Enterprise-Preise · Vertrieb für Cluster
Was ist CoreWeave?
CoreWeave ist eine Kubernetes-native GPU-Cloud, die zweckgebaut für KI-Training und Inferenz im großen Maßstab ist. Gegründet 2017 als Kryptowährungs-Mining-Betrieb, schwenkte CoreWeave auf KI-Compute um und wurde zu einem der bedeutendsten Infrastrukturanbieter in der KI-Branche. Heute betreibt es Trainingsläufe für große KI-Labs und Forschungsinstitutionen.
Im Gegensatz zu Consumer-GPU-Clouds (RunPod, Paperspace, Lambda Labs) ist CoreWeave ein Enterprise-Produkt. Die Plattform läuft auf Kubernetes, erfordert ML-Infrastruktur-Expertise und liefert die Art von Cluster-Performance und Netzwerkdurchsatz, die ernsthafte KI-Forschung verlangt.
CoreWeaves wichtigste Differenzierungsmerkmale sind sein InfiniBand-Netzwerk (bis zu 400 Gb/s GPU-zu-GPU-Bandbreite), H100-SXM-Node-Cluster beliebiger Größe und dedizierter Enterprise-Support.
Kubernetes-Native – Was das in der Praxis bedeutet
Das Ausführen von Workloads auf CoreWeave bedeutet das Schreiben von Kubernetes-Manifesten oder Helm-Charts. Du interagierst mit dem Cluster über kubectl. Du konfigurierst persistenten Speicher mit Kubernetes-PVCs, verwaltest Auto-Scaling mit Kubernetes HPA/KEDA und deployst Inferenz-Server mit Kubernetes-Deployments.
Wenn das einschüchternd klingt – das soll es auch. CoreWeave ist nicht für Teams, die gerade erst mit GPU-Computing anfangen. Aber für ML-Infrastruktur-Ingenieure, die bereits mit Kubernetes arbeiten – sei es On-Premise oder in AWS EKS – ist CoreWeave eine natürliche Erweiterung bestehender Workflows.
CoreWeave Preise (August 2026)
| GPU | VRAM | Pro Node (8 GPUs) | Pro GPU | Ideal für |
|---|---|---|---|---|
| L40 | 48 GB | 10,00 $/h | 1,25 $/h | Inferenz, Rendering |
| L40S | 48 GB | 18,00 $/h | 2,25 $/h | Inferenz, Fine-Tuning |
| A100 | 80 GB | 21,60 $/h | 2,70 $/h | Training |
| HGX H100 | 80 GB | 49,24 $/h | 6,16 $/h | Foundation-Modell-Training |
| HGX H200 | 141 GB | 50,44 $/h | 6,31 $/h | Training mit langem Kontext |
| GB200 NVL72 | 192 GB | 42,00 $/h (4 GPUs) | 10,50 $/h | Vortraining im Frontier-Maßstab |
CoreWeave rechnet On-Demand pro Node ab, nicht pro GPU — die Spalte „Pro GPU“ ist der Node-Preis geteilt durch die Anzahl der GPUs und dient nur dem Vergleich. Eine einzelne H100 lässt sich nicht mieten. Geprüft auf coreweave.com/pricing am 21.08.2026 (Region Nordamerika). Langfristige Reserved-Tarife werden mit dem Vertrieb verhandelt und nicht veröffentlicht.
CoreWeave Vor- & Nachteile
- Beste Multi-Node-GPU-Cluster-Performance
- Schnelle InfiniBand-Verbindungen
- Für KI-Workloads gebaut
- Starker Enterprise-Support
- Verkauf nur pro 8-GPU-Node — keine einzelne H100
- Rund 36.000 $ im Monat für einen H100-Node im Dauerbetrieb
- Kubernetes-Kenntnisse erforderlich
- Vertriebs-geführter Prozess für große Cluster
Für wen ist CoreWeave geeignet?
CoreWeave ist ideal für: KI-Labs und Forschungsorganisationen mit Large-Scale-Distributed-Training, Teams, die Foundation-Modelle mit 70B+ Parametern vortrainieren oder fine-tunen, ML-Infrastruktur-Teams mit Kubernetes-Expertise und Unternehmen, die dedizierte Compute-Kapazität mit Enterprise-SLA-Verpflichtungen benötigen.
CoreWeave ist nicht ideal für: Einzelentwickler, Studierende oder kleine Teams ohne Kubernetes-Erfahrung. Wenn dein Team weniger als 10.000 $/Monat für GPU-Compute ausgibt, rechtfertigt der Komplexitätsaufwand von CoreWeave das kaum im Vergleich zu Lambda Labs oder RunPod Secure Cloud.
CoreWeave Alternativen
- Lambda Labs — Viel einfacher zu bedienen, kein Kubernetes erforderlich. Besser für Teams, die zuverlässigen H100-Zugang ohne Infrastruktur-Overhead benötigen. Weniger Performance für Multi-Node-Jobs.
- AWS (p4d/p5) — Mehr geografische Regionen und Compliance-Zertifikate, aber InfiniBand-Performance ist für Multi-Node-GPU-Training generell CoreWeave unterlegen. Teurer On-Demand.
- Google Cloud (A3/A3 Mega) — Wettbewerbsfähiges H100-Cluster-Angebot mit TPU-Optionen für TensorFlow-Workloads. Ähnlicher Kubernetes-zentrischer Ansatz. Starke Vertex-AI-Integration.
- RunPod — Viel einfacher und günstiger für Single-GPU- oder kleine Multi-GPU-Workloads. Kein InfiniBand, kein Enterprise-SLA, aber hervorragend für alles bis zu 8-GPU-Jobs.
Fazit
CoreWeave ist die richtige Wahl für ernsthaftes Vortraining und Large-Scale-Distributed-Training. Für KI-Labs, die Foundation-Modelle bauen, rechtfertigt das InfiniBand-Netzwerk und die H100-SXM-Cluster-Performance die Komplexität und die Kosten. Für alle anderen liefert eine einfachere GPU-Cloud besseren ROI. Wenn du unsicher bist, ob CoreWeave für dein Team das Richtige ist – wahrscheinlich ist es das (noch) nicht.
CoreWeave FAQ
Was ist CoreWeave?
CoreWeave ist eine Kubernetes-native Enterprise-GPU-Cloud, gegründet 2017, zunächst als Kryptowährungs-Mining-Betrieb, bevor es auf KI-Compute umschwenkte. Es ist zweckgebaut für Large-Scale-ML-Workloads – Multi-Node-Trainings-Cluster, Foundation-Modell-Vortraining und Hochdurchsatz-Inferenz. CoreWeave wird von großen KI-Labs wie OpenAI und Mistral genutzt. Es ist kein Produkt für Endverbraucher; der Zugang erfordert typischerweise ein Vertriebsgespräch für große Verpflichtungen.
Brauche ich Kubernetes-Kenntnisse für CoreWeave?
Ja, CoreWeave ist grundlegend eine Kubernetes-native Cloud. Du deployst Workloads als Kubernetes-Pods und verwaltest die Infrastruktur mit kubectl, Helm-Charts und Kubernetes-Manifesten. Wenn dein Team keine Kubernetes-Erfahrung hat, wird CoreWeave eine steile Lernkurve haben. CoreWeave bietet Dokumentation und Support, aber es ist keine Point-and-Click-Plattform wie RunPod oder Paperspace.
Was ist InfiniBand und warum ist es wichtig?
InfiniBand ist eine Hochgeschwindigkeits-Netzwerktechnologie mit niedriger Latenz, die GPUs innerhalb und zwischen Nodes verbindet. Für Multi-Node-Trainingsläufe – bei denen Gradienten-Updates über Hunderte oder Tausende von GPUs synchronisiert werden müssen – ist die Geschwindigkeit des Interconnects ein wesentlicher Engpass. CoreWeave nutzt InfiniBand-Netzwerke mit 400 Gb/s, was deutlich schneller ist als Standard-Ethernet. Deshalb übertrifft CoreWeave Multi-Node-Training andere Cloud-Anbieter erheblich bei großem Maßstab.
Wie vergleicht sich CoreWeave mit AWS für Large-Scale-Training?
Für Large-Scale-Distributed-Training (16+ GPUs) übertrifft CoreWeave AWS typischerweise in Preis und GPU-Durchsatz. AWS p4d- und p5-Instanzen sind On-Demand teurer, und AWS-Spot-Preise schwanken unvorhersehbar. CoreWeave bietet vorhersehbarere Reserved-Preise und InfiniBand-Interconnects, die das EFA-Netzwerk von AWS für GPU-zu-GPU-Kommunikation nicht vollständig erreicht. Jedoch gewinnt AWS bei Ökosystem-Breite, Compliance-Zertifizierungen und geografischer Verfügbarkeit.
Kann ich bei CoreWeave eine einzelne H100 mieten?
Nein. CoreWeave vergibt und berechnet HGX-H100 ausschließlich pro Node, und ein Node besteht aus 8 GPUs zu 49,24 $/h. Im Dauerbetrieb sind das rund 35.900 $ pro Monat, noch ohne Speicher und Traffic. Es gibt keine Einzel-GPU-Variante und keine Möglichkeit, einen Node aufzuteilen. Wer ein oder zwei H100 braucht, bekommt sie einzeln bei RunPod Secure Cloud (2,89 $/h) oder Lambda Labs. CoreWeave lohnt sich erst, wenn ein Job 8 GPUs wirklich auslastet oder über InfiniBand mehrere Nodes umspannt.
Gibt es eine Mindestlaufzeit bei CoreWeave?
CoreWeaves Preismodell begünstigt zugesagte Nutzung. Während On-Demand-Instanzen verfügbar sind, erfordern die besten Preise mehrmonatige Reserved-Verträge, und große Cluster-Deployments involvieren typischerweise einen vertriebsgeführten Prozess mit Mindest-Commitments. Für Teams, die weniger als 10.000 $/Monat für GPU-Compute ausgeben, passt CoreWeave möglicherweise nicht gut – RunPod Secure Cloud oder Lambda Labs Reserved Instances bieten bei diesem Maßstab bessere Wirtschaftlichkeit.