# FluidStack vs TensorDock FluidStack 记录了 154,620 月访问量，月度环比增长为 +7.3%，定价为付费，定价请咨询。TensorDock 记录了 19,689 月访问量，增长率为 -23.3%，定价为付费。 | 指标 | [FluidStack](https://openaitools.app/zh/tool/fluidstack) | [TensorDock](https://openaitools.app/zh/tool/tensordock) | | :--- | :--- | :--- | | 官网地址 | https://fluidstack.io | https://tensordock.com | | 分类 | AI Developer Tools, AI Models, Large Language Models (LLMs) | AI Developer Tools, AI Research Tool | | 定价模式 | 付费，定价请咨询 | 付费 | | 月访问量 | 154,620 | 19,689 | | 月度环比增长率 | +7.3% | -23.3% | | 主要市场 | 美国 | 美国 | | 直接访问量 | 47,869 | 6,262 | | 评价得分 | 4.4 | 4.2 | | 收藏数 | 1 | 0 | | 支持平台 | 网站 | 网站 | ## 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. **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 [工具详情（Markdown）](https://openaitools.app/zh/tool/fluidstack.md) ## TensorDock TensorDock 采用市场（marketplace）模式：由独立主机商提供服务器，TensorDock 负责审核、标准化，并通过自有的控制台与 API 对外开放。这种结构让用户可以在较宽的硬件区间内选择——从用于推理、渲染或游戏的 RTX 3090、4090，到用于正经训练的 A100 SXM4 与 H100 SXM5——价格由竞争中的主机商决定，而非单一云厂商统一定价。部署按小时、按需进行，不需要配额或预留承诺。 在技术层面，平台基于 KVM 虚拟化构建，因此每个实例都是完全隔离的虚拟机，具备 root 权限、独立 GPU、完整的操作系统控制权，并可自行管理驱动。除 Linux 外也支持 Windows 10，标准模板内置 Docker。整个资源池由一套有文档的 API 驱动，用于开机器、查询元数据与可用性，适合用脚本批量创建大量短生命周期实例。 可靠性主要依靠主机审核与制度约束，而非单纯的规模堆叠：TensorDock 表示对主机执行 99.99% 的正常运行时间标准，要求维护至少提前数周排期，并收回主机对客户机器的 SSH 访问权以确保数据隔离。计费采用预存余额的按量方式——余额归零时实例会停止并被删除，这比固定月租合同更适合突发式的实验需求。 **定价与套餐:** 采用预存余额的按量计费，起步门槛约 5 美元。公开的按需价格包括 H100 SXM5 约 2.25 美元/小时、A100 SXM4 约 1.80 美元/小时、RTX 4090 约 0.35 美元/小时，纯 CPU 实例约 0.012 美元/小时起。预留与企业方案需联系销售。 - **按需 GPU 交易市场:** 数十种 GPU 型号来自多个独立主机商，在价格与位置上互相竞争，你可以按具体任务挑最划算的算力，而不必接受单一厂商的挂牌价。 - **完整 KVM 虚拟机:** 每次部署都是真正的虚拟机：root 权限、独占 GPU、完整操作系统控制权、可自定义驱动，标准模板自带 Docker，并兼容 Windows 10。 - **控制台与 API 双通道部署:** 有文档的 REST API 提供机器元数据与实时可用性，可把创建、销毁和集群管理全部接进你自己的运维脚本。 - **无配额、按小时结算:** 先充值再消费，实例运行期间持续扣费，余额为零时自动回收，短时实验不必绑定任何合约期限。 - **主机审核与运行时间标准:** 主机需通过硬件、技术能力与响应速度审核，须遵守 99.99% 在线率标准，且无法通过 SSH 访问客户机器，以保护数据安全。 **优势:** 由主机商竞争形成的极低小时单价，而非厂商统一挂牌价; 硬件跨度大，从消费级显卡一直覆盖到 H100 SXM5; 真正的 KVM 隔离，可 root、可自定义驱动，不只是受限容器; 简单的按量计费，没有配额与长期承诺 **局限:** 算力由主机商贡献，特定型号的库存与可用性会波动; 需要预先充值，余额耗尽后实例会被删除; Windows 与驱动配置比托管式 Notebook 云需要更多手工运维 [工具详情（Markdown）](https://openaitools.app/zh/tool/tensordock.md) ## 常见问题 ### FluidStack 和 TensorDock 在月流量上如何比较？ FluidStack 有 154,620 月访问量，而 TensorDock 有 19,689。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？ FluidStack 的月度环比增长率为 +7.3%；TensorDock 为 -23.3%。 ### 价格如何比较？ 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. TensorDock: 付费。采用预存余额的按量计费，起步门槛约 5 美元。公开的按需价格包括 H100 SXM5 约 2.25 美元/小时、A100 SXM4 约 1.80 美元/小时、RTX 4090 约 0.35 美元/小时，纯 CPU 实例约 0.012 美元/小时起。预留与企业方案需联系销售。 ## 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） | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | 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 | 面向 AI 开发者的 GPU Pod、Serverless 推理与集群云平台 | [.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 | 从全球市场按秒租用云 GPU | [.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 | 面向 AI 与数据负载的无服务器云基础设施 | [.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 | 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/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) | --- 来源：https://openaitools.app/zh/compare/fluidstack-vs-tensordock 更多 Markdown 页面: [分类](https://openaitools.app/zh/categories.md) · [流量排名](https://openaitools.app/zh/rankings.md) · [llms.txt](https://openaitools.app/zh/llms.txt)