Amazon Web Services (AWS) est la plateforme cloud la plus complète et la plus largement adoptée au monde, offrant plus de 200 services complets à partir de centres de données mondiaux. Elle fournit une vaste suite d'outils d'IA et de machine learning, y compris Amazon Bedrock pour créer des applications d'IA générative avec les principaux modèles de fondation, Amazon SageMaker pour le cycle de vie complet du ML, et les puissants modèles Amazon Nova pour la génération avancée de texte, d'images et de vidéos.
Runpod est une plateforme cloud conçue pour l'IA et l'apprentissage automatique, offrant une puissance de calcul GPU évolutive pour le déploiement, l'entraînement et l'exécution de modèles d'IA. Elle fournit des GPU sans serveur, des modèles préconfigurés et une tarification rentable pour simplifier l'ensemble du flux de travail de développement de l'IA, de l'idée à la production.
Aperçu du produit
AWS Aperçu du produit
Amazon Web Services (AWS) est la plateforme cloud la plus complète et la plus largement adoptée au monde, offrant plus de 200 services complets à partir de centres de données mondiaux. Elle fournit une vaste suite d'outils d'IA et de machine learning, y compris Amazon Bedrock pour créer des applications d'IA générative avec les principaux modèles de fondation, Amazon SageMaker pour le cycle de vie complet du ML, et les puissants modèles Amazon Nova pour la génération avancée de texte, d'images et de vidéos.
Runpod Aperçu du produit
Runpod est une plateforme cloud conçue pour l'IA et l'apprentissage automatique, offrant une puissance de calcul GPU évolutive pour le déploiement, l'entraînement et l'exécution de modèles d'IA. Elle fournit des GPU sans serveur, des modèles préconfigurés et une tarification rentable pour simplifier l'ensemble du flux de travail de développement de l'IA, de l'idée à la production.
Detailed feature comparison
| Feature | AWS | Runpod |
|---|---|---|
| Catégorie principale | Apprentissage Automatique | Apprentissage automatique |
| Ajouté | 2025-08-09 | 2025-08-06 |
| Tarification | Freemium | Payant |
| Site officiel | aws.amazon.com | www.runpod.io |
| Type de produit | Site web | Site web |
| Performance data | ||
| Note utilisateur | Non vérifié | Non vérifié |
| Commentaires | 0 | 0 |
| Visites mensuelles | 59.1M | 2.3M |
| Croissance mensuelle | -5.1% | 1.4% |
| Favoris | 102 | 85 |
| Details | Voir les détails | Voir les détails |
AWS vs Runpod monthly traffic
Compare AWS and Runpod by monthly reach, traffic trend, visit depth, top regions, and acquisition sources.
How to interpret the traffic data
In the AWS vs Runpod monthly traffic comparison, AWS currently shows 59.1M visits and Runpod shows 2.3M; AWS has about 25.3 times the visible traffic of Runpod, an absolute difference of about 56.8M visits. This reflects visible reach, not feature quality or paid users.
Both tools provide verified traffic details, so monthly trends, visit depth, regions, and acquisition sources can be compared on the same basis.
AWS is registered at the aws.amazon.com/cn subpage. Because the current data does not state whether other host pages are excluded, treat this as domain-level context rather than independent traffic for one product or project.
AWS monthly traffic:
Latest traffic
Monthly traffic trend
- 2026/1: 56.6M Visites mensuelles
- 2026/2: 55.3M Visites mensuelles
- 2026/3: 61.1M Visites mensuelles
- 2026/4: 62.3M Visites mensuelles
- 2026/5: 59.1M Visites mensuelles
Principales régions
Top 5 countries/regions
| Country/region | Percentage | Traffic |
|---|---|---|
| 🇺🇸United States | 57.31% | 33.9M |
| 🇮🇳India | 24.81% | 14.7M |
| 🇯🇵Japan | 7.88% | 4.7M |
| 🇬🇧United Kingdom | 5.52% | 3.3M |
| 🇰🇷Korea, Republic of | 4.48% | 2.6M |
Sources de trafic
| Source type | Percentage | Traffic |
|---|---|---|
| Direct | 66.56% | 39.4M |
| Référence | 29.83% | 17.6M |
| 3.61% | 2.1M |
Mots-clés
Runpod monthly traffic:
Latest traffic
Monthly traffic trend
- 2025/9: 1.6M Visites mensuelles
- 2026/1: 1.9M Visites mensuelles
- 2026/2: 1.9M Visites mensuelles
- 2026/3: 2.4M Visites mensuelles
- 2026/4: 2.3M Visites mensuelles
- 2026/5: 2.3M Visites mensuelles
Principales régions
Top 5 countries/regions
| Country/region | Percentage | Traffic |
|---|---|---|
| 🇺🇸United States | 58.83% | 1.4M |
| 🇮🇳India | 13.6% | 317.4K |
| 🇩🇪Germany | 13.56% | 316.5K |
| 🇧🇷Brazil | 7.44% | 173.7K |
| 🇳🇬Nigeria | 6.57% | 153.3K |
Sources de trafic
| Source type | Percentage | Traffic |
|---|---|---|
| Direct | 78.77% | 1.8M |
| Référence | 20.03% | 467.5K |
| 1.2% | 28K |
Mots-clés
Usage comparison
Compare the core capabilities of AWS and Runpod
AWS Core features
Runpod Core features
Use cases
AWS Use cases
Runpod Use cases
AWS vs Runpod:In-depth comparison and selection guidance
First decide whether the products solve the same kind of need
This in-depth AWS vs Runpod comparison uses only the product records, taxonomy, audience, traffic, and community signals available on this page. AWS is primarily listed under “Apprentissage Automatique”, while Runpod is primarily listed under “Apprentissage automatique”, so the first decision is whether your actual task matches their recorded scope.
The structured fields currently show these decision-relevant differences: Primary category (AWS: Apprentissage Automatique; Runpod: Apprentissage automatique); Pricing (AWS: Freemium; Runpod: Paid); Monthly visits (AWS: 59.1M; Runpod: 2.3M); Monthly growth (AWS: -5.1%; Runpod: 1.4%); Favorites (AWS: 102; Runpod: 85). These facts are more useful for selection than brand visibility alone.
What market visibility and monthly traffic mean
In the AWS vs Runpod monthly traffic comparison, AWS currently shows 59.1M visits and Runpod shows 2.3M; AWS has about 25.3 times the visible traffic of Runpod, an absolute difference of about 56.8M visits. This reflects visible reach, not feature quality or paid users.
Both tools provide verified traffic details, so monthly trends, visit depth, regions, and acquisition sources can be compared on the same basis.
AWS is registered at the aws.amazon.com/cn subpage. Because the current data does not state whether other host pages are excluded, treat this as domain-level context rather than independent traffic for one product or project.
AWS is registered under a aws.amazon.com subpath, so its large visible total may include the host platform. The current data does not justify choosing AWS for traffic alone; shortlist by unique taxonomy and use case, then validate with the same tasks.
Product positioning, use cases, and roles
AWS and Runpod currently overlap in shared tags: informatique en nuage, infrastructure, apprentissage automatique et Serverless. This can place both on the same shortlist, but it does not prove equal implementation, depth, or cost.
AWS's unique categories/tags are Apprentissage Automatique, Infrastructure en tant que service, Services Cloud, Modèles de fondation, Développement de l'IA, Amazon Bedrock, Amazon Q et Amazon SageMaker; Runpod's are Apprentissage automatique, Cloud Computing, Automatisation, Déploiement de Modèles d'IA, Autoscaling, Outils pour développeurs, Réglage fin et GPU. These unique fields are the strongest differentiators: validate the product whose recorded scope matches the task instead of following traffic alone.
What ratings, comments, and favorites can tell you
AWS has no verified rating, 0 comments, 102 favorites, and 93 likes;Runpod has no verified rating, 0 comments, 85 favorites, and 104 likes。
Neither product has enough rating or comment samples for a credible reputation ranking.
Selection guidance by actual need
When to evaluate AWS first
Put AWS on the priority trial list when the task aligns with “Apprentissage Automatique” and especially Apprentissage Automatique, Infrastructure en tant que service, Services Cloud, Modèles de fondation, Développement de l'IA et Amazon Bedrock. This follows recorded positioning and does not imply unlisted capabilities are absent.
AWS also currently records: pricing is freemium, product type is website, 59.1M monthly visits shown for the registered host (subpage scope unknown), no verified user rating. Verify any hard requirement around price, platform, or reach before trial, and do not let sparse review data substitute for testing.
When to evaluate Runpod first
Put Runpod on the priority trial list when the task aligns with “Apprentissage automatique” and especially Apprentissage automatique, Cloud Computing, Automatisation, Déploiement de Modèles d'IA, Autoscaling et Outils pour développeurs. This follows recorded positioning and does not imply unlisted capabilities are absent.
Runpod also currently records: pricing is paid, product type is website, 2.3M verified monthly visits, no verified user rating. Verify any hard requirement around price, platform, or reach before trial, and do not let sparse review data substitute for testing.
How to validate the recommendation before deciding
The available data describes positioning, public visibility, and community signals, but it cannot prove output quality, speed, integration effort, privacy, or long-term cost in your workflow. Before deciding, run the same representative tasks in AWS and Runpod, then record completion time, accuracy, manual corrections, and the real paid threshold. A like-for-like trial turns this comparison into a defensible adoption decision.
FAQ comparative
How should I choose between AWS and Runpod?
Where does this comparison data come from?
What do unknown fields mean?
Related AI tools

Beam
Beam est une plateforme cloud sans serveur conçue pour les développeurs afin d'exécuter, de mettre à l'échelle et de déployer facilement des modèles et des applications d'IA/ML sur des GPU. Elle offre une mise à l'échelle automatique instantanée, une facturation à la seconde et un flux de travail simplifié, vous permettant de passer du code à une API évolutive en quelques minutes sans gérer une infrastructure complexe.
Apprentissage automatique
thundercompute
Thunder Compute propose une plateforme cloud GPU à très bas coût conçue pour les développeurs en IA et en machine learning. Elle fournit des instances GPU à la demande comme les NVIDIA A100 et T4 à des prix jusqu'à 80 % inférieurs à ceux des principaux fournisseurs de cloud. Avec des fonctionnalités telles que la configuration en un clic, l'intégration à VS Code et une scalabilité transparente, elle simplifie considérablement le flux de travail de développement, du prototypage à la production, permettant aux développeurs de se concentrer sur la création de modèles plutôt que sur la gestion de l'infrastructure.
Apprentissage automatique
Modal
Modal est une plateforme d'infrastructure sans serveur haute performance pour les développeurs IA et ML. Elle vous permet d'exécuter des fonctions Python dans le cloud avec une seule ligne de code, offrant un accès instantané aux GPU, une mise à l'échelle automatique de zéro à des milliers de conteneurs et une tarification à la seconde. Éliminez la surcharge d'infrastructure et concentrez-vous sur la création et le déploiement d'applications gourmandes en calcul comme l'IA générative, le traitement par lots et l'analyse de données.
Déploiement de modèle
novita.ai
Novita AI est une plateforme cloud axée sur les développeurs, offrant un accès abordable et évolutif à plus de 200 modèles d'IA via des API simples. Elle fournit des GPU sans serveur, des instances GPU dédiées et le déploiement de modèles personnalisés, permettant aux développeurs de créer et de faire évoluer des applications d'IA sans gérer l'infrastructure.
GPU
DigitalOcean
DigitalOcean est une plateforme d'infrastructure cloud axée sur les développeurs qui simplifie la création, le déploiement et la mise à l'échelle d'applications. Elle offre une suite complète de produits, y compris des machines virtuelles (Droplets), Kubernetes géré et la plateforme GradientAI, fournissant des ressources GPU puissantes et des outils pour créer et héberger des applications d'IA qui changent le monde, des projets personnels aux grandes entreprises.
Hébergement
Float16.cloud
Float16.cloud est une plateforme GPU sans serveur conçue pour accélérer le développement de l'IA. Elle offre un accès instantané à des GPU H100 haute performance avec une facturation à la seconde, aucune configuration et aucun démarrage à froid. Les développeurs peuvent déployer des LLM open-source, entraîner des modèles et exécuter des charges de travail d'IA directement à partir de scripts Python sans gérer l'infrastructure.
Plateforme en tant que service (PaaS)
GPUX
GPUX est une plateforme cloud GPU décentralisée et sans serveur pour une inférence de modèles d'IA rapide et abordable. Elle permet aux développeurs d'exécuter des modèles via une API et aux propriétaires de GPU de gagner de l'argent en contribuant leur matériel à un réseau P2P.
Déploiement de modèle
Together AI
Together AI est une plateforme cloud de premier plan pour les développeurs, fournissant une infrastructure rapide et rentable pour exécuter, affiner et entraîner des modèles d'IA générative open source. Elle offre une vaste bibliothèque de plus de 200 modèles, des API d'inférence sans serveur, un affinage personnalisable et des clusters GPU dédiés, créant une solution de bout en bout pour construire et faire évoluer des applications d'IA.
Infrastructure GPU
Baseten
Baseten est une plateforme d'inférence de qualité production pour déployer, mettre à l'échelle et gérer des modèles d'IA. Elle offre des runtimes haute performance, des flux de travail de développeur fluides et des options de déploiement flexibles (cloud, auto-hébergé, hybride). Idéal pour les équipes d'ingénierie et de ML qui construisent des applications d'IA critiques.
Déploiement
Replicate
Replicate est une plateforme cloud pour les développeurs permettant d'exécuter, d'affiner et de déployer des modèles d'IA via une API simple. Elle élimine le besoin de gérer une infrastructure complexe, offrant un accès à des milliers de modèles avec une tarification à l'usage et une mise à l'échelle automatique.
Apprentissage automatique
Blaxel
Blaxel est une plateforme de calcul sans serveur conçue pour les développeurs d'IA, fournissant l'infrastructure et les outils pour construire, déployer et faire évoluer efficacement des applications d'IA agentiques. Elle offre des VM en bac à sable, une passerelle LLM unifiée et une observabilité approfondie.
Cloud computing
Anyscale
Anyscale est une plateforme de calcul entièrement gérée pour la mise à l'échelle des charges de travail d'IA et de Python. Construite sur le framework open-source Ray par ses créateurs originaux, elle permet aux développeurs de construire, d'exécuter et de mettre à l'échelle des applications distribuées, de la formation de LLM au traitement de données, avec des performances optimisées et une efficacité des coûts sur n'importe quel cloud.
MLOps
Inferless
Inferless est une plateforme GPU sans serveur conçue pour les développeurs afin de déployer des modèles d'apprentissage automatique en quelques minutes. Elle élimine la gestion de l'infrastructure, offrant une mise à l'échelle automatique à partir de zéro pour gérer les charges de travail fluctuantes. La plateforme est optimisée pour des démarrages à froid ultra-rapides et une rentabilité, permettant aux utilisateurs d'économiser jusqu'à 90 % sur les factures de GPU en ne payant que ce qu'ils utilisent.
Déploiement de l'Apprentissage Automatique
Google Cloud
Google Cloud est une suite complète de services de cloud computing qui fournit une infrastructure, une plateforme et des environnements sans serveur. Il excelle dans l'IA/ML avec Vertex AI et Gemini, l'analyse de données avec BigQuery, et offre une infrastructure évolutive et sécurisée pour les entreprises de toutes tailles, des startups aux entreprises mondiales.
Apprentissage Automatique
Fluidstack
Fluidstack est une plateforme cloud IA de premier plan fournissant des clusters GPU dédiés et haute performance pour l'entraînement et le déploiement de modèles d'IA de pointe. Elle offre un déploiement rapide de milliers de GPU, des services entièrement gérés avec un support expert 24/7, et une tarification transparente sans frais de sortie de données, permettant aux équipes IA de se développer sans friction d'infrastructure.
Solutions d'entreprise



