Die 7 besten CoreWeave Alternativen für KI-Workloads im Jahr 2025

Der KI-Boom ist da, und leistungsstarke GPUs sind das neue unverzichtbare Werkzeug für jeden, der etwas Ernsthaftes entwickelt. CoreWeave hat sich einen Namen als Spezialist gemacht und bietet die Art von GPU-Leistung, auf die viele führende KI-Labore vertrauen. Aber nur weil sie ein großer Name sind, heißt das nicht, dass sie der einzige sind.

Der Markt ist voll von starken Wettbewerbern, und was für ein riesiges Forschungslabor funktioniert, könnte für Ihr Startup oder Ihr Unternehmensteam übertrieben sein. Dieser Artikel soll Ihnen helfen, die Optionen zu sichten und die besten CoreWeave-Alternativen für 2025 zu finden. Wir werden uns die Top-Anwärter ansehen, um Ihnen zu helfen, den richtigen Motor für Ihre KI-Projekte zu finden.

Was ist CoreWeave und warum sollte man nach Alternativen suchen?

Zuerst sollten wir für Klarheit sorgen. CoreWeave ist ein spezialisierter Cloud-Anbieter, der sich darauf konzentriert, hochleistungsfähige NVIDIA-GPUs für KI und maschinelles Lernen bereitzustellen. Sie haben ihre Plattform auf Kubernetes aufgebaut, was ihnen einige nette Vorteile verschafft, wie die Fähigkeit, Rechenressourcen unglaublich schnell hochzufahren. Sie sind dafür bekannt, die neuesten und besten GPUs zu beschaffen, weshalb Unternehmen wie OpenAI und Mistral AI ihre Dienste nutzen.

Wenn sie also so gut sind, warum sucht dann jemand nach Alternativen zu CoreWeave? Das liegt meist an ein paar praktischen Gründen:

• Die Kosten können schleichend steigen. Obwohl ihre Preisgestaltung wettbewerbsfähig ist, können die Rechnungen für große, lang andauernde Trainingsjobs hoch und manchmal unvorhersehbar werden.

• An die begehrten neuen GPUs kommen. Wenn eine neue, leistungsstarke GPU veröffentlicht wird, will sie jeder haben. Diese hohe Nachfrage kann bedeuten, dass die speziellen High-End-Chips, die Sie benötigen, nicht genau dann verfügbar sind, wenn Sie sie brauchen.

• Es kann etwas kompliziert sein. Das Kubernetes-native Setup ist großartig, wenn Sie ein DevOps-Profi sind, aber es kann sich anfühlen, als würde man mit Kanonen auf Spatzen schießen, wenn Ihr Team nur eine einfache virtuelle Maschine mit einer GPU möchte.

• Manchmal braucht man mehr als nur GPUs. KI-Modelle existieren nicht im luftleeren Raum. Viele Projekte müssen eng mit anderen Cloud-Diensten wie Datenbanken, Speicher und Standard-CPU-Instanzen zusammenarbeiten. Die großen Cloud-Anbieter haben oft ein umfassenderes Ökosystem als die spezialisierten Hoster.

Unsere Kriterien für die besten CoreWeave-Alternativen

Dies ist keine zufällige Liste, die ich einfach so zusammengestellt habe. Ich habe diese Plattformen aus der Perspektive eines KI-Entwicklungsteams betrachtet, das tatsächlich Modelle entwickelt, trainiert und bereitstellt.

Worauf ich mich konzentriert habe:

• Leistung und Hardware. Bietet der Anbieter eine gute Mischung aus modernen, leistungsstarken GPUs wie NVIDIAs H100s und A100s? Genauso wichtig: Ist das zugrunde liegende Netzwerk schnell genug für anspruchsvolle Aufgaben wie verteiltes Modelltraining?

• Preisgestaltung und Wert. Wie transparent ist die Preisgestaltung? Ich habe nach unkomplizierten On-Demand-, reservierten und Spot-Instanz-Modellen ohne versteckte Gebühren für Dinge wie Datenübertragung gesucht. Das Ziel ist es, ein gutes Preis-Leistungs-Verhältnis zu erhalten, nicht nur den absolut niedrigsten Stundensatz.

• Benutzerfreundlichkeit. Wie schnell kann man von der Anmeldung zum Ausführen von Code gelangen? Ich habe Plattformen mit einer einfachen Benutzeroberfläche und vorkonfigurierten Umgebungen, die keinen Master-Abschluss in Cloud-Architektur erfordern, um loszulegen, zusätzliche Punkte gegeben.

• Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit. Kann man von einer einzelnen GPU für das Prototyping zu einem riesigen Cluster für einen Produktions-Trainingslauf wechseln, ohne sich die Haare zu raufen? Und kann man sich darauf verlassen, dass die Maschinen verfügbar und stabil sind, wenn man sie braucht?

• Ökosystem und Integrationen. Wie gut lässt sich die Plattform mit den anderen Tools verbinden, die Sie verwenden? Dazu gehören MLOps-Tools, Speicher und andere Cloud-Dienste, die Teil eines realen KI-Workflows sind.

Vergleich der Top-CoreWeave-Alternativen

Hier ist ein kurzer Überblick über unsere Top-Auswahl.

Die 7 besten CoreWeave-Alternativen für KI-Workloads im Jahr 2025

1. RunPod

RunPod ist aus einem einfachen Grund zum Liebling von Startups und einzelnen Forschenden geworden: Es ist unglaublich erschwinglich. Es hat eine "Community Cloud" mit Spot-Instanzen, mit denen Sie eine Menge Geld sparen können, sowie eine zuverlässigere "Secure Cloud" für On-Demand-Arbeiten. Es ist eine großartige Plattform zum Experimentieren, Feinabstimmen von Modellen und Ausführen von Inferenzen, ohne das Gefühl zu haben, das Budget zu sprengen.

Warum es auf der Liste ist: Das Serverless-GPU-Angebot von RunPod, FlashBoot, ist ein riesiger Vorteil für Inferenz, mit Kaltstarts in unter 200 Millisekunden. Ihr gesamtes Konzept zielt darauf ab, GPU-Computing zugänglich zu machen, und das setzen sie wirklich um.

Preisgestaltung: RunPod hat zwei Stufen. In ihrer Community Cloud finden Sie GPUs wie die NVIDIA H100 PCIe für etwa 1,99 $/Std., während eine A100 eher bei 1,19 $/Std. liegen könnte. Secure-Cloud-Instanzen kosten etwas mehr, bieten aber mehr Stabilität.

Vor- & Nachteile:

• Vorteile: Sehr budgetfreundlich, großartige Serverless-Option für Inferenz, einfache und saubere Benutzeroberfläche.

• Nachteile: Community-Cloud-Instanzen können weniger zuverlässig sein, und es fehlen die ausgefeilten Unternehmensfunktionen der großen Anbieter.

2. DigitalOcean

Für Entwickler, die einfach nur wollen, dass die Dinge funktionieren, gibt es DigitalOcean. Ihre Gradient AI GPU Droplets sind so einfach bereitzustellen und zu verwalten, wie es nur geht. Es ist die perfekte Wahl für Teams, die mehr als nur eine GPU benötigen; sie bieten ein ganzes Ökosystem entwicklerfreundlicher Werkzeuge wie verwaltete Datenbanken, Objektspeicher und Kubernetes, alles mit vorhersehbaren Preisen.

Warum es auf der Liste ist: Die Stärke von DigitalOcean liegt in seiner integrierten Plattform. Sie macht den Aufbau einer Full-Stack-KI-Anwendung erheblich einfacher, anstatt nur ein Modell isoliert zu trainieren. Es ist für Teams, die schnell liefern wollen, ohne sich im Infrastruktur-Dschungel zu verlieren.

Preisgestaltung: DigitalOcean ist bekannt für seine transparente und wettbewerbsfähige Preisgestaltung. Nach ihren neuesten Zahlen beginnt eine NVIDIA H100 GPU bei etwa 1,99 $/Std..

Vor- & Nachteile:

• Vorteile: Super einfach zu bedienen, vorhersehbare und einfache Preisgestaltung, vollständiges Entwickler-Cloud-Ökosystem.

• Nachteile: Sie erhalten möglicherweise nicht so schnell die absolut neuesten, spezialisiertesten GPUs wie einige der Nischenanbieter.

3. Lambda Labs

Wenn Sie tief in der Welt der KI und des maschinellen Lernens stecken, haben Sie mit ziemlicher Sicherheit von Lambda Labs gehört. Es ist eine Plattform, die von ML-Forschenden für ML-Forschende entwickelt wurde. Sie bieten GPU-Instanzen und -Cluster, die für Deep Learning optimiert sind und über vorkonfigurierte Umgebungen verfügen, in denen PyTorch, TensorFlow, CUDA und alle Treiber sofort einsatzbereit sind.

Warum es auf der Liste ist: Es ist eine Top-Wahl für ernsthaftes Deep Learning, besonders für riesige Trainingsläufe mit mehreren Knoten. Ihre Hochgeschwindigkeitsverbindungen und der Fokus auf reine Leistung machen einen echten Unterschied, wenn Sie ein massives Modell über Tage oder Wochen trainieren.

Preisgestaltung: Lambda hält die Dinge mit unkomplizierten Stundensätzen einfach. Sie können eine On-Demand-NVIDIA H100 GPU für 2,49 $/Std. erhalten.

Vor- & Nachteile:

• Vorteile: Hochgradig für Deep Learning optimiert, exzellente Leistung, "1-Click-Cluster" machen die Skalierung einfach.

• Nachteile: Die beliebtesten GPUs können eine Warteliste haben, und die Plattform konzentriert sich mehr auf reine Rechenleistung als auf eine breite Palette von Cloud-Diensten.

4. Vultr

Vultr steht für leistungsstarke Infrastruktur mit einer massiven globalen Reichweite. Ihre Cloud-GPU-Plattform ist unkompliziert und bietet Ihnen Zugang zu leistungsstarken NVIDIA-GPUs mit einem leicht verständlichen Preismodell. Mit 32 Rechenzentrumsstandorten weltweit sind sie eine ausgezeichnete Wahl, um Ihre Modelle in der Nähe Ihrer Benutzer bereitzustellen.

Warum es auf der Liste ist: Vultr ist eine fantastische Option, um Inferenz-Endpunkte global bereitzustellen und die Latenz niedrig zu halten. Es kombiniert die Einfachheit von Anbietern wie DigitalOcean mit unternehmenstauglicher Hardware und einem erstklassigen Netzwerk.

Preisgestaltung: Die Preisgestaltung von Vultr ist klar und wettbewerbsfähig. Eine On-Demand-NVIDIA HGX H100 GPU kostet Sie 2,99 $/Std..

Vor- & Nachteile:

• Vorteile: Riesiges Netzwerk von 32 globalen Rechenzentren, einfache und schnelle Bereitstellung, konstant hohe Leistung.

• Nachteile: Weniger spezialisiert auf KI-spezifische Tools im Vergleich zu einer Plattform wie Lambda Labs.

5. Google Cloud

Wenn Sie in der obersten Liga mitspielen wollen, ist Google Cloud ein Schwergewicht. Es ist eine besonders starke Wahl, wenn Sie massive Transformer-Modelle trainieren, da sie nicht nur NVIDIA-GPUs, sondern auch ihre eigenen, speziell entwickelten Tensor Processing Units (TPUs) anbieten, die genau für diese Art von Arbeit konzipiert sind.

Warum es auf der Liste ist: Der Zugang zu TPUs ist ein einzigartiger Vorteil, und die enge Verknüpfung von Google mit seinem eigenen leistungsstarken KI/ML-Ökosystem (wie Vertex AI und BigQuery) macht es zu einer Top-Wahl für jeden, der an vorderster Front arbeitet.

Preisgestaltung: Willkommen in der wilden Welt der Hyperscaler-Preise. Es gibt hier keinen einfachen Stundensatz. Die Kosten auf Googles GPU-Preisseite ändern sich stark je nach Region, Instanztyp und ob Sie sich für eine langfristige Nutzung entscheiden. Sie müssen ihren Preisrechner verwenden, um eine realistische Schätzung zu erhalten, was für Teams, die einfach nur Vorhersehbarkeit wünschen, ein Ärgernis ist.

Vor- & Nachteile:

• Vorteile: Einzigartiger Zugang zu TPUs, exzellent für groß angelegtes Training, ausgereifte und leistungsstarke KI-Plattform.

• Nachteile: Kann sehr komplex und teuer sein, und es ist notorisch schwierig vorauszusagen, wie hoch die endgültige Rechnung ausfallen wird.

6. Amazon Web Services (AWS)

AWS ist der 800-Pfund-Gorilla im Raum des Cloud Computing. Es ist die ausgereifteste und umfassendste verfügbare Plattform und bietet die größte Vielfalt an GPU-Instanzen auf seinem EC2-Dienst. Sie finden alles von kleinen, günstigen Chips für Inferenz bis hin zu monströsen 8x H100-Clustern für anspruchsvolles Training.

Warum es auf der Liste ist: Für viele Unternehmen ist AWS die Standardwahl. Sein riesiges Ökosystem an Diensten (S3 für Speicher, SageMaker für MLOps, Lambda für serverlose Funktionen) und seine globale Reichweite machen es zu einem echten One-Stop-Shop für alles, was mit Infrastruktur zu tun hat.

Preisgestaltung: Wie bei Google ist auch die Preisgestaltung von AWS ein Biest. Sie ist aufgeteilt in On-Demand, Spot-Instanzen (günstiger, können aber unterbrochen werden) und Sparpläne für längere Verpflichtungen. Es ist unglaublich leistungsstark, aber Sie müssen Ihre Kosten sorgfältig verwalten, um den gefürchteten "Rechnungsschock" am Ende des Monats zu vermeiden.

Vor- & Nachteile:

• Vorteile: Größte Auswahl an Instanzen und Diensten, extrem skalierbar, robuste unternehmenstaugliche Funktionen.

• Nachteile: Unglaublich komplex, die Preisgestaltung kann wie ein Mysterium wirken und zu überraschenden Rechnungen führen.

7. Microsoft Azure

Microsoft Azure ist der Hyperscaler für die Unternehmenswelt. Es legt einen großen Schwerpunkt auf Hybrid-Cloud-Lösungen und verfügt über eine riesige Liste von Sicherheits- und Compliance-Zertifizierungen, was für große Organisationen in regulierten Branchen ein riesiger Vorteil ist. Ihre virtuellen Maschinen der NC- und ND-Serie bieten Ihnen Zugang zu leistungsstarken NVIDIA-GPUs.

Warum es auf der Liste ist: Azure ist eine naheliegende Wahl für große Unternehmen, die bereits tief im Microsoft-Ökosystem verankert sind (denken Sie an Office 365 und Active Directory). Es ist auch führend für Organisationen mit strengen Daten-Governance-Regeln.

Preisgestaltung: Dem Hyperscaler-Trend folgend, ist Azures Preisgestaltung komplex. Sie bieten Pay-as-you-go, reservierte Instanzen und einen Sparplan an. Eine einzelne H100-GPU auf einer VM der NC-Serie kann Sie je nach Region und Konfiguration etwa 7 $/Std. kosten, was deutlich höher ist als bei den spezialisierteren Anbietern.

Vor- & Nachteile:

• Vorteile: Exzellente Integration mit den Unternehmensprodukten von Microsoft, starke Hybrid-Cloud-Fähigkeiten, umfassende Compliance-Angebote.

• Nachteile: Kann sich weniger entwicklerorientiert anfühlen als andere Plattformen und ist kompliziert in der Navigation.

Wie man die richtige CoreWeave-Alternative auswählt

Fühlen Sie sich etwas überfordert? Lassen Sie es uns auf eine einfache Checkliste reduzieren, die Ihnen bei der Auswahl des richtigen Anbieters hilft.

• Beginnen Sie mit Ihrem Workload. Was versuchen Sie eigentlich zu tun? Wenn es sich um einen intensiven, mehrwöchigen Trainingsjob handelt, sollten Sie Anbieter mit Hochgeschwindigkeitsverbindungen wie Lambda Labs oder AWS in Betracht ziehen. Wenn Sie schnelle Inferenz-Bursts durchführen, könnte eine kostengünstigere Option wie RunPod oder Vultr perfekt passen.

• Denken Sie an Ihr Team. Lebt und atmet Ihr Team Kubernetes, oder wäre es mit einer einfachen Ein-Klick-Maschine glücklicher? Seien Sie ehrlich über die Fähigkeiten Ihres Teams und wählen Sie eine passende Plattform. Die Wahl der Einfachheit mit einem Anbieter wie DigitalOcean kann Ihnen eine Menge Zeit und Kopfschmerzen ersparen.

• Budgetieren Sie die versteckten Kosten. Schauen Sie nicht nur auf den beworbenen stündlichen GPU-Preis. Denken Sie daran, Kosten für Speicher, Datenübertragung (insbesondere das Herausbekommen von Daten) und die regulären CPU-Instanzen, die Ihre GPUs unterstützen, hinzuzurechnen. Besonders die großen Cloud-Anbieter sind für ihre knifflige Abrechnung bekannt.

Dieses Video erklärt das Konzept der Neoclouds, die bahnbrechende Alternativen zu traditionellen Hyperscalern sind und Anbieter wie CoreWeave und Lambda vorstellen.

Die richtige CoreWeave-Alternative für Ihre KI finden

Der Markt für CoreWeave-Alternativen ist voll von fantastischen Optionen, von einfachen, entwicklerfreundlichen Plattformen bis hin zu leistungsstarken Unternehmens-Clouds. Die richtige Wahl besteht nicht darin, den "besten" Anbieter insgesamt zu finden, sondern denjenigen, der zu Ihrem Projekt, Ihrem Budget und den Fähigkeiten Ihres Teams passt.

Sobald Sie den perfekten Motor zum Erstellen und Ausführen Ihrer KI-Modelle ausgewählt haben, ist der nächste Schritt sicherzustellen, dass Ihre Benutzer eine großartige Erfahrung haben. Ein leistungsstarker GPU-Cluster ist nur die halbe Miete; ohne intelligenten, skalierbaren Support können Sie das Versprechen Ihrer KI nicht einlösen.

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