# FluidStack vs Thunder Compute FluidStack verzeichnet 154.620 monatliche Besuche mit +7,3 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage“. Thunder Compute verzeichnet 102.147 monatliche Besuche mit -29 % Wachstum und einem Preismodell „Paid (per-minute instances, per-second sandboxes)“. | Kennzahl | [FluidStack](https://openaitools.app/de/tool/fluidstack) | [Thunder Compute](https://openaitools.app/de/tool/thunder-compute) | | :--- | :--- | :--- | | Website-URL | https://fluidstack.io | https://thundercompute.com | | Kategorien | KI-Entwicklertools, KI-Modelle, Large Language Models (LLMs) | KI-Entwicklertools, KI-Modelle, Large Language Models (LLMs) | | Preismodell | Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage | Paid (per-minute instances, per-second sandboxes) | | Monatliche Besuche | 154.620 | 102.147 | | MoM-Wachstumsrate | +7,3 % | -29 % | | Primärmarkt | Vereinigte Staaten | Vereinigte Staaten | | Direkte Besuche | 47.869 | 40.743 | | Bewertungsergebnis | 4,4 | 4,4 | | Anzahl gespeicherter Einträge | 1 | 0 | | 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) ## Thunder Compute Thunder Compute ist ein Cloud-GPU-Anbieter, der sich selbst als GPU-Sandbox-Unternehmen bezeichnet. Statt eines einzigen generischen VM-Angebots teilt es sein Produkt in zwei Formen. Instanzen sind langlebige GPU-Maschinen für Entwicklung und Training, verfügbar mit RTX A6000, L40, A100 80GB oder H100 SXM, konfigurierbar nach GPU-Anzahl, vCPU, RAM und Festplatte, und nur während der Laufzeit minutengenau abgerechnet. Sandboxes sind isolierte, kurzlebige Ubuntu-Mikro-VMs für Agenten-Workloads: Reinforcement-Learning-Umgebungen, Evaluierungsläufe und CI-Jobs, die für wenige Minuten eine GPU brauchen und danach verschwinden. Das Unternehmen setzt auf Preis und Entwicklerfreundlichkeit. Die veröffentlichten Preise nennen H100-SXM-Instanzen mit 3,20 $ pro GPU-Stunde, A100 80GB mit 1,09 $, L40 mit 0,79 $ und RTX A6000 mit 0,35 $, dazu Sekundenpreise für Sandboxes von 2,95 $ pro GPU-Stunde für H100 und 1,95 $ für A100. Speicher wird pro GB-Monat mit monatlichen Snapshot-Preisen abgerechnet, und für ausgehenden Datenverkehr fallen keine Kosten an. Thunder Compute gibt an, die Kosten durch effiziente Arbeitslastplanung und weniger Leerlauf niedrig zu halten und diese Ersparnis weiterzugeben. Der Workflow ist auf Skriptbarkeit statt auf Klicks ausgelegt. Eine CLI übernimmt Erstellung und Verbindung von Instanzen, eine VS-Code-Erweiterung unterstützt die Iteration im Editor, und ein MCP-Server plus REST-API erlauben Agenten und internen Plattformen die programmatische GPU-Bereitstellung. Snapshots erhalten den Festplattenzustand zwischen Sitzungen, und weder Instanzen noch Sandboxes werden verdrängt. Das Unternehmen sammelte 2026 eine 13-Millionen-Dollar-Serie-A ein, um die Plattform auszubauen, und dokumentiert den Stack mit Leitfäden, Quickstarts und API-Referenzen. **Preise und Tarife:** Thunder Compute rechnet Instanzen während der Laufzeit minutengenau und Sandboxes sekundengenau ab. Veröffentlichte Instanzpreise: RTX A6000 0,35 $/GPU-Stunde, L40 0,79 $, A100 80GB 1,09 $, H100 SXM 3,20 $, zusätzliche vCPUs 0,04 $/vCPU-Stunde. Sandboxes kosten 2,95 $/GPU-Stunde für H100 SXM und 1,95 $/GPU-Stunde für A100 80GB plus vCPU-, Speicher- und Storage-Komponenten. Instanzfestplatten kosten 0,219 $/GB pro Monat (die ersten 100 GB pro GPU inklusive), Snapshots 0,05 $/GB pro Monat, und Egress ist kostenlos. Hinweis: Die Preise ändern sich, prüfen Sie sie auf der Preisseite. - **Persistente GPU-Instanzen:** Starten Sie Maschinen mit RTX A6000, L40, A100 80GB oder H100 SXM, oft in Minuten SSH-bereit, und zahlen Sie nur während der Laufzeit. - **GPU-Sandboxes pro Sekunde:** Starten Sie isolierte Ubuntu-VMs mit oder ohne GPU für RL-Rollouts, Evaluierungen und CI, sekundengenau abgerechnet und zwischen Läufen auf null skaliert. - **Entwicklerorientierte Werkzeuge:** CLI, VS-Code-Erweiterung, MCP-Server und REST-API steuern die Infrastruktur vom Terminal, Editor, KI-Agenten oder eigenen Dienst aus. - **Snapshots und persistenter Speicher:** Speichern Sie die Instanzfestplatte als Snapshot und stellen Sie sie später wieder her, um Experimente zu pausieren, ohne Maschinen laufen zu lassen. - **Keine Verdrängung, keine Egress-Kosten:** Instanzen und Sandboxes werden nie verdrängt, und ausgehender Datentransfer wird nicht berechnet. **Stärken:** Aggressive Preise gegenüber Hyperscalern: veröffentlichte H100-Preise von etwa 3,20 $/GPU-Stunde gegenüber über 6 $ bei großen Clouds.; Zwei Abrechnungsmodelle für zwei reale Workloads: persistente Instanzen pro Minute und ephemere Sandboxes pro Sekunde.; Keine Egress-Kosten und keine Verdrängung – zwei häufige Quellen unerwarteter Kosten und Unterbrechungen entfallen.; Echte Entwickleroberfläche: CLI, VS-Code-Erweiterung, MCP-Server, REST-API und Templates. **Einschränkungen:** Die GPU-Verfügbarkeit schwankt, ein bestimmter Typ kann beim Start ausverkauft sein.; Der Sandbox-Zugang wird über den Vertrieb angefragt und ist nicht ab dem Sign-up vollständig self-service.; Der GPU-Katalog ist schmaler als bei den größten Hyperscalern, die mehr Beschleunigerfamilien bieten. [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/thunder-compute.md) ## Häufig gestellte Fragen ### Wie vergleichen sich FluidStack und Thunder Compute beim monatlichen Traffic? FluidStack hat 154.620 monatliche Besuche, während Thunder Compute 102.147 verzeichnet. Traffic-Schätzungen beschreiben die Publikumsgröße, nicht die Produktqualität. ### Wie vergleichen sich ihre Wachstumsraten? FluidStack verzeichnet eine Wachstumsrate von +7,3 % gegenüber dem Vormonat; Thunder Compute verzeichnet -29 %. ### 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. Thunder Compute: Paid (per-minute instances, per-second sandboxes). Thunder Compute rechnet Instanzen während der Laufzeit minutengenau und Sandboxes sekundengenau ab. Veröffentlichte Instanzpreise: RTX A6000 0,35 $/GPU-Stunde, L40 0,79 $, A100 80GB 1,09 $, H100 SXM 3,20 $, zusätzliche vCPUs 0,04 $/vCPU-Stunde. Sandboxes kosten 2,95 $/GPU-Stunde für H100 SXM und 1,95 $/GPU-Stunde für A100 80GB plus vCPU-, Speicher- und Storage-Komponenten. Instanzfestplatten kosten 0,219 $/GB pro Monat (die ersten 100 GB pro GPU inklusive), Snapshots 0,05 $/GB pro Monat, und Egress ist kostenlos. Hinweis: Die Preise ändern sich, prüfen Sie sie auf der Preisseite. ## 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 | 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 | Konzentriert sich auf optimierte serverlose Inferenz-APIs und verwaltetes Modell-Hosting statt auf rohe Cluster-Mieten. | [.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 | [Lightning AI](https://openaitools.app/de/tool/lightning-ai) | 272.562 | -12,3 % | Freemium, Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage | Die AI-Cloud der Macher von PyTorch Lightning | [.md](https://openaitools.app/de/tool/lightning-ai.md) | --- Quelle: https://openaitools.app/de/compare/fluidstack-vs-thunder-compute 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)