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Was sind sie?

Das Trainieren und Betreiben von KI-Modellen erfordert enorme Rechenleistung. Neoclouds sind spezialisierte Cloud-Unternehmen, die diese bereitstellen.

Unternehmen wie CoreWeave, Nebius und Crusoe kaufen Tausende teurer GPUs (meist vom Chiphersteller Nvidia), bündeln sie in Rechenzentren und vermieten die Rechenleistung an KI-Entwickler wie Anthropic und OpenAI sowie an "Hyperscaler"-Tech-Giganten wie Microsoft, Alphabet und Amazon.

Neoclouds mögen nach Science-Fiction klingen, doch ihre Aufgabe ist recht nüchtern. Sie sind im Wesentlichen die Vermieter des KI-Booms: Sie besitzen die teuren Maschinen und Gebäude und vermieten sie.

Warum sollte mich das interessieren?

Neoclouds spielen eine wichtige Rolle für das Wachstum der KI-Branche, gelten aber oft auch als das schwächste Glied in der Lieferkette.

In der Regel läuft es so ab: Nvidia verkauft ihnen die Chips. Neoclouds beschaffen sich viel Geld von Investoren, indem sie Aktien und Anleihen ausgeben und auf Private Credit zurückgreifen. Dann bauen sie mit GPUs ausgestattete Rechenzentren. KI-Unternehmen mieten diese Rechenleistung, damit sie nicht alles selbst aufbauen müssen.

Die Nachfrage nach der Rechenkapazität von Neoclouds ist immens, doch ein Großteil davon wird vertraglich vereinbart, bevor die Rechenzentren gebaut oder auch nur vollständig finanziert sind. Deshalb werden Investoren bei schlechten Nachrichten rund um Neoclouds mitunter nervös. Wenn diese die zugesagte Kapazität nicht liefern können, könnte die Kettenreaktion verheerend sein.

Wo ist der Haken?

Der Aufbau einer Neocloud ist enorm teuer, weshalb sie sich so stark verschulden. CoreWeave, das Aushängeschild der Branche, hatte Ende 2026 rund 50 Milliarden $ Schulden.

Und sie bezahlen nicht nur für GPUs. Sie benötigen riesige Rechenzentren, Strom, Kühlung und Netzwerkausrüstung, um Tausende von Chips in nutzbare KI-Rechenleistung zu verwandeln. Das Geschäftsmodell ist hochriskant.

Wenn die KI-Nachfrage weiter stark steigt und Projekte nicht auf Probleme mit Baugenehmigungen oder Baufehler stoßen, kann das hervorragend funktionieren. Doch GPUs veralten, Rechenzentren werden nur langsam gebaut, und die Schulden müssen zurückgezahlt oder refinanziert werden.

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