# FluidStack vs Lium FluidStack registra 154.620 visitas mensuales con un crecimiento intermensual de +7,3 % y un modelo de precios De pago, Precio a consultar. Lium registra 58.483 visitas mensuales con un crecimiento de -13,9 % y un modelo de precios De pago. | Métrica | [FluidStack](https://openaitools.app/es/tool/fluidstack) | [Lium](https://openaitools.app/es/tool/lium-io) | | :--- | :--- | :--- | | URL del sitio web | https://fluidstack.io | https://lium.io | | Categorías | Herramientas de desarrollo con IA, Modelos de IA, Large Language Models (LLMs) | Herramientas de desarrollo con IA | | Modelo de precios | De pago, Precio a consultar | De pago | | Visitas mensuales | 154.620 | 58.483 | | Tasa de crecimiento intermensual | +7,3 % | -13,9 % | | Mercado principal | Estados Unidos | Estados Unidos | | Visitas directas | 47.869 | 40.955 | | Puntuación de reseñas | 4,4 | 4,3 | | Número de guardados | 1 | 0 | | Plataformas compatibles | Sitio web | Sitio web | ## FluidStack FluidStack es un proveedor de cómputo para IA que construye la capa física bajo el trabajo con modelos de frontera: centros de datos, energía, refrigeración y clústeres de GPU muy grandes. Su posicionamiento público es deliberadamente infraestructural más que orientado a producto: describe construir cómputo a escala de gigavatio, poner en marcha nuevos sitios en meses y operar decenas de millones de aceleradores de forma fiable. Para equipos que entrenan o sirven modelos grandes, eso se traduce en capacidad reservada, dedicada, aprovisionada y operada para ti, en lugar de un catálogo de VM de autoservicio inmediato. Un tema distintivo es el emparejamiento de energía y cómputo. FluidStack escribe sobre rediseñar la infraestructura de cómputo y energía desde primeros principios, desarrollar energía solar aislada de la red para alimentar clústeres y usar refrigeración de circuito cerrado que llena los depósitos una vez y recircula el agua indefinidamente. También enfatiza construir en Estados Unidos con fabricación local, enmarcando la propiedad de la infraestructura como una cuestión estratégica sobre qué valores moldean la tecnología. Para las organizaciones de IA esto es cada vez más relevante, porque la disponibilidad de energía, y no solo el suministro de chips, es la restricción determinante al escalar. Si necesitas unas pocas GPU por un día, FluidStack probablemente no sea la vía más rápida; la capacidad se contrata a escala empresarial mediante un proceso de ventas. Si planificas una ejecución de entrenamiento de varios meses o una flota de inferencia en producción y quieres infraestructura dedicada y específica con operación gestionada, es un candidato sólido para evaluar junto a los grandes hiperescaladores y las nubes de GPU especializadas. **Precios y planes:** Empresarial y precio a consultar. FluidStack no publica tarifas por hora de GPU ni registro de autoservicio en su sitio; la capacidad se dimensiona y cotiza mediante una conversación directa de ventas según el tamaño del clúster, la duración y el hardware. Los directorios lo clasifican como producto de pago con precio a consultar. - **Cómputo a escala de centro de datos propio:** FluidStack diseña y construye grandes centros de datos de IA, incluidos campus de alta densidad con gran capacidad energética por sitio, en lugar de revender capacidad de otras nubes. - **Clústeres de GPU para entrenamiento e inferencia:** Los clústeres están diseñados para entrenamiento e inferencia de modelos a gran escala, con interconexión de alto ancho de banda y orquestación para cargas distribuidas. - **Energía y refrigeración diseñadas juntas:** La empresa desarrolla energía solar aislada de la red y refrigeración de circuito cerrado, tratando la eficiencia energética e hídrica como problemas centrales de ingeniería. - **Operación gestionada y fiabilidad:** El soporte presencial, el aprovisionamiento de clústeres y la operación permiten a los equipos de investigación centrarse en los modelos. - **Cadena de suministro con fabricación en EE. UU.:** Los centros de datos se construyen en Estados Unidos con fabricación local de la infraestructura de cómputo y energía, una decisión deliberada de cadena de suministro. **Fortalezas:** Infraestructura de IA específica en lugar de reventa genérica de nube; Diseño propio de energía, refrigeración y centro de datos, clave a escala; Aprovisionamiento y operación gestionados para grandes clústeres; Posicionamiento explícito de infraestructura construida y fabricada en EE. UU. **Limitaciones:** No publica precios de autoservicio ni permite registro inmediato; el acceso requiere hablar con ventas; Su enfoque empresarial significa que cargas de trabajo individuales muy pequeñas pueden no encajar; La capacidad se concentra en ubicaciones de Estados Unidos, lo que puede importar a equipos sensibles a la latencia o con requisitos de residencia de datos [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/es/tool/fluidstack.md) ## Lium Lium es un mercado para alquilar cómputo GPU, posicionado explícitamente tanto para agentes autónomos como para personas. El catálogo abarca desde tarjetas pequeñas como la T4 hasta RTX 5090 y RTX 6000 Ada, y llega a aceleradores de centro de datos como H100, H200, B200 y B300. Cada anuncio muestra precio en vivo, VRAM, CPU, RAM, disco, velocidad de red, tiempo activo y una puntuación de fiabilidad, para que puedas juzgar al anfitrión antes de contratar. La idea diferencial es la facturación por segundo junto con un "agent quickstart": tu agente instala la CLI, arranca un pod indicando el tipo de GPU y un tiempo de vida, ejecuta el trabajo y deja que el pod se elimine solo al terminar. Los presupuestos y los TTL ponen un límite duro al gasto. Como los proveedores son independientes, los precios varían mucho dentro de la flota, y la interfaz muestra tarifas spot frente a bajo demanda junto con valoraciones de inquilinos anteriores. En el lado de la oferta, Lium permite a los propietarios de hardware publicar sus GPU y les paga la mayor parte de los ingresos por alquiler más bonificaciones, lo que mantiene capacidad en muchas regiones. Para el comprador, es una forma práctica de conseguir acceso puntual a GPU para entrenamiento, fine-tuning, inferencia o renderizado por lotes sin un compromiso largo de nube, y todo desde la misma interfaz que ya usa su agente de IA. **Precios y planes:** Lium es un mercado de pago con facturación por segundo: pagas la tarifa horaria que muestra cada anuncio de pod. Los precios varían según el modelo de GPU, la disponibilidad y si el anuncio es spot o bajo demanda; por ejemplo, los H100 aparecen a pocos dólares por GPU-hora mientras que una T4 cuesta una fracción. Los propietarios fijan sus tarifas y se quedan con la mayor parte de los ingresos. - **Facturación por segundo:** Arranca y detén pods a demanda y paga solo los segundos que realmente usas, sin reservar capacidad por meses. - **Catálogo amplio, de T4 a B300:** Elige entre tarjetas de consumo, GPU de estación de trabajo y aceleradores de centro de datos como H100, H200 y B200, con VRAM, CPU, RAM y disco por anuncio. - **Acceso por CLI, SDK y API:** Un único comando de instalación permite a tu agente o script lanzar pods con tipo de GPU, presupuesto y caducidad automática. - **Métricas de anfitrión transparentes:** Cada anuncio informa fiabilidad, tiempo activo, caudal de red y valoraciones, para elegir un proveedor fiable. - **Ingresos en el lado de la oferta:** Los propietarios pueden registrar GPU y quedarse con la gran mayoría de los ingresos por alquiler más bonificaciones. **Fortalezas:** Selección de hardware muy amplia en un solo catálogo, con GPU de centro de datos actuales; Facturación por segundo con TTL y límites de presupuesto para controlar costes; Todo es automatizable vía CLI, SDK de Python y API REST; Los anuncios exponen fiabilidad, tiempo activo y valoraciones en lugar de ocultar la calidad del anfitrión **Limitaciones:** Los precios y la disponibilidad cambian constantemente porque los anfitriones son proveedores independientes; Las puntuaciones de fiabilidad varían notablemente entre anuncios, así que algunos anfitriones son mejores; Debes gestionar tu propio entorno e imágenes: es infraestructura cruda, no una plataforma gestionada [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/es/tool/lium-io.md) ## Preguntas frecuentes ### ¿Cómo se comparan FluidStack y Lium en tráfico mensual? FluidStack tiene 154.620 visitas mensuales, mientras que Lium tiene 58.483. Las estimaciones de tráfico describen el tamaño de la audiencia, no la calidad del producto. ### ¿Cómo se comparan sus tasas de crecimiento? FluidStack tiene una tasa de crecimiento intermensual de +7,3 %; Lium tiene -13,9 %. ### ¿Cómo se comparan los precios? FluidStack: De pago, Precio a consultar. Empresarial y precio a consultar. FluidStack no publica tarifas por hora de GPU ni registro de autoservicio en su sitio; la capacidad se dimensiona y cotiza mediante una conversación directa de ventas según el tamaño del clúster, la duración y el hardware. Los directorios lo clasifican como producto de pago con precio a consultar. Lium: De pago. Lium es un mercado de pago con facturación por segundo: pagas la tarifa horaria que muestra cada anuncio de pod. Los precios varían según el modelo de GPU, la disponibilidad y si el anuncio es spot o bajo demanda; por ejemplo, los H100 aparecen a pocos dólares por GPU-hora mientras que una T4 cuesta una fracción. Los propietarios fijan sus tarifas y se quedan con la mayor parte de los ingresos. ## Alternativas | # | Nombre de la herramienta | Visitas mensuales | Tasa de crecimiento intermensual | Modelo de precios | Summary | Profile (Markdown) | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | 1 | [fal.ai](https://openaitools.app/es/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/es/tool/fal-ai.md) | | 2 | [RunPod](https://openaitools.app/es/tool/runpod) | 2.881.043 | +5,9 % | De pago | 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/es/tool/runpod.md) | | 3 | [Together AI](https://openaitools.app/es/tool/together-ai) | 1.645.930 | +64,9 % | Freemium, De pago | Se centra en API de inferencia serverless optimizadas y alojamiento de modelos gestionados en lugar de alquileres de clústeres puros. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/together-ai.md) | | 4 | [Vast.ai](https://openaitools.app/es/tool/vast-ai) | 1.257.554 | +2,8 % | De pago | Alquila GPUs en la nube por segundo desde un mercado global | [.md](https://openaitools.app/es/tool/vast-ai.md) | | 5 | [Modal](https://openaitools.app/es/tool/modal-com) | 1.196.021 | +30,2 % | Freemium, Precio a consultar | Infraestructura cloud serverless para cargas de trabajo de IA y datos | [.md](https://openaitools.app/es/tool/modal-com.md) | | 6 | [Nebius](https://openaitools.app/es/tool/nebius) | 1.145.711 | +10,7 % | De pago, Precio a consultar | 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/es/tool/nebius.md) | | 7 | [Salad](https://openaitools.app/es/tool/salad-gpu-cloud) | 713.519 | +10,4 % | Prueba gratuita, De pago, Precio a consultar | Nube de GPU distribuida que orquesta las GPU de consumo inactivas del mundo | [.md](https://openaitools.app/es/tool/salad-gpu-cloud.md) | | 8 | [Cerebras](https://openaitools.app/es/tool/cerebras) | 701.013 | -12,6 % | Precio a consultar | Utiliza procesadores propietarios a escala de oblea para velocidades de entrenamiento extremas, a diferencia de las configuraciones estándar de clústeres de GPU NVIDIA. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/cerebras.md) | | 9 | [DeepInfra](https://openaitools.app/es/tool/deep-infra) | 457.810 | -8,9 % | De pago | Specializes in cost-effective serverless API inference for open-weights models instead of raw infrastructure rentals. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/deep-infra.md) | | 10 | [Lightning AI](https://openaitools.app/es/tool/lightning-ai) | 272.562 | -12,3 % | Freemium, De pago, Precio a consultar | La nube de IA creada por los autores de PyTorch Lightning | [.md](https://openaitools.app/es/tool/lightning-ai.md) | --- Fuente: https://openaitools.app/es/compare/fluidstack-vs-lium-io More Markdown: [Categorías](https://openaitools.app/es/categories.md) · [Clasificaciones de tráfico](https://openaitools.app/es/rankings.md) · [llms.txt](https://openaitools.app/es/llms.txt)