# FluidStack vs TensorDock FluidStack registra 154.620 visitas mensuales con un crecimiento intermensual de +7,3 % y un modelo de precios De pago, Precio a consultar. TensorDock registra 19.689 visitas mensuales con un crecimiento de -23,3 % y un modelo de precios De pago. | Métrica | [FluidStack](https://openaitools.app/es/tool/fluidstack) | [TensorDock](https://openaitools.app/es/tool/tensordock) | | :--- | :--- | :--- | | URL del sitio web | https://fluidstack.io | https://tensordock.com | | Categorías | Herramientas de desarrollo con IA, Modelos de IA, Large Language Models (LLMs) | Herramientas de desarrollo con IA, Herramienta de investigación con IA | | Modelo de precios | De pago, Precio a consultar | De pago | | Visitas mensuales | 154.620 | 19.689 | | Tasa de crecimiento intermensual | +7,3 % | -23,3 % | | Mercado principal | Estados Unidos | Estados Unidos | | Visitas directas | 47.869 | 6262 | | Puntuación de reseñas | 4,4 | 4,2 | | 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) ## TensorDock TensorDock funciona con un modelo de mercado: hosts independientes aportan servidores que TensorDock revisa, estandariza y expone a través de su propio panel y su API. Esa estructura ofrece un abanico amplio de hardware — desde RTX 3090 y 4090 para inferencia, renderizado o gaming hasta A100 SXM4 y H100 SXM5 para entrenamiento exigente — con precios fijados por hosts que compiten entre sí y no por un único proveedor. Los despliegues son por horas y bajo demanda, sin cuotas ni reservas obligatorias. En lo técnico, la plataforma se apoya en virtualización KVM, de modo que cada instancia es una máquina virtual totalmente aislada, con acceso root, GPU dedicada, control completo del sistema operativo y libertad para gestionar tus propios controladores. Además de Linux, admite Windows 10, y las plantillas estándar incluyen Docker. Todo el parque se controla mediante una API documentada para aprovisionar, consultar metadatos y comprobar disponibilidad, lo que facilita crear por script muchas instancias de vida corta. La fiabilidad se sostiene en la revisión de hosts y en políticas, más que en el tamaño: TensorDock afirma exigir un estándar de disponibilidad del 99,99 %, obligar a programar el mantenimiento con semanas de antelación y revocar el acceso SSH de los hosts para que no puedan tocar los datos del cliente. La facturación es por uso desde un saldo depositado: cuando llega a cero, las instancias se detienen y se eliminan, algo que encaja mejor con experimentos intermitentes que con contratos mensuales fijos. **Precios y planes:** Facturación por uso desde un saldo depositado, con entrada desde unos 5 USD. Tarifas públicas bajo demanda: H100 SXM5 desde unos 2,25 USD/h, A100 SXM4 desde unos 1,80 USD/h, RTX 4090 desde unos 0,35 USD/h e instancias solo CPU desde unos 0,012 USD/h. Los precios reservados y empresariales se consultan con ventas. - **Mercado de GPU bajo demanda:** Decenas de modelos de GPU de varios hosts independientes compiten en precio y ubicación, así que puedes elegir la mejor tarifa para cada carga en lugar del precio de lista de un único proveedor. - **Máquinas virtuales KVM completas:** Cada despliegue es una VM real con acceso root, GPU dedicada, control total del sistema operativo, controladores propios, Docker en las plantillas estándar y compatibilidad con Windows 10. - **Despliegue por panel o API:** Una API REST documentada con metadatos de máquina y disponibilidad en tiempo real permite automatizar el aprovisionamiento, el borrado y la gestión del parque desde tus propias herramientas. - **Sin cuotas y facturación por horas:** Recargas un saldo y pagas mientras las instancias están activas; al llegar a cero se recuperan automáticamente, sin atarte a plazos en experimentos cortos. - **Hosts verificados y estándares de disponibilidad:** Los hosts se evalúan por hardware, conocimiento y capacidad de respuesta, deben cumplir un 99,99 % de disponibilidad y no tienen acceso SSH a las máquinas del cliente. **Fortalezas:** Tarifas por hora muy bajas gracias a la competencia entre hosts y no al precio de lista del proveedor; Gama de hardware inusualmente amplia, de tarjetas de consumo a H100 SXM5; Aislamiento KVM real con acceso root y controladores propios, no solo contenedores limitados; Modelo sencillo de pago por uso sin cuotas ni compromisos de plazo **Limitaciones:** Al depender de hosts, la disponibilidad de modelos concretos de GPU puede fluctuar; La facturación es prepago: las instancias se eliminan cuando el saldo llega a cero; Windows y la configuración de controladores exigen más administración manual que una nube de notebooks gestionada [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/es/tool/tensordock.md) ## Preguntas frecuentes ### ¿Cómo se comparan FluidStack y TensorDock en tráfico mensual? FluidStack tiene 154.620 visitas mensuales, mientras que TensorDock tiene 19.689. 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 %; TensorDock tiene -23,3 %. ### ¿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. TensorDock: De pago. Facturación por uso desde un saldo depositado, con entrada desde unos 5 USD. Tarifas públicas bajo demanda: H100 SXM5 desde unos 2,25 USD/h, A100 SXM4 desde unos 1,80 USD/h, RTX 4090 desde unos 0,35 USD/h e instancias solo CPU desde unos 0,012 USD/h. Los precios reservados y empresariales se consultan con ventas. ## 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-tensordock 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)