GPU-Miete ohne Hyperscaler: Was Neo Clouds taugen

Eine H100-GPU kostet bei Lambda laut Preisliste vom 4. Oktober 2026 umgerechnet 3,55 Euro pro Stunde, bei Azure 10,95 Euro. Neo Clouds wie CoreWeave, Nebius und Lambda sind damit eine zusätzliche Option neben den Hyperscalern. Mehrere Anbieter finanzieren den Ausbau über besicherte Kredite. Bei CoreWeave konzentriert sich der Umsatz auf wenige Großkunden.

Das Wichtigste in Kürze

Eine GPU, viele Tarife

Für eine Stunde auf einer Nvidia-H100-GPU reicht die Spanne am 4. Oktober 2026 weit. Die Tarife sind nur eingeschränkt vergleichbar. Lambda verlangt für die H100 SXM umgerechnet 3,55 Euro, berechnet zum EZB-Referenzkurs vom 2. Oktober 2026. Nebius nimmt seit dem 1. Oktober 2026 umgerechnet 4,01 Euro, CoreWeave für einen Knoten mit acht H100 umgerechnet 43,87 Euro, also 5,48 Euro je GPU. AWS berechnet in der Region US East für die Instanz p5.48xlarge mit acht H100 nach Angaben des Preis-Trackers Vantage mit Stand 3. Oktober 2026 umgerechnet 6,13 Euro je GPU-Stunde. Für die Azure-VM ND96isr H100 v5 nennt AzureSpeed mit Stand 26. September 2026 für Linux mit nutzungsabhängiger Abrechnung in East US 10,95 Euro je GPU-Stunde.

Scaleway berechnet seit dem 1. Juni 2026 für einen Knoten mit acht H100 SXM 25,332 Euro pro Stunde, also 3,17 Euro je GPU. OVHcloud listet die H100 als PCIe-Karte zu 2,80 Euro netto, Lambda und Scaleway nennen die SXM-Bauform.

Die Synergy Research Group beschreibt Neo Clouds als spezialisierte Plattformen mit GPU-zentrierter Infrastruktur für KI. Sie verkaufen vor allem GPU-Rechenzeit, die Breite eines Hyperscaler-Katalogs bilden sie nicht ab. Synergy bezifferte den Umsatz der Gruppe im zweiten Quartal 2025 auf mehr als umgerechnet 4,45 Milliarden Euro, ein Plus von 205 Prozent gegenüber dem zweiten Quartal 2024. Für 2030 erwartet das Analysehaus knapp 160 Milliarden Euro. Ende April 2026 rechnete Synergy den Neo Clouds bereits 5 Prozent des weltweiten Cloud-Infrastrukturmarkts zu.

Eine Neo Cloud ist ein Cloud-Anbieter, der sich auf GPU-Rechenzeit für KI-Training und -Inferenz spezialisiert hat und nicht die Breite eines Hyperscalers wie AWS, Azure oder Google Cloud abbildet; bekannte Vertreter sind CoreWeave, Nebius, Lambda, Crusoe und Nscale.

Wie die günstigen Preise finanziert sind

CoreWeave setzte im Quartal bis zum 30. Juni 2026 umgerechnet 2,29 Milliarden Euro um, nach 1,08 Milliarden Euro ein Jahr zuvor. Der operative Verlust lag laut Quartalsbericht bei 44 Millionen Euro, der Nettozinsaufwand bei 570 Millionen Euro. Die vier Schuldenposten der Bilanz summierten sich zum Stichtag auf umgerechnet 31,24 Milliarden Euro. Dem stehen vertraglich gebundene, noch nicht erbrachte Leistungen von 92,38 Milliarden Euro gegenüber, davon 41 Prozent mit Umsatz in den 24 Monaten bis Juni 2028.

Der Umsatz konzentriert sich auf wenige Abnehmer. Im Jahresbericht 2025 nennt CoreWeave Microsoft mit etwa 67 Prozent des Jahresumsatzes. Im zweiten Quartal 2026 entfielen 36 Prozent auf den größten Kunden und 26 Prozent auf den zweiten. Für seine Technologieausrüstung setzt CoreWeave eine Nutzungsdauer von sechs Jahren an.

Lambda hat am 1. Oktober 2026 einen Kredit über umgerechnet 898 Millionen Euro zu 6,78 Prozent Zins abgeschlossen, besichert mit den finanzierten GPU-Servern und den vertraglichen Zahlungsströmen aus drei Bereitstellungen bei zwei bonitätsstarken Abnehmern. Nscale aus London unterzeichnete am 12. Februar 2026 einen GPU-besicherten Kreditrahmen über umgerechnet 1,25 Milliarden Euro. Zugleich plant Meta nach Angaben von Reuters ein Cloud-Geschäft, um überschüssige KI-Rechenleistung zu verkaufen. cloudmagazin hat das als Risiko für CoreWeave und Nebius eingeordnet.

Nebius hob die H100-Stunde zum 1. Oktober 2026 von umgerechnet 3,43 auf 4,01 Euro an, die B200 von 6,37 auf 7,57 Euro. CoreWeave meldete am 17. September 2026 kurzlaufende Verträge über drei bis sechs Monate zu etwa 36 Millionen Euro Umsatz pro Megawatt und Jahr.

Europäische GPU-Kapazität

Bei sensiblen Daten lohnt der Blick auf Standort und Vertragsgesellschaft des Anbieters. Nebius sitzt in Amsterdam und betreibt EU-Regionen in Finnland und Frankreich, für Kundendaten in diesen Regionen ist die niederländische Nebius B.V. als Unterauftragsverarbeiterin gelistet. In Mäntsälä läuft ein Rechenzentrum mit 75 Megawatt, in Lappeenranta plant Nebius bis zu 310 Megawatt mit erster Kapazität 2027.

In Deutschland hat die Telekom am 4. Februar 2026 ihre Industrial AI Cloud im Münchner Tucherpark in Betrieb genommen. Die Anlage umfasst knapp 10.000 Blackwell-GPUs von Nvidia, zum Start war mehr als ein Drittel der Kapazität belegt, unter anderem durch Agile Robots und PhysicsX. Die Leibniz Universität Hannover trainiert dort im Projekt SOOFI ein offenes Sprachmodell mit rund 100 Milliarden Parametern.

Die EU-Kommission hat am 30. Juli 2026 bis zu sieben KI-Gigafactories ausgeschrieben, mit bis zu 10 Milliarden Euro öffentlicher Mittel. Angebote sind bis zum 12. November 2026 möglich, Deutschland gehört zu den 18 beteiligten Staaten.

Bei US-Anbietern bleibt die Rechtsfrage. Der CLOUD Act verpflichtet Anbieter elektronischer Kommunikations- oder Remote-Computing-Dienste, Daten in ihrem Besitz oder unter ihrer Kontrolle herauszugeben, auch wenn die Daten außerhalb der USA liegen. Ob eine europäische Tochter erfasst ist, muss im Einzelfall rechtlich geprüft werden.

Wofür sich eine Neo Cloud eignet

Neo Clouds passen zu Lasten mit viel GPU-Zeit und wenig Bindung an andere Clouddienste: Modelltraining, Feinabstimmung und Batch-Inferenz. Hängt eine Anwendung eng an Datenbanken, Identitätsdiensten und Speicher eines Hyperscalers, schrumpft der Preisvorteil durch Datenübertragung und doppelten Betrieb. Für die Kostensteuerung über mehrere Anbieter hat cloudmagazin einen Leitfaden zu FinOps für KI-Inferenz veröffentlicht.

Aus Einkaufssicht gehören drei Punkte in den Vertrag. Erstens eine Exit-Regel mit Datenrückgabe, gestützt auf den EU Data Act, dessen Regeln zum Anbieterwechsel seit dem 12. September 2025 gelten. Zweitens ein Blick in die Finanzberichte börsennotierter Anbieter, vor allem auf Kundenkonzentration und Fälligkeiten. Drittens ein zweiter Anbieter für dieselbe Last, damit ein einzelner Ausfall oder eine Preisänderung das Projekt nicht allein gefährdet.

Häufige Fragen

Bildquelle: KI-generiert (Oktober 2026)