# FluidStack vs Salad

FluidStack는 월간 방문 154,620, 전월 대비 성장률 +7.3%, 유료, 가격 문의 가격 모델을 기록합니다. Salad는 월간 방문 713,519, 성장률 +10.4%, 무료 체험, 유료, 가격 문의 가격 모델을 기록합니다.

| 지표 | [FluidStack](https://openaitools.app/ko/tool/fluidstack) | [Salad](https://openaitools.app/ko/tool/salad-gpu-cloud) |
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| 웹사이트 URL | https://fluidstack.io | https://salad.com |
| 카테고리 | AI 개발자 도구, AI 모델, Large Language Models (LLMs) | AI 개발자 도구, AI API, AI 전사, Large Language Models (LLMs) |
| 가격 모델 | 유료, 가격 문의 | 무료 체험, 유료, 가격 문의 |
| 월간 방문 수 | 154,620 | 713,519 |
| 전월 대비 성장률 | +7.3% | +10.4% |
| 주요 시장 | 미국 | 미국 |
| 직접 방문 | 47,869 | 440,915 |
| 리뷰 점수 | 4.4 | 4.3 |
| 저장 수 | 1 | 1 |
| 지원 플랫폼 | 웹사이트 | 웹사이트 |

## FluidStack

FluidStack은 프런티어 모델 작업을 떠받치는 물리 계층, 즉 데이터센터와 전력, 냉각, 그리고 매우 큰 GPU 클러스터를 구축하는 AI 컴퓨트 사업자입니다. 대외적 위치는 의도적으로 제품 중심이 아니라 인프라 중심이며, 기가와트 규모 컴퓨트 구축, 몇 달 안에 새 사이트 가동, 수천만 대 가속기의 안정적 운영을 내세웁니다. 대규모 모델을 학습하거나 서빙하는 팀에게 이는 즉시 쓸 수 있는 셀프서비스 VM 카탈로그가 아니라, 예약형 전용 용량을 대신 프로비저닝하고 운영해 주는 형태입니다.

특징적인 주제는 전력과 컴퓨트를 결합한다는 점입니다. FluidStack은 컴퓨트와 전력 인프라를 제1원리에서 재설계하고, 클러스터에 전력을 공급할 오프그리드 태양광을 개발하며, 탱크에 한 번 물을 채우면 물을 무한히 순환시키는 폐루프 냉각을 사용한다고 설명합니다. 또한 미국 내 건설과 제조 환원을 강조하며 인프라 소유권을 어떤 가치가 기술을 형성하는가라는 전략적 질문으로 제시합니다. AI 조직에 이는 점점 더 중요합니다. 규모 확장의 제약은 칩 공급만이 아니라 에너지 가용성이기 때문입니다.

며칠 동안 GPU 몇 대만 필요하다면 FluidStack은 가장 빠른 길이 아닐 것입니다. 용량은 영업 과정을 통해 엔터프라이즈 규모로 계약됩니다. 수개월 단위 학습이나 프로덕션 추론 플릿을 계획하고 관리형 운영이 포함된 전용 인프라를 원한다면, 대형 하이퍼스케일러와 전문 GPU 클라우드와 함께 검토할 만한 강력한 후보입니다.

**가격 및 요금제:** 엔터프라이즈·가격 문의. FluidStack은 GPU 시간당 요금이나 셀프서비스 가입을 웹사이트에 공개하지 않으며, 클러스터 규모·기간·하드웨어에 따라 직접 영업 상담으로 견적을 냅니다. 디렉터리에서는 가격 문의가 필요한 유료 제품으로 분류됩니다.

- **데이터센터 규모의 자체 컴퓨트:** 다른 클라우드의 용량을 재판매하는 대신, 사이트당 전력 용량이 큰 고밀도 캠퍼스를 포함한 대형 AI 데이터센터를 직접 설계하고 구축합니다.
- **학습·추론용 GPU 클러스터:** 대규모 모델 학습과 추론에 맞게 설계되어 고대역폭 인터커넥트와 분산 워크로드용 오케스트레이션을 갖춥니다.
- **전력과 냉각을 함께 설계:** 오프그리드 태양광과 탱크에 한 번 물을 채우면 계속 순환하는 폐루프 냉각을 개발하며, 전력과 물 효율을 핵심 엔지니어링 과제로 다룹니다.
- **관리형 운영과 신뢰성:** 현장 지원, 클러스터 프로비저닝, 운영 지원으로 연구팀이 모델에 집중할 수 있게 합니다.
- **미국 제조·공급망 환원:** 데이터센터는 미국에서 건설되고 컴퓨트와 전력 인프라 제조도 자국으로 환원합니다. 이는 의도적인 공급망 선택입니다.

**강점:** 범용 클라우드 재판매가 아닌 AI 전용 인프라; 전력·냉각·데이터센터 설계를 직접 수행해 대규모에서 유리; 대규모 학습·추론 클러스터의 관리형 프로비저닝과 운영; 미국 건설·제조 환원 인프라라는 명확한 포지셔닝

**한계:** 셀프서비스 가격이나 즉시 가입이 공개되지 않아 도입에 영업 논의가 필요합니다; 엔터프라이즈 규모 중심이라 아주 작은 개인 워크로드에는 맞지 않을 수 있습니다; 용량이 미국 내 거점에 집중되어 있어 지연 시간이나 데이터 상주 요건이 있는 팀에는 고려 사항이 됩니다

[Profile (Markdown)](https://openaitools.app/ko/tool/fluidstack.md)

## Salad

Salad는 GPU 컴퓨팅 비용 문제를 다른 방향에서 접근합니다. 새 데이터센터 용량에 자금을 투입하는 대신 이미 존재하는 공급, 즉 전 세계 PC와 워크스테이션에서 놀고 있는 소비자용 GPU를 조정합니다. 2018년 이후 45만 개 이상의 GPU가 네트워크에 참여했고, 현재는 190개 이상 국가에 분산된 매일 16,000개 이상의 활성 GPU를 보고하고 있습니다. 요금은 시간당 약 0.015달러부터로, 회사는 하이퍼스케일러 대비 최대 90% 저렴하다고 설명합니다.

핵심은 오케스트레이션 계층입니다. Salad Container Engine은 한 번도 본 적 없는 노드에 OCI/Docker 컨테이너를 스케줄하고, 검증해 하이퍼바이저 뒤에서 격리하며, 로그를 스트리밍하고, 노드가 사라지는 순간 워크로드를 재배치합니다. 중단 가능한 소비자 하드웨어는 예측 불가능하게 이탈하므로 이는 결정적으로 중요합니다. 독자적인 신뢰 등급이 노드 성능과 가용성을 평가하고, 우선순위 요금제는 저렴한 중단 가능 공급을 중단을 견딜 수 있는 워크로드에 연결합니다. 같은 엔진이 Community Cloud, 예약형 Salad Dedicated(RTX PRO 6000 Blackwell이 우선), 그리고 조직 내부의 Private Cloud에서 작동합니다. 프라이빗 클라우드에서는 사내 유휴 워크스테이션 GPU를 OpenAI 호환 토큰 서비스로 묶어 기업 데이터가 사내 기기를 벗어나지 않게 합니다.

그 위에 관리형 제품이 올라갑니다. 오픈 웨이트 모델용 OpenAI 호환 AI Gateway, Transcription API, 주거용 IP 터널용 Gateway Service입니다. 공개된 워크로드별 벤치마크가 이러한 주장을 뒷받침합니다. 예컨대 1달러당 5,243장의 Flux.1-Schnell 이미지, CommonVoice 95.1% 정확도를 오디오 1시간 0.16달러부터, LLM 추론은 GPU 시간당 또는 백만 입력 토큰당 0.06달러부터의 토큰 요금입니다. 프로덕션 도입사로 Civitai, Blend, Klyne.ai, Undetectable AI, Pareto, Datasembly가 있습니다.

**가격 및 요금제:** SaladCloud는 계약이나 최소 사용 금액 없는 종량제입니다. 컨테이너는 초 단위, AI Gateway는 토큰 단위로 과금하며 GPU 요금은 시간당 약 0.015달러부터 시작하고 단계별 볼륨 할인이 있습니다. 예약 용량과 엔터프라이즈 계약은 Salad Dedicated와 Private Cloud를 통해 제공되며 견적은 문의가 필요합니다.

- **Salad Container Engine:** 수천 개의 분산 GPU 노드에 Docker/OCI 워크로드를 스케줄·모니터링·재배치하고 노드 소실 시 페일오버합니다.
- **Community Cloud GPU 풀:** 190개 이상 국가에 걸친 유휴 소비자 GPU 풀에 온디맨드로 접근하며, 우선순위 요금은 시간당 약 0.015달러부터입니다.
- **OpenAI 호환 AI Gateway:** 오픈 웨이트 모델용 관리형 토큰 엔드포인트로 토큰 단위 과금이며 데이터는 학습에 사용되지 않습니다.
- **자체 하드웨어의 Private Cloud:** 동일한 오케스트레이션 스택을 조직 내에서 실행해 유휴 워크스테이션 GPU를 내부 OpenAI 호환 서비스로 묶습니다.
- **워크로드별 최적화 API:** Transcription API와 Kubernetes 파드를 네트워크에 스케줄하는 Virtual Kubelet 지원 등 관리형 서비스를 제공합니다.

**강점:** 구조적으로 낮은 가격 — GPU 요금이 시간당 약 0.015달러부터; 하나의 오케스트레이션 계층이 온디맨드·예약·프라이빗 인프라를 모두 포괄; 중단을 네이티브로 처리해 소비자 하드웨어에서 특히 중요; OpenAI 호환 엔드포인트로 타사에서의 이전이 간편

**한계:** 중단 가능한 소비자 노드는 저지연·상시 워크로드에 그대로는 부적합; 분산 하드웨어는 균일한 데이터센터 랙보다 성능 편차가 큼; 전통적 의미의 무료 등급이 없어 비용이 사용량에 비례해 증가

[Profile (Markdown)](https://openaitools.app/ko/tool/salad-gpu-cloud.md)

## 자주 묻는 질문

### FluidStack과(와) Salad의 월간 트래픽은 어떻게 비교되나요?

FluidStack의 월간 방문 수는 154,620이고, Salad는 713,519입니다. 트래픽 추정치는 제품 품질이 아니라 사용자 규모를 나타냅니다.

### 두 도구의 성장률은 어떻게 비교되나요?

FluidStack의 전월 대비 성장률은 +7.3%이며, Salad는 +10.4%입니다.

### 가격은 어떻게 비교되나요?

FluidStack: 유료, 가격 문의. 엔터프라이즈·가격 문의. FluidStack은 GPU 시간당 요금이나 셀프서비스 가입을 웹사이트에 공개하지 않으며, 클러스터 규모·기간·하드웨어에 따라 직접 영업 상담으로 견적을 냅니다. 디렉터리에서는 가격 문의가 필요한 유료 제품으로 분류됩니다. Salad: 무료 체험, 유료, 가격 문의. SaladCloud는 계약이나 최소 사용 금액 없는 종량제입니다. 컨테이너는 초 단위, AI Gateway는 토큰 단위로 과금하며 GPU 요금은 시간당 약 0.015달러부터 시작하고 단계별 볼륨 할인이 있습니다. 예약 용량과 엔터프라이즈 계약은 Salad Dedicated와 Private Cloud를 통해 제공되며 견적은 문의가 필요합니다.

## 대안

| # | 도구 이름 | 월간 방문 수 | 전월 대비 성장률 | 가격 모델 | Summary | Profile (Markdown) |
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| 1 | [fal.ai](https://openaitools.app/ko/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/ko/tool/fal-ai.md) |
| 2 | [RunPod](https://openaitools.app/ko/tool/runpod) | 2,881,043 | +5.9% | 유료 | 안정적인 전용 및 서버리스 GPU 대여를 제공하지만, Salad의 초저비용 P2P 소비자 하드웨어 풀은 없습니다. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/runpod.md) |
| 3 | [Together AI](https://openaitools.app/ko/tool/together-ai) | 1,645,930 | +64.9% | 무료+유료, 유료 | 순수 GPU 인프라 임대 대신 오픈소스 모델을 위한 관리형 서버리스 추론 API에 특화되어 있습니다. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/together-ai.md) |
| 4 | [Vast.ai](https://openaitools.app/ko/tool/vast-ai) | 1,257,554 | +2.8% | 유료 | 더 저렴한 가격의 광범위한 P2P GPU 마켓플레이스를 제공하지만, 수동 설정이 더 많이 필요합니다. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/vast-ai.md) |
| 5 | [Modal](https://openaitools.app/ko/tool/modal-com) | 1,196,021 | +30.2% | 무료+유료, 가격 문의 | AI 파이프라인을 위한 손쉬운 파이썬 서버리스 실행을 제공하지만, 순수 VM보다는 FaaS(Function-as-a-Service)에 초점을 둡니다. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/modal-com.md) |
| 6 | [Nebius](https://openaitools.app/ko/tool/nebius) | 1,145,711 | +10.7% | 유료, 가격 문의 | 엔터프라이즈급 NVIDIA GPU 클러스터와 관리형 ML 도구를 제공하지만, 전문가용 가격대가 더 높습니다. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/nebius.md) |
| 7 | [Cerebras](https://openaitools.app/ko/tool/cerebras) | 701,013 | -12.6% | 가격 문의 | 일반적인 NVIDIA GPU 클러스터 설정과 달리, 독자적인 웨이퍼 규모 프로세서를 활용하여 극대화된 학습 속도를 제공합니다. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/cerebras.md) |
| 8 | [DeepInfra](https://openaitools.app/ko/tool/deep-infra) | 457,810 | -8.9% | 유료 | Offers extremely cheap serverless model hosting via API, but does not provide raw containerized GPU instances. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/deep-infra.md) |
| 9 | [Thunder Compute](https://openaitools.app/ko/tool/thunder-compute) | 102,147 | -29% | Paid (per-minute instances, per-second sandboxes) | Features second-billed persistent SSH GPU instances, but lacks a distributed consumer hardware backbone. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/thunder-compute.md) |
| 10 | [Anyscale](https://openaitools.app/ko/tool/anyscale-com) | 49,779 | -23.2% | 유료, 가격 문의 | Scales distributed Ray workloads effortlessly across clusters, but is tailored for heavy data engineering and training. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/anyscale-com.md) |

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출처: https://openaitools.app/ko/compare/fluidstack-vs-salad-gpu-cloud

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