CoreWeave: Der Cloud‑KI‑Hyperscaler

KI‑Computing als Service

KI wird in fast jedem Unternehmen immer wichtiger, mit zunehmend leistungsfähigeren Modellen, einschließlich sehr effizienter, günstiger und Open‑Source‑Modelle wie DeepSeek.

Allerdings kann dieser Bedarf an KI‑verbundener Rechenleistung stark schwanken, sodass es für die meisten Nutzer sinnvoll ist, auf Cloud‑Dienste zurückzugreifen, anstatt die erforderlichen Chips und Rechenzentren selbst zu besitzen. Das Gleiche gilt für andere rechenintensive Aufgaben, wie die Erzeugung von Spezial‑Effekten.

Eine Möglichkeit, solche Cloud‑Dienste zu nutzen, besteht darin, sich auf die großen Cloud‑Anbieter zu verlassen, wie Amazons AWS (AMZN ), Google Cloud (GOOGL ) oder Microsofts Azure(MSFT ).

Eine weitere Option ist, direkt zu einem KI‑fokussierten Cloud‑Anbieter zu gehen, dessen Infrastruktur ausschließlich der für KI‑Berechnungen benötigten Hardware gewidmet ist.

Einer der größten Anbieter dieser Art ist CoreWeave, das seit 2017 GPUs anhäuft. CoreWeave plant nun, ein IPO über 4 Mrd. $ zu starten, was zu einer Bewertung von 35 Mrd. $ führen würde.

Daher möchten Investoren möglicherweise mehr über das Unternehmen erfahren und darüber, wie es von dem KI‑Boom profitieren kann, selbst wenn die Unsicherheit über die Zukunft der Branche und den tatsächlich benötigten Rechenbedarf zunimmt.

Geschichte von CoreWeave

CoreWeave ist ein Neuling in der Cloud‑Computing‑Branche und wurde 2017 gegründet. Anfangs spezialisierte es sich auf das Rechnen für die Kryptowährungs‑Industrie mit GPUs (Graphics Processing Unit).

GPUs sind ursprünglich Chips, die für grafische Berechnungen entwickelt wurden, häufig für 3D‑Videospiele. Sie sind darauf ausgelegt, Tausende einfacher Berechnungen parallel auszuführen, anstatt wie Prozessoren (CPUs) nur wenige komplexe gleichzeitig zu bearbeiten.

Wie sich herausstellte, waren GPUs perfekt für die Art von Berechnungen, die beim Kryptowährungs‑Mining benötigt werden, und auch für KI, die neuronale Netze nutzt, was zu explosivem Wachstum und einer Führungsposition im KI‑Hardware‑Segment für den GPU‑Spezialisten Nvidia (NVDA ) führte.

(Sie können mehr über den Investitionsfall für Nvidia in unserem speziellen Bericht lesen).

Dann, im Jahr 2019, wechselte es zu einem allgemeineren Cloud‑Angebot, blieb jedoch auf GPU‑basierte Berechnungen spezialisiert.

Der frühe Erwerb einer riesigen Menge an GPUs durch CoreWeave machte es zu einem Schlüsselpartner für KI‑Startups, die zusätzliche Rechenleistung suchen.

“Die Leute konnten im letzten Jahr noch GPUs beziehen, aber als sie extrem knapp wurden, war plötzlich die Frage, wo wir diese Dinge herbekommen?

KI‑Unternehmen, die CoreWeave nutzten, verbreiteten die Information an Risikokapitalgeber, fügte er hinzu, die plötzlich eine Goldgrube sahen: „Sie sagten: ‚Warum sprechen wir nicht mit diesen Typen?‘“

Brannin McBee – Mitbegründer & Chief Strategy Officer von CoreWeave

Zur richtigen Zeit am richtigen Ort zu sein verschaffte CoreWeave Zugang zu viel Kapital für Wachstum, mit mehreren Finanzierungsrunden, bis zu einer von 1,1 Mrd. $ im Jahr 2024.

“Wir glauben, dass CoreWeave sich als wichtiger Führer beim Aufbau der missionskritischen Infrastruktur etabliert hat, die nötig ist, um den aktuellen und zukünftigen Bedarf der Gesellschaft an Hochleistungs‑Rechenleistung in großem Maßstab zu decken und die generative KI‑Revolution zu ermöglichen.”

Philippe Laffont, Gründer & Portfolio‑Manager von CoreWeave.

CoreWeave Überblick

Bisher hat das Unternehmen seine Infrastruktur hauptsächlich in den USA aufgebaut, wobei Nordamerika die meisten Server beherbergt und drei in Europa installiert sind.

Quelle: CoreWeave

Quelle: CoreWeave

CoreWeave überwacht ständig den „Zustand“ seiner Geräte, erkennt potenzielle Probleme proaktiv und reduziert das Risiko von Ausfallzeiten oder Unterperformance seiner Server.

Zusätzlich zu den Rechenkapazitäten bietet CoreWeave ein hohes Maß an Sicherheit für seine Server, eine kritische Frage angesichts der Daten‑Privatsphäre und -Sicherheit, die KI umgeben, sowie des intensiven Wettbewerbs durch US‑ und ausländische Unternehmen.

Obwohl CoreWeave technisch ein Konkurrent großer Tech‑Firmen ist, kann es von ihnen auch als wertvoller Partner angesehen werden, wobei Microsoft insbesondere der größte Kunde des Unternehmens ist.

Im Jahr 2024 erzielte CoreWeave rund 2 Mrd. $ Umsatz und hat ein sehr aggressives Wachstumsziel von 8 Mrd. $ für 2025.

Quelle: CoreWeave

Ein zentraler Aspekt der von CoreWeave bereitgestellten KI‑Cloud‑Dienste ist Flexibilität. Es kann die verfügbare Rechenleistung für ein schnell wachsendes Unternehmen rasch erhöhen oder sie wieder reduzieren, wenn ein Projekt abgeschlossen ist. Durch Hunderte verschiedener Kunden kann CoreWeave die Auslastung seiner wertvollen GPUs maximieren.

Vor zwei Monaten existierte ein Unternehmen vielleicht noch nicht, und jetzt hat es 500 Mio. $ an Risikokapital. Und das Wichtigste für sie ist, Zugang zu Rechenleistung zu sichern; sie können ihr Produkt oder ihr Geschäft nicht starten, bevor sie diese haben,
Brian Venturo – CoreWeave CTO

CoreWeave Vorteile

Kosten‑Vorteile

In den meisten Branchen lohnt sich eine gewisse Spezialisierung. Sie verleiht dem Unternehmen ein zusätzliches Maß an Fachwissen und ermöglicht es, seine Produkte oder Dienstleistungen zum günstigsten Preis anzubieten.

Dies scheint bei CoreWeave der Fall zu sein, da es behauptet, seinen Service bis zu 35‑mal schneller und 80 % günstiger als herkömmliche Anbieter zu bieten.

Obwohl diese Zahlen möglicherweise eine selektive Auswahl der verglichenen Wettbewerber widerspiegeln, scheint es insgesamt zutreffend zu sein, dass CoreWeave günstiger ist als die meisten Unternehmen der Branche.

Zum Beispiel zeigt die umfangreiche Datenbank des Cloud‑Anbieters Digital Ocean, dass der günstigste GPU‑Anbieter CoreWeave ist, mit einem Preis von 0,35 $/h für den Zugriff auf Quadro‑RTX‑4000‑GPUs.

Quelle: CoreWeave

Es scheint auch, dass CoreWeave preislich mit dem Riesen Oracle (ORCL ) konkurrieren kann, der aggressiv versucht hat, die Preise für Cloud‑GPUs zu senken, um Marktanteile bei Startups zu gewinnen.

(Lesen Sie mehr darüber in unserem speziellen Bericht “Oracle (ORCL): Datenbankgigant, Stargate, und DeepSeek”)

Dieses Engagement, ausschließlich GPUs bereitzustellen, verleiht CoreWeave ein starkes Fachwissen bei der Maximierung der Chip‑Auslastung und senkt die Kosten pro Nutzung.

Wenn die Big‑Three eine Cloud‑Region aufbauen, tun sie das, um die Hunderttausende oder Millionen von, was ich generische Anwendungsfälle nennen würde, für ihre Nutzerbasis zu bedienen, und in diesen Regionen haben sie möglicherweise nur einen kleinen Teil der Kapazität für GPU‑Rechenleistung abgetrennt.
Brian Venturo – CoreWeave CTO

Der Kostenvorteil entsteht auch dadurch, dass CoreWeave ein früher Anbieter von Cloud‑GPU‑Diensten war, was dem Unternehmen die notwendige Skalierung ermöglichte, um die Kosten pro Compute‑Einheit, für Overhead, F&E usw. zu senken.

Technische Expertise

Als Spezialist kann CoreWeave auch maßgeschneiderte Rechenzentren für KI‑Unternehmen bereitstellen. Wenn ein KI‑Unternehmen ein sehr spezifisches Modell bauen möchte, kann CoreWeave eine maßgeschneiderte Infrastruktur speziell für diesen Bedarf erstellen.

Dieses Fachwissen fließt auch in den Bau allgemeiner, GPU‑fokussierter Rechenzentren ein, was zu Optimierungen beim benötigten Personal, dem Energieverbrauch, den Kühlsystemen usw. führt.

Damit entfällt für die Kunden die Notwendigkeit, die Hardware‑Schnittstelle, den Zustand der GPUs usw. zu optimieren, und sie können sich stattdessen auf ihre Kernkompetenz konzentrieren.

Deshalb kooperieren führende KI‑Unternehmen mit CoreWeave, wie Inflection AI mit einem GPU‑Cluster im Wert von 1,3 Mrd. $, finanziert durch eine neue Finanzierungsrunde.

Sie riefen uns an und sagten: ‘Leute, wir brauchen euch, um einen der leistungsstärksten Supercomputer der Erde zu bauen, um unser KI‑Unternehmen zu unterstützen.

Sie rufen uns an und sagen: ‘Das ist, was wir suchen, könnt ihr das umsetzen?’ – und ich denke, wir haben zwei der fünf besten Supercomputer, die wir derzeit im Hinblick auf FLOPS bauen.

Brannin McBee – Mitbegründer & Chief Strategy Officer von CoreWeave

Symbiose mit Nvidia

Obwohl auch andere Chips bereitgestellt werden, basiert der Großteil der Rechenleistung von CoreWeave auf Nvidia‑Chips. GPUs sind seit dem Krypto‑Boom und anschließend dem KI‑Boom knapp, da Halbleiterfabriken Schwierigkeiten haben, die Nachfrage zu decken.

Dies hat zu einer Situation geführt, in der Unternehmen wie Nvidia den KI‑Gewinner teilweise bestimmen können, indem sie einigen Kunden schneller oder langsamer liefern.

Nvidia war gegenüber CoreWeave recht großzügig und gibt ihm häufig einen vorrangigen Platz bei der GPU‑Lieferung gegenüber Cloud‑Giganten wie AWS. Das liegt daran, dass AWS, ebenso wie die meisten anderen großen Cloud‑Anbieter, versucht, seine Abhängigkeit von Nvidia zu reduzieren, indem es eigene KI‑Chips entwickelt.

Langfristig könnte dies ein Problem für Nvidia darstellen, da viele seiner aktuellen Kunden die hohen Margen des Unternehmens betrachten und denken, sie könnten das Geld durch vertikale Integration behalten. Für CoreWeave wird dies jedoch zum Vorteil, da das Unternehmen sich ausschließlich auf den Bau von Rechenzentren konzentriert und damit ein perfekter Partner für Nvidia ist.

Es ist sicherlich kein Nachteil, keine eigenen Chips zu bauen. Ich nehme an, dass uns das in unserem ständigen Bestreben, mehr GPUs von Nvidia zu erhalten, auf Kosten unserer Mitbewerber, sehr hilft.
Brannin McBee – Mitbegründer & Chief Strategy Officer von CoreWeave

Infolgedessen entsteht das Bild von CoreWeave als Unternehmen, das seine Versprechen und die benötigte Rechenleistung liefern kann, wenn größere Cloud‑Anbieter hinterherhinken, während CoreWeave Zugriff auf viele der neuesten Nvidia‑GPUs hat, darunter die H100‑ und H200‑Modelle.

Quelle: CoreWeave

Die Ära der Super‑GPU

Kürzlich wurde CoreWeave der erste Cloud‑Anbieter, der allgemein verfügbare Nvidia‑GB200‑NVL72‑Instanzen anbietet. Nvidia GB200 NVL72 ist so konzipiert, dass es als einzelne massive GPU fungiert und damit deutlich leistungsfähiger ist als das zuvor rekordbrechende H100‑Modell. Sie sollte zudem deutlich energieeffizienter sein, ein entscheidender Punkt, da die KI‑Branche möglicherweise eher an Energie als an Chips mangelt, angesichts der Geschwindigkeit, mit der KI‑Rechenzentren gebaut werden.

Quelle: Nvidia

Das ist wichtig, da das bloße Aufhäufen weiterer GPUs zur Errichtung eines KI‑Rechenzentrums zunehmend veraltet.

“In heutigen Rechenzentren kann man nicht die gleiche Anzahl an NVIDIA‑H100‑Servern oder GB200‑Superchip‑Rechentrays in einem Schrank unterbringen wie bei früheren GPU‑Generationen, da der höhere Strom‑ und Kühlungsbedarf besteht.

Die verbesserte thermische Effizienz und die Energieeinsparungen ermöglichen es uns, großzügiger zu sein, wie viele GPUs wir in ein Rack passen können – was mehr GPUs für unsere Kunden bedeutet.”

CoreWeave Zukunft

Wie viel Rechenleistung?

Die offene, mehrere Billionen Dollar umfassende Frage in der Tech‑Branche ist die Zukunft der KI.

Einerseits ist klar, dass die Technologie schneller voranschreitet als die meisten erwartet haben. Das sollte theoretisch ideal für Unternehmen wie CoreWeave sein, die mindestens so schnell wie die gesamte KI‑Industrie wachsen werden. Und wahrscheinlich noch schneller, da Hyper‑Scaler und Cloud‑Anbieter zu den größten Nutznießern der KI gehören werden, die so allgegenwärtig wird, dass jedes Unternehmen sie in irgendeiner Form nutzt.

Andererseits ist nicht klar, welche Rechenleistung langfristig für KI‑Anwendungen tatsächlich erforderlich ist. Die Branche versucht noch, die Erkenntnis zu berücksichtigen, dass Chinas DeepSeek ähnliche Ergebnisse für ein 1/25‑faches des Preises von Amerikas OpenAI bieten kann.

Bisher ging man davon aus, dass bessere Modelle immer mehr Rechenleistung benötigen, bis hin zu dem Punkt, dass die Verfügbarkeit von elektrischer Energie ein Problem darstellt und große Tech‑Unternehmen sich im Wettlauf um die zukünftige Versorgung mit Kernkraftwerken befanden.

DeepSeek hat diese Vorstellung stark erschüttert. Was, wenn die Zukunft der KI aus vielen kleinen, ultra‑effizienten Open‑Source‑KIs besteht, anstatt aus zentralisierten Anwendungen in Gigawatt‑Rechenzentren?

Wenn dies die Zukunft der KI ist, würde es eine ernsthafte Bedrohung für Unternehmen wie OpenAI darstellen, die auf der Annahme basieren, dass ihr Rechenvorteil ausreicht, um einen Wettbewerbsvorteil zu schaffen.

Dies dürfte die langfristigen Aussichten von CoreWeave jedoch kaum beeinträchtigen. Wenn KI so billig zu trainieren und zu nutzen wird, bedeutet das, dass praktisch jedes Unternehmen eigene KI‑Modelle für Kundenservice, Wartungsmanagement, Personalwesen, Vertrieb, Marketing usw. haben will. Die meisten dieser Unternehmen wollen nicht ihre eigene Hardware betreiben, um diese KIs auszuführen. Ein modellunabhängiger, kostengünstiger Anbieter wie CoreWeave wird wahrscheinlich die Big‑Tech‑Cloud‑Anbieter übertreffen, die eher verdächtigt werden, ihre eigenen Lösungen und KI zu pushen.

Welche GPUs?

Bisher hat CoreWeave hauptsächlich auf Chips des Branchenführers Nvidia gesetzt. Mit der Einführung des GB200 wird sich das in absehbarer Zeit nicht ändern.

Langfristig könnte es jedoch sein, dass einige Unternehmen Nvidias Kompetenz im Parallelrechnen und in GPU‑ähnlicher Technologie nachahmen. In diesem Fall könnte CoreWeave langsam zu einem solchen neuen Anbieter wechseln, falls nötig.

Dasselbe gilt, wenn ein radikaler neuer Ansatz für KI‑Berechnungen entsteht. CoreWeaves Skalierung und Netzwerk von KI‑fokussierten Kunden würden es zu einem erstklassigen Partner für die Einführung dieser neuen Technologie machen.

Dies gilt besonders aus dem gleichen Grund, der es zu einem Schlüsselpartner von Nvidia machte: CoreWeave wird niemals versuchen, einen solchen KI‑Chip intern zu replizieren (im Gegensatz zu Google, Microsoft, Meta, AWS usw.) und kann stattdessen dessen schnelle Einführung unterstützen.

(Sie können mehr über potenzielle zukünftige GPUs für KI‑Anwendungen in diesem Artikel von DigitalOcean lesen.)

Krypto

Ein weiteres Potenzial für CoreWeave in der Zukunft liegt im Bereich Kryptowährung. Obwohl das Unternehmen weitgehend zum noch größeren KI‑Markt gewechselt hat, ist dies nach wie vor eine Aktivität, die viel Rechenleistung erfordert.

Da Donald Trump plant eine nationale Kryptowährungsreserve mit Bitcoin, Ether, XRP, Solana und Cardano, ist klar, dass Kryptowährungen ein wichtiger Teil des Finanz‑ und Zahlungssystems der USA werden könnten.

Je offizieller Kryptowährungen werden, desto wahrscheinlicher ist es, dass sie auf sichere und bekannte Infrastruktur‑Anbieter wie CoreWeave setzen.

Daher können wir erwarten, dass dies ebenfalls einen nicht unbedeutenden Teil des Geschäfts des Unternehmens in der Zukunft ausmachen wird.

Fazit

CoreWeave ist nicht wirklich eine KI, sondern ein Dienstleister für eine explosiv wachsende Branche. Das bedeutet, dass es im Vergleich zu den meisten KI‑Unternehmen viel weniger dem Risiko ausgesetzt ist, die richtige Art von neuronalen Netzwerk‑Technologien, Trainingsmethoden usw. wählen zu müssen.

Stattdessen wird es, solange es Zugriff auf die neuesten und leistungsstärksten GPUs sichert, voraussichtlich der bevorzugte Partner für jedes KI‑Startup bleiben.

Das Aufkommen leistungsstarker Open‑Source‑Modelle wie DeepSeek könnte CoreWeaves Geschäft stark ankurbeln, selbst wenn es die Rechenintensität der gesamten Branche reduziert. Das liegt daran, dass es vielen weiteren Wettbewerbern von OpenAI den Einstieg erleichtert, indem es das benötigte Risikokapital senkt.

Solche kleineren und agileren Startups werden ihr eigenes KI‑Rechenzentrum & ihre Infrastruktur nicht selbst aufbauen, sondern auf Cloud‑Anbieter zurückgreifen. Das Gleiche gilt für größere Unternehmen, die ihre eigenen proprietären KIs entwickeln wollen und nicht wollen, dass diese auf den Servern von Unternehmen gehostet werden, die an ihren geheimen Daten interessiert sein könnten.

Daher könnte CoreWeave mit einem bevorstehenden IPO für Investoren eine Möglichkeit sein, auf die gesamte KI‑Branche zu setzen, ohne die Feinheiten verschiedener KI‑Modelle und -Technologien verstehen zu müssen.