# FluidStack vs Lium FluidStack 每月有 154,620 次造訪，月增率 +7.3%，定價模式為付費、需聯絡報價。Lium 每月有 58,483 次造訪，成長率 -13.9%，定價模式為付費。 | 指標 | [FluidStack](https://openaitools.app/tw/tool/fluidstack) | [Lium](https://openaitools.app/tw/tool/lium-io) | | :--- | :--- | :--- | | 網站網址 | https://fluidstack.io | https://lium.io | | 分類 | AI 開發者工具, AI 模型, Large Language Models (LLMs) | AI 開發者工具 | | 定價模式 | 付費、需聯絡報價 | 付費 | | 每月造訪次數 | 154,620 | 58,483 | | 月成長率 | +7.3% | -13.9% | | 主要市場 | 美國 | 美國 | | 直接造訪 | 47,869 | 40,955 | | 評論分數 | 4.4 | 4.3 | | 收藏數 | 1 | 0 | | 支援平台 | 網站 | 網站 | ## FluidStack FluidStack builds and operates large-scale compute infrastructure for AI, including gigawatt-class data centers and GPU clusters used for training and inference. The company designs its own power, cooling and data center systems, onshores manufacturing and deploys solar generation to supply the power its clusters need. Rather than a self-serve cloud console, FluidStack works with AI labs and enterprises to provision large reserved clusters, with orchestration tooling for the ML frameworks and schedulers those teams already use. **價格與方案:** Enterprise and contact-for-pricing. FluidStack does not publish per-GPU-hour rates or a self-serve sign-up on its website; capacity is scoped and quoted through a direct sales conversation based on cluster size, duration and hardware. Catalogue listings classify it as a paid product requiring contact for pricing. - **Datacenter-scale compute built in-house:** FluidStack designs and builds large AI data centers, including high-density campuses with significant per-site power capacity, rather than reselling capacity from other clouds. - **GPU clusters for training and inference:** Clusters are architected for large-scale model training and inference, with high-bandwidth interconnect and orchestration suitable for distributed workloads. - **Power and cooling engineered together:** The company develops off-grid solar and recirculating closed-loop cooling, treating power and water efficiency as core engineering problems. - **Managed operations and reliability:** Smart hands, cluster provisioning and operations support let research teams focus on models while FluidStack runs the physical and orchestration layers. - **US-built and onshored supply chain:** Data centers are built in the United States with onshored manufacturing of compute and power infrastructure, a deliberate supply-chain and sovereignty choice. **優勢:** Purpose-built AI infrastructure rather than generic cloud resale; Power, cooling and data center design handled in-house, which matters at scale; Managed provisioning and operations for large training and inference clusters; Explicit positioning on US-built, onshored infrastructure **限制:** No published self-serve pricing or instant sign-up; access requires a sales conversation; Enterprise-scale focus means very small individual workloads may not be a fit; Capacity is concentrated in US locations, which may matter for latency-sensitive or data-residency-bound teams [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/tw/tool/fluidstack.md) ## Lium Lium 是一個 GPU 算力租賃市場，明確定位於服務自主代理，同時也服務人類使用者。目錄涵蓋從 T4 這類小卡，到 RTX 5090、RTX 6000 Ada，再到 H100、H200、B200、B300 等資料中心級加速卡。每筆列表都會顯示即時價格、顯存、CPU、記憶體、磁碟、網路速度、上線時長與可靠性評分，方便你在下單前評估主機品質。 其最具特色的設計是按秒計費加上「代理快速開始」：你的代理可以安裝 CLI，指定 GPU 類型與存活時間（TTL）啟動算力，跑完任務後自動釋放。預算與 TTL 為支出設下硬性上限。由於供應商彼此獨立，整個叢集的價格差異很大，介面會同時呈現 spot 與隨選價格，以及過往租用者的評分。 在供給端，Lium 允許硬體所有者上架 GPU，並向其支付租金收入的大部分以及額外獎勵，這也是平台能在多個地區維持算力供應的原因。對買方而言，這代表可在不做長期雲端承諾的情況下，取得短時 GPU 資源用於訓練、微調、推論或批次渲染，而且全部由你 AI 代理已經在用的同一套介面驅動。 **價格與方案:** Lium 是付費交易市場，採用按秒計費；你依每筆算力列表標明的時價付費。價格隨 GPU 型號、可用性與 spot／隨選類型波動，例如 H100 列表約每個 GPU 小時數美元，而 T4 的價格只是其中一小部分。GPU 所有者自行定價，並獲得租金收入的絕大部分。 - **按秒計費的 GPU 收費:** 隨時啟停算力，只為實際使用的秒數付費，無需按月預留資源。 - **從 T4 到 B300 的多樣目錄:** 可選擇消費級顯卡、工作站 GPU 與資料中心加速卡，包括 H100、H200 與 B200，每筆列表都列出顯存、CPU、記憶體與磁碟。 - **CLI、SDK 與 API 接入:** 一行安裝指令即可讓你的代理或指令碼依 GPU 類型、預算與自動到期時間啟動算力。 - **透明的主機指標:** 每筆列表都會顯示可靠性、上線時長、網路吞吐與租用者評分，協助你選擇可靠供應商。 - **供給端收益:** 硬體所有者可登記 GPU，並獲得租金收入的絕大部分以及上架獎勵。 **優勢:** 單一目錄內硬體選擇非常廣泛，包含當代資料中心 GPU; 按秒計費，搭配 TTL 與預算上限讓成本可控; 一切皆可透過 CLI、Python SDK 與 REST API 指令碼化; 列表公開可靠性、上線時長與租用者評分，而非隱藏主機品質 **限制:** 由於主機來自獨立供應商，價格與可用性會持續變動; 各列表的可靠性評分差異明顯，部分主機品質較好; 需自行管理環境與映像，屬於原始基礎設施而非託管平台 [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/tw/tool/lium-io.md) ## 常見問題 ### FluidStack 與 Lium 的每月流量相比如何？ FluidStack 每月有 154,620 次造訪，而 Lium 有 58,483。流量估算反映受眾規模，並非產品品質。 ### 兩者的成長率相比如何？ FluidStack 的月增率為 +7.3%；Lium 為 -13.9%。 ### 價格相比如何？ FluidStack：付費、需聯絡報價。Enterprise and contact-for-pricing. FluidStack does not publish per-GPU-hour rates or a self-serve sign-up on its website; capacity is scoped and quoted through a direct sales conversation based on cluster size, duration and hardware. Catalogue listings classify it as a paid product requiring contact for pricing. Lium：付費。Lium 是付費交易市場，採用按秒計費；你依每筆算力列表標明的時價付費。價格隨 GPU 型號、可用性與 spot／隨選類型波動，例如 H100 列表約每個 GPU 小時數美元，而 T4 的價格只是其中一小部分。GPU 所有者自行定價，並獲得租金收入的絕大部分。 ## 替代方案 | # | 工具名稱 | 每月造訪次數 | 月成長率 | 定價模式 | Summary | Profile (Markdown) | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | 1 | [fal.ai](https://openaitools.app/tw/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/tw/tool/fal-ai.md) | | 2 | [RunPod](https://openaitools.app/tw/tool/runpod) | 2,881,043 | +5.9% | 付費 | 面向 AI 開發者的 GPU Pod、Serverless 推論與叢集雲平台 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/runpod.md) | | 3 | [Together AI](https://openaitools.app/tw/tool/together-ai) | 1,645,930 | +64.9% | 免費增值、付費 | 專注於優化的無伺服器推論 API 與託管模型代管，而非單純的裸叢集租賃。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/together-ai.md) | | 4 | [Vast.ai](https://openaitools.app/tw/tool/vast-ai) | 1,257,554 | +2.8% | 付費 | 從全球市集以秒為單位租用雲端 GPU | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/vast-ai.md) | | 5 | [Modal](https://openaitools.app/tw/tool/modal-com) | 1,196,021 | +30.2% | 免費增值、需聯絡報價 | 為 AI 與資料工作負載打造的无伺服器雲端基礎設施 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/modal-com.md) | | 6 | [Nebius](https://openaitools.app/tw/tool/nebius) | 1,145,711 | +10.7% | 付費、需聯絡報價 | 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/tw/tool/nebius.md) | | 7 | [Salad](https://openaitools.app/tw/tool/salad-gpu-cloud) | 713,519 | +10.4% | 免費試用、付費、需聯絡報價 | 編排全球閒置消費級 GPU 的分散式 GPU 雲 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/salad-gpu-cloud.md) | | 8 | [Cerebras](https://openaitools.app/tw/tool/cerebras) | 701,013 | -12.6% | 需聯絡報價 | 採用獨家晶圓級處理器以實現極端訓練速度，有別於標準的 NVIDIA GPU 叢集設置。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/cerebras.md) | | 9 | [DeepInfra](https://openaitools.app/tw/tool/deep-infra) | 457,810 | -8.9% | 付費 | Specializes in cost-effective serverless API inference for open-weights models instead of raw infrastructure rentals. | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/deep-infra.md) | | 10 | [Lightning AI](https://openaitools.app/tw/tool/lightning-ai) | 272,562 | -12.3% | 免費增值、付費、需聯絡報價 | 由 PyTorch Lightning 創建團隊打造的 AI 雲端平台 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/lightning-ai.md) | --- 來源：https://openaitools.app/tw/compare/fluidstack-vs-lium-io More Markdown: [分類](https://openaitools.app/tw/categories.md) · [流量排名](https://openaitools.app/tw/rankings.md) · [llms.txt](https://openaitools.app/tw/llms.txt)