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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。
月間訪問数
月間訪問数
10.21万
前月比
-4.17万
速度: -29%
直接流入の割合
40%
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: 53.5%
アクセス推移
月間サイト訪問数の推計
https://thundercompute.com
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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、Thunder Compute（thundercompute.com）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 10.21万の訪問を生み出し、前月比のトラフィック増減は -4.17万（-29%）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 53.5%）で、Paid (per-minute instances, per-second sandboxes) 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）、Lightning AI（月間 27.26万訪問）、Modal（月間 119.6万訪問）が含まれます。
秒単位のGPU課金がテストにめちゃ便利。
H100のコスパが最高。
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。
RTX A6000、L40、A100 80GB、H100 SXMのマシンを起動し、多くの場合数分でSSH接続可能。実行中のみ課金されます。
GPUあり・なしの隔離されたUbuntu VMをRLロールアウト、評価、CI向けに起動し、秒単位で課金、バッチ間はゼロにスケールします。
CLI、VS Code拡張、MCPサーバー、REST APIにより、ターミナル、エディタ、AIエージェント、自社サービスからインフラを操作できます。
インスタンスのディスクをスナップショットとして保存し後で復元できるため、マシンを動かし続けずに実験を一時停止できます。
インスタンスもサンドボックスも横取りされず、外向きのデータ転送は課金されません。
Thunder Computeは自らを「GPUサンドボックス企業」と称するクラウドGPUプロバイダーです。単一の汎用VMを提供するのではなく、製品を2つの形に分けています。インスタンスは手を動かす開発や訓練向けの長寿命GPUマシンで、RTX A6000、L40、A100 80GB、H100 SXMから選べ、GPU数、vCPU、RAM、ディスクを構成でき、実行中のみ分単位で課金されます。サンドボックスはエージェント用途向けの隔離された短命なUbuntuマイクロVMで、強化学習環境、評価スイープ、数分だけGPUを必要とするCIジョブに向いています。
同社は価格と開発者体験を前面に出しています。公開料金ではH100 SXMインスタンスが1GPU時間あたり3.20ドル、A100 80GBが1.09ドル、L40が0.79ドル、RTX A6000が0.35ドル。サンドボックスはH100が1GPU時間2.95ドル、A100が1.95ドルです。ストレージはGB月単位、スナップショットは月額で、データエグレス料金はかかりません。Thunder Computeはワークロードを効率的にスケジューリングしアイドル時間を削減することでコストを抑え、その節約を利用者に還元すると説明しています。
ワークフローはクリック中心ではなくスクリプト化を前提に設計されています。CLIがインスタンス作成と接続を担い、VS Code拡張がエディタ内での反復を支援し、MCPサーバーとREST APIによってエージェントや社内プラットフォームがプログラム的にGPUを調達できます。スナップショットはセッション間でディスク状態を保持し、インスタンスもサンドボックスも横取りされません。同社は2026年に1300万ドルのシリーズAを調達してプラットフォームを拡大し、ガイド、クイックスタート、APIリファレンスを公開しています。
Rent a GPU by the minute, attach VS Code, and iterate on CUDA code or fine-tuning without long-term commitments.
Run thousands of short rollouts and evaluations in isolated GPU VMs billed by the second, scaling to zero between batches.
Provision GPUs from inside a coding agent or CI system via the MCP server, CLI, or REST API instead of a web console.
Use a single snapshot-backed A100 overnight for training jobs at a fraction of the cost of major cloud list prices.
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ● | Thunder Compute | 10.21万 | -29% | 直接流入 40% | Paid (per-minute instances, per-second sandboxes) | 表示中 |
| 1 | RunPod | 288.1万 | +5.9% | 直接流入 57% | 有料 | vs RunPod |
| 2 | 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 |
| 3 | 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 |
| 4 | Vast.ai | 125.76万 | +2.8% | 直接流入 75% | 有料 | vs Vast.ai |
| 5 | Nebius | 114.57万 | +10.7% | 直接流入 39% | 有料、料金は要問い合わせ | vs Nebius |
| 6 | FluidStack | 15.46万 | +7.3% | 直接流入 31% | 有料、料金は要問い合わせ | vs FluidStack |
無料・オープンソースPyTorch Lightning の開発チームが作った AI クラウド
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.
Massed Compute is a cloud GPU provider offering on-demand NVIDIA instances, single-tenant bare metal servers, large InfiniBand node clusters, and a programmatic REST API and MCP server. It targets AI training, inference, machine learning, data analytics, and VFX rendering workloads.
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無料・オープンソース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
トレーニングと推論のためのプライベートAIクラウド
無料・オープンソース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.
無料・オープンソース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.
