# FluidStack

Laut der am 2026-11-11 verifizierten Telemetrie von OpenAITools.app ist FluidStack (fluidstack.io) eine KI-Plattform, die unter KI-Entwicklertools indexiert ist und 154.620 monatliche Besuche mit einem Traffic-Delta von +10.485 (+7,3 %) gegenüber dem Vormonat generiert. Ihr primärer geografischer Markt ist Vereinigte Staaten (95,7 % Traffic-Anteil) und sie arbeitet mit einem Preismodell „Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage“. Zu den wichtigsten konkurrierenden Alternativen nach monatlichem Volumen gehören RunPod (2,88 Mio. Besuche/Monat), Nebius (1,15 Mio. Besuche/Monat), Vast.ai (1,26 Mio. Besuche/Monat).

KI-Compute im Gigawatt-Maßstab, komplett gebaut und betrieben

## Wichtige Telemetrie und Spezifikationen

| Kennzahl | Wert |
| :--- | :--- |
| Tool-Name | FluidStack |
| Handle | fluidstack |
| Status | active |
| Origin | official |
| Maintenance | active |
| Offizielle Domain | fluidstack.io |
| Website-URL | https://fluidstack.io |
| Kategorien | KI-Entwicklertools, KI-Modelle, Large Language Models (LLMs) |
| Preismodell | Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage |
| Monatliche Besuche | 154.620 |
| MoM-Traffic-Veränderung | 10.485 |
| MoM-Wachstumsrate | +7,3 % |
| Primärmarkt | Vereinigte Staaten |
| Marktanteil | 95,7 % |
| Direkte Besuche | 47.869 |
| Organische Suchbesuche | — |
| Social-Besuche | — |
| Verweis-Besuche | 13.036 |
| E-Mail-Besuche | 5.170 |
| Bewertungsergebnis | 4,4 |
| Anzahl gespeicherter Einträge | 1 |
| Unterstützte Plattformen | Website |
| Abrechnungsplattformen | stripe |
| Attribute | Funktionen: Website; Preise: Kostenpflichtig; Preise: Preise auf Anfrage |
| Tags | KI-Cloud, GPU-Cloud, NVIDIA-GPUs, KI-Schulung, KI-Inferenz, Kubernetes, Slurm, H100, A100, H200, GB200, Maschinelles Lernen, Deep Learning |

## Überblick

FluidStack ist ein KI-Compute-Anbieter, der die physische Schicht unter der Arbeit an Frontier-Modellen baut: Rechenzentren, Strom, Kühlung und sehr große GPU-Cluster. Die Positionierung ist bewusst infrastrukturell statt produktgetrieben – beschrieben wird der Aufbau von Compute im Gigawatt-Maßstab, die Inbetriebnahme neuer Standorte innerhalb von Monaten und der zuverlässige Betrieb von zig Millionen Beschleunigern. Für Teams, die große Modelle trainieren oder betreiben, bedeutet das reservierte, dedizierte Kapazität, die für Sie bereitgestellt und betrieben wird – kein sofort abrufbarer Self-Service-Katalog.

Ein Unterscheidungsmerkmal ist die Kopplung von Strom und Compute. FluidStack schreibt über die Neukonzeption von Compute- und Strominfrastruktur von Grund auf, über netzunabhängige Solarenergie für Cluster und über geschlossene Kühlung, die Tanks einmal befüllt und Wasser dauerhaft rezirkuliert. Betont wird außerdem der Bau in den USA mit verlagerter Fertigung, wobei Infrastruktureigentum als strategische Frage danach gerahmt wird, welche Werte die Technologie prägen. Für KI-Organisationen ist das zunehmend relevant, weil Energieverfügbarkeit, nicht allein die Chipversorgung, die bindende Grenze beim Skalieren ist.

Wenn Sie für einen Tag ein paar GPUs brauchen, ist FluidStack wahrscheinlich nicht der schnellste Weg; Kapazität wird auf Unternehmensebene über einen Vertriebsprozess vereinbart. Wenn Sie einen mehrmonatigen Trainingslauf oder eine produktive Inferenzflotte planen und dedizierte, zweckgebundene Infrastruktur mit Managed Operations wünschen, ist es ein starker Kandidat neben den großen Hyperscalern und spezialisierten GPU-Clouds.

## Preise und Tarife

Enterprise und auf Anfrage. FluidStack veröffentlicht auf seiner Website keine Preise pro GPU-Stunde und keine Self-Service-Anmeldung; Kapazität wird in einem direkten Verkaufsgespräch anhand von Clustergröße, Dauer und Hardware kalkuliert und angeboten. Verzeichnisse führen es als kostenpflichtiges Produkt mit Preisen auf Anfrage.

## Hauptfunktionen und Fähigkeiten

- **Rechenzentrums-Compute aus eigener Hand:** FluidStack entwirft und baut große KI-Rechenzentren, einschließlich hochdichter Standorte mit erheblicher Leistungskapazität pro Standort, statt Kapazität anderer Clouds weiterzuverkaufen.
- **GPU-Cluster für Training und Inferenz:** Die Cluster sind für großskaliertes Modelltraining und Inferenz ausgelegt, mit hoher Bandbreite und Orchestrierung für verteilte Workloads.
- **Strom und Kühlung gemeinsam geplant:** Das Unternehmen entwickelt netzunabhängige Solarenergie und geschlossene Kühlkreisläufe und behandelt Energie- und Wassereffizienz als Kernaufgaben.
- **Managed Operations und Zuverlässigkeit:** Smart Hands, Cluster-Bereitstellung und Betrieb unterstützen Forschungsteams, damit diese sich auf Modelle konzentrieren können.
- **In den USA gebaute Lieferkette:** Die Rechenzentren entstehen in den USA, mit verlagerter Fertigung für Compute- und Strominfrastruktur – eine bewusste Lieferkettenentscheidung.

## Wichtigste Anwendungsfälle

- **Große Modelle in großem Maßstab trainieren (ML-Platform-Engineer):** Große, dedizierte GPU-Cluster für mehrwöchige oder mehrmonatige Läufe reservieren, bei denen Netzwerktopologie und unterbrechungsfreie Verfügbarkeit entscheidend sind.
- **Modelle im Produktivbetrieb betreiben (Infrastruktur-Lead):** Kapazität für den Produktivbetrieb von Modellen aufbauen, mit Managed Operations, statt Colocation, Strom und Kühlung selbst zusammenzustellen.
- **Strombegrenzte Expansion planen (Betrieb eines KI-Labors):** Mit einem Partner arbeiten, der Stromerzeugung und Kühlung zusammen mit dem Compute plant, damit Energieverfügbarkeit nicht zum Skalierungsengpass wird.
- **Souveränitäts- und Standortanforderungen erfüllen (Technologiestratege im Unternehmen):** Eine dedizierte, in den USA lokalisierte KI-Rechenzentrumsoption für Workloads mit Datenresidenz- oder Souveränitätsanforderungen prüfen.

## Stärken

- Zweckgebundene KI-Infrastruktur statt generischen Cloud-Weiterverkaufs
- Strom, Kühlung und Rechenzentrumsdesign aus eigener Hand – entscheidend beim Skalieren
- Managed Bereitstellung und Betrieb für große Trainings- und Inferenzcluster
- Klares Profil für in den USA gebaute, verlagerte Infrastruktur

## Einschränkungen

- Keine veröffentlichten Self-Service-Preise und keine Sofortanmeldung; Zugang läuft über ein Verkaufsgespräch
- Der Fokus auf Unternehmensgröße bedeutet, dass sehr kleine Einzellastprojekte kaum passen
- Die Kapazität konzentriert sich auf Standorte in den USA, was für latenzkritische oder datenresidenzgebundene Teams relevant sein kann

## Häufig gestellte Fragen

### Wie viel kostet FluidStack?
FluidStack veröffentlicht auf seiner Website keine Self-Service-Instanzpreise. Der Zugang erfolgt über einen Vertriebskontakt, und die Verzeichnisse führen es als kostenpflichtiges Produkt mit Preisen auf Anfrage. Teams mit großem Trainings- oder Inferenzbedarf sollten direkt ein Angebot anfordern.

### Für wen ist FluidStack gedacht?
Es richtet sich an KI-Labors, Modellentwickler und Unternehmen, die große Blöcke an GPU-Kapazität für Training und Inferenz benötigen – von einzelnen Clustern bis zu sehr großen Multi-Site-Deployments.

### Welche Hardware bietet FluidStack?
Das Unternehmen beschreibt den Aufbau von GPU-Clustern mit modernen NVIDIA-Beschleunigern für KI-Training und Inferenz; die öffentlichen Materialien betonen die Neukonzeption von Compute, Strom und Kühlung in großem Maßstab.

### Wo steht die Infrastruktur von FluidStack?
Die Cluster werden in den USA gebaut und betrieben, mit verlagerter Fertigung und netzunabhängiger Solarenergie, die den Compute-Bedarf beim Wachstum decken soll.

### Wie hoch sind der monatliche Traffic und der Wachstumstrend von FluidStack?
FluidStack erhält derzeit 154.620 monatliche Besuche bei einer Traffic-Veränderung von +10.485 (+7,3 % Wachstumsrate) gegenüber dem Vormonat. Der wichtigste Quellmarkt ist Vereinigte Staaten (95,7 % Anteil), einschließlich 47.869 direkte Besuche/Monat und — organische Suchbesuche/Monat.

### Ist FluidStack kostenlos? Welches Preismodell hat es?
FluidStack arbeitet mit einem Preismodell „Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage“. Enterprise und auf Anfrage. FluidStack veröffentlicht auf seiner Website keine Preise pro GPU-Stunde und keine Self-Service-Anmeldung; Kapazität wird in einem direkten Verkaufsgespräch anhand von Clustergröße, Dauer und Hardware kalkuliert und angeboten. Verzeichnisse führen es als kostenpflichtiges Produkt mit Preisen auf Anfrage. Zu den unterstützten Abrechnungs- und Checkout-Plattformen gehören: stripe.

### Was sind die besten Alternativen zu FluidStack im Jahr 2026?
Basierend auf Kategorie-Traffic und Funktionspassung bei OpenAITools.app sind die fünf besten Alternativen zu FluidStack: 1. RunPod (2,88 Mio. Besuche/Monat); 2. Nebius (1,15 Mio. Besuche/Monat); 3. Vast.ai (1,26 Mio. Besuche/Monat); 4. Together AI (1,65 Mio. Besuche/Monat); 5. Modal (1,2 Mio. Besuche/Monat).

### Welche Plattformen und zentralen KI-Fähigkeiten unterstützt FluidStack?
FluidStack ist unter KI-Entwicklertools, KI-Modelle, Large Language Models (LLMs) klassifiziert, unterstützt die folgenden Plattformen: Website, und die zentralen Fähigkeits-Tags umfassen: KI-Cloud, GPU-Cloud, NVIDIA-GPUs, KI-Schulung, KI-Inferenz, Kubernetes.

## Alternativen

| Tool-Name | Monatliche Besuche | Preismodell | Vergleichen |
| :--- | :--- | :--- | :--- |
| [RunPod](https://openaitools.app/de/tool/runpod) | 2.881.043 | Kostenpflichtig | [Vergleichen](https://openaitools.app/de/compare/fluidstack-vs-runpod) |
| [Nebius](https://openaitools.app/de/tool/nebius) | 1.145.711 | Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage | [Vergleichen](https://openaitools.app/de/compare/fluidstack-vs-nebius) |
| [Vast.ai](https://openaitools.app/de/tool/vast-ai) | 1.257.554 | Kostenpflichtig | [Vergleichen](https://openaitools.app/de/compare/fluidstack-vs-vast-ai) |
| [Together AI](https://openaitools.app/de/tool/together-ai) | 1.645.930 | Freemium, Kostenpflichtig | [Vergleichen](https://openaitools.app/de/compare/fluidstack-vs-together-ai) |
| [Modal](https://openaitools.app/de/tool/modal-com) | 1.196.021 | Freemium, Preise auf Anfrage | [Vergleichen](https://openaitools.app/de/compare/fluidstack-vs-modal-com) |
| [Cerebras](https://openaitools.app/de/tool/cerebras) | 701.013 | Preise auf Anfrage | [Vergleichen](https://openaitools.app/de/compare/cerebras-vs-fluidstack) |
| [DeepInfra](https://openaitools.app/de/tool/deep-infra) | 457.810 | Kostenpflichtig | [Vergleichen](https://openaitools.app/de/compare/deep-infra-vs-fluidstack) |
| [fal.ai](https://openaitools.app/de/tool/fal-ai) | 3.093.684 | Paid, pay-as-you-go usage-based pricing | [Vergleichen](https://openaitools.app/de/compare/fal-ai-vs-fluidstack) |
| [Cirrascale](https://openaitools.app/de/tool/cirrascale-com) | 27.190 | Kostenpflichtig | [Vergleichen](https://openaitools.app/de/compare/cirrascale-com-vs-fluidstack) |
| [TensorDock](https://openaitools.app/de/tool/tensordock) | 19.689 | Kostenpflichtig | [Vergleichen](https://openaitools.app/de/compare/fluidstack-vs-tensordock) |
| [Salad](https://openaitools.app/de/tool/salad-gpu-cloud) | 713.519 | Kostenlose Testversion, Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage | [Vergleichen](https://openaitools.app/de/compare/fluidstack-vs-salad-gpu-cloud) |
| [Anyscale](https://openaitools.app/de/tool/anyscale-com) | 49.779 | Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage | [Vergleichen](https://openaitools.app/de/compare/anyscale-com-vs-fluidstack) |

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Quelle: https://openaitools.app/de/tool/fluidstack