GreenNode 记录了 75,996 月访问量，月度环比增长为 +28.1%，定价为付费。Lightning AI 记录了 272,562 月访问量，增长率为 -12.3%，定价为免费增值，付费，定价请咨询。
由 PyTorch Lightning 创建团队打造的 AI 云平台
| 维度 / 指标 | ||
|---|---|---|
| 官方域名 | greennode.ai | lightning.ai |
| 定价模式 | 付费 | 免费增值，付费，定价请咨询 |
| 月访问量 | 7.6万 (75,996) | 27.26万 (272,562) |
| 月度环比流量变化 | +1.67万 (+28.1%) | -3.81万 (-12.3%) |
| 主要市场与份额 | 🇻🇳 越南 (76%) | 🇺🇸 美国 (31.8%) |
| 直接访问 / 月 | 4.19万 | 14.21万 |
| 用户评分 | 4.1 | 4.7 |
| 支持的平台 | 网站 | 网站 |
扎根东南亚的主权高性能 AI 云
提供按需 GPU 实例与专用 H100 裸金属服务器，针对 AI 训练、微调和高性能计算工作负载优化。
GreenNode Kubernetes Service 负责集群创建与运维，让团队无需自建控制平面即可大规模部署容器化应用。
统一的 AI Platform 支持训练与推理，MaaS 目录提供可通过 API 调用的现成模型，AgentBase 帮助智能体上线生产。
块存储、文件存储、对象存储，VPC 网络与负载均衡、互联，以及托管的 PostgreSQL、MySQL、MariaDB、Redis、OpenSearch 和 Kafka。
由 PyTorch Lightning 创建团队打造的 AI 云平台
可按秒启动单卡、整机或预留集群，机型从 T4、L4 到 A100、H100、H200、B200 以及 TPU，无需长期合约。
预装 CUDA、PyTorch 和常用库的开箱即用环境，可通过浏览器、本地 IDE 或终端使用，并支持自动休眠以停止闲置花费。
在多节点 GPU 与高 CPU 机器上运行分布式训练和大规模数据准备，可抢占实例最高可省约 80%。
无需重写基础设施代码即可把检查点变成端点或应用，并托管公开应用链接或私有模型 API，速率限制可配置。
专项更强Optimizes serverless pipelines specifically for generative media models, but lacks general-purpose PyTorch training studios.
专项更强Optimizes serverless pipelines specifically for generative media models, but lacks general-purpose PyTorch training studios.
专项更强提供针对开源模型的高性能无服务器API，但较少专注于原始GPU基础设施租赁。
全球出租平价的P2P GPU硬件，但正常运行时间的可靠性与托管ML工具较少。
即时执行适用于AI管道的无服务器Python容器，但提供的传统持续性VM工作区控制较少。
提供企业级裸金属NVIDIA集群以应对繁重工作负载，但需要更多手动集群配置。
专项更强通过标准化 API 简化模型部署与微调，但对原始 GPU 集群的细粒度控制较少。
专项更强Provides ultra-fast inference for open-weight foundation models, but is less suited for custom distributed model training workflows.
专项更强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.
专项更强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.
