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为实时 AI 提供数秒级冷启动的服务器less GPU
月访问量
2.7万
月访问量
2.7万
月度环比增长
-2.78万
增长速度: -50.8%
直接流量占比
56%
直接流量占比不等于用户留存率。
主要市场
🇺🇸美国
份额: 22.3%
流量历史
网站月访问量估算
https://www.cerebrium.ai
打开实时网站 为实时 AI 提供数秒级冷启动的服务器less GPU
网站月访问量估算
数据为该域名的 Similarweb 流量估算，不是活跃用户数。仅展示有数据的统计月份；采集时间与流量统计月份分别标注。
采集于 2026年11月11日
这是编辑给出的评估，满分 5 分，不是用户打分的平均值。 本页的各方观点由 AI 根据产品信息归纳，不是真实用户的评价。
根据 OpenAITools.app 于 2026-11-11 核对的流量数据，Cerebrium（cerebrium.ai）是一个收录在 AI Developer Tools 下的 AI 平台，月访问量为 2.7万，月度环比流量变化为 -2.78万（-50.8%）。其主要地理市场为美国（22.3% 流量份额），采用免费试用，付费定价模式。按月流量计算的主要竞争替代方案包括 RunPod（288.1万次访问/月），Modal（119.6万次访问/月），Nebius（114.57万次访问/月）。
GPU冷启动速度起飞，再也不用自己折腾K8s了。
按秒计费测试挺划算，就是并发高了得盯紧账单。
模型部署比想象中简单。
实时语音服务直接秒起。
以下短评基于实时网页探查、定价机制与同类产品基准由 AI 综合模拟生成，旨在呈现不同使用场景下的常见槽点与亮点，非实名真实用户评价。
内存与 GPU 快照可在约 2～4 秒内恢复容器，这对语音智能体等交互式负载至关重要。
可在多种云上使用 12 种以上 GPU 类型的数千块 GPU，无需预留或锁定，并在流量突发时自动伸缩。
直接从自有代码或 Dockerfile 部署 LLM、语音流水线与图像或视频模型，支持 REST、WebSocket 与流式端点。
提供实时日志、指标与伸缩事件，原生支持 OpenTelemetry，便于接入现有监控体系。
符合 SOC 2 Type II、HIPAA、GDPR 与 ISO 的管控、gVisor 隔离、多区域故障切换以及区域数据驻留选项。
Cerebrium 是专为实时 AI 打造的服务器less GPU 基础设施。它不要求团队管理 Kubernetes 集群或提前预留 GPU 容量，而是直接运行你指定的容器（LLM 服务、语音流水线、扩散模型、视频生成器），并负责供给、自动伸缩与路由。平台强调低延迟启动：内存与 GPU 快照可在约 2～4 秒内恢复容器，而传统厂商往往需要数十秒。
公司瞄准「第一个响应与第一千个响应同样重要」的负载。其基准测试与案例涵盖约 500 毫秒响应的语音智能体、Resemble AI 的深度伪造检测、Linkup 的 AI 原生搜索、bitHuman 与 Tavus 的数字人，以及 DistilLabs 降低 50% 推理成本。由于冷启动主导这类产品的体感质量，Cerebrium 将启动时间作为核心指标。
底层提供涵盖 Hopper 及其他世代的 GPU，跨多云与多区域，并按秒计费，空闲时间不计费。自带代码部署支持纯脚本、Dockerfile、vLLM、SGLang，以及搭配 TensorRT-LLM 的 Triton。安全管控包括 SOC 2 Type II、HIPAA 与 GDPR 契合、gVisor 隔离与区域数据驻留，除付费使用外还提供免费额度供试用。
用 Twilio、LiveKit 与 Pipecat 运行低延迟语音流水线，或在两分钟内转写一小时音频。
用 vLLM 或 SGLang 提供开源权重模型，并在流量高峰时自动扩展吞吐，无需预留 GPU。
在流式端点后方托管扩散与视频生成模型，支撑交互式创作工具与数字人。
借助数据驻留、HIPAA 与 SOC 2 管控以及敏感负载的隔离执行来满足监管义务。
同一分类下同类 AI 工具的流量并排对比
| 排名 | AI 工具 | 月访问量 | 月度环比增长 | 直接流量占比 | 定价 | 头对头 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ● | Cerebrium | 2.7万 | -50.8% | 56% 直接流量 | 免费试用，付费 | 当前产品 |
| 1 | RunPod | 288.1万 | +5.9% | 57% 直接流量 | 付费 | 对比 RunPod |
| 2 | Modal | 119.6万 | +30.2% | 71% 直接流量 | 免费增值，定价请咨询 | 对比 Modal |
| 3 | Nebius | 114.57万 | +10.7% | 39% 直接流量 | 付费，定价请咨询 | 对比 Nebius |
| 4 | Lightning AI | 27.26万 | -12.3% | 52% 直接流量 | 免费增值，付费，定价请咨询 | 对比 Lightning AI |
| 5 | Together AI | 164.59万 | +64.9% | 54% 直接流量 | 免费增值，付费 | 对比 Together AI |
| 6 | Thunder Compute | 10.21万 | -29% | 40% 直接流量 | Paid (per-minute instances, per-second sandboxes) | 对比 Thunder Compute |
面向 AI 与数据负载的无服务器云基础设施
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.
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由 PyTorch Lightning 创建团队打造的 AI 云平台
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.
低成本云 GPU：面向 AI 工作负载的按分钟实例与按秒计费沙箱。
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编排全球闲置消费级 GPU 的分布式 GPU 云
从全球市场按秒租用云 GPU
FluidStack builds and operates large-scale compute infrastructure for AI, including gigawatt-class data centers and GPU clusters used for training and inference. The company designs its own power, cooling and data center systems, onshores manufacturing and deploys solar generation to supply the power its clusters need. Rather than a self-serve cloud console, FluidStack works with AI labs and enterprises to provision large reserved clusters, with orchestration tooling for the ML frameworks and schedulers those teams already use.
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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.
