# FluidStack vs Thunder Compute

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。Thunder Compute 每月有 102,147 次造訪，成長率 -29%，定價模式為 Paid (per-minute instances, per-second sandboxes)。

| 指標 | [FluidStack](https://openaitools.app/tw/tool/fluidstack) | [Thunder Compute](https://openaitools.app/tw/tool/thunder-compute) |
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| 網站網址 | https://fluidstack.io | https://thundercompute.com |
| 分類 | AI 開發者工具, AI 模型, Large Language Models (LLMs) | AI 開發者工具, AI 模型, Large Language Models (LLMs) |
| 定價模式 | 付費、需聯絡報價 | Paid (per-minute instances, per-second sandboxes) |
| 每月造訪次數 | 154,620 | 102,147 |
| 月成長率 | +7.3% | -29% |
| 主要市場 | 美國 | 美國 |
| 直接造訪 | 47,869 | 40,743 |
| 評論分數 | 4.4 | 4.4 |
| 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)

## Thunder Compute

Thunder Compute 是一家雲端 GPU 服務商，以「GPU 沙箱公司」自居。它沒有只提供一種通用虛擬機，而是把產品拆成兩種形態。執行個體是用於動手開發與訓練的長期 GPU 機器，可選 RTX A6000、L40、A100 80GB 或 H100 SXM，GPU 數量、vCPU、記憶體與磁碟均可配置，僅在執行時按分鐘計費。沙箱則是隔離的短時 Ubuntu 微型虛擬機，專為 Agent 工作負載設計：強化學習環境、評估批次，以及只需要幾分鐘 GPU 的 CI 工作。

公司主打價格與開發者體驗。公開費率顯示 H100 SXM 執行個體為每 GPU 小時 3.20 美元，A100 80GB 為 1.09 美元，L40 為 0.79 美元，RTX A6000 為 0.35 美元；沙箱按秒計費，H100 為每 GPU 小時 2.95 美元，A100 為 1.95 美元。儲存按 GB 月計量，快照按月計費，且不收取資料傳出費。Thunder Compute 表示透過高效排程工作負載、減少閒置時間來壓低成本，並將節省回饋給使用者。

整體工作流強調可腳本化而非依賴點擊。CLI 負責建立與連線執行個體，VS Code 擴充套件支援在編輯器內迭代，MCP 伺服器與 REST API 則讓 Agent 與內部平台能以程式化方式申請 GPU。快照可在工作階段之間保留磁碟狀態，執行個體與沙箱均不會被搶佔。公司於 2026 年完成 1300 萬美元 A 輪募資以擴展平台，並透過指南、快速上手與 API 文件公開技術堆疊。

**價格與方案:** Thunder Compute 的執行個體在執行時按分鐘計費，沙箱按秒計費。公開執行個體費率：RTX A6000 每 GPU 小時 0.35 美元、L40 0.79 美元、A100 80GB 1.09 美元、H100 SXM 3.20 美元，額外 vCPU 為每 vCPU 小時 0.04 美元。沙箱費率為 H100 SXM 每 GPU 小時 2.95 美元、A100 80GB 每 GPU 小時 1.95 美元，另加 vCPU、記憶體與儲存費用。執行個體磁碟儲存為每 GB 每月 0.219 美元（每顆 GPU 前 100 GB 免費），快照為每 GB 每月 0.05 美元，資料傳出免費。特別提醒：費率會變動，請以定價頁為準。

- **持久 GPU 執行個體:** 開通 RTX A6000、L40、A100 80GB 或 H100 SXM 機器，通常幾分鐘內即可 SSH 登入，僅在執行時計費。
- **按秒計費的 GPU 沙箱:** 啟動帶或不帶 GPU 的隔離 Ubuntu 虛擬機，用於 RL rollout、評估與 CI，按秒計費，工作之間可縮容至零。
- **開發者優先的工具鏈:** CLI、VS Code 擴充套件、MCP 伺服器與 REST API，讓你能從終端機、編輯器、AI Agent 或自有服務驅動基礎設施。
- **快照與持久儲存:** 將執行個體磁碟保存為快照並在之後還原，實驗可隨時暫停，無需讓機器持續執行。
- **無搶佔、無流量費:** 執行個體與沙箱永不被搶佔，對外資料傳輸不計費。

**優勢:** 相對超大規模雲商價格積極：公開的 H100 費率約每小時 3.20 美元，而大型雲普遍在 6 美元以上。; 兩種計費模型對應兩類真實工作負載：按分鐘的持久執行個體與按秒的臨時沙箱。; 無流量費、無搶佔，消除了兩大常見的意外成本與中斷來源。; 真實的開發者介面：CLI、VS Code 擴充套件、MCP 伺服器、REST API 與範本。

**限制:** GPU 庫存會波動，嘗試啟動某種型號時可能已售完。; 沙箱存取需要透過業務申請，註冊後並非完全自助開通。; GPU 型號目錄比最大的超大規模雲商更窄，後者的加速卡種類更豐富。

[Profile (Markdown)](https://openaitools.app/tw/tool/thunder-compute.md)

## 常見問題

### FluidStack 與 Thunder Compute 的每月流量相比如何？

FluidStack 每月有 154,620 次造訪，而 Thunder Compute 有 102,147。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%；Thunder Compute 為 -29%。

### 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. Thunder Compute：Paid (per-minute instances, per-second sandboxes)。Thunder Compute 的執行個體在執行時按分鐘計費，沙箱按秒計費。公開執行個體費率：RTX A6000 每 GPU 小時 0.35 美元、L40 0.79 美元、A100 80GB 1.09 美元、H100 SXM 3.20 美元，額外 vCPU 為每 vCPU 小時 0.04 美元。沙箱費率為 H100 SXM 每 GPU 小時 2.95 美元、A100 80GB 每 GPU 小時 1.95 美元，另加 vCPU、記憶體與儲存費用。執行個體磁碟儲存為每 GB 每月 0.219 美元（每顆 GPU 前 100 GB 免費），快照為每 GB 每月 0.05 美元，資料傳出免費。特別提醒：費率會變動，請以定價頁為準。

## 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) |
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| 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) |

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來源：https://openaitools.app/tw/compare/fluidstack-vs-thunder-compute

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