GPU Marktplatz: Vast.ai vs Shadeform vs Prime Intellect

Verfügbare GPU-Kapazität zu vernünftigen Preisen zu finden, ist zu einer kritischen Herausforderung für KI-Teams geworden. Während große Cloud-Anbieter wie AWS und Google Cloud GPU-Instanzen anbieten, sind diese oft ausgelastet oder teuer. GPU-Marktplatz-Aggregatoren haben sich als Alternative entwickelt, die Nutzer mit Dutzenden von Anbietern über eine einzige Oberfläche verbinden.

Unten sehen Sie die Aufschlüsselung des Suchmaschinen-Marktanteils der letzten 12 Monate der führenden GPU-Marktplätze:

Vast.ai

Vast.ai ist einer der ursprünglichen GPU-Marktplätze, der 2018 gegründet wurde und als Peer-to-Peer-Börse fungiert, die Mieter mit Einzelpersonen, Tier-4-Rechenzentren und anderen Teilnehmern verbindet. Oft als das „Airbnb der GPUs“ beschrieben, listet er Angebote aus einem breiten Pool von Hosts auf und lässt den Preiswettbewerb die Tarife bestimmen, was ihm einen der tiefsten Hardware-Kataloge auf dem Markt verschafft.

Hauptmerkmale:

• Marktplatz-Suchmaschine, die Live-Angebote nach GPU-Typ, VRAM, CPU, Bandbreite und Preis filtert
• Sowohl geprüfte „Secure Cloud“-Rechenzentrumsbestände als auch kostengünstigere Community-/Host-Kapazitäten in einer Oberfläche
• Abrechnung pro Sekunde mit unterbrechbaren (Spot-ähnlichen) und On-Demand-Optionen
• Ein-Klick-vorgefertigte und benutzerdefinierte Docker-Vorlagen für schnelle Bereitstellung
• Die breiteste Palette an GPU-Modellen in der Kategorie, von Consumer-RTX-Karten bis hin zu Rechenzentrums-H100/H200/B200

Am besten geeignet für: Kostenbewusste Entwickler, Forscher und Indie-Teams, die breiteste Hardware-Auswahl und die niedrigsten Mindestpreise wünschen und mit variabler Host-Qualität umgehen können.

TensorDock

TensorDock ist ein GPU-Marktplatz, der Kapazitäten zwischen Anbietern mit ungenutzter Hardware und Nutzern, die sie benötigen, vermittelt, ähnlich wie Vast.ai, jedoch mit strengeren Host-Anforderungen und Fokus auf vollständige VM-Kontrolle. Er bewirbt den Zugang zu bis zu 30.000 GPUs über Partner in mehr als 100 Rechenzentrumsstandorten.

Hauptmerkmale:

• Marktplatz-/Broker-Modell mit wettbewerbsfähigen Anbieterpreisen, die oft Festpreis-Clouds unterbieten
• Volle VM-Kontrolle mit KVM-Isolierung, einschließlich Root-Zugang und benutzerdefinierten Treibern/OS
• Anpassbarer RAM, vCPU und Speicher
• Mischung aus Enterprise- (A100/H100) und Consumer-GPUs in Tier-3/4-Rechenzentren
• Abrechnung pro Sekunde, REST-API und CLI sowie 24/7-Support sind in der Miete enthalten

Am besten geeignet für: Budgetbewusste Teams, die Marktpreise wünschen, aber mehr Konfigurierbarkeit, Isolierung und Support benötigen, als ein reiner Community-Marktplatz typischerweise bietet.

Shadeform

Shadeform ist ein GPU-Cloud-Marktplatz, der 2023 gegründet wurde und Entwickler mit Rechenressourcen von mehr als 20 Cloud-Anbietern verbindet, darunter Lambda, Nebius und Crusoe. Die Plattform bietet eine einheitliche API und Konsole zur Bereitstellung von GPUs über jeden Anbieter hinweg und eliminiert die Notwendigkeit, mehrere Konten und APIs zu verwalten.

Hauptmerkmale:

• Einzelner API-Zugriff auf 20+ Cloud-Anbieter
• Automatisiertes Compute-Brokerage-System zur Einholung von Angeboten von 11+ Anbietern innerhalb von 24 Stunden
• Echtzeit-Preis- und Verfügbarkeitsdaten über alle Anbieter hinweg
• Zentralisierte Abrechnung über mehrere Clouds hinweg
• Keine zusätzlichen Gebühren; Nutzer zahlen den gleichen Preis wie beim direkten Gang zu den Anbietern
• GPUs in vorkonfigurierten Cloud-Konten starten, die von Shadeform verwaltet werden

Am besten geeignet für: Teams, die sofortigen GPU-Zugang über mehrere Clouds hinweg benötigen, ohne den Overhead der Verwaltung separater Konten und Anbieterbeziehungen.

SF Compute

San Francisco Compute Company (SF Compute) betreibt einen Spot-Markt für große GPU-Cluster. Sie besitzt keine der GPUs, zu denen sie Zugang gewährt, und verwaltet stattdessen mehr als 100 Millionen US-Dollar an Drittanbieter-Hardware. Ihr Alleinstellungsmerkmal ist die Preisgestaltung: Es gibt keinen einheitlichen Preis pro GPU-Stunde, und jeder Compute-Block wird unabhängig nach Größe und Dauer bepreist.

Hauptmerkmale:

• Spot-Markt-Preise für H100- und H200-Cluster, mit Kapazität von einer GPU bis zu Hunderten, für nur eine Stunde
• Keine langfristige Bindung
• Keine Datenausgangsgebühren beim Verlassen der Plattform
• CLI- und Dashboard-Bereitstellung mit InfiniBand-vernetzten VM-Clustern

Am besten geeignet für: Teams, die große, elastische Trainings- oder Inferenzaufträge ausführen und marktübliche Clusterpreise sowie die Flexibilität wünschen, ohne festen Vertrag nach oben oder unten zu skalieren.

Prime Intellect

Prime Intellect betreibt eine Compute-Börse, die GPU-Ressourcen von führenden Anbietern aggregiert, mit 12 integrierten Clouds und vielen weiteren in der Pipeline. Die Plattform bietet H100s zu wettbewerbsfähigen Preisen und ermöglicht Nutzern den Zugang zu Rechenressourcen ohne langfristige Verträge.

Hauptmerkmale:

• Einheitlicher Ressourcenpool von 12+ integrierten Cloud-Anbietern.
• Sofortiger Zugang zu bis zu 8 GPUs auf Abruf, mit Plänen für 16-128+ GPU-Cluster.
• Integriert Ressourcen von großen zentralisierten und dezentralen GPU-Anbietern, darunter Akash Network, io.net, Vast.ai und Lambda Cloud.
• Fokus auf verteilte Trainings-Frameworks für Multi-Node-Training über Cluster hinweg.
• Nutzerbewertungen zur Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit von Compute-Anbietern.

Am besten geeignet für: KI-Forscher und Teams, die verteilte Trainings-Workloads ausführen und transparente Leistungsdaten der Anbieter benötigen.

GPU-Marktplatz-Preismodelle erklärt

Das Verständnis der Preismodelle ist entscheidend, um Ihre GPU-Kosten zu optimieren. Die meisten Marktplätze bieten drei Hauptpreisstrukturen:

On-Demand-Preise

Bezahlung pro Nutzung ohne langfristige Verpflichtungen. Die Abrechnung erfolgt in der Regel pro Minute oder pro Stunde.

Typische Kosten:

• H100 SXM: $2,25–$8,00/Stunde je nach Anbieter
• A100 80GB: $1,29–$4,00/Stunde
• RTX 4090: $0,34–$0,50/Stunde

Am besten geeignet für: Kurzfristige Projekte, Tests, Entwicklung und unvorhersehbare Workloads.

Spot-/Unterbrechbare Instanzen

Zugriff auf ungenutzte GPU-Kapazität mit Rabatten von 60–90 %, wobei Instanzen mit einer Vorankündigung von 30 Sekunden bis 2 Minuten unterbrochen werden können, wenn Anbieter die Kapazität zurückfordern.

Typische Einsparungen:

• H100-Instanzen: Bis zu 85 % Rabatt auf On-Demand-Preise
• A100-Instanzen: 60–75 % Rabatt
• RTX-Serie: 50–70 % Einsparungen

Am besten geeignet für: Stapelverarbeitung, Modelltraining mit Checkpointing, nicht-kritische Inferenz und Entwicklungsumgebungen.

Reservierte Kapazität

Verpflichtung zu bestimmten GPU-Typen für 1–3 Jahre im Austausch gegen Rabatte von 40–72 %. Einige Anbieter verlangen Vorauszahlung.

Typische Rabatte:

• 1-Jahres-Verpflichtung: 30–50 % Einsparungen
• 3-Jahres-Verpflichtung: 50–72 % Einsparungen

Am besten geeignet für: Produktions-Workloads mit vorhersehbarem, konstantem GPU-Bedarf.

Was ist ein GPU-Marktplatz?

Ein GPU-Marktplatz ist eine Plattform, auf der Nutzer auf Grafikprozessoren (GPUs) für Rechenaufgaben wie KI-Training, Inferenz, Rendering und wissenschaftliches Rechnen zugreifen können. Allerdings funktionieren nicht alle GPU-Marktplätze auf die gleiche Weise.

GPU-Marktplätze lassen sich in zwei Kategorien einteilen: direkte Cloud-Anbieter, die ihre eigene Infrastruktur besitzen, und Aggregator-Plattformen, die Sie mit mehreren Anbietern verbinden. Dieser Leitfaden konzentriert sich auf Aggregatoren, Plattformen, die wie Reisebuchungsseiten für GPU-Kapazitäten funktionieren und Ihnen Zugang zu Dutzenden von Clouds über eine Oberfläche bieten.

Hauptunterschiede: Anbieter vs. Gateways

Infrastrukturbesitz

• Direkte Anbieter: Besitzen und betreiben ihre Rechenzentren, Hardware und Netzwerkinfrastruktur
• Gateways: Besitzen keine Infrastruktur; sie aggregieren Kapazitäten von mehreren Anbietern

Preisstruktur

• Direkte Anbieter: Legen ihre eigenen Preise basierend auf Hardwarekosten, Gemeinkosten und Marktpositionierung fest
• Gateways: Erheben in der Regel keine zusätzlichen Gebühren; Nutzer zahlen dasselbe wie beim direkten Gang zu den Anbietern

Kontoverwaltung

• Direkte Anbieter: Erfordern individuelle Kontoeinrichtung, Quotenverwaltung und separate Abrechnung
• Gateways: Bieten zentralisierte Kontoverwaltung und einheitliche Abrechnung über alle Anbieter hinweg

API und Integration

• Direkte Anbieter: Jeder hat einzigartige APIs, SDKs und Verwaltungsoberflächen
• Gateways: Bieten eine einzige, einheitliche API, die über alle integrierten Anbieter hinweg funktioniert

Flexibilität und Lock-in

• Direkte Anbieter: Können zu Vendor-Lock-in führen, da Infrastruktur und Workflows anbieterspezifisch werden
• Gateways: Reduzieren Lock-in, indem sie einen einfachen Wechsel zwischen Anbietern über dieselbe Oberfläche ermöglichen

Support und SLAs

• Direkte Anbieter: Direkte Beziehung zu Support-Teams und anbieterspezifischen SLAs
• Gateways: Können eine zusätzliche Support-Schicht haben, stützen sich aber letztlich auf die SLAs der zugrunde liegenden Anbieter

Vorteile der Nutzung von GPU-Marktplätzen

1. Vereinfachtes Multi-Cloud-Management

Aggregatoren machen die Einrichtung von Konten, die Beantragung von Quoten und die Navigation durch die Komplexität mehrerer Anbieter überflüssig. Statt Zugangsdaten auf 10+ Plattformen zu verwalten, verwalten Sie über eine einzige Konsole. Dies ist besonders wertvoll bei GPU-Engpässen, wenn Kapazitäten schnell über Anbieter hinweg auftauchen und verschwinden können.

2. Echtzeit-Preisvergleich und -Optimierung

Vergleichen Sie GPU-Typen, Speichergrößen und Leistungsstufen in Echtzeit über mehrere konkurrierende Anbieter hinweg. Sehen Sie, dass eine H100 auf Anbieter A $3,20/Stunde kostet, auf Anbieter B aber $2,60/Stunde? Wechseln Sie sofort zu Anbieter B. Dynamische Preismodelle ermöglichen es Anbietern mit ungenutzten Ressourcen, ihre Tarife anzupassen, und fördern wettbewerbsfähige Marktplätze, die Preismonopole verhindern.

3. Verfügbarkeit und Kapazitätszugang

Durch die Bündelung von Ressourcen unter einem Dach erhöhen diese Plattformen Ihre Chancen, verfügbare Kapazitäten zu finden. In Zeiten hoher Nachfrage, wenn AWS in us-east-1 keine A100s mehr hat, könnte Ihr Gateway Kapazitäten bei CoreWeave, Lambda oder Vast.ai finden, ohne dass Sie eine einzige Codezeile ändern müssen.

4. Reduzierte Infrastrukturkomplexität

Anstatt die Schnittstellen und APIs mehrerer Cloud-Plattformen zu erlernen, nutzen Entwickler eine einzige konsistente Erfahrung, unabhängig vom zugrunde liegenden Anbieter. Ihr DevOps-Team muss nicht Experte für 15 verschiedene Cloud-Plattformen werden; es muss eine Gateway-API beherrschen.

5. Kosteneffizienz durch Marktwettbewerb

Gateways schaffen transparente Marktplätze, auf denen Anbieter bei Preis und Verfügbarkeit konkurrieren. Dieser Wettbewerb senkt die Preise im Vergleich zu monopolistischen Einzelanbieter-Szenarien auf natürliche Weise. Einige Teams berichten von Kosteneinsparungen von 40–60 %, indem sie von großen Cloud-Anbietern zu GPU-Gateways wechseln.

6. Sofortiges Failover und Redundanz

Wenn ein Anbieter Ausfallzeiten hat oder Kapazitätsgrenzen erreicht, können Gateways automatisch auf alternative Anbieter umschalten. Diese geografische und anbieterbezogene Vielfalt schafft eine widerstandsfähigere KI-Infrastruktur.

GPU-Verfügbarkeit und -Knappheit

Der GPU-Markt ist mit erheblichen Angebotsbeschränkungen konfrontiert, insbesondere bei stark nachgefragten Chips wie der NVIDIA H100 und H200. GPU-Knappheit erschwert und verteuert die Beschaffung von GPUs bei großen Cloud-Anbietern, weshalb Aggregatoren zu einer unverzichtbaren Infrastruktur geworden sind.

Schlüsselfaktoren, die Verfügbarkeit beeinflussen:

• KI-Boom-Nachfrage: Die Explosion bei generativer KI und dem Training großer Sprachmodelle hat eine hohe GPU-Nachfrage erzeugt
• Begrenzte Fertigungskapazität: Die Produktion von NVIDIA kann mit der weltweiten Nachfrage nicht Schritt halten
• Verzögerung beim Rechenzentrumsausbau: Neue Anlagen benötigen 18–24 Monate, um in Betrieb zu gehen
• Geografische Konzentration: Der Großteil der GPU-Kapazität konzentriert sich auf US-amerikanische und europäische Rechenzentren

GPU-Marktplatz-Gateways helfen, die Knappheit zu bewältigen, indem sie Ihnen gleichzeitig Einblick in die Kapazitäten Dutzender Anbieter geben. Wenn große Clouds ausverkauft sind, haben kleinere regionale Anbieter oft noch Kapazitäten.

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Herausforderungen des GPU-Marktplatzes

Abhängigkeit von den zugrunde liegenden Anbietern

Die Servicequalität und -zuverlässigkeit hängen letztlich von der Infrastruktur des zugrunde liegenden Anbieters ab. Ein Gateway kann grundlegende Probleme mit der Hardware oder Vernetzung eines Anbieters nicht beheben.

Abstraktionsbeschränkungen

Gateways unterstützen möglicherweise nicht alle anbieterspezifischen Funktionen. Wenn Sie spezielle AWS-Dienste wie SageMaker oder die TPUs von GCP benötigen, ist ein direkter Anbieterzugang erforderlich.

Marktfragmentierung

Begrenzte Standardisierung bedeutet, dass es noch keine etablierten Spot-Märkte oder Terminkontrakte gibt. Die Preistransparenz variiert zwischen den Gateways, und nicht alle Anbieter sind auf allen Plattformen verfügbar.

Leistungsschwankungen

Verschiedene Anbieter haben unterschiedliche Netzwerktopologien, Speicherkonfigurationen und Verbindungsoptionen. Eine H100 bei Anbieter A kann aufgrund von Netzwerkunterschieden bei Multi-Node-Training anders abschneiden als eine H100 bei Anbieter B.

Alternative GPU-Infrastruktur

Dezentrale GPU-Netzwerke

Dezentrale physische Infrastrukturnetzwerke (DePIN) entwickeln sich zu produktionsreifen Alternativen und verändern grundlegend, wie GPU-Kapazitäten beschafft werden.

• io.net hat über eine Million GPUs von unabhängigen Rechenzentren und Kryptowährungs-Minern aggregiert. Die Plattform verspricht bis zu 70 % Kosteneinsparungen im Vergleich zu zentralisierten Cloud-Anbietern, mit GPU-Cluster-Bereitstellung in unter 2 Minuten.¹
• Akash Network fungiert als Reverse-Auction-Marktplatz, bei dem Nutzer gewünschte Preise angeben und Anbieter um die Erfüllung der Anfragen konkurrieren. Das Netzwerk hält eine Auslastung von 70 % über 736 GPUs aufrecht und erwirtschaftet einen Jahresumsatz von über $4,3 Millionen.

Überlegungen zur Einführung: Während dezentrale Netzwerke überzeugende wirtschaftliche Vorteile bieten, bleiben Herausforderungen in Bezug auf Latenz, Sicherheit und Softwarekompatibilität bestehen. Plattformen implementieren Zero-Knowledge-Beweise und automatisierte Verifikationssysteme, um diesen Bedenken zu begegnen. Für Unternehmen mit flexiblen Workloads und Kosteneffizienz als Priorität bieten dezentrale Netzwerke zunehmend tragfähige Alternativen.

Verfügbarkeit von KI-spezifischer Hardware

Die Wettbewerbslandschaft für KI-Inferenz verändert sich, da spezialisierte Hardware die Dominanz von NVIDIA herausfordert.

• Groq (Übernommen von NVIDIA): NVIDIA hat die Language-Processing-Unit-Technologie von Groq im Dezember 2025 für $20 Milliarden übernommen. Die LPUs von Groq erreichten beispiellose Inferenzgeschwindigkeiten durch die Verwendung von On-Chip-SRAM anstelle von Off-Chip-Speicher. Die kommende Vera-Rubin-Plattform von NVIDIA, die für Ende 2026 erwartet wird, wird diese Technologie integrieren. .²
• Cerebras Wafer-Scale Engine: Cerebras hat im Januar 2026 einen Deal über $10 Milliarden mit einer Laufzeit von drei Jahren mit OpenAI abgeschlossen, um bis zu 750 Megawatt Rechenleistung bereitzustellen. Ihr WSE-3-Chip enthält 4 Billionen Transistoren und 900.000 KI-Kerne und beansprucht 32 % niedrigere Betriebskosten als NVIDIA Blackwell für Inferenz-Workloads. ³

Sicherheits- und Compliance-Überlegungen

Bei der Nutzung von GPU-Marktplatz-Gateways hängt die Sicherheit sowohl vom Gateway-Betreiber als auch von den zugrunde liegenden Anbietern ab. Die meisten Gateways implementieren:

• Datenverschlüsselung: Ende-zu-Ende-Verschlüsselung für Daten während der Übertragung und im Ruhezustand
• Zugriffskontrollen: Rollenbasierte Zugriffskontrolle (RBAC) und API-Key-Verwaltung
• Compliance-Zertifizierungen: SOC 2, ISO 27001 und GDPR-Compliance, sofern verfügbar
• Netzwerkisolation: Private Netzwerkoptionen und VPC-Support

Für Unternehmen mit strengen Anforderungen an die Datensouveränität sollten Sie überprüfen, ob Ihr Gateway die Auswahl bestimmter geografischer Regionen und Anbieter unterstützt, die Ihren Compliance-Anforderungen entsprechen.

Den richtigen Ansatz für Ihren Workload wählen

Wählen Sie direkte GPU-Cloud-Anbieter, wenn:

• Sie eine tiefe Integration mit anbieterspezifischen Diensten benötigen (z.B. AWS SageMaker, GCP Vertex KI)
• Enterprise-Support und strenge SLAs für Produktions-Workloads entscheidend sind
• Sie auf anbietereigenen Tools und Diensten aufbauen, die von Gateways nicht abstrahiert werden
• Compliance bestimmte Rechenzentrumszertifizierungen oder Audit-Trails erfordert
• Sie direkte Anbieterbeziehungen für Beschaffung und Support bevorzugen
• Ihr Workload spezielle Hardwarekonfigurationen erfordert, die von bestimmten Anbietern verfügbar sind

Wählen Sie GPU-Marktplatz-Gateways, wenn:

• Sie Flexibilität über mehrere Anbieter hinweg benötigen, um Kapazitätsengpässe zu vermeiden
• Preisoptimierung Priorität hat und Sie den Marktwettbewerb nutzen möchten
• Sie Vendor-Lock-in vermeiden und die Portabilität der Infrastruktur erhalten möchten
• Vereinfachtes Management über Clouds hinweg für Ihr DevOps-Team wichtig ist
• Sie schnellen Zugang zu verfügbaren Kapazitäten auf dem globalen Markt benötigen
• Ihr Team klein ist und keine Ressourcen für die Verwaltung mehrerer Cloud-Beziehungen aufwenden kann
• Sie experimentelle oder Forschungs-Workloads ausführen, bei denen Flexibilität wichtiger ist als anbieterspezifische Funktionen

FAQs

Weiterführende Literatur

• Top 30 Cloud-GPU-Anbieter & ihre GPUs
• Top 20+ KI-Chip-Hersteller: NVIDIA & seine Konkurrenten
• Multi-GPU-Benchmark: B200 vs H200 vs H100 vs MI300X
• GPU-Concurrency-Benchmark: H100 vs H200 vs B200 vs MI300X

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@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem},
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  year   = {2026},
  month  = aug,
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  note   = {AIMultiple. Abgerufen am 12. August 2026}
}

Referenzlinks

1.

How Decentralized GPU Networks Are Powering the Next Generation of AI

2.

Nvidia buying AI chip startup Groq for about $20 billion, biggest deal

CNBC

3.

reuters.com

Cem Dilmegani

Leitender Analyst

Folgen auf

Cem ist seit 2017 leitender Analyst bei AIMultiple. AIMultiple informiert monatlich Hunderttausende von Unternehmen (laut similarWeb), darunter 60% der Fortune 500.

Cems Arbeit wurde von führenden globalen Publikationen zitiert, darunter Business Insider, Forbes, Washington Post, globalen Unternehmen wie Deloitte, HPE und NGOs wie dem World Economic Forum sowie supranationalen Organisationen wie der European Commission.

Während seiner Karriere war Cem als Tech-Berater, Tech-Einkäufer und Tech-Unternehmer tätig. Er beriet Unternehmen über ein Jahrzehnt lang bei McKinsey & Company und Altman Solon in Technologieentscheidungen. Er veröffentlichte auch einen McKinsey-Bericht zur Digitalisierung.

Er leitete die Technologiestrategie und Beschaffung eines Telekommunikationsunternehmens und berichtete dabei direkt an den CEO. Zudem führte er das kommerzielle Wachstum des Deep-Tech-Unternehmens Hypatos an, das innerhalb von 2 Jahren von null auf einen siebenstelligen jährlich wiederkehrenden Umsatz und eine neunstellige Bewertung anwuchs. Cems Arbeit bei Hypatos wurde von führenden Technologiepublikationen wie TechCrunch und Business Insider aufgegriffen.

Cem spricht regelmäßig auf internationalen Technologiekonferenzen. Er schloss sein Studium an der Bogazici University als Computer-Ingenieur ab und hat einen MBA von der Columbia Business School.

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