# FluidStack vs Salad FluidStack は月間 154,620 訪問、前月比成長率 +7.3%、料金体系有料、料金は要問い合わせを記録しています。Salad は月間 713,519 訪問、成長率 +10.4%、料金体系無料トライアル、有料、料金は要問い合わせを記録しています。 | 指標 | [FluidStack](https://openaitools.app/ja/tool/fluidstack) | [Salad](https://openaitools.app/ja/tool/salad-gpu-cloud) | | :--- | :--- | :--- | | ウェブサイト URL | https://fluidstack.io | https://salad.com | | カテゴリ | AI開発者ツール, AIモデル, Large Language Models (LLMs) | AI開発者ツール, AI API, AI 文字起こし, Large Language Models (LLMs) | | 料金モデル | 有料、料金は要問い合わせ | 無料トライアル、有料、料金は要問い合わせ | | 月間訪問数 | 154,620 | 713,519 | | 前月比成長率 | +7.3% | +10.4% | | 主要市場 | アメリカ合衆国 | アメリカ合衆国 | | ダイレクト訪問 | 47,869 | 440,915 | | レビュースコア | 4.4 | 4.3 | | 保存数 | 1 | 1 | | 対応プラットフォーム | ウェブサイト | ウェブサイト | ## FluidStack FluidStack は、フロンティアモデルの取り組みを支える物理レイヤー、すなわちデータセンター、電力、冷却、そして非常に大規模な GPU クラスタを構築する AI コンピュート事業者です。その対外的な位置づけは意図的にプロダクト主導ではなくインフラ主導で、ギガワット規模のコンピュート構築、数か月での新サイト稼働、数千万台のアクセラレータの安定運用を掲げています。大規模モデルをトレーニングまたは配信するチームにとっては、即時利用できるセルフサービス型 VM カタログではなく、予約型の専用容量をプロビジョニング・運用してもらえる形になります。 際立ったテーマは、電力とコンピュートを組み合わせる点です。FluidStack は、コンピュートと電力インフラを第一原理から再設計すること、クラスタへ電力を供給するオフグリッド太陽光の開発、タンクに一度給水すれば水を無期限に循環させる閉ループ冷却について発信しています。さらに米国内での建設と製造の国内回帰を強調し、インフラの所有を「どの価値観が技術を形作るか」という戦略的問いとして位置づけています。AI 組織にとってこれはますます重要です。スケールの制約となるのはチップ供給だけでなく、エネルギーの可用性だからです。 数日だけ GPU が少し必要な場合、FluidStack は最短ルートではないでしょう。容量は営業プロセスを通じてエンタープライズ規模で契約されます。数か月におよぶトレーニングや本番推論フリートを計画し、マネージド運用付きの専用インフラを求めるなら、大手ハイパースケーラーや専門 GPU クラウドと並んで検討する価値のある候補です。 **料金とプラン:** エンタープライズ向け、価格は要問い合わせ。FluidStack は GPU 時間単価やセルフサービス登録をサイトで公開しておらず、クラスタ規模・期間・ハードウェアに基づいて直接の商談で見積もります。ディレクトリでは「価格は要問い合わせ」の有償製品に分類されています。 - **データセンター規模の自社コンピュート:** 他社クラウドの容量を再販するのではなく、1 サイトあたりの電力容量が大きい高密度キャンパスを含め、大規模 AI データセンターを自社で設計・建設します。 - **トレーニング・推論向け GPU クラスタ:** 大規模モデルのトレーニングと推論向けに設計され、広帯域インターコネクトと分散ワークロード向けのオーケストレーションを備えます。 - **電力と冷却を一体で設計:** オフグリッド太陽光と、タンクに一度給水すれば水を循環させ続ける閉ループ冷却を開発し、電力と水の効率を中核のエンジニアリング課題として扱います。 - **マネージド運用と信頼性:** オンサイト対応、クラスタのプロビジョニング、運用支援により、研究チームはモデル開発に集中できます。 - **米国製・国内回帰のサプライチェーン:** データセンターは米国で建設され、コンピュートと電力インフラの製造も国内回帰させています。これは意図的なサプライチェーン上の選択です。 **強み:** 汎用クラウドの再販ではなく AI 専用に設計されたインフラ; 電力・冷却・データセンター設計を自社で担い、大規模時に効く; 大規模なトレーニング・推論クラスタのマネージドな提供と運用; 米国製・国内回帰インフラという明確な打ち出し **制約・デメリット:** セルフサービス価格や即時サインアップは公開されておらず、導入には営業とのやり取りが必要; エンタープライズ規模が前提のため、ごく小規模な個人ワークロードには向かない可能性がある; 容量は米国内の拠点に集中しており、レイテンシやデータ所在要件のあるチームには考慮点となる [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/ja/tool/fluidstack.md) ## Salad SaladはGPU計算コストに別の角度から挑みます。新しいデータセンター容量に資金を投じるのではなく、すでに存在する供給——世界中のPCやワークステーションで遊休しているコンシューマGPU——を調整します。2018年以降、45万枚を超えるGPUがネットワークに参加し、現在は190以上の国々に分散した毎日16,000枚以上のアクティブGPUを報告しています。価格は1時間あたり約0.015ドルからで、同社はハイパースケーラー比で最大90%安いと位置づけています。 中核はオーケストレーション層です。Salad Container Engineは、これまで見たことのないノードにOCI/Dockerコンテナをスケジュールし、検証してハイパーバイザーの背後で分離し、ログをストリーミングし、ノードが消えた瞬間にワークロードを再配置します。中断可能なコンシューマハードウェアは予測不能に離脱するため、これは決定的に重要です。独自のトラスト評価がノードの性能と可用性を採点し、プライオリティ料金が安価な中断可能供給を中断に耐えられるワークロードへ結び付けます。同じエンジンはCommunity Cloud、予約制のSalad Dedicated（RTX PRO 6000 Blackwellが先行）、そして自組織内のPrivate Cloudで動作します。プライベートクラウドでは、社内の遊休ワークステーションGPUをOpenAI互換のトークンサービスに束ね、企業データを社内デバイスから出しません。 その上にマネージド製品が重なります。オープンウェイトモデル向けのOpenAI互換AI Gateway、Transcription API、住宅IPトンネル用のGateway Serviceです。公表されたワークロード別ベンチマークが訴求を裏付けます。例えば1ドルあたり5,243枚のFlux.1-Schnell画像、CommonVoiceで95.1%の精度を音声1時間0.16ドルから、LLM推論はGPU時間単位または100万入力トークンあたり0.06ドルからのトークン課金です。本番導入企業にはCivitai、Blend、Klyne.ai、Undetectable AI、Pareto、Datasemblyが名を連ねます。 **料金とプラン:** SaladCloudは契約・最低利用額なしの従量課金です。コンテナは秒単位、AI Gatewayはトークン単位の課金で、GPU料金は1時間あたり約0.015ドルから、段階的なボリューム割引があります。予約容量とエンタープライズ契約はSalad DedicatedおよびPrivate Cloudで提供され、見積もりは要問い合わせです。 - **Salad Container Engine:** 数千の分散GPUノードにDocker/OCIワークロードをスケジュール・監視・再配置し、ノード消失時にはフェイルオーバーします。 - **Community Cloud GPUプール:** 190以上の国々に広がる遊休コンシューマGPUプールへのオンデマンドアクセス。プライオリティ料金は1時間あたり約0.015ドルから。 - **OpenAI互換AI Gateway:** オープンウェイトモデル向けのマネージドなトークンエンドポイント。トークン課金で、データは学習に使われません。 - **自社ハードウェア上のPrivate Cloud:** 同一のオーケストレーションスタックを組織内で実行し、遊休ワークステーションGPUを社内OpenAI互換サービスに束ねます。 - **ワークロード別に調整されたAPI:** Transcription APIや、Kubernetes Podをネットワーク上にスケジュールするVirtual Kubelet対応などのマネージドサービスを提供します。 **強み:** 構造的に低い価格——GPU料金は1時間あたり約0.015ドルから; 1つのオーケストレーション層でオンデマンド・予約・プライベート基盤をカバー; 中断をネイティブに処理でき、コンシューマハードウェアで重要; OpenAI互換エンドポイントで他社からの移行が容易 **制約・デメリット:** 中断可能なコンシューマノードは低遅延・常時稼働ワークロードにそのままでは不向き; 分散ハードウェアは均一なデータセンターラックより性能のばらつきが大きい; 従来型の無料枠はなく、コストは利用量に比例して増える [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/ja/tool/salad-gpu-cloud.md) ## よくある質問 ### FluidStack と Salad の月間トラフィックはどのように比較されますか？ FluidStack の月間訪問数は 154,620、Salad は 713,519 です。トラフィックの推定値はオーディエンスの規模を示すものであり、製品の品質を示すものではありません。 ### 成長率はどのように比較されますか？ FluidStack の前月比成長率は +7.3%、Salad は +10.4% です。 ### 料金はどのように比較されますか？ FluidStack: 有料、料金は要問い合わせ。エンタープライズ向け、価格は要問い合わせ。FluidStack は GPU 時間単価やセルフサービス登録をサイトで公開しておらず、クラスタ規模・期間・ハードウェアに基づいて直接の商談で見積もります。ディレクトリでは「価格は要問い合わせ」の有償製品に分類されています。 Salad: 無料トライアル、有料、料金は要問い合わせ。SaladCloudは契約・最低利用額なしの従量課金です。コンテナは秒単位、AI Gatewayはトークン単位の課金で、GPU料金は1時間あたり約0.015ドルから、段階的なボリューム割引があります。予約容量とエンタープライズ契約はSalad DedicatedおよびPrivate Cloudで提供され、見積もりは要問い合わせです。 ## 代替ツール | # | ツール名 | 月間訪問数 | 前月比成長率 | 料金モデル | Summary | Profile (Markdown) | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | 1 | [fal.ai](https://openaitools.app/ja/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/ja/tool/fal-ai.md) | | 2 | [RunPod](https://openaitools.app/ja/tool/runpod) | 2,881,043 | +5.9% | 有料 | 信頼性の高い専用およびサーバーレスGPUレンタルを提供しますが、Saladの超低コストなピアツーピア型コンシューマーハードウェアプールはありません。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/runpod.md) | | 3 | [Together AI](https://openaitools.app/ja/tool/together-ai) | 1,645,930 | +64.9% | フリーミアム、有料 | 生のGPUインフラストラクチャのレンタルではなく、オープンソースモデル向けの管理型サーバーレス推論APIに特化している。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/together-ai.md) | | 4 | [Vast.ai](https://openaitools.app/ja/tool/vast-ai) | 1,257,554 | +2.8% | 有料 | 低価格な広範なピアツーピアGPUマーケットプレイスを提供するが、手動での設定が多い。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/vast-ai.md) | | 5 | [Modal](https://openaitools.app/ja/tool/modal-com) | 1,196,021 | +30.2% | フリーミアム、料金は要問い合わせ | AIパイプライン向けの簡単なPythonサーバーレス実行を提供するが、生のVMではなくFaaS（Function-as-a-Service）に特化している。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/modal-com.md) | | 6 | [Nebius](https://openaitools.app/ja/tool/nebius) | 1,145,711 | +10.7% | 有料、料金は要問い合わせ | エンタープライズグレードのNVIDIA GPUクラスターと管理型MLツールを提供するが、プロ向けの価格設定は高め。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/nebius.md) | | 7 | [Cerebras](https://openaitools.app/ja/tool/cerebras) | 701,013 | -12.6% | 料金は要問い合わせ | 通常のNVIDIA製GPUクラスターとは異なり、独自のエッジサイズを超えるウエハープロセッサを採用し、極端なトレーニング速度を実現します。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/cerebras.md) | | 8 | [DeepInfra](https://openaitools.app/ja/tool/deep-infra) | 457,810 | -8.9% | 有料 | Offers extremely cheap serverless model hosting via API, but does not provide raw containerized GPU instances. | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/deep-infra.md) | | 9 | [Thunder Compute](https://openaitools.app/ja/tool/thunder-compute) | 102,147 | -29% | Paid (per-minute instances, per-second sandboxes) | Features second-billed persistent SSH GPU instances, but lacks a distributed consumer hardware backbone. | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/thunder-compute.md) | | 10 | [Anyscale](https://openaitools.app/ja/tool/anyscale-com) | 49,779 | -23.2% | 有料、料金は要問い合わせ | Scales distributed Ray workloads effortlessly across clusters, but is tailored for heavy data engineering and training. | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/anyscale-com.md) | --- 出典: https://openaitools.app/ja/compare/fluidstack-vs-salad-gpu-cloud More Markdown: [カテゴリ](https://openaitools.app/ja/categories.md) · [トラフィックランキング](https://openaitools.app/ja/rankings.md) · [llms.txt](https://openaitools.app/ja/llms.txt)