# FluidStack vs Thunder Compute 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。Thunder Compute 记录了 102,147 月访问量，增长率为 -29%，定价为 Paid (per-minute instances, per-second sandboxes)。 | 指标 | [FluidStack](https://openaitools.app/zh/tool/fluidstack) | [Thunder Compute](https://openaitools.app/zh/tool/thunder-compute) | | :--- | :--- | :--- | | 官网地址 | https://fluidstack.io | https://thundercompute.com | | 分类 | AI Developer Tools, AI Models, Large Language Models (LLMs) | AI Developer Tools, AI Models, Large Language Models (LLMs) | | 定价模式 | 付费，定价请咨询 | Paid (per-minute instances, per-second sandboxes) | | 月访问量 | 154,620 | 102,147 | | 月度环比增长率 | +7.3% | -29% | | 主要市场 | 美国 | 美国 | | 直接访问量 | 47,869 | 40,743 | | 评价得分 | 4.4 | 4.4 | | 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) ## Thunder Compute Thunder Compute 是一家云 GPU 服务商，以「GPU 沙箱公司」自居。它没有只提供一种通用虚拟机，而是把产品拆成两种形态。实例是用于动手开发与训练的长期 GPU 机器，可选 RTX A6000、L40、A100 80GB 或 H100 SXM，GPU 数量、vCPU、内存与磁盘均可配置，仅在运行时按分钟计费。沙箱则是隔离的短时 Ubuntu 微虚拟机，专为 Agent 工作负载设计：强化学习环境、评估批次，以及只需要几分钟 GPU 的 CI 任务，用完即弃。 公司主打价格与开发者体验。公开费率显示 H100 SXM 实例为每 GPU 小时 3.20 美元，A100 80GB 为 1.09 美元，L40 为 0.79 美元，RTX A6000 为 0.35 美元；沙箱按秒计费，H100 为每 GPU 小时 2.95 美元，A100 为 1.95 美元。存储按 GB 月计量，快照按月计费，且不收取数据出网费。Thunder Compute 表示通过高效调度工作负载、减少空闲时间来压低成本，并将节省转嫁给用户。 整个工作流强调可脚本化而非依赖点击。CLI 负责创建与连接实例，VS Code 扩展支持在编辑器内迭代，MCP 服务器与 REST API 则让 Agent 和内部平台能够以编程方式申请 GPU。快照可在会话之间保留磁盘状态，实例与沙箱均不会被抢占。公司于 2026 年完成 1300 万美元 A 轮融资以扩展平台，并通过指南、快速上手与 API 文档公开技术栈。 **定价与套餐:** Thunder Compute 的实例在运行时按分钟计费，沙箱按秒计费。公开实例费率：RTX A6000 每 GPU 小时 0.35 美元、L40 0.79 美元、A100 80GB 1.09 美元、H100 SXM 3.20 美元，额外 vCPU 为每 vCPU 小时 0.04 美元。沙箱费率为 H100 SXM 每 GPU 小时 2.95 美元、A100 80GB 每 GPU 小时 1.95 美元，另加 vCPU、内存与存储费用。实例磁盘存储为每 GB 每月 0.219 美元（每块 GPU 前 100 GB 免费），快照为每 GB 每月 0.05 美元，出网流量免费。特别提示：费率会变动，请以定价页为准。 - **持久 GPU 实例:** 开通 RTX A6000、L40、A100 80GB 或 H100 SXM 机器，通常几分钟内即可 SSH 登录，只在运行时计费。 - **按秒计费的 GPU 沙箱:** 启动带或不带 GPU 的隔离 Ubuntu 虚拟机，用于 RL rollout、评估与 CI，按秒计费，任务之间可缩容至零。 - **开发者优先的工具链:** CLI、VS Code 扩展、MCP 服务器与 REST API，让你能从终端、编辑器、AI Agent 或自有服务驱动基础设施。 - **快照与持久存储:** 将实例磁盘保存为快照并在之后恢复，实验可随时暂停，无需让机器持续运行。 - **无抢占、无出网费:** 实例与沙箱永不被抢占，出站数据传输不计费。 **优势:** 相对超大规模云厂商价格激进：公开的 H100 费率约每小时 3.20 美元，而大型云普遍在 6 美元以上。; 两种计费模型对应两类真实工作负载：按分钟的持久实例与按秒的临时沙箱。; 无出网费、无抢占，消除了两大常见的意外成本与中断来源。; 真实的开发者接口：CLI、VS Code 扩展、MCP 服务器、REST API 与模板。 **局限:** GPU 库存会波动，尝试启动某种型号时可能已售罄。; 沙箱访问需要通过销售申请，注册后并非完全自助开通。; GPU 型号目录比最大的超大规模云厂商更窄，后者的加速卡种类更丰富。 [工具详情（Markdown）](https://openaitools.app/zh/tool/thunder-compute.md) ## 常见问题 ### FluidStack 和 Thunder Compute 在月流量上如何比较？ FluidStack 有 154,620 月访问量，而 Thunder Compute 有 102,147。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%；Thunder Compute 为 -29%。 ### 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. Thunder Compute: Paid (per-minute instances, per-second sandboxes)。Thunder Compute 的实例在运行时按分钟计费，沙箱按秒计费。公开实例费率：RTX A6000 每 GPU 小时 0.35 美元、L40 0.79 美元、A100 80GB 1.09 美元、H100 SXM 3.20 美元，额外 vCPU 为每 vCPU 小时 0.04 美元。沙箱费率为 H100 SXM 每 GPU 小时 2.95 美元、A100 80GB 每 GPU 小时 1.95 美元，另加 vCPU、内存与存储费用。实例磁盘存储为每 GB 每月 0.219 美元（每块 GPU 前 100 GB 免费），快照为每 GB 每月 0.05 美元，出网流量免费。特别提示：费率会变动，请以定价页为准。 ## 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-thunder-compute 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)