# FluidStack vs Vast.ai FluidStack enregistre 154 620 visites mensuelles avec une croissance mensuelle de +7,3 % et un modèle tarifaire Payant, Tarifs sur demande. Vast.ai enregistre 1 257 554 visites mensuelles avec une croissance de +2,8 % et un modèle tarifaire Payant. | Métrique | [FluidStack](https://openaitools.app/fr/tool/fluidstack) | [Vast.ai](https://openaitools.app/fr/tool/vast-ai) | | :--- | :--- | :--- | | URL du site web | https://fluidstack.io | https://vast.ai | | Catégories | Outils de développement IA, Modèles IA, Large Language Models (LLMs) | Outils de développement IA, Large Language Models (LLMs), Générateur d'images IA, AI Video Generator | | Modèle tarifaire | Payant, Tarifs sur demande | Payant | | Visites mensuelles | 154 620 | 1 257 554 | | Taux de croissance mensuel | +7,3 % | +2,8 % | | Marché principal | États-Unis | États-Unis | | Visites directes | 47 869 | 937 107 | | Score d'avis | 4,4 | 4,6 | | Nombre d'enregistrements | 1 | 2 | | 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) ## Vast.ai Vast.ai est une place de marché de calcul pour l'IA : au lieu d'un cloud fermé unique, il agrège plus de 20 000 GPU issus d'un réseau mondial d'hôtes et de centres de données et vous laisse les louer à la seconde. Comme les prix sont fixés par l'offre et la demande plutôt que par le fournisseur, vous trouvez souvent des tarifs nettement inférieurs à ceux des clouds classiques, et vous pouvez filtrer par modèle de GPU, VRAM, prix et disponibilité depuis la console ou l'API. La mise en route est volontairement rapide : vous ajoutez du crédit, récupérez une clé API et pouvez exécuter une charge de travail en moins de cinq minutes. La plateforme propose trois modes de déploiement. GPU Cloud donne des instances à la demande avec un contrôle total sur plus de 40 centres de données et plus de 60 types de GPU, des cartes grand public aux NVIDIA GB200. Serverless permet de déployer des modèles en tant qu'endpoints avec benchmarking et optimisation automatiques entre types de GPU, en réduisant à zéro pour ne payer que le temps de calcul. Clusters fournit une capacité GPU multi-nœuds dédiée avec réseau InfiniBand pour l'entraînement à grande échelle. La tarification se décline en trois niveaux : à la demande pour une disponibilité garantie, interruptible au moins 50 % moins cher pour les traitements par lots tolérants aux pannes, et réservé sur 1, 3 ou 6 mois jusqu'à 50 % de réduction. Vast.ai est conçu pour les développeurs et, de plus en plus, pour les agents d'IA. Chaque GPU est provisionné par code, via CLI, SDK Python ou API REST, et la plateforme se présente comme une infrastructure prête pour les agents, où ceux-ci peuvent concevoir, acquérir et optimiser eux-mêmes leur calcul. Une Model Library offre des modèles préconfigurés pour les modèles open source populaires, et la plateforme met en avant la certification SOC 2, plus de 700 000 transactions mensuelles et un large éventail de cas d'usage couvrant l'inférence LLM, la génération d'images et de vidéos, la transcription, le fine-tuning et le rendu. **Tarifs et offres:** Vast.ai est une place de marché de GPU payante et facturée à l'usage. La facturation est à la seconde sans heures minimum, et vous pouvez démarrer avec seulement 5 $ de crédit. Trois niveaux sont proposés : à la demande avec disponibilité garantie, interruptible au moins 50 % moins cher pour les charges tolérantes aux pannes, et réservé sur 1, 3 ou 6 mois jusqu'à 50 % de réduction avec capacité garantie. Les prix sont fixés par l'offre et la demande. - **Place de marché de 20 000+ GPU:** Louez dans un pool mondial de plus de 20 000 GPU couvrant plus de 60 types, des cartes de classe RTX 3060 aux GB200, répartis sur plus de 40 centres de données. - **Niveaux à la demande, interruptible et réservé:** Choisissez à la demande pour une disponibilité garantie, interruptible au moins 50 % moins cher, ou des durées réservées jusqu'à 50 % de réduction avec capacité garantie. - **Facturation à la seconde:** Ne payez que le calcul utilisé grâce à la facturation à la seconde et sans heures minimum, ce qui rend les expériences et les jobs courts abordables. - **Déploiement natif par API:** Provisionnez et optimisez les instances entièrement par code via CLI, SDK Python ou API REST, ce qui rend la plateforme adaptée aux agents. - **GPU Cloud, Serverless et Clusters:** Lancez des modèles préconfigurés pour les modèles open source populaires, utilisez des endpoints serverless avec mise à zéro automatique ou montez des clusters multi-nœuds avec InfiniBand. - **Tarification de marché transparente:** Les prix sont fixés par l'offre et la demande plutôt que par Vast, vous voyez donc toujours le tarif réel du marché, interrogeable par programmation. **Forces:** Accès à plus de 20 000 GPU et 68+ types de GPU sur une seule plateforme; Facturation à la seconde sans heures minimum ni engagement; Les niveaux interruptible et réservé peuvent réduire nettement les coûts; Déploiement entièrement piloté par API, CLI et SDK **Limites:** La qualité et la fiabilité varient selon les hôtes indépendants; Les instances interruptibles peuvent être reprises en cours de tâche; Nécessite une bonne aisance avec les workflows CLI, SDK ou API; Les prix fluctuent selon l'offre et la demande, il faut surveiller le budget [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/fr/tool/vast-ai.md) ## Questions fréquentes ### Comment FluidStack et Vast.ai se comparent-ils en termes de trafic mensuel ? FluidStack enregistre 154 620 visites mensuelles, tandis que Vast.ai enregistre 1 257 554. 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 % ; Vast.ai a +2,8 %. ### 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. Vast.ai : Payant. Vast.ai est une place de marché de GPU payante et facturée à l'usage. La facturation est à la seconde sans heures minimum, et vous pouvez démarrer avec seulement 5 $ de crédit. Trois niveaux sont proposés : à la demande avec disponibilité garantie, interruptible au moins 50 % moins cher pour les charges tolérantes aux pannes, et réservé sur 1, 3 ou 6 mois jusqu'à 50 % de réduction avec capacité garantie. Les prix sont fixés par l'offre et la demande. ## 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 | Offre une expérience cloud Kubernetes gérée et soignée avec une meilleure stabilité des modèles, mais peut être un peu plus chère. | [.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 | [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) | | 5 | [Nebius](https://openaitools.app/fr/tool/nebius) | 1 145 711 | +10,7 % | Payant, Tarifs sur demande | Provides enterprise-grade AI cloud infrastructure with managed ML tools, replacing peer-to-peer rentals with reliable data centers. | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/nebius.md) | | 6 | [Salad](https://openaitools.app/fr/tool/salad-gpu-cloud) | 713 519 | +10,4 % | Essai gratuit, Payant, Tarifs sur demande | Utilise du matériel grand public inactif et distribué pour offrir des charges de travail d'inférence et de conteneur nettement moins chères, avec des garanties de fiabilité inférieures. | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/salad-gpu-cloud.md) | | 7 | [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) | | 8 | [DeepInfra](https://openaitools.app/fr/tool/deep-infra) | 457 810 | -8,9 % | Payant | Des APIs d'inférence serverless à bas coût pour plus de 200 modèles | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/deep-infra.md) | | 9 | [Thunder Compute](https://openaitools.app/fr/tool/thunder-compute) | 102 147 | -29 % | Paid (per-minute instances, per-second sandboxes) | Fournit des instances SSH persistantes instantanées avec une facturation simple à la seconde, correspondant à la flexibilité axée sur les développeurs de Vast.ai. | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/thunder-compute.md) | | 10 | [Lium](https://openaitools.app/fr/tool/lium-io) | 58 483 | -13,9 % | Payant | Se spécialise dans la location de GPU à la seconde axée sur les agents, reflétant fidèlement le flux de travail centré sur les développeurs et les agents de Vast.ai. | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/lium-io.md) | --- Source : https://openaitools.app/fr/compare/fluidstack-vs-vast-ai 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)