Der südkoreanische Cloud-Spezialist Vessl AI hat zum 1. September 2026 den Stundensatz für die Nutzung von Nvidia H100-Grafikprozessoren (GPUs) markant angehoben. Der Preis stieg von 2,39 US-Dollar auf 2,98 US-Dollar pro Stunde, was einer Erhöhung um 24,7 Prozent entspricht.
Das Unternehmen, das unter anderem Upstage und Motif Technologies zu seinen Kunden zählt, betreibt derzeit rund 7.000 GPUs. Ein Großteil dieser Hardware ist geleast; bis zum Jahresende 2026 strebt der Anbieter eine Kapazität von etwa 10.000 Einheiten an.
Flächendeckende Preisanpassungen bei Cloud-Anbietern
Die Entwicklung bei Vessl AI steht nicht isoliert da. Laut vorliegenden Daten stieg der Mietpreis für H100-Kapazitäten bei dem Anbieter im vergangenen Monat bereits auf bis zu 3,28 US-Dollar, ausgehend von einem Niveau von 2,69 US-Dollar. Auch Wettbewerber wie Elice haben ihre Preise nach oben korrigiert. Weitere koreanische Cloud-Dienstleister, darunter Alice, kündigten bereits zusätzliche Preiserhöhungen an.
Marktbeobachter von SemiAnalysis bestätigen diesen Trend auf globaler Ebene. Demnach stieg der weltweite Durchschnittspreis für die Miete einer H100-GPU von 1,95 US-Dollar pro Stunde im ersten Quartal 2025 auf 2,80 US-Dollar bis Ende August 2026. Dies entspricht einem Zuwachs von 43,6 Prozent innerhalb dieses Zeitraums.
Auch der Anbieter Nebius kündigte eine zweite Erhöhung der Gebühren für Instanzen mit Nvidia A100 und H100 sowie für CPU-Nodes an. Als Grund nannte das Unternehmen den rasanten Anstieg beim Training und der Inferenz von KI-Modellen. Experten schätzen die jüngste Anpassung bei Nebius auf 10 bis 15 Prozent über dem Preisniveau von vor sechs Monaten.
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Auswirkungen auf Startups und Forschungsprojekte
Die steigenden Kosten und die begrenzte Verfügbarkeit von Rechenressourcen belasten zunehmend kleinere KI-Unternehmen und wissenschaftliche Einrichtungen.
In Südkorea verzichten Startups bereits auf die Teilnahme an staatlichen AX-Projekten (AI Transformation), da sie keinen Zugriff auf die benötigten GPUs erhalten. Ein betroffenes Unternehmen gab sein Gebot für ein Regierungsprojekt auf, nachdem acht lokale GPU-as-a-Service-Anbieter keine Angebote liefern konnten.
Besonders deutlich zeigt sich der Ressourcenmangel am Beispiel des Bio-KI-Modells „K-Fold“. Nach dem Ende der staatlichen Förderung am 9. September 2026 musste das Projekt von 256 Einheiten des Typs Nvidia B200 auf lediglich zwei GPUs zurückgefahren werden.
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Ein notwendiges Upgrade oder ein erneutes Training des Modells ist unter diesen Bedingungen derzeit nicht möglich. Ähnliche Herausforderungen zeigen sich im akademischen Sektor: Ein Projekt der Seoul National University benötigte für Forschungszwecke gleichzeitig etwa 100 GPUs, musste jedoch nach Ablauf des Förderzeitraums beendet werden.
Die Sungkyunkwan University versucht gegenzusteuern und plant mit einem Eigenbudget von 3,5 bis 4 Milliarden Won die Anschaffung von 24 Nvidia B300-Einheiten, um die Abhängigkeit von Cloud-Kosten zu verringern.
Dynamik am chinesischen Hardware-Markt
In China, insbesondere in der Region des Jangtse-Deltas, verschärft sich die Situation ebenfalls. Die Monatsmiete für eine H100 erreichte dort einen Höchstwert von 87.000 Yuan (etwa 1,23 Prozent Steigerung im Durchschnitt). Ein kurzfristiges Gesuch für 16 Einheiten mit einem Budget von 90.000 Yuan pro Einheit scheiterte kürzlich an fehlenden Beständen.
Auch die Preise für physische Komplettserver steigen rapide. Für H200-Server wurden in der ersten Septemberhälfte Preise zwischen 5,7 und 5,78 Millionen Yuan aufgerufen, was einem Anstieg von bis zu 8 Prozent innerhalb von nur zwei Wochen entspricht. Selbst für gebrauchte, außer Dienst gestellte Einheiten werden Preise von 5,39 Millionen Yuan erzielt, was lediglich einen geringen Abschlag gegenüber Neuware darstellt.
Wirtschaftlichkeit und Marktausblick
Für Investoren in KI-Infrastruktur bleibt das Umfeld lukrativ, aber kapitalintensiv. Branchenrechnungen zufolge liegen die wirtschaftlichen Gesamtkosten für den Betrieb einer H100-GPU zwischen 1,55 und 1,85 US-Dollar pro Stunde. Ein profitabler Betrieb neuer Investitionen wird erst ab einem Preis von etwa 2,00 US-Dollar bei einer Auslastung von 85 Prozent erreicht.
Große Cloud-Spezialisten verzeichnen derweil ein massives Wachstum. CoreWeave meldete für das zweite Quartal 2026 einen Umsatz von 2,58 Milliarden US-Dollar, was einer Steigerung von 112 Prozent gegenüber dem Vorjahr entspricht. Das Unternehmen weist ein bereinigtes EBITDA von 1,51 Milliarden US-Dollar aus, steht jedoch auch Schulden in Höhe von 35,6 Milliarden US-Dollar gegenüber.
Während Anbieter wie Lambda Verhandlungen über Finanzierungen in Höhe von bis zu 3 Milliarden US-Dollar vor einem geplanten Börsengang Anfang 2027 führen, priorisieren viele Provider zunehmend große Langzeitkunden, was den Zugang für kleinere Marktteilnehmer weiter erschwert.
