Cloud ist bequem, aber bei dauerhafter GPU-Last teuer. Hier zeigen wir transparent, ab wann sich eigene Hardware gegenüber AWS und Azure amortisiert, mit einer durchgerechneten Beispielrechnung statt Marketingversprechen.
Beispiel: ein KI/ML-Cluster mit acht NVIDIA B200 (180 GB HBM3e je GPU, 1.440 GB VRAM gesamt). Gegenübergestellt einer gleich großen 8×-B200-Cloud-Instanz im Dauerbetrieb, damit On-Premise und Cloud dieselbe GPU-Klasse vergleichen, kein Eins-zu-eins-Benchmark, aber ein fairer Größenordnungsvergleich.
| Position | On-Premise (Precipice) | GPU-Cloud (rabattiert) | Hyperscaler On-Demand |
|---|---|---|---|
| Einmalig (Hardware + Setup) | 470.000 € | keine | keine |
| Laufend pro Monat | ~4.360 € | ~35.200 € | ~71.700 € |
| Summe nach 36 Monaten | ~627.000 € | ~1.269.000 € | ~2.581.000 € |
| Amortisation On-Premise | Referenz | ~15 Monate | ~7 Monate |
Dieselbe Rechnung für drei Clustergrößen, damit die Größenordnung ohne Rechner ablesbar ist. Basis ist der oben aufgeschlüsselte 8-GPU-Zuschnitt, linear auf die doppelte und vierfache Compute-Menge hochgerechnet.
| Position | 8 GPUs | 16 GPUs | 32 GPUs |
|---|---|---|---|
| Invest einmalig, schlüsselfertig | 470.000 € | 940.000 € | 1.880.000 € |
| Anschlussleistung | 10,2 kW | 20,4 kW | 40,8 kW |
| Strom pro Monat | ~1.860 € | ~3.720 € | ~7.450 € |
| Managed Service pro Monat | 2.500 € | 5.000 € | 10.000 € |
| On-Premise laufend pro Monat | ~4.360 € | ~8.720 € | ~17.450 € |
| GPU-Cloud rabattiert pro Monat | ~35.200 € | ~70.500 € | ~141.000 € |
| Hyperscaler On-Demand pro Monat | ~71.700 € | ~143.400 € | ~286.800 € |
| On-Premise gesamt nach 36 Monaten | ~627.000 € | ~1.254.000 € | ~2.508.000 € |
| Ersparnis gegen die rabattierte GPU-Cloud | ~640.000 € | ~1.284.000 € | ~2.568.000 € |
| Amortisation gegen rabattierte GPU-Cloud | ~15 Monate | ~15 Monate | ~15 Monate |
| Amortisation gegen Hyperscaler-Liste | ~7 Monate | ~7 Monate | ~7 Monate |
Stell die Regler auf deinen Bedarf. Die Rechnung aktualisiert sich live, alle Annahmen sind sichtbar und anpassbar. Schnellstart mit einem Beispiel:
Du willst statt einer TCO-Schätzung eine konkrete Hardware-Konfiguration mit Stückliste? Im Cluster-Konfigurator stellst du GPU-, CPU- oder Mixed-Cluster zusammen und siehst Kosten, Stromverbrauch und Eckdaten live.
HPC/HCI-Cluster für KI- und ML-Entwicklung, schlüsselfertig. Geeignet für Deep-Tech-Scaleups mit hohem, dauerhaftem Compute-Bedarf und Anspruch auf schnelle Verfügbarkeit.
| Komponente | Konfiguration | Kosten |
|---|---|---|
| 1 GPU-Server | 8× NVIDIA B200 (180 GB HBM3e) auf HGX-Plattform, NVLink/NVSwitch-Fabric · 1.440 GB VRAM gesamt · 96 TB Raw NVMe | 452.600 € |
| Netzwerk | 400G Fabric-Uplink, Switching und Verkabelung | bis 3.000 € |
| Setup & Integration | Aufbau, Netzwerk- und Software-Konfiguration · ca. 80 h × 180 € | 14.400 € |
| Gesamtinvest | schlüsselfertig, einsatzbereit | 470.000 € |
| Managed Betrieb | Verwaltung und Wartung der Infrastruktur | ab 2.500 € / Monat |
Drei typische Einstiegspunkte. Jede Lösung wird auf Bedarf, Workload und Wachstumsplan zugeschnitten.
Gegenüber stark rabattierten GPU-Cloud-Anbietern rund 15 Monate, gegenüber dem On-Demand-Listenpreis der Hyperscaler rund sieben. Gerechnet auf Dauerbetrieb rund um die Uhr, 0,25 Euro je Kilowattstunde und 36 Monate Laufzeit. Weil Invest und laufende Kosten linear mitwachsen, bleibt die Dauer bei 8, 16 und 32 GPUs gleich.
Bei einem 8-GPU-Cluster liegt die Schwelle gegenüber der rabattierten GPU-Cloud bei rund 47 Prozent Auslastung über 36 Monate. Darunter ist die Cloud günstiger, darüber die eigene Hardware. Gegenüber Hyperscaler-Listenpreisen liegt die Schwelle deutlich niedriger. Wer nur stundenweise rechnet, sollte nicht kaufen.
Projekte starten realistisch ab etwa 10.000 Euro, wenn vorhandene Hardware genutzt wird und nur Einbau, Netzwerk und Software dazukommen. Ein schlüsselfertiger lokaler KI-Server beginnt bei 18.000 Euro netto, erweiterbar auf 192 GB VRAM für rund 10.000 Euro mehr. Für Startups, Forschung und Proof-of-Concepts schnüren wir bewusst kleine Einstiegspakete, auch unterhalb dieser Größen.
Aufbau sowie Netzwerk- und Software-Konfiguration rechnen wir mit 180 Euro je Stunde. Für einen 8-GPU-Cluster sind das rund 80 Stunden, also 14.400 Euro. Der Satz gilt für Ingenieursarbeit, nicht für Hardware. Was tatsächlich anfällt, halten wir vor Projektstart in einer Leistungsbeschreibung fest.
Weil Hardwarepreise derzeit volatil sind. Die Werte auf dieser Seite geben den Stand August 2026 wieder und dienen der Orientierung. Ein verbindliches Angebot rechnen wir tagesaktuell auf den konkreten Zuschnitt. Lieferbar ist Hardware in der Regel in drei bis fünf Werktagen, per Express innerhalb eines Werktags.
Managed Service beginnt bei 750 Euro im Monat und skaliert mit Größe und Aufwand. Für den 8-GPU-Referenzcluster rechnen wir 2.500 Euro im Monat, dazu rund 1.860 Euro Strom bei Dauerbetrieb und 0,25 Euro je Kilowattstunde. Zusammen also etwa 4.360 Euro monatlich.
Sag uns Workload, gewünschte Kapazität und Zeithorizont, wir rechnen die Amortisation gegen deine aktuelle Cloud-Rechnung durch.
