# FluidStack vs Thunder Compute FluidStack registra 154.620 visitas mensuales con un crecimiento intermensual de +7,3 % y un modelo de precios De pago, Precio a consultar. Thunder Compute registra 102.147 visitas mensuales con un crecimiento de -29 % y un modelo de precios Paid (per-minute instances, per-second sandboxes). | Métrica | [FluidStack](https://openaitools.app/es/tool/fluidstack) | [Thunder Compute](https://openaitools.app/es/tool/thunder-compute) | | :--- | :--- | :--- | | URL del sitio web | https://fluidstack.io | https://thundercompute.com | | Categorías | Herramientas de desarrollo con IA, Modelos de IA, Large Language Models (LLMs) | Herramientas de desarrollo con IA, Modelos de IA, Large Language Models (LLMs) | | Modelo de precios | De pago, Precio a consultar | Paid (per-minute instances, per-second sandboxes) | | Visitas mensuales | 154.620 | 102.147 | | Tasa de crecimiento intermensual | +7,3 % | -29 % | | Mercado principal | Estados Unidos | Estados Unidos | | Visitas directas | 47.869 | 40.743 | | Puntuación de reseñas | 4,4 | 4,4 | | 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) ## Thunder Compute Thunder Compute es un proveedor de GPU en la nube que se presenta como la compañía de sandboxes de GPU. En lugar de una única oferta genérica de VM, divide su producto en dos formas. Las instancias son máquinas de GPU de larga duración para desarrollo y entrenamiento, disponibles con GPU RTX A6000, L40, A100 80GB o H100 SXM, configurables en número de GPU, vCPU, RAM y disco, y facturables por minuto solo mientras están encendidas. Los sandboxes son microVMs Ubuntu aisladas y de corta duración diseñadas para cargas de agentes: entornos de aprendizaje por refuerzo, barridos de evaluación y trabajos de CI que necesitan una GPU unos minutos y luego desaparecen. La empresa apuesta por el precio y la ergonomía para desarrolladores. Sus tarifas publicadas sitúan las instancias H100 SXM en 3,20 $ por GPU-hora, A100 80GB en 1,09 $, L40 en 0,79 $ y RTX A6000 en 0,35 $, con precios de sandbox por segundo de 2,95 $ por GPU-hora para H100 y 1,95 $ para A100. El almacenamiento se mide por GB-mes con precios mensuales de snapshots, y no hay cargos por salida de datos. Thunder Compute afirma que mantiene los costes bajos planificando cargas de forma eficiente y reduciendo el tiempo de inactividad, y traslada ese ahorro al usuario. El flujo de trabajo está pensado para ser automatizable más que basado en clics. Una CLI gestiona la creación y conexión de instancias, una extensión de VS Code facilita la iteración dentro del editor, y un servidor MCP más una API REST permiten a agentes y plataformas internas aprovisionar GPUs mediante programación. Los snapshots conservan el estado del disco entre sesiones, y ni las instancias ni los sandboxes pueden ser apropiados de forma preventiva. La compañía levantó una Serie A de 13 millones de dólares en 2026 para ampliar la plataforma y documenta el stack con guías, quickstarts y referencias de API. **Precios y planes:** Thunder Compute factura las instancias por minuto mientras están encendidas y los sandboxes por segundo. Tarifas publicadas de instancias: RTX A6000 0,35 $/GPU-hora, L40 0,79 $, A100 80GB 1,09 $, H100 SXM 3,20 $, con vCPU adicionales a 0,04 $/vCPU-hora. Los sandboxes cuestan 2,95 $/GPU-hora en H100 SXM y 1,95 $/GPU-hora en A100 80GB, más componentes de vCPU, memoria y almacenamiento. El disco de instancia cuesta 0,219 $/GB al mes (los primeros 100 GB por GPU incluidos), los snapshots 0,05 $/GB al mes y la salida de datos es gratuita. Nota: las tarifas cambian, verifícalas en la página de precios. - **Instancias de GPU persistentes:** Lanza máquinas RTX A6000, L40, A100 80GB o H100 SXM, a menudo listas para SSH en minutos, y paga solo mientras se ejecutan. - **Sandboxes de GPU por segundo:** Levanta VMs Ubuntu aisladas con o sin GPU para rollouts de RL, evaluaciones y CI, facturadas por segundo y escaladas a cero entre ejecuciones. - **Herramientas para desarrolladores:** CLI, extensión de VS Code, servidor MCP y API REST permiten gestionar la infraestructura desde una terminal, un editor, un agente de IA o tus propios servicios. - **Snapshots y almacenamiento persistente:** Guarda el disco de una instancia como snapshot y restáuralo después, para pausar experimentos sin dejar máquinas encendidas. - **Sin apropiación ni costes de salida:** Ni las instancias ni los sandboxes se apropian de forma preventiva, y la transferencia de datos saliente no se factura. **Fortalezas:** Precio agresivo frente a los hiperescaladores: tarifas publicadas de H100 de unos 3,20 $/GPU-hora frente a más de 6 $ en las grandes nubes.; Dos modelos de facturación que encajan con dos cargas reales: instancias persistentes por minuto y sandboxes efímeros por segundo.; Sin costes de salida y sin apropiación preventiva, lo que elimina dos fuentes habituales de coste inesperado e interrupción.; Superficie real para desarrolladores: CLI, extensión de VS Code, servidor MCP, API REST y plantillas. **Limitaciones:** La disponibilidad de GPU fluctúa, así que un tipo concreto puede estar agotado al intentar lanzarlo.; El acceso a los sandboxes se solicita a través de ventas, no es totalmente autoservicio desde el registro.; El catálogo de GPU es más reducido que el de los mayores hiperescaladores, que ofrecen más familias de aceleradores. [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/es/tool/thunder-compute.md) ## Preguntas frecuentes ### ¿Cómo se comparan FluidStack y Thunder Compute en tráfico mensual? FluidStack tiene 154.620 visitas mensuales, mientras que Thunder Compute tiene 102.147. 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 %; Thunder Compute tiene -29 %. ### ¿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. Thunder Compute: Paid (per-minute instances, per-second sandboxes). Thunder Compute factura las instancias por minuto mientras están encendidas y los sandboxes por segundo. Tarifas publicadas de instancias: RTX A6000 0,35 $/GPU-hora, L40 0,79 $, A100 80GB 1,09 $, H100 SXM 3,20 $, con vCPU adicionales a 0,04 $/vCPU-hora. Los sandboxes cuestan 2,95 $/GPU-hora en H100 SXM y 1,95 $/GPU-hora en A100 80GB, más componentes de vCPU, memoria y almacenamiento. El disco de instancia cuesta 0,219 $/GB al mes (los primeros 100 GB por GPU incluidos), los snapshots 0,05 $/GB al mes y la salida de datos es gratuita. Nota: las tarifas cambian, verifícalas en la página de precios. ## 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-thunder-compute 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)