# FluidStack vs Thunder Compute 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。Thunder Compute は月間 102,147 訪問、成長率 -29%、料金体系 Paid (per-minute instances, per-second sandboxes) を記録しています。 | 指標 | [FluidStack](https://openaitools.app/ja/tool/fluidstack) | [Thunder Compute](https://openaitools.app/ja/tool/thunder-compute) | | :--- | :--- | :--- | | ウェブサイト URL | https://fluidstack.io | https://thundercompute.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モデル, Large Language Models (LLMs) | | 料金モデル | 有料、料金は要問い合わせ | Paid (per-minute instances, per-second sandboxes) | | 月間訪問数 | 154,620 | 102,147 | | 前月比成長率 | +7.3% | -29% | | 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 | 40,743 | | レビュースコア | 4.4 | 4.4 | | 保存数 | 1 | 0 | | 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) ## Thunder Compute Thunder Computeは自らを「GPUサンドボックス企業」と称するクラウドGPUプロバイダーです。単一の汎用VMを提供するのではなく、製品を2つの形に分けています。インスタンスは手を動かす開発や訓練向けの長寿命GPUマシンで、RTX A6000、L40、A100 80GB、H100 SXMから選べ、GPU数、vCPU、RAM、ディスクを構成でき、実行中のみ分単位で課金されます。サンドボックスはエージェント用途向けの隔離された短命なUbuntuマイクロVMで、強化学習環境、評価スイープ、数分だけGPUを必要とするCIジョブに向いています。 同社は価格と開発者体験を前面に出しています。公開料金ではH100 SXMインスタンスが1GPU時間あたり3.20ドル、A100 80GBが1.09ドル、L40が0.79ドル、RTX A6000が0.35ドル。サンドボックスはH100が1GPU時間2.95ドル、A100が1.95ドルです。ストレージはGB月単位、スナップショットは月額で、データエグレス料金はかかりません。Thunder Computeはワークロードを効率的にスケジューリングしアイドル時間を削減することでコストを抑え、その節約を利用者に還元すると説明しています。 ワークフローはクリック中心ではなくスクリプト化を前提に設計されています。CLIがインスタンス作成と接続を担い、VS Code拡張がエディタ内での反復を支援し、MCPサーバーとREST APIによってエージェントや社内プラットフォームがプログラム的にGPUを調達できます。スナップショットはセッション間でディスク状態を保持し、インスタンスもサンドボックスも横取りされません。同社は2026年に1300万ドルのシリーズAを調達してプラットフォームを拡大し、ガイド、クイックスタート、APIリファレンスを公開しています。 **料金とプラン:** Thunder Computeはインスタンスを実行中のみ分単位、サンドボックスを秒単位で課金します。公開されているインスタンス料金はRTX A6000が1GPU時間0.35ドル、L40が0.79ドル、A100 80GBが1.09ドル、H100 SXMが3.20ドルで、追加vCPUは1vCPU時間0.04ドルです。サンドボックスはH100 SXMが1GPU時間2.95ドル、A100 80GBが1.95ドルに加え、vCPU、メモリ、ストレージの料金がかかります。インスタンスディスクはGB月0.219ドル（GPUあたり最初の100 GB込み）、スナップショットはGB月0.05ドル、データエグレスは無料です。特に、料金は変動するため価格ページで最新情報をご確認ください。 - **永続GPUインスタンス:** RTX A6000、L40、A100 80GB、H100 SXMのマシンを起動し、多くの場合数分でSSH接続可能。実行中のみ課金されます。 - **秒単位のGPUサンドボックス:** GPUあり・なしの隔離されたUbuntu VMをRLロールアウト、評価、CI向けに起動し、秒単位で課金、バッチ間はゼロにスケールします。 - **開発者中心のツール群:** CLI、VS Code拡張、MCPサーバー、REST APIにより、ターミナル、エディタ、AIエージェント、自社サービスからインフラを操作できます。 - **スナップショットと永続ストレージ:** インスタンスのディスクをスナップショットとして保存し後で復元できるため、マシンを動かし続けずに実験を一時停止できます。 - **横取りなし・エグレス無料:** インスタンスもサンドボックスも横取りされず、外向きのデータ転送は課金されません。 **強み:** 大手クラウドと比べて攻めた価格設定で、公開H100料金は1時間約3.20ドル、主要クラウドは6ドル超です。; 2つの課金モデルが2つの実ワークロードに対応します。分単位の永続インスタンスと秒単位の一時サンドボックスです。; エグレス無料・横取りなしで、予期せぬコストと中断という2大要因を排除しています。; CLI、VS Code拡張、MCPサーバー、REST API、テンプレートという実用的な開発者向け接点があります。 **制約・デメリット:** GPUの在庫は変動し、特定の型番を起動しようとしたときに売り切れている場合があります。; サンドボックスへのアクセスは営業経由の申請が必要で、登録直後に完全セルフサービスとはなりません。; GPUのラインナップは最大手クラウドより狭く、同社はより多様なアクセラレータを提供しています。 [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/ja/tool/thunder-compute.md) ## よくある質問 ### FluidStack と Thunder Compute 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、Thunder Compute は 102,147 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%、Thunder Compute は -29% 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。 Thunder Compute: Paid (per-minute instances, per-second sandboxes)。Thunder Computeはインスタンスを実行中のみ分単位、サンドボックスを秒単位で課金します。公開されているインスタンス料金はRTX A6000が1GPU時間0.35ドル、L40が0.79ドル、A100 80GBが1.09ドル、H100 SXMが3.20ドルで、追加vCPUは1vCPU時間0.04ドルです。サンドボックスはH100 SXMが1GPU時間2.95ドル、A100 80GBが1.95ドルに加え、vCPU、メモリ、ストレージの料金がかかります。インスタンスディスクはGB月0.219ドル（GPUあたり最初の100 GB込み）、スナップショットはGB月0.05ドル、データエグレスは無料です。特に、料金は変動するため価格ページで最新情報をご確認ください。 ## 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 | GPU Pod、Serverless推論、クラスタリングのためのAI開発者向けクラウド | [.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 | 生クラスターのレンタルではなく、最適化されたサーバーレス推論APIやマネージドモデルホスティングに焦点を当てています。 | [.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 | 世界のマーケットプレイスからクラウド GPU を秒単位でレンタル | [.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とデータワークロードのためのサーバーレスクラウド基盤 | [.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 | 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/ja/tool/nebius.md) | | 7 | [Salad](https://openaitools.app/ja/tool/salad-gpu-cloud) | 713,519 | +10.4% | 無料トライアル、有料、料金は要問い合わせ | 世界の遊休コンシューマGPUを束ねる分散型GPUクラウド | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/salad-gpu-cloud.md) | | 8 | [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) | | 9 | [DeepInfra](https://openaitools.app/ja/tool/deep-infra) | 457,810 | -8.9% | 有料 | Specializes in cost-effective serverless API inference for open-weights models instead of raw infrastructure rentals. | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/deep-infra.md) | | 10 | [Lightning AI](https://openaitools.app/ja/tool/lightning-ai) | 272,562 | -12.3% | フリーミアム、有料、料金は要問い合わせ | PyTorch Lightning の開発チームが作った AI クラウド | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/lightning-ai.md) | --- 出典: https://openaitools.app/ja/compare/fluidstack-vs-thunder-compute 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)