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数秒台のコールドスタートを実現するリアルタイム AI 向けサーバーレス GPU
月間訪問数
2.7万
月間訪問数
2.7万
前月比
-2.78万
速度: -50.8%
直接流入の割合
56%
直接流入率はユーザー継続率ではありません。
主要市場
🇺🇸アメリカ合衆国
シェア: 22.3%
アクセス推移
月間サイト訪問数の推計
https://www.cerebrium.ai
ライブサイトを開く 数秒台のコールドスタートを実現するリアルタイム AI 向けサーバーレス GPU
月間サイト訪問数の推計
このドメインの Similarweb 推計値であり、アクティブユーザー数ではありません。観測データのある月のみ表示し、取得日と対象月を区別しています。
取得日 2026/11/11
編集部による 5 点満点の評価です。ユーザー評価の平均ではありません。 このページの各視点は、製品情報をもとに AI がまとめたものです。実際の利用者のレビューではありません。
OpenAITools.app のテレメトリ（2026-11-11 検証）によると、Cerebrium（cerebrium.ai）は AI開発者ツールに分類される AI プラットフォームで、月間 2.7万の訪問を生み出し、前月比のトラフィック増減は -2.78万（-50.8%）です。主要な地域市場はアメリカ合衆国（トラフィックシェア 22.3%）で、無料トライアル、有料の料金モデルで運営されています。月間ボリューム別の主な競合代替ツールには RunPod（月間 288.1万訪問）、Modal（月間 119.6万訪問）、Nebius（月間 114.57万訪問）が含まれます。
GPUのサーバーレス運用が非常に楽。
コールドスタートが速くて驚いた。
サイト検証・料金体系・同カテゴリ比較に基づき AI が多角的な論点を要約した参考視点であり、実在ユーザーの個別投稿ではありません。
メモリと GPU のスナップショットでコンテナを約 2〜4 秒で復元。音声エージェントなど対話型ワークロードに不可欠です。
12 種類以上の GPU と複数クラウドにまたがる数千基の GPU を、予約やロックインなしで利用でき、トラフィック急増時も自動でスケールします。
独自のコードや Dockerfile から LLM、音声パイプライン、画像・動画モデルをデプロイし、REST、WebSocket、ストリーミングのエンドポイントを利用できます。
リアルタイムのログ、メトリクス、スケーリングイベントを提供し、OpenTelemetry をネイティブサポートして既存の監視基盤に接続できます。
SOC 2 Type II、HIPAA、GDPR、ISO に沿った統制、gVisor 分離、マルチリージョン冗長化、リージョン別データレジデンシーに対応します。
Cerebrium は、リアルタイム AI に特化して設計されたサーバーレス GPU インフラです。チームに Kubernetes クラスタの運用や GPU 容量の事前予約を求める代わりに、指定したコンテナ（LLM サーバー、音声パイプライン、拡散モデル、動画生成器）をそのまま実行し、プロビジョニング、オートスケーリング、ルーティングを担います。低遅延の起動を重視し、メモリと GPU のスナップショットでコンテナを約 2〜4 秒で復元します。従来のプロバイダでは数十秒かかる部分です。
同社は、最初の応答が千回目の応答と同じくらい重要なワークロードを対象としています。自社ベンチマークと事例には、約 500ms で応答する音声エージェント、Resemble AI のディープフェイク検出、Linkup の AI ネイティブ検索、bitHuman と Tavus のデジタルヒューマン、DistilLabs の推論コスト 50% 削減などが含まれます。こうした製品ではコールドスタートが体感品質を左右するため、Cerebrium は起動時間を主要指標として扱っています。
基盤としては、Hopper を含む複数世代の GPU を複数のクラウドとリージョンで提供し、秒単位課金によりアイドル時間は請求されません。Bring-your-own-code のデプロイは素のスクリプト、Dockerfile、vLLM、SGLang、TensorRT-LLM を用いる Triton に対応します。セキュリティ統制には SOC 2 Type II、HIPAA と GDPR への整合、gVisor 分離、リージョン別データレジデンシーが含まれ、有料利用に加えて試験用の無料枠もあります。
Twilio、LiveKit、Pipecat で低遅延の音声パイプラインを運用し、1 時間の音声を 2 分未満で文字起こしできます。
vLLM や SGLang でオープンウェイトモデルを配信し、GPU を予約せずにトラフィック急増時も自動でスループットを拡張します。
拡散モデルや動画生成モデルをストリーミングエンドポイントの背後でホストし、対話型クリエイティブツールやアバターを支えます。
データレジデンシー、HIPAA と SOC 2 の統制、機密ワークロード向けの分離実行により規制要件を満たします。
同じ主要カテゴリの競合 AI ツールをテレメトリで並列比較
| 順位 | AI ツール | 月間訪問数 | 前月比成長率 | 直接流入の割合 | 料金 | 直接比較 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ● | Cerebrium | 2.7万 | -50.8% | 直接流入 56% | 無料トライアル、有料 | 表示中 |
| 1 | RunPod | 288.1万 | +5.9% | 直接流入 57% | 有料 | vs RunPod |
| 2 | Modal | 119.6万 | +30.2% | 直接流入 71% | フリーミアム、料金は要問い合わせ | vs Modal |
| 3 | Nebius | 114.57万 | +10.7% | 直接流入 39% | 有料、料金は要問い合わせ | vs Nebius |
| 4 | Lightning AI | 27.26万 | -12.3% | 直接流入 52% | フリーミアム、有料、料金は要問い合わせ | vs Lightning AI |
| 5 | Together AI | 164.59万 | +64.9% | 直接流入 54% | フリーミアム、有料 | vs Together AI |
| 6 | Thunder Compute | 10.21万 | -29% | 直接流入 40% | Paid (per-minute instances, per-second sandboxes) | vs Thunder Compute |
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.
PyTorch Lightning の開発チームが作った AI クラウド
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 backed by in-house systems research.
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 backed by in-house systems research.
分単位のインスタンスと秒単位のサンドボックスを備えた低コストなクラウドGPU。
分単位のインスタンスと秒単位のサンドボックスを備えた低コストなクラウドGPU。
General Compute is an inference cloud built around alternative AI silicon rather than standard GPU fleets. The company buys racks of accelerators, racks them in colocation data centres, and handles the cooling, power, and networking itself. On top of that hardware it runs a disaggregated inference stack that splits each request: prompt processing runs on NVIDIA GPUs for prefill, while token generation runs on faster decode chips such as Cerebras, SambaNova, Positron AI, and d-Matrix. Customers get bare metal access or a tokens-per-second SLA.
General Compute is an inference cloud built around alternative AI silicon rather than standard GPU fleets. The company buys racks of accelerators, racks them in colocation data centres, and handles the cooling, power, and networking itself. On top of that hardware it runs a disaggregated inference stack that splits each request: prompt processing runs on NVIDIA GPUs for prefill, while token generation runs on faster decode chips such as Cerebras, SambaNova, Positron AI, and d-Matrix. Customers get bare metal access or a tokens-per-second SLA.
