# FluidStack vs Thunder Compute FluidStack는 월간 방문 154,620, 전월 대비 성장률 +7.3%, 유료, 가격 문의 가격 모델을 기록합니다. Thunder Compute는 월간 방문 102,147, 성장률 -29%, Paid (per-minute instances, per-second sandboxes) 가격 모델을 기록합니다. | 지표 | [FluidStack](https://openaitools.app/ko/tool/fluidstack) | [Thunder Compute](https://openaitools.app/ko/tool/thunder-compute) | | :--- | :--- | :--- | | 웹사이트 URL | https://fluidstack.io | https://thundercompute.com | | 카테고리 | AI 개발자 도구, AI 모델, Large Language Models (LLMs) | AI 개발자 도구, AI 모델, Large Language Models (LLMs) | | 가격 모델 | 유료, 가격 문의 | Paid (per-minute instances, per-second sandboxes) | | 월간 방문 수 | 154,620 | 102,147 | | 전월 대비 성장률 | +7.3% | -29% | | 주요 시장 | 미국 | 미국 | | 직접 방문 | 47,869 | 40,743 | | 리뷰 점수 | 4.4 | 4.4 | | 저장 수 | 1 | 0 | | 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) ## Thunder Compute Thunder Compute는 스스로를 'GPU 샌드박스 회사'라 부르는 클라우드 GPU 제공업체입니다. 하나의 범용 VM을 제공하는 대신 제품을 두 가지 형태로 나눕니다. 인스턴스는 직접 개발과 훈련을 위한 장기 GPU 머신으로, RTX A6000, L40, A100 80GB, H100 SXM 중에서 고르고 GPU 수, vCPU, RAM, 디스크를 구성할 수 있으며 실행 중일 때만 분 단위로 과금됩니다. 샌드박스는 에이전트 워크로드용으로 설계된 격리된 단기 Ubuntu 마이크로VM으로, 강화학습 환경, 평가 스윕, 몇 분만 GPU가 필요한 CI 작업에 적합합니다. 회사는 가격과 개발자 경험을 전면에 내세웁니다. 공개 요금은 H100 SXM 인스턴스가 GPU 시간당 3.20달러, A100 80GB가 1.09달러, L40이 0.79달러, RTX A6000이 0.35달러이며, 샌드박스는 H100이 GPU 시간당 2.95달러, A100이 1.95달러입니다. 스토리지는 GB월 단위, 스냅샷은 월 단위로 청구되며 데이터 전송 요금은 없습니다. Thunder Compute는 워크로드를 효율적으로 스케줄링하고 유휴 시간을 줄여 비용을 낮추고 그 절감을 사용자에게 돌려준다고 설명합니다. 워크플로는 클릭 중심이 아니라 스크립트화를 전제로 설계되었습니다. CLI가 인스턴스 생성과 연결을 담당하고, VS Code 확장이 에디터 내 반복 작업을 돕고, MCP 서버와 REST API를 통해 에이전트와 내부 플랫폼이 프로그램적으로 GPU를 확보할 수 있습니다. 스냅샷은 세션 간 디스크 상태를 보존하고, 인스턴스와 샌드박스는 선점되지 않습니다. 회사는 2026년 1,300만 달러 시리즈 A를 유치해 플랫폼을 확장했고, 가이드와 퀵스타트, API 레퍼런스를 공개하고 있습니다. **가격 및 요금제:** Thunder Compute는 인스턴스를 실행 중일 때만 분 단위로, 샌드박스를 초 단위로 과금합니다. 공개된 인스턴스 요금은 RTX A6000이 GPU 시간당 0.35달러, L40이 0.79달러, A100 80GB가 1.09달러, H100 SXM이 3.20달러이며 추가 vCPU는 vCPU 시간당 0.04달러입니다. 샌드박스는 H100 SXM이 GPU 시간당 2.95달러, A100 80GB가 1.95달러에 vCPU, 메모리, 스토리지 요금이 더해집니다. 인스턴스 디스크는 GB월 0.219달러(GPU당 처음 100GB 포함), 스냅샷은 GB월 0.05달러, 데이터 전송은 무료입니다. 요금은 변동되므로 가격 페이지에서 최신 정보를 확인하세요. - **상시 GPU 인스턴스:** RTX A6000, L40, A100 80GB, H100 SXM 머신을 띄워 대개 몇 분 안에 SSH로 접속하고, 실행 중일 때만 과금됩니다. - **초 단위 GPU 샌드박스:** GPU가 있거나 없는 격리된 Ubuntu VM을 RL 롤아웃, 평가, CI용으로 띄우고 초 단위로 과금하며 배치 사이에는 0으로 축소합니다. - **개발자 중심 도구:** CLI, VS Code 확장, MCP 서버, REST API로 터미널, 에디터, AI 에이전트, 자체 서비스에서 인프라를 제어합니다. - **스냅샷과 영구 스토리지:** 인스턴스 디스크를 스냅샷으로 저장하고 나중에 복원해, 머신을 계속 켜두지 않고 실험을 멈출 수 있습니다. - **선점 없음, 전송 요금 없음:** 인스턴스와 샌드박스는 선점되지 않으며 아웃바운드 데이터 전송에는 요금이 부과되지 않습니다. **강점:** 대형 클라우드 대비 공격적인 가격으로, 공개된 H100 요금이 시간당 약 3.20달러인 반면 주요 클라우드는 6달러를 넘습니다.; 두 가지 과금 모델이 두 가지 실제 워크로드에 맞습니다. 분 단위 상시 인스턴스와 초 단위 임시 샌드박스입니다.; 전송 요금과 선점이 없어 예상치 못한 비용과 중단이라는 두 가지 주요 원인을 없앱니다.; CLI, VS Code 확장, MCP 서버, REST API, 템플릿 등 실질적인 개발자 접점이 있습니다. **한계:** GPU 재고가 변동해 특정 모델을 띄우려 할 때 품절일 수 있습니다.; 샌드박스 접근은 영업을 통한 신청이 필요해 가입 직후 완전한 셀프서비스는 아닙니다.; GPU 라인업이 최대 규모 클라우드보다 좁으며, 이들은 더 다양한 가속기를 제공합니다. [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/ko/tool/thunder-compute.md) ## 자주 묻는 질문 ### FluidStack과(와) Thunder Compute의 월간 트래픽은 어떻게 비교되나요? FluidStack의 월간 방문 수는 154,620이고, Thunder Compute는 102,147입니다. 트래픽 추정치는 제품 품질이 아니라 사용자 규모를 나타냅니다. ### 두 도구의 성장률은 어떻게 비교되나요? FluidStack의 전월 대비 성장률은 +7.3%이며, Thunder Compute는 -29%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. Thunder Compute: Paid (per-minute instances, per-second sandboxes). Thunder Compute는 인스턴스를 실행 중일 때만 분 단위로, 샌드박스를 초 단위로 과금합니다. 공개된 인스턴스 요금은 RTX A6000이 GPU 시간당 0.35달러, L40이 0.79달러, A100 80GB가 1.09달러, H100 SXM이 3.20달러이며 추가 vCPU는 vCPU 시간당 0.04달러입니다. 샌드박스는 H100 SXM이 GPU 시간당 2.95달러, A100 80GB가 1.95달러에 vCPU, 메모리, 스토리지 요금이 더해집니다. 인스턴스 디스크는 GB월 0.219달러(GPU당 처음 100GB 포함), 스냅샷은 GB월 0.05달러, 데이터 전송은 무료입니다. 요금은 변동되므로 가격 페이지에서 최신 정보를 확인하세요. ## 대안 | # | 도구 이름 | 월간 방문 수 | 전월 대비 성장률 | 가격 모델 | Summary | Profile (Markdown) | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | 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 | GPU Pod, Serverless 추론, 클러스터링을 위한 AI 개발자 클라우드 | [.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 | 원시 클러스터 대여 대신 최적화된 서버리스 추론 API와 관리형 모델 호스팅에 초점을 맞춥니다. | [.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 | 글로벌 마켓플레이스에서 클라우드 GPU를 초 단위로 대여 | [.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 | AI와 데이터 워크로드를 위한 서버리스 클라우드 인프라 | [.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 | 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. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/nebius.md) | | 7 | [Salad](https://openaitools.app/ko/tool/salad-gpu-cloud) | 713,519 | +10.4% | 무료 체험, 유료, 가격 문의 | 전 세계 유휴 소비자용 GPU를 묶는 분산 GPU 클라우드 | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/salad-gpu-cloud.md) | | 8 | [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) | | 9 | [DeepInfra](https://openaitools.app/ko/tool/deep-infra) | 457,810 | -8.9% | 유료 | Specializes in cost-effective serverless API inference for open-weights models instead of raw infrastructure rentals. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/deep-infra.md) | | 10 | [Lightning AI](https://openaitools.app/ko/tool/lightning-ai) | 272,562 | -12.3% | 무료+유료, 유료, 가격 문의 | PyTorch Lightning 제작팀이 만든 AI 클라우드 | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/lightning-ai.md) | --- 출처: https://openaitools.app/ko/compare/fluidstack-vs-thunder-compute More Markdown: [카테고리](https://openaitools.app/ko/categories.md) · [트래픽 순위](https://openaitools.app/ko/rankings.md) · [llms.txt](https://openaitools.app/ko/llms.txt)