Chuyên sâuProvides a unified API gateway across hundreds of models, but entirely abstracts away underlying GPU infrastructure management.

RunPod ghi nhận 2.881.043 lượt truy cập hàng tháng với mức tăng trưởng so với tháng trước là +5,9% và giá Trả phí. Union.ai ghi nhận 17.787 lượt truy cập hàng tháng với mức tăng trưởng -28,4% và giá Freemium, Liên hệ để biết giá.
RunPod is a cloud platform for AI and machine learning workloads that rents GPU compute by the second. It offers Pods for persistent GPU instances, Serverless endpoints that autoscale inference from zero, and multi-node Clusters, plus a Hub of ready-to-deploy open-source models and templates.

Runtime AI bền bỉ chạy trong cloud của bạn, không phải của chúng tôi
| +161,49 N (+5,9%) |
| -7,04 N (-28,4%) |
| Thị trường chính & thị phần | 🇺🇸 Hoa Kỳ (26,1%) | 🇺🇸 Hoa Kỳ (52,8%) |
|---|
| Truy cập trực tiếp / tháng | 1,63 Tr | 7,04 N |
|---|
| Đánh giá người dùng | 4,7 | 4,4 |
|---|
| Nền tảng được hỗ trợ | Trang web | Trang web |
|---|
RunPod is a cloud platform for AI and machine learning workloads that rents GPU compute by the second. It offers Pods for persistent GPU instances, Serverless endpoints that autoscale inference from zero, and multi-node Clusters, plus a Hub of ready-to-deploy open-source models and templates.
Rent GPU instances with on-demand, interruptible or reserved capacity across more than 30 GPU SKUs, from RTX 4090s up to B200 and B300 class accelerators, deployed in 31 global regions.
Deploy any container as an API endpoint that scales from zero to thousands of workers on demand and bills only for the compute you actually use.
Launch multi-node GPU clusters for distributed training and large inference jobs, with shared storage attachable and no long-term commitment required.
Deploy popular open-source models from a curated hub, or use public endpoints for image, audio and text models without managing infrastructure.

Runtime AI bền bỉ chạy trong cloud của bạn, không phải của chúng tôi
Tác vụ, trace và artifact tồn tại qua sự cố hạ tầng. Các lần chạy có thể phân nhánh, phục hồi và phát lại từ bước thành công cuối cùng, với retry và cache do runtime xử lý.
Artifact có tên, kiểu và phiên bản kết nối các đội ngũ, còn phả hệ cho thấy lần chạy nào tạo ra phiên bản nào và tác vụ nào tiêu thụ nó.
Control plane đặt tại cloud của Union còn workload chạy trên cụm trong tài khoản AWS, GCP, Azure hoặc neocloud của bạn, nằm trong vành đai bảo mật riêng.
Mang theo agent dùng OpenAI, Claude, PydanticAI hay CrewAI; mỗi lượt được trace và chạy sandbox trong container tạm thời, hỗ trợ MCP server và phê duyệt của con người.
Chuyên sâuProvides a unified API gateway across hundreds of models, but entirely abstracts away underlying GPU infrastructure management.


Chuyên sâuSpecializes in lightning-fast serverless execution for generative media models, but lacks general-purpose GPU pod rental options.


Together 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.
#3Thuê GPU đám mây theo từng giây từ chợ toàn cầu
Hạ tầng đám mây serverless cho khối lượng công việc AI và dữ liệu
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.

Offers a polished API and cloud platform for running open models, but provides less direct infrastructure-level control than RunPod.

Miễn phí / Mã nguồn mởUtilizes distributed consumer hardware to drastically lower inference costs, but cannot match enterprise GPU availability or SLA guarantees.

Chuyên sâuCung cấp suy luận mô hình serverless cực kỳ tiết kiệm, nhưng không cung cấp cho thuê container GPU thô cho các tác vụ huấn luyện tùy chỉnh.
Đám mây AI do đội ngũ tạo ra PyTorch Lightning xây dựng
Combines serverless model APIs with on-demand GPU instances, offering a similar developer experience at competitive global price points.

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.
Chuyên sâuProvides a unified API gateway across hundreds of models, but entirely abstracts away underlying GPU infrastructure management.
Chuyên sâuSpecializes in lightning-fast serverless execution for generative media models, but lacks general-purpose GPU pod rental options.
Together 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.
Thuê GPU đám mây theo từng giây từ chợ toàn cầu
Hạ tầng đám mây serverless cho khối lượng công việc AI và dữ liệu
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.
Offers a polished API and cloud platform for running open models, but provides less direct infrastructure-level control than RunPod.
Miễn phí / Mã nguồn mởUtilizes distributed consumer hardware to drastically lower inference costs, but cannot match enterprise GPU availability or SLA guarantees.
Chuyên sâuCung cấp suy luận mô hình serverless cực kỳ tiết kiệm, nhưng không cung cấp cho thuê container GPU thô cho các tác vụ huấn luyện tùy chỉnh.

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.