Sie möchten also ernsthafte KI-Workloads aufbauen oder ausführen und versuchen, ganz zu Recht, die Kosten zu ermitteln. Das ist ein kluger Schachzug. In der Welt der KI kann die von Ihnen gewählte Infrastruktur den Unterschied ausmachen, ob Sie im Budget bleiben oder eine böse Überraschung auf Ihrer monatlichen Rechnung erleben. Das ist wahrscheinlich der Grund, warum Sie hier sind und versuchen, eine klare Antwort auf die Preisgestaltung von CoreWeave zu erhalten.
CoreWeave ist auf jedermanns Radar als bevorzugter Cloud-Anbieter aufgetaucht, insbesondere für jeden, der Zugang zu den begehrten NVIDIA-GPUs benötigt. Aber die Sache ist die: Nur auf die Stundensätze zu schauen, ist nur ein winziges Teil des Puzzles. Die wahren Kosten, um ein KI-Projekt auf die Beine zu stellen, gehen weit über das bloße Mieten von Hardware hinaus.
Dieser Leitfaden wird die Preisgestaltung von CoreWeave aufschlüsseln, ganz sicher. Aber was noch wichtiger ist, wir werden das Ganze betrachten und das Gesamtbild im Auge behalten. Wir werden uns mit den versteckten Kosten der KI-Entwicklung befassen und Ihnen helfen, über Ihren Return on Investment nachzudenken, damit Sie eine Entscheidung treffen können, die wirklich zu Ihren Zielen passt.
Was ist CoreWeave?
Bevor wir uns den Zahlen widmen, lassen Sie uns kurz zusammenfassen, was CoreWeave eigentlich ist. Stellen Sie es sich als eine spezialisierte Cloud-Plattform vor, die von Grund auf für riesige, energiehungrige Rechenaufgaben entwickelt wurde. Während die großen, allgemeinen Clouds wie AWS oder Google Cloud Alleskönner sein müssen, konzentriert sich CoreWeave auf eine Sache: die Bereitstellung der rohen Rechenleistung, die für das Training von KI-Modellen, Inferenz, das Rendern von visuellen Effekten und andere anspruchsvolle Aufgaben benötigt wird.
Ihr großer Pluspunkt ist der Zugang zu einer riesigen Flotte der neuesten NVIDIA-GPUs, die alle mit superschnellem Networking in einer Kubernetes-nativen Umgebung verbunden sind. Dieses spezialisierte Setup ist der Grund, warum sie zu einem wichtigen Partner für einige der größten Namen in der KI-Branche geworden sind, wie OpenAI und Mistral AI. In gewisser Weise liefern sie die digitalen Spitzhacken und Schaufeln für die Unternehmen, die die nächste Generation der KI bauen.
Ein detaillierter Blick auf die Preisgestaltung von CoreWeave
Auf den ersten Blick ist das Preismodell von CoreWeave ziemlich unkompliziert. Es gliedert sich in drei Hauptbereiche: Compute, Storage und Networking. Schauen wir uns jeden einzelnen an.
GPU- und CPU-Rechenleistung
Hier wird der größte Teil Ihrer CoreWeave-Rechnung anfallen. Die Rechenkosten werden bedarfsabhängig pro Stunde für die von Ihnen genutzten virtuellen Serverinstanzen abgerechnet. Sie bieten eine wirklich beeindruckende Auswahl an NVIDIA-GPUs, von der zugänglicheren RTX-Serie bis hin zu den Spitzenmodellen H100s, B200s und GB200s, die die fortschrittlichsten KI-Modelle der Welt antreiben.
Um Ihnen eine realistische Vorstellung von den Kosten zu geben, hier sind einige beliebte Hochleistungskonfigurationen. Diese werden oft in Clustern von acht GPUs gleichzeitig gemietet.
| GPU-Instanz | VRAM (GB pro GPU) | vCPUs | System-RAM (GB) | Preis (pro Stunde) |
|---|---|---|---|---|
| NVIDIA A100 (8x) | 80 | 128 | 2.048 | 21,60 $ |
| NVIDIA L40S (8x) | 48 | 128 | 1.024 | 18,00 $ |
| NVIDIA HGX H100 (8x) | 80 | 128 | 2.048 | 49,24 $ |
| NVIDIA B200 (8x) | 180 | 128 | 2.048 | 68,80 $ |
Nur zur Information: Diese Preise waren korrekt, als ich diesen Artikel geschrieben habe. Sie sollten immer die offizielle CoreWeave-Preisseite für die neuesten Zahlen überprüfen.
Neben den GPUs bieten sie auch Standard-CPU-Instanzen an, die auf Hardware von AMD und Intel laufen, für alle Arbeiten, die keine GPU benötigen.
Speicher
CoreWeave berechnet seinen Speicher pro Gigabyte pro Monat. Sie haben verschiedene Optionen, die zu Ihren Anforderungen passen, darunter Object Storage, Block Storage und hochleistungsfähigen File Storage.
Eines der besten Dinge, die sie auf ihrer Website hervorheben, ist ihr Engagement für einfache Preise. Sie haben keine dieser verwirrenden zusätzlichen Gebühren für Daten-Egress (Datenübertragung nach außen) oder IOPS (Input/Output-Operationen pro Sekunde), die oft zu überraschenden Rechnungen auf anderen Cloud-Plattformen führen können. Zum Beispiel kostet ihr Standard Object Storage pauschal „0,03 $ pro GB / Monat“. Keine versteckten Gebühren, keine komplizierte Mathematik.
Networking und andere Dienste
Networking ist ein weiterer Bereich, in dem CoreWeave versucht, die Dinge zu vereinfachen. Kerndienste wie das Einrichten einer Virtual Private Cloud (VPC), die Nutzung eines NAT Gateways und die Datenübertragung innerhalb ihres Netzwerks sind alle kostenlos. Dies ist ein riesiger Vorteil für große Trainingsjobs, bei denen eine Vielzahl von Maschinen ständig miteinander kommunizieren muss, ohne Kosten zu verursachen.
Die einzigen zusätzlichen Kosten, die Ihnen entstehen könnten, sind die für öffentliche IP-Adressen, die mit „4,00 $ pro IP / Monat“ abgerechnet werden.
Das Gesamtbild: KI-Kosten jenseits der CoreWeave-Preisgestaltung
Okay, Sie haben also die Kosten für Ihre GPU-Stunden und den Speicherbedarf berechnet. Aber das ist nur der Anfang der Geschichte. Um das finanzielle Engagement eines KI-Projekts wirklich zu verstehen, müssen Sie die Gesamtbetriebskosten (TCO) berücksichtigen. Dazu gehören all die „versteckten“ Kosten, die lange nach der Anmietung der Hardware auftauchen. Ich habe Teams gesehen, die sich über niedrige stündliche GPU-Raten gefreut haben, nur um wenige Monate später ihr Budget komplett zu sprengen.
Folgendes wird oft übersehen:
Die Kosten für Ihr Team. Die GPUs zu mieten ist der einfache Teil. Sie benötigen immer noch ein Team von hochspezialisierten (und sehr gut bezahlten) ML-Ingenieuren und Datenwissenschaftlern, um Ihre Modelle tatsächlich zu erstellen, zu trainieren, bereitzustellen und zu optimieren. Dies ist kein Wochenendprojekt; es ist ein Prozess, der sich leicht über Monate, wenn nicht Jahre erstrecken und allein an Gehältern Hunderttausende von Dollar kosten kann.
Den Betrieb am Laufen halten. KI-Modelle sind nichts, was man einmal einrichtet und dann vergisst. Sie können im Laufe der Zeit „driften“, benötigen ständige Überwachung und müssen mit neuen Daten neu trainiert werden, um genau und nützlich zu bleiben. Dies führt zu laufenden Betriebskosten, bekannt als MLOps (Machine Learning Operations), die eigene engagierte Mitarbeiter und Tools erfordern.
Der Integrationsaufwand. Dies ist oft die größte Hürde von allen. Ein brillantes KI-Modell, das auf einem Server liegt, ist völlig nutzlos, bis es mit den Tools verbunden ist, die Ihr Unternehmen tatsächlich verwendet. Ob es sich um die Anbindung an Ihren Helpdesk, Ihr CRM oder den internen Chat Ihres Teams handelt, dieser Integrationsschritt bedeutet oft das Schreiben von benutzerdefiniertem Code und kann zu erheblichen Störungen in der Arbeitsweise Ihres Teams führen.
Ein schnellerer Weg zum KI-ROI: Wie anwendungsorientierte KI Zeit und Geld spart
Anstatt mit roher Infrastruktur und einem leeren Blatt zu beginnen, gibt es einen anderen Weg, darüber nachzudenken: die Verwendung vorgefertigter, spezialisierter KI-Plattformen, die darauf ausgelegt sind, ein bestimmtes Geschäftsproblem wirklich gut zu lösen. KI für den Kundensupport ist ein perfektes Beispiel dafür, wo dieser Ansatz sehr viel Sinn macht.
Während CoreWeave Ihnen einen Weltklasse-Motor bietet, gibt Ihnen eine Plattform wie eesel.ai das ganze Auto, fahrbereit vom Hof. Es ist eine völlig andere Herangehensweise an KI.
So hilft Ihnen dieser „anwendungsorientierte“ Ansatz, die Fallstricke des Eigenbaus zu umgehen:
- In Minuten live gehen, nicht in Monaten. Vergessen Sie das Auswählen von Servern und das Einstellen von Ingenieuren. Mit eesel AI können Sie Ihren bestehenden Helpdesk, sei es Zendesk, Freshdesk oder [Intercom], mit einem einzigen Klick verbinden. Sie können in weniger als fünf Minuten einen funktionierenden AI Copilot haben, der Antworten für Ihre Agenten entwirft. Keine Entwickler erforderlich.
-
Wirklich vorhersagbare Preise. Die unvorhersehbaren und schwer zu prognostizierenden Kosten für GPU-Zeit und Ingenieursgehälter sind eine große Stressquelle. Im Gegensatz dazu hat eesel AI einfache, transparente Pläne, die auf Ihrem Interaktionsvolumen basieren. Und dieser Teil ist entscheidend: Es gibt keine Gebühren pro Lösung, sodass Ihre Kosten nicht plötzlich in die Höhe schnellen, nur weil Sie einen geschäftigen Support-Monat hatten. Es wird zu einer planbaren Ausgabe, nicht zu einer riskanten, offenen Investition.
-
Volle Kontrolle ohne den technischen Aufwand. Großartige Ergebnisse von KI zu erhalten, sollte nicht bedeuten, dass Sie programmieren lernen müssen. Mit eesel AI erhalten Sie eine vollständige Workflow-Engine, mit der Sie die Persönlichkeit Ihres Bots gestalten, sein Wissen auf bestimmte Dokumente beschränken und sogar benutzerdefinierte Aktionen erstellen können (z. B. eine Bestellung in Shopify nachschlagen lassen), alles über ein unkompliziertes Self-Service-Dashboard.
Wie Sie die richtige KI-Investitionsstrategie wählen
CoreWeave bietet unglaublich leistungsstarke und spezialisierte Infrastruktur für KI. Für Teams, die benutzerdefinierte, grundlegende Modelle von Grund auf neu entwickeln, ist die Preisgestaltung wettbewerbsfähig und es ist eine ausgezeichnete Wahl.
Aber es ist so wichtig, sich daran zu erinnern, dass die Infrastruktur nur ein Posten in den Gesamtkosten ist. Das Budget für Entwicklung, Integration und laufende Wartung kann schnell das übersteigen, was Sie für die Hardware selbst ausgeben.
Der CEO von CoreWeave erörtert die massiven Kapitalinvestitionen, die für den Aufbau von KI-Infrastruktur erforderlich sind, und unterstreicht damit den Punkt des Blogs über die Gesamtbetriebskosten.
Für die meisten Unternehmen, die spezifische, praktische Probleme lösen möchten, bietet eine Lösung auf Anwendungsebene einen schnelleren, vorhersagbareren und letztendlich kostengünstigeren Weg, einen Return on Investment für Ihre KI-Investition zu erzielen. Anstatt von Grund auf neu zu bauen, können Sie ein Werkzeug einsetzen, das bereits ein Experte auf seinem Gebiet ist.
Sind Sie bereit, Ihrem Team eine KI zu geben, die einfach funktioniert? Sehen Sie, wie eesel AI Ihr Wissen vereinheitlichen und in wenigen Minuten mit der Automatisierung von Support-Tickets beginnen kann.
Häufig gestellte Fragen
Die Preisgestaltung von CoreWeave gliedert sich hauptsächlich in drei Kategorien: Compute (für GPUs und CPUs), Storage (Object, Block und File) und Networking. Diese decken die wesentliche Infrastruktur ab, die für die effiziente Ausführung anspruchsvoller KI-Aufgaben erforderlich ist.
CoreWeave ist auf Hochleistungs-NVIDIA-GPUs spezialisiert und bietet aufgrund seiner fokussierten Infrastruktur und dem Fehlen gängiger „versteckter“ Gebühren wie Daten-Egress oft wettbewerbsfähige Preise. Sie sind speziell für intensive KI-Workloads konzipiert, was bei speziellen Anforderungen zu einem besseren Preis-Leistungs-Verhältnis führen kann.
Obwohl die Preise schwanken können, erwähnt der Blog, dass eine NVIDIA HGX H100 (8x) Instanz zum Zeitpunkt der Erstellung etwa 49,24 $ pro Stunde kostete. Für die aktuellsten Preise von CoreWeave ist es immer am besten, die offizielle Preisseite zu überprüfen.
Der Blog hebt hervor, dass „versteckte“ Kosten wie Teamgehälter (ML-Ingenieure, Datenwissenschaftler), laufende MLOps für die Wartung und das erneute Training von Modellen sowie Integrationsaufwände oft die anfänglichen Hardwarekosten von CoreWeave übersteigen. Diese tragen erheblich zu den Gesamtbetriebskosten bei.
CoreWeave strebt nach Transparenz und berechnet insbesondere keine Gebühren für Daten-Egress oder IOPS für Standardspeicher, und interne Netzwerkübertragungen sind kostenlos. Die einzige erwähnte „zusätzliche“ Gebühr betrifft öffentliche IP-Adressen. Ihr Preismodell versucht, überraschende Rechnungen zu minimieren.
Für spezifische Geschäftsprobleme bietet eine anwendungsorientierte KI-Plattform (wie eesel.ai für den Kundensupport) eine vorhersagbare, transparente Preisgestaltung, die auf dem Interaktionsvolumen und nicht auf rohen Rechenstunden basiert. Dieser Ansatz kann zu einem schnelleren Return on Investment führen, indem er die Kosten für Infrastrukturmanagement und Entwicklung umgeht.
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Article by
Kenneth Pangan
Writer and marketer for over ten years, Kenneth Pangan splits his time between history, politics, and art with plenty of interruptions from his dogs demanding attention.
