# FluidStack vs Verda (ex-Takomo) FluidStack enregistre 154 620 visites mensuelles avec une croissance mensuelle de +7,3 % et un modèle tarifaire Payant, Tarifs sur demande. Verda (ex-Takomo) enregistre 0 visites mensuelles avec une croissance de 0 % et un modèle tarifaire Tarifs sur demande. | Métrique | [FluidStack](https://openaitools.app/fr/tool/fluidstack) | [Verda (ex-Takomo)](https://openaitools.app/fr/tool/takomo) | | :--- | :--- | :--- | | URL du site web | https://fluidstack.io | https://www.takomo.ai | | Catégories | Outils de développement IA, Modèles IA, Large Language Models (LLMs) | No-Code & Low-Code, AI Workflow, Modèles IA, Générateur d'applications IA | | Modèle tarifaire | Payant, Tarifs sur demande | Tarifs sur demande | | Visites mensuelles | 154 620 | 0 | | Taux de croissance mensuel | +7,3 % | 0 % | | Marché principal | États-Unis | Global | | Visites directes | 47 869 | 0 | | Score d'avis | 4,4 | 4,4 | | Nombre d'enregistrements | 1 | 7 | | Plateformes prises en charge | Site web | Site web | ## FluidStack FluidStack est un fournisseur de calcul IA qui construit la couche physique sous le travail sur les modèles de pointe : datacenters, énergie, refroidissement et très grands clusters GPU. Son positionnement public est délibérément infrastructurel plutôt que produit : il décrit la construction de calcul à l'échelle du gigawatt, la mise en service de nouveaux sites en quelques mois et l'exploitation fiable de dizaines de millions d'accélérateurs. Pour les équipes qui entraînent ou servent de grands modèles, cela se traduit par une capacité réservée et dédiée, provisionnée et exploitée pour vous, plutôt qu'un catalogue de VM instantané en libre-service. Un thème distinctif est l'association de l'énergie et du calcul. FluidStack écrit sur la refonte de l'infrastructure de calcul et d'énergie à partir de premiers principes, le développement de solaire hors réseau pour alimenter les clusters, et un refroidissement en circuit fermé qui remplit les réservoirs une fois et fait recirculer l'eau indéfiniment. L'entreprise insiste aussi sur la construction aux États-Unis avec une fabrication rapatriée, présentant la propriété de l'infrastructure comme une question stratégique sur les valeurs qui façonnent la technologie. Pour les organisations d'IA, ces éléments sont de plus en plus pertinents car la disponibilité de l'énergie, et non seulement l'approvisionnement en puces, est la contrainte déterminante de la montée en échelle. Si vous avez besoin de quelques GPU pour une journée, FluidStack n'est probablement pas la voie la plus rapide ; la capacité s'engage à l'échelle entreprise via un processus commercial. Si vous planifiez un entraînement de plusieurs mois ou une flotte d'inférence en production et souhaitez une infrastructure dédiée et sur mesure avec exploitation gérée, c'est un candidat sérieux à évaluer aux côtés des grands hyperscalers et des clouds GPU spécialisés. **Tarifs et offres:** Entreprise et tarif sur devis. FluidStack ne publie ni tarifs à l'heure GPU ni inscription en libre-service sur son site ; la capacité est dimensionnée et chiffrée lors d'un échange commercial direct selon la taille du cluster, la durée et le matériel. Les annuaires le classent comme produit payant avec tarif sur devis. - **Un calcul à l'échelle du datacenter, maîtrisé en interne:** FluidStack conçoit et construit de grands datacenters IA, y compris des campus à haute densité dotés d'une forte puissance par site, plutôt que de revendre la capacité d'autres clouds. - **Clusters GPU pour entraînement et inférence:** Les clusters sont conçus pour l'entraînement et l'inférence de modèles à grande échelle, avec une interconnexion haut débit et une orchestration adaptées aux charges distribuées. - **Énergie et refroidissement conçus ensemble:** L'entreprise développe du solaire hors réseau et un refroidissement en circuit fermé, traitant l'efficacité énergétique et hydrique comme des problèmes d'ingénierie centraux. - **Exploitation gérée et fiabilité:** Interventions sur site, provisionnement de clusters et exploitation permettent aux équipes de recherche de se concentrer sur les modèles. - **Chaîne d'approvisionnement rapatriée aux États-Unis:** Les datacenters sont construits aux États-Unis avec une fabrication rapatriée du calcul et de l'énergie, un choix délibéré de chaîne d'approvisionnement. **Forces:** Infrastructure IA sur mesure plutôt que revente cloud générique; Conception interne de l'énergie, du refroidissement et du datacenter, décisive à l'échelle; Provisionnement et exploitation gérés pour de grands clusters d'entraînement et d'inférence; Positionnement explicite sur une infrastructure construite et fabriquée aux États-Unis **Limites:** Aucun tarif en libre-service publié ni inscription immédiate : l'accès passe par un échange commercial; L'orientation entreprise signifie que de très petites charges individuelles peuvent ne pas convenir; La capacité est concentrée aux États-Unis, ce qui compte pour les équipes sensibles à la latence ou soumises à des exigences de localisation des données [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/fr/tool/fluidstack.md) ## Verda (ex-Takomo) Verda (présentée auparavant sous le nom Takomo et liée à la marque DataCrunch) vend une infrastructure cloud conçue autour des charges de travail d’IA. Son portefeuille couvre le calcul, le stockage, le réseau et, plus récemment, une couche d’inférence managée. Les accélérateurs disponibles incluent des cartes NVIDIA récentes pour datacenter telles que GB300 NVL72, B300 SXM6, B200 SXM6, RTX PRO 6000, H200, H100 et A100, complétées par des instances CPU dédiées à haute fréquence et du stockage bloc NVMe. Pour les développeurs, la plateforme met l’accent sur le libre-service : les instances GPU à la demande se provisionnent sans négociation commerciale, les clusters instantanés s’étendent sur plusieurs baies avec une interconnexion InfiniBand ou RoCE, et les conteneurs serverless s’autoscalent pour l’inférence et le traitement par lots. Une offre d’inférence plus récente expose des modèles ouverts de pointe via un endpoint compatible OpenAI, facturé au token avec des tarifs préférentiels sur les entrées en cache, de sorte qu’un code existant pour l’API OpenAI change simplement d’URL de base. L’entreprise met en avant la propriété européenne et le contrôle de ses datacenters, l’énergie renouvelable et une conformité incluant SOC 2 Type II, ISO 27001 et l’alignement RGPD, avec des options de calcul confidentiel à attestation matérielle. Un laboratoire d’IA interne contribue à des projets open source comme SGLang et vLLM et publie des benchmarks GPU. **Tarifs et offres:** La tarification est à l’usage et publiée par type d’instance GPU, stockage et tokens d’inférence ; les accords entreprise et de capacité réservée passent par le service commercial. - **Instances GPU NVIDIA à la demande:** Provisionnez des accélérateurs datacenter récents, de la RTX PRO 6000 au GB300 NVL72 avec NVLink v5, sans contrat ni négociation. - **Clusters instantanés pour l’entraînement à grande échelle:** Les clusters en libre-service avec interconnexion InfiniBand ou RoCE vont d’une seule baie à plusieurs baies pour l’entraînement distribué. - **Conteneurs serverless:** Des conteneurs GPU à mise à l’échelle automatique gèrent l’inférence et les traitements par lots sans administrer le cluster sous-jacent. - **API d’inférence compatible OpenAI:** Appelez des modèles ouverts de pointe comme Kimi K3.1 Pro via un endpoint unique, avec tarification au token et remises sur les entrées en cache. - **Stockage et réseau managés:** Volumes bloc NVMe, systèmes de fichiers partagés POSIX, stockage objet compatible S3 et registre de conteneurs OCI complètent la plateforme. **Forces:** Large choix d’accélérateurs NVIDIA récents accessibles en libre-service; Intégration verticale des datacenters propres aux services managés; Endpoint d’inférence compatible OpenAI qui limite les modifications de code; Positionnement européen fort en conformité et énergie renouvelable **Limites:** Le détail public des prix varie selon le type d’instance et peut nécessiter un contact commercial; L’offre d’inférence étant récente, le catalogue de modèles peut être plus restreint que chez les grandes plateformes; La disponibilité régionale dépend de l’emplacement précis des datacenters [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/fr/tool/takomo.md) ## Questions fréquentes ### Comment FluidStack et Verda (ex-Takomo) se comparent-ils en termes de trafic mensuel ? FluidStack enregistre 154 620 visites mensuelles, tandis que Verda (ex-Takomo) enregistre 0. Les estimations de trafic décrivent la taille de l'audience, pas la qualité du produit. ### Comment leurs taux de croissance se comparent-ils ? FluidStack a un taux de croissance mensuel de +7,3 % ; Verda (ex-Takomo) a 0 %. ### Comment les tarifs se comparent-ils ? FluidStack : Payant, Tarifs sur demande. Entreprise et tarif sur devis. FluidStack ne publie ni tarifs à l'heure GPU ni inscription en libre-service sur son site ; la capacité est dimensionnée et chiffrée lors d'un échange commercial direct selon la taille du cluster, la durée et le matériel. Les annuaires le classent comme produit payant avec tarif sur devis. Verda (ex-Takomo) : Tarifs sur demande. La tarification est à l’usage et publiée par type d’instance GPU, stockage et tokens d’inférence ; les accords entreprise et de capacité réservée passent par le service commercial. ## Alternatives | # | Nom de l'outil | Visites mensuelles | Taux de croissance mensuel | Modèle tarifaire | Summary | Profile (Markdown) | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | 1 | [fal.ai](https://openaitools.app/fr/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/fr/tool/fal-ai.md) | | 2 | [RunPod](https://openaitools.app/fr/tool/runpod) | 2 881 043 | +5,9 % | Payant | 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/fr/tool/runpod.md) | | 3 | [Together AI](https://openaitools.app/fr/tool/together-ai) | 1 645 930 | +64,9 % | Freemium, Payant | 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/fr/tool/together-ai.md) | | 4 | [Vast.ai](https://openaitools.app/fr/tool/vast-ai) | 1 257 554 | +2,8 % | Payant | Louez des GPU cloud à la seconde sur une place de marché mondiale | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/vast-ai.md) | | 5 | [Modal](https://openaitools.app/fr/tool/modal-com) | 1 196 021 | +30,2 % | Freemium, Tarifs sur demande | Infrastructure cloud serverless pour les charges de travail IA et data | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/modal-com.md) | | 6 | [Nebius](https://openaitools.app/fr/tool/nebius) | 1 145 711 | +10,7 % | Payant, Tarifs sur demande | 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/fr/tool/nebius.md) | | 7 | [Salad](https://openaitools.app/fr/tool/salad-gpu-cloud) | 713 519 | +10,4 % | Essai gratuit, Payant, Tarifs sur demande | Cloud GPU distribuée qui orchestre les GPU grand public inutilisés du monde | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/salad-gpu-cloud.md) | | 8 | [Cerebras](https://openaitools.app/fr/tool/cerebras) | 701 013 | -12,6 % | Tarifs sur demande | Utilise des processeurs propriétaires à l'échelle de la plaquette pour des vitesses d'entraînement extrêmes, se distinguant des configurations de clusters de GPU NVIDIA standard. | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/cerebras.md) | | 9 | [DeepInfra](https://openaitools.app/fr/tool/deep-infra) | 457 810 | -8,9 % | Payant | Specializes in cost-effective serverless API inference for open-weights models instead of raw infrastructure rentals. | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/deep-infra.md) | | 10 | [RunComfy — ComfyUI cloud avec GPU rapides et API serverless](https://openaitools.app/fr/tool/runcomfy) | 364 336 | -8,6 % | Tarifs sur demande | Exécutez ComfyUI natif dans le cloud sans installation, avec GPU rapides et API serverless en un clic | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/runcomfy.md) | --- Source : https://openaitools.app/fr/compare/fluidstack-vs-takomo More Markdown: [Catégories](https://openaitools.app/fr/categories.md) · [Classements de trafic](https://openaitools.app/fr/rankings.md) · [llms.txt](https://openaitools.app/fr/llms.txt)