# FluidStack vs Verda (früher Takomo)

FluidStack verzeichnet 154.620 monatliche Besuche mit +7,3 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage“. Verda (früher Takomo) verzeichnet 0 monatliche Besuche mit 0 % Wachstum und einem Preismodell „Preise auf Anfrage“.

| Kennzahl | [FluidStack](https://openaitools.app/de/tool/fluidstack) | [Verda (früher Takomo)](https://openaitools.app/de/tool/takomo) |
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| Website-URL | https://fluidstack.io | https://www.takomo.ai |
| Kategorien | KI-Entwicklertools, KI-Modelle, Large Language Models (LLMs) | No-Code & Low-Code, AI Workflow, KI-Modelle, KI-App-Builder |
| Preismodell | Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage | Preise auf Anfrage |
| Monatliche Besuche | 154.620 | 0 |
| MoM-Wachstumsrate | +7,3 % | 0 % |
| Primärmarkt | Vereinigte Staaten | Global |
| Direkte Besuche | 47.869 | 0 |
| Bewertungsergebnis | 4,4 | 4,4 |
| Anzahl gespeicherter Einträge | 1 | 7 |
| 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)

## Verda (früher Takomo)

Verda (früher als Takomo präsentiert und mit der Marke DataCrunch verbunden) verkauft Cloud-Infrastruktur, die um KI-Workloads herum gestaltet ist. Das Portfolio umfasst Compute, Storage, Networking und neuerdings eine verwaltete Inferenzschicht. Verfügbare Beschleuniger reichen von aktuellen NVIDIA-Rechenzentrumskarten wie GB300 NVL72, B300 SXM6, B200 SXM6, RTX PRO 6000, H200 und H100 bis A100, ergänzt durch dedizierte CPU-Instanzen mit hohen Taktraten und NVMe-Block-Storage.

Für Entwickler steht Self-Service im Vordergrund: On-Demand-GPU-Instanzen lassen sich ohne Vertragsverhandlungen bereitstellen, Instant-Cluster skalieren über mehrere Racks mit InfiniBand- oder RoCE-Vernetzung, und serverlose Container skalieren automatisch für Inferenz und Batch-Verarbeitung. Das neuere Inferenz-Angebot stellt Frontier-Open-Weight-Modelle über einen OpenAI-kompatiblen Endpunkt bereit, abgerechnet pro Token und mit Rabatten für gecachte Eingaben, sodass bestehender Code für die OpenAI-API nur die Basis-URL ändern muss.

Das Unternehmen betont europäisches Eigentum und eigene Rechenzentren, erneuerbare Energie sowie Compliance mit SOC 2 Type II, ISO 27001 und DSGVO-Ausrichtung – inklusive Confidential-Computing-Optionen mit Hardware-Attestierung. Ein internes AI Lab trägt zu Open-Source-Projekten wie SGLang und vLLM bei und veröffentlicht GPU-Benchmarks.

**Preise und Tarife:** Die Preise sind nutzungsbasiert und pro GPU-Instanztyp, Storage und Inferenz-Token veröffentlicht; Enterprise- und Reserved-Capacity-Vereinbarungen laufen über den Vertrieb.

- **NVIDIA-GPU-Instanzen auf Abruf:** Aktuelle Rechenzentrums-Beschleuniger von RTX PRO 6000 bis GB300 NVL72 mit NVLink v5 lassen sich ohne Verträge oder Verhandlungen bereitstellen.
- **Instant-Cluster für großes Training:** Self-Service-Cluster mit InfiniBand- oder RoCE-Vernetzung reichen von einer einzelnen Tray bis zu mehreren Racks für verteiltes Training.
- **Serverlose Container:** Automatisch skalierende GPU-Container übernehmen Inferenz und Batch-Jobs, ohne den zugrunde liegenden Cluster zu verwalten.
- **OpenAI-kompatible Inferenz-API:** Frontier-Open-Weight-Modelle wie Kimi K3.1 Pro über einen einzigen Endpunkt aufrufen, mit Token-Preisen und Rabatten für gecachte Eingaben.
- **Verwalteter Speicher und Netzwerk:** NVMe-Block-Volumes, POSIX-Shared-Filesysteme, S3-kompatibler Objektspeicher und eine OCI-Container-Registry runden die Plattform ab.

**Stärken:** Breite Auswahl aktueller NVIDIA-Beschleuniger im Self-Service; Vertikale Integration von eigenen Rechenzentren bis zu Managed Services; OpenAI-kompatibler Inferenz-Endpunkt reduziert Codeänderungen; Starke europäische Ausrichtung bei Compliance und erneuerbarer Energie

**Einschränkungen:** Öffentliche Preisdetails variieren je Instanztyp und können Vertriebskontakt erfordern; Das Inferenz-Angebot ist neu, daher kann der Modellkatalog kleiner sein als bei großen Clouds; Regionale Kapazitätsverfügbarkeit hängt vom konkreten Rechenzentrumsstandort ab

[Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/takomo.md)

## Häufig gestellte Fragen

### Wie vergleichen sich FluidStack und Verda (früher Takomo) beim monatlichen Traffic?

FluidStack hat 154.620 monatliche Besuche, während Verda (früher Takomo) 0 verzeichnet. Traffic-Schätzungen beschreiben die Publikumsgröße, nicht die Produktqualität.

### Wie vergleichen sich ihre Wachstumsraten?

FluidStack verzeichnet eine Wachstumsrate von +7,3 % gegenüber dem Vormonat; Verda (früher Takomo) verzeichnet 0 %.

### 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. Verda (früher Takomo): Preise auf Anfrage. Die Preise sind nutzungsbasiert und pro GPU-Instanztyp, Storage und Inferenz-Token veröffentlicht; Enterprise- und Reserved-Capacity-Vereinbarungen laufen über den Vertrieb.

## Alternativen

| # | Tool-Name | Monatliche Besuche | MoM-Wachstumsrate | Preismodell | Summary | Profile (Markdown) |
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| 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 | RunPod is a cloud platform for AI and machine learning workloads that rents GPU compute by the second. It offers Pods for persistent GPU instances, Serverless endpoints that autoscale inference from zero, and multi-node | [.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 | Together AI is the AI Native Cloud — a full-stack platform for running, fine-tuning and training open-source models. It spans serverless inference APIs, dedicated endpoints, GPU clusters, post-training and storage, all b | [.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 | Cloud-GPUs sekundengenau aus einem globalen Marktplatz mieten | [.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 | Serverlose Cloud-Infrastruktur für KI- und Daten-Workloads | [.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 | Nebius is an AI-focused cloud platform that gives teams non-virtualized NVIDIA GPU clusters, managed MLOps tooling, and a serverless inference layer so they can move from experiment to production on one stack. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/nebius.md) |
| 7 | [Salad](https://openaitools.app/de/tool/salad-gpu-cloud) | 713.519 | +10,4 % | Kostenlose Testversion, Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage | Verteilte GPU-Cloud, die die ungenutzten Consumer-GPUs der Welt orchestriert | [.md](https://openaitools.app/de/tool/salad-gpu-cloud.md) |
| 8 | [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) |
| 9 | [DeepInfra](https://openaitools.app/de/tool/deep-infra) | 457.810 | -8,9 % | Kostenpflichtig | Specializes in cost-effective serverless API inference for open-weights models instead of raw infrastructure rentals. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/deep-infra.md) |
| 10 | [RunComfy — Cloud-ComfyUI mit schnellen GPUs und Serverless-API](https://openaitools.app/de/tool/runcomfy) | 364.336 | -8,6 % | Preise auf Anfrage | ComfyUI nativ in der Cloud ausführen – ohne Setup, mit schnellen GPUs und Serverless-APIs per Klick | [.md](https://openaitools.app/de/tool/runcomfy.md) |

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Quelle: https://openaitools.app/de/compare/fluidstack-vs-takomo

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