Cloud-GPU-Mietpreisindex

Die Gruppe „Zuletzt veröffentlicht“ verzeichnet den größten Preisanstieg unter den drei Gruppen. Ihr On-Demand-Median stieg von $2,12 pro GPU-Stunde im Oktober 2024 auf $4,72 im September 2026. Im selben Zeitraum bewegte sich die Gruppe „Modern“ von $1,35 auf $1,45, während Legacy von $1,77 auf $0,95 fiel.

Jeder Median verwendet die in dem jeweiligen Monat vorhandenen Listings. Anbieter, GPU-Varianten und verfügbare Modelle können sich ändern. Die GPU-Gruppen bleiben für den Vergleich fest:

Diese Bezeichnungen kennzeichnen die Indexgruppen. T4 bleibt trotz seines früheren Erscheinungsdatums in Modern. Jede GPU trägt unabhängig vom Angebotsvolumen gleichermaßen zum Median ihrer Gruppe bei.

Siehe unsere GPU-Index-Methodik, um zu erfahren, wie dies berechnet wird.

Preisentwicklung nach GPU-Modell

H100 weist im September einen On-Demand-Median von $3,25 pro GPU-Stunde auf, verglichen mit $4,40 für H200 und $1,76 für A100. L40S liegt bei $1.29. RTX 4090 und RTX 5090 liegen unter einem Dollar, bei $0,44 bzw. $0.63.

IONOS bepreist H100 und H200 monatlich statt stündlich, zu einem Pauschalpreis von $3,990 pro dediziertem Server mit EU-Datenresidenz. Der On-Demand-Katalog umfasst T4, A10 und RTX PRO 6000 Blackwell.

B200 und B300 weisen Mediane von $6,52 bzw. $7,87 auf. MI300X liegt bei $2,91, unter H100, während die V100-Referenzlinie bei $0,95 liegt.

Diese Preise fassen physische Varianten zusammen, die unter demselben GPU-Modellnamen verkauft werden. A100 umfasst sowohl Karten mit 40 GB als auch mit 80 GB. PCIe-, SXM- und NVL-Angebote können ebenfalls abweichen. Die Cloud-GPU-Preistabellen trennen Speicher- und Interconnect-Varianten, wenn die Quelle sie entsprechend ausweist.

Der reine Stundenpreis misst nicht die Kosten für die Fertigstellung einer Workload. Der Multi-GPU-Benchmark vergleicht die gemessene Leistung auf H100, H200, B200 und MI300X.

Preisentwicklung nach Anbieter

Die Anbieterwahl ist eine weitere Variationsquelle. Die H200-On-Demand-Angebote im September reichen von $2,09 pro GPU-Stunde bei Beam bis zu $13,78 bei Microsoft Azure. Die Spanne umfasst verschiedene Instanzkonfigurationen und Bestandsstatus.

Der Cloud-GPU-Anbietervergleich umfasst die Unternehmen hinter diesen Angeboten. Die Linie eines Anbieters zeigt seinen monatlichen Median für die ausgewählte GPU und Abrechnungsstufe. Speicher, Netzwerk, Servicebedingungen und GPU-Anzahl müssen weiterhin anhand der tatsächlichen Instanz geprüft werden.

Angebot und Verfügbarkeit

Die bestätigte Verfügbarkeit ist bei MI300X mit 7 % der Angebote am niedrigsten, gefolgt von B300 mit 11 % und B200 mit 16 %. H100 erreicht 33 %, während RTX 4090 und RTX 5090 68 % bzw. 79 % erreichen.

Der unbekannte Bestandsstatus macht 88 % der MI300X-Angebote aus. Der niedrige bestätigte Anteil kann daher nicht als 93 % ausverkauft interpretiert werden. Der Nenner umfasst verfügbare, unbekannte, auf der Warteliste stehende und nicht verfügbare Angebote über alle Abrechnungsstufen hinweg.

Diese Prozentsätze beschreiben Katalogeinträge, nicht den physischen GPU-Bestand. Die Fluktuation von Marktplatz-Angeboten kann sie verändern, selbst ohne eine vergleichbare Veränderung der installierten Kapazität.

On-Demand- und Reservierungspreise

In den 14 wöchentlichen Septemberdaten liegt der Reservierungsmedian von B300 bei $5,71 pro GPU-Stunde gegenüber $7,87 bei On-Demand. H100 weist eine geringere Lücke von $0,13 zwischen seinem Reservierungsmedian von $3,10 und seinem On-Demand-Median von $3,23 auf.

MI300X kehrt dieses Verhältnis um. Sein Reservierungsmedian liegt bei $3,39 und damit über dem On-Demand-Median von $2.91. On-Demand- und Reservierungsmediane verwenden getrennte Anbieterpools. Dies misst nicht den Rabatt, den derselbe Anbieter bei einer identischen Instanz gewährt.

Reservierungsdatensätze umfassen unterschiedliche Laufzeiten. Der dargestellte Median kombiniert diese Konditionen, die anhand eines individuellen Angebots geprüft werden müssen.

Spot-Rabatte

Der Spot-Rabatt im September beträgt 47,7 % für Modern-GPUs, 47,5 % für Zuletzt veröffentlicht und 37,3 % für Legacy. Diese Prozentsätze verknüpfen On-Demand- und Spot-Preise desselben Anbieters, GPU-Modells und Monats.

Paare benötigen beide Preise, um in die Berechnung einzugehen. Unterschiede bei den Instanzvarianten können innerhalb eines GPU-Modells bestehen bleiben, und eine Kategorie mit geringer Spot-Abdeckung repräsentiert weniger Vergleiche. Spot-Kapazität ist unterbrechbar. Diese Preise enthalten nicht die Kosten für die Wiederaufnahme der Arbeit.

GPU-Index-Methodik

Die Analyse umfasst öffentlich gelistete GPU-Mietpreise und die wöchentliche Preishistorie. Die Historie reicht von Juli 2024 bis September 2026. Weitere Modelle und Anbieter in der Quellhistorie liegen außerhalb der kuratierten Auswahl.

Alle Preise sind US-Dollar pro GPU-Stunde. Die Monatstrends bilden zunächst den Median der wöchentlichen Beobachtungen für jeden Anbieter, jede GPU und jede Abrechnungsstufe. Das Modelldiagramm bildet anschließend den Median über die Anbieter. Das Kategoriediagramm bildet einen weiteren Median über die GPUs in jeder Gruppe.

Die Option „Durchschnitt“ des Kategoriediagramms ist das arithmetische Mittel seiner On-Demand-, Spot- und Reservierungskategorie-Mediane. Monate müssen alle drei Preise aufweisen, um berücksichtigt zu werden. Es handelt sich um eine analytische Zusammenfassung und nicht um einen kaufbaren Preis.

Der Anbieter-Explorer stoppt vor der anbieterübergreifenden Aggregation. Linien verbinden beobachtete Monate, einschließlich Lücken. Die Verfügbarkeit verwendet den aktuellen Angebots-Snapshot. Reservierungspreise verwenden die letzte Woche und erfordern mindestens vier Anbieter mit Reservierungsdatensätzen für eine GPU.

Spot-Rabatte verwenden (On-Demand − Spot) / On-Demand × 100 für jeden übereinstimmenden Anbieter, jede GPU und jeden Monat. Wir bilden den Median über die Anbieter und anschließend über die GPUs innerhalb jeder Kategorie.

Angebote über den Vertrieb und ausgehandelte Unternehmensverträge fallen nicht unter den Index. Er misst weder Durchsatz, regionale Kapazität noch Gesamtbetriebskosten.

Verpassen Sie nicht unsere Benchmarks und datengestützten Erkenntnisse. Die Schaltfläche öffnet Google; die Auswahl von AIMultiple bestätigt, dass Sie AIMultiple häufiger in den Google-Suchergebnissen sehen möchten.

Als bevorzugte Quelle hinzufügen

FAQs

Weiterführende Informationen

• Multi-GPU-Benchmark: B200 vs H200 vs H100 vs MI300X
• Top 30 Cloud-GPU-Anbieter und ihre GPUs
• GPU-Concurrency-Benchmark
• Top 25+ KI-Chiphersteller: NVIDIA und seine Konkurrenten

Diese Forschung zitieren

Wählen Sie das Format, das zu Ihrem Veröffentlichungsort passt. Wenn Sie die Link-Version in Ihr CMS einfügen, bleibt der Backlink erhalten.

@misc{sari2026,
  author = {Sarı, Ekrem},
  title  = {{Cloud-GPU-Mietpreisindex}},
  year   = {2026},
  month  = sep,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/gpu-index}},
  note   = {AIMultiple. Abgerufen am 16. September 2026}
}

Änderungsprotokoll

3 Aktualisierungen

2026

1. 17. Jun

   Updated den GPU-Index über 63 Anbieter mit neuen Medianen, Verfügbarkeitsquoten und Reservierungsrabatten, IONOS ergänzt.

2. 20. Mai

   Mediane und Spannen in den Abschnitten Moderne und zuletzt veröffentlichte GPUs durch neue Werte ersetzt.

3. 14. Mai

   Eine Abrechnungsstufen-Option "Durchschnitt" wurde dem Marktübersichtsdiagramm im Methodikabschnitt hinzugefügt.

Ekrem Sarı

KI-Forscher

Folgen auf

Ekrem ist KI-Forscher und Datenwissenschaftler bei AIMultiple. Er entwirft und führt praxisnahe Benchmarks für KI- und LLM-Systeme durch.

Vollständiges Profil anzeigen

Seien Sie der Erste, der kommentiert

Ihre E-Mail-Adresse wird nicht veröffentlicht. Alle Felder sind erforderlich. Kommentare werden in ihrer Originalsprache belassen.

Name

E-Mail-Adresse

Kommentar

0/450

Kommentar posten