# Anyscale vs FluidStack

Anyscale 记录了 49,779 月访问量，月度环比增长为 -23.2%，定价为付费，定价请咨询。FluidStack 记录了 154,620 月访问量，增长率为 +7.3%，定价为付费，定价请咨询。

| 指标 | [Anyscale](https://openaitools.app/zh/tool/anyscale-com) | [FluidStack](https://openaitools.app/zh/tool/fluidstack) |
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| 官网地址 | https://anyscale.com | https://fluidstack.io |
| 分类 | AI Developer Tools, Large Language Models (LLMs), AI 应用构建器, AI Workflow | AI Developer Tools, AI Models, Large Language Models (LLMs) |
| 定价模式 | 付费，定价请咨询 | 付费，定价请咨询 |
| 月访问量 | 49,779 | 154,620 |
| 月度环比增长率 | -23.2% | +7.3% |
| 主要市场 | 美国 | 美国 |
| 直接访问量 | 28,629 | 47,869 |
| 评价得分 | 4.6 | 4.4 |
| 收藏数 | 3 | 1 |
| 支持平台 | 网站 | 网站 |

## Anyscale

Anyscale 把开源项目 Ray 封装为托管服务，让工程团队不必自己运维集群层。它的主张是在你自己的云端 GPU 上实现生产级 AI：计算资源由你提供，编排、扩缩容和 Ray 工作负载的稳定运行交给 Anyscale。公司由 Ray 的创造者创办，至今仍是该项目最主要的商业化推动者。

平台的组织方式是围绕现代 AI 开发中主要的几类工作负载，而不是围绕单一产品。多模态数据清洗可对视频、图像、文本和音频运行大规模流水线；分布式模型训练负责编排 GPU 集群，支持弹性伸缩与收尾阶段的数据预处理；批量嵌入生成把向量化任务并行化，服务检索与搜索场景；后训练则支持 SkyRL、veRL 等原生构建在 Ray 之上的框架。PyTorch、vLLM、SGLang、XGBoost 等现有库可通过 Python API 横向扩展，而无需重写代码。

在运维层面，Anyscale 强调细粒度的硬件分配，同一个工作负载的不同部分可分别占用 CPU、GPU、TPU 或 NVL72 这类加速机架，并借助 Ray 的内存对象存储或 RDMA 实现高效的分布式通信。多云编排、算力治理和工作负载可观测性补全了整个管理故事，同时附带的起始额度与免费试用也降低了评估门槛。

**定价与套餐:** Anyscale 是按用量计费的付费平台，没有永久免费版本；通常会提供用于评估的起始额度和免费试用，企业合作则根据算力用量与支持需求由销售报价。由于价格取决于云与 GPU 消耗，确切金额应向厂商确认。

- **托管 Ray 集群:** 在托管基础设施上跨数千节点运行 Ray 作业、服务和库，无需自行运维集群。
- **大规模分布式训练:** 编排多 GPU、多节点训练，内置弹性伸缩、收尾数据处理与 GPU 可观测能力。
- **多模态数据清洗:** 在训练前构建对视频、图像、文本和音频进行下载、过滤与转换的流水线。
- **批量推理与嵌入生成:** 并行化嵌入生成与批量推理，服务搜索、检索与后续训练任务。
- **兼容开源库:** 通过 Python API 扩展 PyTorch、vLLM、SGLang、XGBoost 工作负载，无需为平台重写代码。

**优势:** 由 Ray 的创造者打造，托管层与开源项目保持紧密同步; 在同一分布式运行时上处理数据、训练与推理三类工作负载; 可直接沿用现有的 PyTorch、vLLM、SGLang、XGBoost 代码; 运行在自有云账号中，并提供多云编排与治理能力

**局限:** 没有永久免费版本，评估期有限，之后即产生真实支出; 按用量计费，若不建模 GPU 用量很难预估成本; 对已投入 Ray 且具备一定规模团队价值最大，小型项目收益有限

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## 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.

**定价与套餐:** 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.

**优势:** 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

**局限:** 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

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## 常见问题

### Anyscale 和 FluidStack 在月流量上如何比较？

Anyscale 有 49,779 月访问量，而 FluidStack 有 154,620。流量估算描述的是受众规模，而非产品质量。

### 它们的增长率如何比较？

Anyscale 的月度环比增长率为 -23.2%；FluidStack 为 +7.3%。

### 价格如何比较？

Anyscale: 付费，定价请咨询。Anyscale 是按用量计费的付费平台，没有永久免费版本；通常会提供用于评估的起始额度和免费试用，企业合作则根据算力用量与支持需求由销售报价。由于价格取决于云与 GPU 消耗，确切金额应向厂商确认。 FluidStack: 付费，定价请咨询。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.

## 替代工具

| # | 工具名称 | 月访问量 | 月度环比增长率 | 定价模式 | 简介 | 工具详情（Markdown） |
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| 1 | [fal.ai](https://openaitools.app/zh/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/zh/tool/fal-ai.md) |
| 2 | [RunPod](https://openaitools.app/zh/tool/runpod) | 2,881,043 | +5.9% | 付费 | 提供灵活的按需 GPU 租赁和无服务器端点，但缺乏 FluidStack 那样的超大规模企业级 GPU 集群。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/runpod.md) |
| 3 | [Together AI](https://openaitools.app/zh/tool/together-ai) | 1,645,930 | +64.9% | 免费增值，付费 | 专注于优化的无服务器推理 API 和托管模型托管，而不是单纯的裸集群租赁。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/together-ai.md) |
| 4 | [Vast.ai](https://openaitools.app/zh/tool/vast-ai) | 1,257,554 | +2.8% | 付费 | 提供用于低成本实验的点对点 GPU 租赁市场，不过企业级基础设施的可预测性相对较低。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/vast-ai.md) |
| 5 | [Modal](https://openaitools.app/zh/tool/modal-com) | 1,196,021 | +30.2% | 免费增值，定价请咨询 | 提供用于云端任务的无服务器 Python 容器运行环境，但缺乏原始多节点集群的部署控制。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/modal-com.md) |
| 6 | [Nebius](https://openaitools.app/zh/tool/nebius) | 1,145,711 | +10.7% | 付费，定价请咨询 | 提供专属的 NVIDIA GPU 集群和托管云基础设施，直接在企业级训练工作负载上展开竞争。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/nebius.md) |
| 7 | [Salad](https://openaitools.app/zh/tool/salad-gpu-cloud) | 713,519 | +10.4% | 免费试用，付费，定价请咨询 | 编排全球闲置消费级 GPU 的分布式 GPU 云 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/salad-gpu-cloud.md) |
| 8 | [Cerebras](https://openaitools.app/zh/tool/cerebras) | 701,013 | -12.6% | 定价请咨询 | 采用独家晶圆级处理器以实现极端的训练速度，有别于标准的 NVIDIA GPU 集群设置。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/cerebras.md) |
| 9 | [DeepInfra](https://openaitools.app/zh/tool/deep-infra) | 457,810 | -8.9% | 付费 | Specializes in cost-effective serverless API inference for open-weights models instead of raw infrastructure rentals. | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/deep-infra.md) |
| 10 | [Lightning AI](https://openaitools.app/zh/tool/lightning-ai) | 272,562 | -12.3% | 免费增值，付费，定价请咨询 | 由 PyTorch Lightning 创建团队打造的 AI 云平台 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/lightning-ai.md) |

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来源：https://openaitools.app/zh/compare/anyscale-com-vs-fluidstack

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