# FluidStack vs Union.ai

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。Union.ai 记录了 17,787 月访问量，增长率为 -28.4%，定价为免费增值，定价请咨询。

| 指标 | [FluidStack](https://openaitools.app/zh/tool/fluidstack) | [Union.ai](https://openaitools.app/zh/tool/union-cloud) |
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| 官网地址 | https://fluidstack.io | https://union.ai |
| 分类 | AI Developer Tools, AI Models, Large Language Models (LLMs) | AI Developer Tools, AI Workflow, Large Language Models (LLMs), AI Models |
| 定价模式 | 付费，定价请咨询 | 免费增值，定价请咨询 |
| 月访问量 | 154,620 | 17,787 |
| 月度环比增长率 | +7.3% | -28.4% |
| 主要市场 | 美国 | 美国 |
| 直接访问量 | 47,869 | 7,040 |
| 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)

## Union.ai

Union.ai 脱胎于 Flyte 项目——广泛用于数据与机器学习流水线的开源工作流引擎，其设计也延续了这一脉络：你只需编写普通的 Python 任务与任务环境，运行时负责调度、缓存、重试和步骤间的类型化数据传递。Union 在此基础上加入的核心能力是持久性。当某个运行因节点消失、GPU 被回收、API 返回 429 或内存溢出而中断时，运行会被恢复并从失败的步骤继续，而不是整条流水线重跑。

当前平台围绕几项能力组织。AI 工厂管理具名且带版本的制品，让某个检查点或数据集拥有可追溯的生产者与消费者，这对可复现性至关重要。生产级智能体允许团队沿用现有框架，包括 OpenAI、Claude、PydanticAI 与 CrewAI，同时让循环的每一轮都持久、可追踪并处于沙箱中。推理网关把外部模型 API 与自建的 vLLM、SGLang、Ollama 端点统一收进一个受治理的入口，具备虚拟密钥、预算和护栏。这些能力之上还有优先级队列、并发上限、配额与集群选择器等调度原语。

部署方式刻意采用自带云模式。Union 托管只保存引用与元数据的控制面，你的数据、模型和算力始终留在自有边界内，因此既有的云折扣与额度依然有效。Union 已上架 AWS Marketplace 并支持自助注册，另可选购按集群计费的托管集群服务。

**定价与套餐:** 提供类免费起步与开源 Flyte 免费选项。托管 Team 方案每月最低 950 美元，全额返还为用量额度，首月免费且注册无需绑卡。消费按 actions、vCPU 小时、内存 GB 小时与 GPU 小时分档计量。Enterprise 按年度承诺定制定价并享阶梯折扣；可选的 Union 托管集群为每集群每月 500 美元，封顶 2500 美元。

- **持久化执行引擎:** 任务、追踪与制品可跨基础设施故障存活。运行可派生、恢复并从最后一个成功步骤重放，重试与缓存由运行时统一处理。
- **AI 工厂与制品血缘:** 具名、带类型并带版本的制品把团队连接起来，血缘图清晰展示某个版本由哪次运行产出、又被哪些下游任务消费。
- **主权化自带云部署:** 控制面托管在 Union 云，负载在你自己的 AWS、GCP、Azure 或新云集群上执行，始终处于自有安全边界内。
- **生产级智能体与全链路追踪:** 支持接入 OpenAI、Claude、PydanticAI、CrewAI 等智能体，每一轮都被追踪并在临时容器中沙箱执行，支持 MCP 服务器与人工审批。
- **推理网关:** 统一网关管理云端 LLM 服务与自建的 vLLM、SGLang、Ollama 端点，提供虚拟密钥、预算、护栏与单卡 GPU 观测。
- **高级调度与配额:** 队列支持优先级、并发、配额与集群选择器，回填任务不会抢占生产训练或推理的算力。

**优势:** 持久化执行让长时间训练、推理与智能体运行可抵御节点丢失、抢占回收与 API 限流; 自带云架构让数据、模型与密钥始终留在自有安全边界内; 由 Flyte 作者团队打造，开源引擎与托管平台协同演进; 公开透明的费率表，actions、CPU、内存与 GPU 均采用边际分档计价

**局限:** Team 方案每月最低 950 美元，且仅以用量额度返还，不适合个人爱好者或极小型实验; 由于负载运行在你自己的云上，除 Union 的计量费用外，还需自行承担云厂商算力成本; 部署需要 Kubernetes 集群并熟悉 Python 任务环境，对非工程背景用户门槛较高; 按 actions、vCPU、内存、GPU 四项计量计费，若不持续监控较难准确预估账单

[工具详情（Markdown）](https://openaitools.app/zh/tool/union-cloud.md)

## 常见问题

### FluidStack 和 Union.ai 在月流量上如何比较？

FluidStack 有 154,620 月访问量，而 Union.ai 有 17,787。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%；Union.ai 为 -28.4%。

### 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. Union.ai: 免费增值，定价请咨询。提供类免费起步与开源 Flyte 免费选项。托管 Team 方案每月最低 950 美元，全额返还为用量额度，首月免费且注册无需绑卡。消费按 actions、vCPU 小时、内存 GB 小时与 GPU 小时分档计量。Enterprise 按年度承诺定制定价并享阶梯折扣；可选的 Union 托管集群为每集群每月 500 美元，封顶 2500 美元。

## 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 | 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 | 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 b | [.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) |

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来源：https://openaitools.app/zh/compare/fluidstack-vs-union-cloud

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