
특화 강점이미지, 동영상, 오디오, 벡터, 멀티모델 창작 제작을 위한 상업적으로 안전한 생성형 AI 워크스페이스.
RunningHub는 월간 방문 3,105,554, 전월 대비 성장률 -28.5%, 무료+유료 가격 모델을 기록합니다. Superapp는 월간 방문 28,410, 성장률 -24.2%, 무료+유료 가격 모델을 기록합니다.

네이티브 iOS 앱을 만들고 마케팅까지 해 주는 AI 앱 빌더
| 항목 / 지표 | ![]() | ![]() |
|---|---|---|
| 공식 도메인 | runninghub.ai | superappp.com |
| 가격 모델 | 무료+유료 | 무료+유료 |
| 월간 방문 수 | 310.56만 (3,105,554) | 2.84만 (28,410) |
| 전월 대비 트래픽 변화량 | -123.77만 (-28.5%) | -9.05천 (-24.2%) |
| 주요 시장 및 점유율 | 🇨🇳 중국 (52.7%) | 🇺🇸 미국 (24.3%) |
| 월 직접 방문 수 | 229.72만 | 1.16만 |
| 사용자 평점 | 4.4 | 4.3 |
| 지원 플랫폼 | 웹사이트 | 웹사이트 |

RunningHub is a cloud platform for running ComfyUI workflows online, building AI apps, and generating images and videos with hosted models and APIs.
Run, import, and share ComfyUI workflows in the cloud without local GPU hardware.
Publish a workflow as a single-click AI app that anyone can run with simple inputs.
Use hosted image and video models, including self-developed upscaling and enhancement tools, from one dashboard.
Integrate generation into your product via workflow, model, LLM, and app APIs.

네이티브 iOS 앱을 만들고 마케팅까지 해 주는 AI 앱 빌더
자연어로 설명하면 웹 래퍼가 아니라 iPhone, iPad, Apple Watch, Mac용 실전 네이티브 Swift를 생성합니다.
Apple Developer 계정을 연결하면 빌드, 메타데이터, 스크린샷, 개인정보 선언, ASO, 제출 흐름을 준비합니다.
Apple Ads, App Store 최적화, 랜딩 페이지 SEO, UGC 크리에이터, 고급 분석을 매일 리포트로 요약합니다.
Supabase가 인증·DB·스토리지를, RevenueCat이 구독과 인앱 결제를, Figma 가져오기가 디자인의 네이티브화를 담당합니다.

특화 강점이미지, 동영상, 오디오, 벡터, 멀티모델 창작 제작을 위한 상업적으로 안전한 생성형 AI 워크스페이스.

특화 강점시네마틱 영상과 이미지를 위한 AI 네이티브 제작 스위트
특화 강점시네마틱 영상과 이미지를 위한 AI 네이티브 제작 스위트

영상·이미지·에이전트 제작을 한곳에 모은 올인원 AI 스튜디오
특화 강점이미지와 영상을 위한 실시간 생성형 AI 스튜디오

무료 / 오픈소스이미지·영상·3D·오디오를 위한 노드 기반 비주얼 AI 스튜디오
특화 강점브라우저에서 무료로 AI 이미지·영상 생성과 모델 호스팅

특화 강점Together 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 backed by in-house systems research.
특화 강점Together 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 backed by in-house systems research.