energie- und Wassereffizienz als Kernaufgaben. - **Managed Operations und Zuverlässigkeit:** Smart Hands, Cluster-Bereitstellung und Betrieb unterstützen Forschungsteams, damit diese sich auf Modelle konzentrieren können. - **In den USA gebaute Lieferkette:** Die Rechenzentren entstehen in den USA, mit verlagerter Fertigung für Compute- und Strominfrastruktur – eine bewusste Lieferkettenentscheidung. **Stärken:** Zweckgebundene KI-Infrastruktur statt generischen Cloud-Weiterverkaufs; Strom, Kühlung und Rechenzentrumsdesign aus eigener Hand – entscheidend beim Skalieren; Managed Bereitstellung und Betrieb für große Trainings- und Inferenzcluster; Klares Profil für in den USA gebaute, verlagerte Infrastruktur **Einschränkungen:** Keine veröffentlichten Self-Service-Preise und keine Sofortanmeldung; Zugang läuft über ein Verkaufsgespräch; Der Fokus auf Unternehmensgröße bedeutet, dass sehr kleine Einzellastprojekte kaum passen; Die Kapazität konzentriert sich auf Standorte in den USA, was für latenzkritische oder datenresidenzgebundene Teams relevant sein kann [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/fluidstack.md) ## Salad Salad geht die Kosten von GPU-Compute von einer anderen Seite an. Statt neue Rechenzentrumskapazität zu finanzieren, koordiniert sie die bereits vorhandene Versorgung: Consumer-GPUs, die in PCs und Workstations weltweit ungenutzt sind. Seit 2018 haben über 450.000 GPUs zum Netzwerk beigetragen, und aktuell meldet es über 16.000 täglich aktive GPUs in mehr als 190 Ländern. Die Preise beginnen bei rund 0,015 USD pro GPU-Stunde, was das Unternehmen als bis zu 90 % unter Hyperscaler-Tarifen positioniert. Die Orchestrierungsschicht ist das Kernprodukt. Salad Container Engine plant OCI/Docker-Container auf Knoten, die sie nie zuvor gesehen hat, verifiziert sie, isoliert sie hinter einem Hypervisor, streamt Logs und verlagert Arbeit in dem Moment, in dem ein Knoten verschwindet – entscheidend, weil unterbrechbare Consumer-Hardware unvorhersehbar ausfällt. Ein proprietäres Trust-Rating bewertet Leistung und Verfügbarkeit der Knoten, und die Priority-Preise bringen günstige unterbrechbare Kapazität mit Workloads zusammen, die damit umgehen können. Dieselbe Engine läuft auf der Community Cloud, auf reservierter Salad-Dedicated-Hardware (RTX PRO 6000 Blackwell unter den ersten) und in einer Private Cloud innerhalb der eigenen Organisation, wo ungenutzte Workstation-GPUs zu einem OpenAI-kompatiblen Token-Dienst gebündelt werden, ohne dass Unternehmensdaten die Firmengeräte verlassen. Darauf setzen mehrere Managed-Produkte auf: ein OpenAI-kompatibles AI Gateway für Open-Weight-Modelle, eine Transcription API und der Gateway Service für Residential-IP-Tunnel. Veröffentlichte Benchmarks pro Workload untermauern das Versprechen – etwa 5.243 Flux.1-Schnell-Bilder pro Dollar, 95,1 % CommonVoice-Genauigkeit ab 0,16 USD pro Audio-Stunde und Pauschal-GPU-Stundensätze oder Token-Preise ab 0,06 USD pro Million Input-Tokens für LLM-Inferenz. Zu den Produktionsnutzern zählen Civitai, Blend, Klyne.ai, Undetectable AI, Pareto und Datasembly. **Preise und Tarife:** Pay-as-you-go ohne Verträge oder Mindestmengen auf SaladCloud: sekundengenaue Abrechnung für Container und Token-Preise im AI Gateway, mit GPU-Sätzen ab rund 0,015 USD pro GPU-Stunde und gestaffelten Mengenrabatten. Reservierte Kapazität und Enterprise-Verträge sind über Salad Dedicated und Private Cloud verfügbar, Angebot auf Anfrage. - **Salad Container Engine:** Plant, überwacht und verlagert Docker-/OCI-Workloads über Tausende verteilte GPU-Knoten, mit Failover, wenn Knoten verschwinden. - **Community-Cloud-GPU-Pool:** On-Demand-Zugriff auf einen verteilten Pool ungenutzter Consumer-GPUs in über 190 Ländern, Priority-Preise ab rund 0,015 USD pro GPU-Stunde. - **OpenAI-kompatibles AI Gateway:** Ein Managed-Token-Endpunkt für Open-Weight-Modelle mit Token-Abrechnung, wobei deine Daten nie zum Training genutzt werden. - **Private Cloud auf eigener Hardware:** Betreibe denselben Orchestrierungs-Stack in deiner Organisation und bündle ungenutzte Workstation-GPUs zu einem internen OpenAI-kompatiblen Dienst. - **Workload-optimierte APIs:** Managed Services wie die Transcription API und Virtual-Kubelet-Unterstützung, um Kubernetes-Pods im Netzwerk zu planen. **Stärken:** Strukturell niedrige Preise – GPU-Sätze ab rund 0,015 USD pro Stunde; Eine Orchestrierungsschicht deckt On-Demand-, reservierte und private Infrastruktur ab; Behandelt Unterbrechungen nativ, was bei Consumer-Hardware zählt; OpenAI-kompatible Endpunkte erleichtern die Migration von anderen Anbietern **Einschränkungen:** Unterbrechbare Consumer-Knoten eignen sich nicht ohne Weiteres für latenzkritische oder dauerhaft laufende Workloads; Verteilte Hardware schwankt stärker in der Leistung als einheitliche Rechenzentrumsracks; Kein klassischer Gratis-Tarif – die Kosten steigen direkt mit der Nutzung [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/salad-gpu-cloud.md) ## Häufig gestellte Fragen ### Wie vergleichen sich FluidStack und Salad beim monatlichen Traffic? FluidStack hat 154.620 monatliche Besuche, während Salad 713.519 verzeichnet. Traffic-Schätzungen beschreiben die Publikumsgröße, nicht die Produktqualität. ### Wie vergleichen sich ihre Wachstumsraten? FluidStack verzeichnet eine Wachstumsrate von +7,3 % gegenüber dem Vormonat; Salad verzeichnet +10,4 %. ### Wie vergleichen sich die Preise? FluidStack: Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage. Enterprise und auf Anfrage. FluidStack veröffentlicht auf seiner Website keine Preise pro GPU-Stunde und keine Self-Service-Anmeldung; Kapazität wird in einem direkten Verkaufsgespräch anhand von Clustergröße, Dauer und Hardware kalkuliert und angeboten. Verzeichnisse führen es als kostenpflichtiges Produkt mit Preisen auf Anfrage. Salad: Kostenlose Testversion, Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage. Pay-as-you-go ohne Verträge oder Mindestmengen auf SaladCloud: sekundengenaue Abrechnung für Container und Token-Preise im AI Gateway, mit GPU-Sätzen ab rund 0,015 USD pro GPU-Stunde und gestaffelten Mengenrabatten. Reservierte Kapazität und Enterprise-Verträge sind über Salad Dedicated und Private Cloud verfügbar, Angebot auf Anfrage. ## Alternativen | # | Tool-Name | Monatliche Besuche | MoM-Wachstumsrate | Preismodell | Summary | Profile (Markdown) | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | 1 | [fal.ai](https://openaitools.app/de/tool/fal-ai) | 3.093.684 | -3,7 % | Paid, pay-as-you-go usage-based pricing | Delivers developer-first serverless endpoints optimized for generative media models rather than general-purpose infrastructure. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/fal-ai.md) | | 2 | [RunPod](https://openaitools.app/de/tool/runpod) | 2.881.043 | +5,9 % | Kostenpflichtig | Bietet zuverlässige dedizierte und serverlose GPU-Vermietung, verfügt jedoch nicht über Salads extrem kostengünstigen Peer-to-Peer-Consumer-Hardware-Pool. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/runpod.md) | | 3 | [Together AI](https://openaitools.app/de/tool/together-ai) | 1.645.930 | +64,9 % | Freemium, Kostenpflichtig | Spezialisiert sich auf verwaltete Serverless-Inferenzen-APIs für Open-Source-Modelle statt auf die Vermietung von reiner GPU-Infrastruktur. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/together-ai.md) | | 4 | [Vast.ai](https://openaitools.app/de/tool/vast-ai) | 1.257.554 | +2,8 % | Kostenpflichtig | Bietet einen umfangreichen Peer-to-Peer-GPU-Marktplatz zu günstigeren Preisen, erfordert jedoch mehr manuelle Konfiguration. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/vast-ai.md) | | 5 | [Modal](https://openaitools.app/de/tool/modal-com) | 1.196.021 | +30,2 % | Freemium, Preise auf Anfrage | Bietet mühelose Python-Serverless-Ausführung für KI-Pipelines, konzentriert sich jedoch auf Function-as-a-Service statt auf reine VMs. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/modal-com.md) | | 6 | [Nebius](https://openaitools.app/de/tool/nebius) | 1.145.711 | +10,7 % | Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage | Liefert NVIDIA-GPU-Cluster der Enterprise-Klasse und verwaltete ML-Tools, allerdings zu einem höheren professionellen Preis. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/nebius.md) | | 7 | [Cerebras](https://openaitools.app/de/tool/cerebras) | 701.013 | -12,6 % | Preise auf Anfrage | Nutzt proprietäre Prozessoren im Wafer-Scale-Format für extrem hohe Trainingsgeschwindigkeiten, im Gegensatz zu standardmäßigen NVIDIA-GPU-Cluster-Setups. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/cerebras.md) | | 8 | [DeepInfra](https://openaitools.app/de/tool/deep-infra) | 457.810 | -8,9 % | Kostenpflichtig | Offers extremely cheap serverless model hosting via API, but does not provide raw containerized GPU instances. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/deep-infra.md) | | 9 | [Thunder Compute](https://openaitools.app/de/tool/thunder-compute) | 102.147 | -29 % | Paid (per-minute instances, per-second sandboxes) | Features second-billed persistent SSH GPU instances, but lacks a distributed consumer hardware backbone. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/thunder-compute.md) | | 10 | [Anyscale](https://openaitools.app/de/tool/anyscale-com) | 49.779 | -23,2 % | Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage | Scales distributed Ray workloads effortlessly across clusters, but is tailored for heavy data engineering and training. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/anyscale-com.md) | --- Quelle: https://openaitools.app/de/compare/fluidstack-vs-salad-gpu-cloud More Markdown: [Kategorien](https://openaitools.app/de/categories.md) · [Traffic-Rankings](https://openaitools.app/de/rankings.md) · [llms.txt](https://openaitools.app/de/llms.txt)