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Infrastructure Check
Start / Preise und TCO
Wirtschaftlichkeit · Total Cost of Ownership

Eigene Infrastruktur, die sich schnell rechnet

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.

TCO-Vergleich

On-Premise gegen Cloud, über 36 Monate

Beispiel: ein KI/ML-Cluster mit acht GPUs (768 GB VRAM). Gegenübergestellt einer gleich großen 8×-GPU-Cloud-Instanz im Dauerbetrieb. Fairnesshalber vorweg: Die Cloud-Referenz nutzt H100-Instanzen, unsere On-Premise-Variante RTX 6000 Pro – die GPU-Klassen sind nicht identisch, die Rechnung zeigt die Größenordnung, kein Eins-zu-eins-Benchmark.

PositionOn-Premise (Precipice)GPU-Cloud (rabattiert)Hyperscaler On-Demand
Einmalig (Hardware + Setup)174.400 €keinekeine
Laufend pro Monat~2.830 €~13.500 €~66.400 €
Summe nach 36 Monaten~276.000 €~486.000 €~2.391.000 €
Amortisation On-PremiseReferenz~16 Monate~3 Monate
~16 Monate
Amortisation vs. günstige GPU-Cloud
Der realistische Vergleich: Selbst gegen stark rabattierte Spezial-Anbieter rechnet sich On-Premise binnen rund anderthalb Jahren.
~3 Monate
Amortisation vs. Hyperscaler-Listenpreis
Gegenüber dem AWS-On-Demand-Listenpreis (H100) ist die eigene Hardware schon nach rund drei Monaten günstiger.
bis 8×
Vorteil vs. Hyperscaler-Liste
Best-Case gegen den teuersten On-Demand-Listenpreis (andere GPU-Klasse). Der belastbare Vergleich ist die rabattierte GPU-Cloud links.
Annahmen. Stand Juni 2026, EUR/USD ~1,08. Cloud-On-Demand: AWS p5.48xlarge (8× H100) zu ~98 USD/h. Rabattierte GPU-Cloud: ~2,50 USD pro GPU-Stunde bei spezialisierten Anbietern. On-Premise laufend: Managed-Service-Retainer (~2.500 €) plus Strom (~330 € bei ~1,8 kW). Die GPU-Modelle sind nicht identisch (RTX 6000 Pro vs. H100); die Rechnung ist eine Größenordnung, kein Angebot.
Interaktiver Rechner

Rechne deinen eigenen Fall durch

Stell die Regler auf deinen Bedarf. Die Rechnung aktualisiert sich live, alle Annahmen sind sichtbar und anpassbar. Schnellstart mit einem Beispiel:

Cloud pro Monat–
On-Premise pro Monat–
Amortisation der Hardware–
–
Ersparnis über 36 Monate
Voreinstellung entspricht der Beispielrechnung unten (8 GPUs, 24/7). Cloud-Rate als € je GPU-Stunde: Hyperscaler-On-Demand liegt bei ~11 €, stark rabattierte Spezial-Anbieter bei ~2 bis 3 €. Alle Werte sind frei anpassbar; die Rechnung ist eine Orientierung, kein Angebot.
Konkreten Cluster konfigurieren →

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.

Beispielrechnung

Woraus sich der Invest zusammensetzt

HPC/HCI-Cluster für KI- und ML-Entwicklung, schlüsselfertig. Geeignet für Deep-Tech-Scaleups mit hohem, dauerhaftem Compute-Bedarf und Anspruch auf schnelle Verfügbarkeit.

KomponenteKonfigurationKosten
4 Compute-Nodesje 2× NVIDIA RTX 6000 Pro (96 GB) · 768 GB VRAM gesamt · 96 TB Raw NVMe158.000 €
Netzwerk200G Cluster-Interconnect, Switching und Verkabelungbis 2.000 €
Setup & IntegrationAufbau, Netzwerk- und Software-Konfiguration · ca. 80 h × 180 €14.400 €
Gesamtinvestschlüsselfertig, einsatzbereit174.400 €
Managed BetriebVerwaltung und Wartung der Infrastrukturab 2.500 € / Monat
Hardwarepreise sind derzeit volatil. Die genannten Werte spiegeln den Stand Juni 2026 wider und dienen der Orientierung. Ein verbindliches Angebot erstellen wir tagesaktuell auf Anfrage. Ein Standard-4-Node-Setup ohne Hardware (Einbau, Netzwerk, Software) liegt bei ca. 10.000 €.
Verfügbarkeit & Lieferzeit. Hardware ist lieferbar, Auslieferung in der Regel 3 bis 5 Werktage nach Bestellung. Bei dringendem Bedarf ist Express-Lieferung innerhalb von 1 Werktag möglich.
Pakete

Vom lokalen KI-Server bis zum Cluster

Drei typische Einstiegspunkte. Jede Lösung wird auf Bedarf, Workload und Wachstumsplan zugeschnitten.

Auch kleine Budgets willkommen. Projekte starten bei uns realistisch ab ca. 10.000 € (Einbau, Netzwerk und Software auf vorhandener Hardware) bzw. ab 18.000 € für einen schlüsselfertigen lokalen KI-Server. Für Startups, Forschung und Proof-of-Concepts schnüren wir bewusst kleine Einstiegspakete, sprich uns einfach an.
Starter / PoC

Lokale KI

DSGVO-konforme KI im eigenen Haus · Einstieg und Proof-of-Concept
ab 18.000 € einmalig
Managed Service ab 750 € / Monat
  • 96 GB VRAM, 8 TB Speicher
  • Erweiterbar auf 192 GB VRAM (+10.000 €)
  • Komplett on-premise, keine Cloud
  • Ideal für Inferenz und kleinere Trainings
Beispiel-Setup

HPC / HCI Cluster

Hochdichtes Compute für Scaleups
ab 174.400 € einmalig
Managed Service ab 2.500 € / Monat
  • 768 GB VRAM (8× RTX 6000 Pro)
  • 96 TB Raw NVMe, 200G Networking
  • Schlüsselfertiger Aufbau inkl. Integration
  • Schnelle Verfügbarkeit hoher Compute-Kapazität

Managed Betrieb

Betrieb für bestehende Systeme
ab 750 € / Monat
skaliert mit Größe und Aufwand
  • 24/7-Support und proaktives Monitoring
  • Patching, Wartung und Lifecycle
  • Mit Virtualisierung + Slurm ab 2.000 € / Monat fix
  • Details auf der Support-&-SLA-Seite

Eigene TCO-Rechnung für dein Vorhaben

Sag uns Workload, gewünschte Kapazität und Zeithorizont, wir rechnen die Amortisation gegen deine aktuelle Cloud-Rechnung durch.

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