Autor｜Sangbi District Shi Redaktionsteam
Veröffentlichung |09.11.2026
Update｜2026/11/09

Neocloud ist ein Cloud-Anbieter, der sich auf KI und Hochleistungsrechnen konzentriert. Es bietet in der Regel GPU-Rechenleistung sowie unterstützende Netzwerk-, Speicher- und Arbeitsplanungstools. KI-Teams können diese Ressourcen mieten, um das Modelltraining, die Feinabstimmung und die Inferenz durchzuführen. CoreWeave, Nebius, Lambda und Nscale sind allesamt repräsentative Unternehmen, wenn man diese Branche betrachtet.

Welche Beziehung besteht zwischen Neocloud, GPU Cloud und AI Cloud?

GPU-Cloud beschreibt einen Dienst, der GPU-Rechenressourcen über das Internet erhält. Mit Neocloud werden häufig Cloud-Unternehmen bezeichnet, die sich auf GPU, KI oder Hochleistungsrechnen konzentrieren. „AI Cloud“ betont normalerweise den Grad der Integration von Computer-, Netzwerk-, Speicher- und Softwaretools für die KI-Arbeit, und jede Branche verwendet diese Namen möglicherweise anders.

Große Modelle benötigen oft mehrere GPUs, um gleichzeitig zu arbeiten. Neben dem Chip selbst beeinflussen auch die Geschwindigkeit des Datenaustauschs zwischen GPUs, die Effizienz des Speicherns und Lesens sowie die Fähigkeit zur Wiederherstellung nach Hardwareausfällen die Zeit, die zum Erledigen einer Aufgabe benötigt wird. Aus diesem Grund müssen Sie beim Vergleich von Neocloud die gesamte Service-Suite zusammen betrachten.

Wofür kann Neocloud verwendet werden?

Was macht das Arbeitsteam eigentlich? Allgemeine Anforderungen an die Rechenleistung Beim Modelltraining werden große Datenmengen zur Aktualisierung der Modellparameter verwendet. Mehrere GPUs, Hochgeschwindigkeitsverbindung und das Lesen großer Datenmengen. Bei der Modellfeinabstimmung werden Daten in bestimmten Feldern verwendet, um vorhandene Modelle anzupassen. Wählen Sie die Anzahl der GPUs und des Speichers basierend auf der Modellgröße und -methode aus. KI-Inferenz nutzt das trainierte Modell, um Fragen zu beantworten, Bilder zu generieren oder Aufgaben auszuführen. Antwortverzögerung, Anzahl der gleichzeitig bedienten Personen und Kosten pro Ausgabe.

Wenn ein Unternehmen beispielsweise möchte, dass sein Modell Kundendienstfragen beantwortet, kann es zunächst GPUs zur Feinabstimmung mieten und diese dann als Dienst bereitstellen, um kontinuierlich Antworten bereitzustellen. Trainingsaufgaben können über einen bestimmten Zeitraum ausgeführt werden und der offiziell eingeführte Inferenzdienst muss kontinuierlich verfügbar sein. Die entsprechenden Ressourcen und Preispläne für beide können unterschiedlich sein.

Wie stellt Neocloud Dienste bereit und erhebt Gebühren?

Zu den gängigen Ansätzen gehören „Pay-as-you-go“, reservierte GPU-Kapazität und langfristige dedizierte Cluster. Pay-as-you-go eignet sich in der Regel für kurzfristige Tests oder Aufgaben mit großen Anforderungsänderungen. Durch Reservierungen und langfristige Verträge können klarere Kapazitätsvereinbarungen getroffen werden, und die Austauschbedingungen können eine Mindestnutzungsdauer oder einen zugesagten Betrag umfassen.

Am Beispiel des öffentlichen Produkts von Lambda können Benutzer Einzelpersonen zur GPU-Ausführung mieten und Multi-GPU-Cluster reservieren. Nebius bietet auch Computer-, Netzwerk- und Speicherdienste an. Beim Vergleich von Angeboten sollten die Anzahl der GPUs, Nutzungsstunden, Speicher, Netzwerk und Supportkosten berücksichtigt werden.

Unter der Annahme, dass eine bestimmte Lösung 3 US-Dollar pro GPU und Stunde berechnet und 8 GPUs für den 10-Stunden-Betrieb verwendet, belaufen sich die reinen Rechenkosten auf 240 US-Dollar. Dies ist ein Beispiel für die Berechnungsmethode. Der tatsächliche Preis richtet sich nach dem aktuellen Angebot und Vertrag der Branche. Wenn ein anderes System zwar pro Stunde teurer ist, die gleiche Aufgabe aber schneller erledigen kann, können die Gesamtkosten dennoch niedriger sein.

Welche Unternehmen werden von Neocloud vertreten?

Die Dienstleistungen des Unternehmens, die in seinen offiziellen Produkten zu sehen sind, stellen CoreWeave GPU-, Netzwerk-, Speicher- und verwaltete Softwaredienste zur Unterstützung von Schulungs- und Inferenzarbeiten zur Verfügung. Nebius bietet KI-Cloud-Infrastruktur sowie Tools für die Modellentwicklung und Inferenzbereitstellung. Lambda bietet nutzungsbasierte GPU-Ausführungseinheiten und Reservierungscluster für die KI-Entwicklung und groß angelegte Datenverarbeitung. Nscale bietet GPU-Infrastruktur, verwaltete Plattformen sowie Schulungs- und Inferenzdienste.

NVIDIAs DGX Cloud Lepton-Ankündigung listet diese vier Unternehmen unter seinen GPU-Cloud-Partnern auf. Diese Liste eignet sich zum Verständnis der Arbeitsteilung in der Branche. Bei der eigentlichen Auswahl eines Dienstes müssen Sie immer noch die Region, die verfügbare Kapazität und die Produktbedingungen vergleichen.

Was ist der Unterschied zwischen Neocloud und AWS, Azure, Google Cloud?

Auch große Clouds wie AWS, Microsoft Azure und Google Cloud bieten GPUs an. Der Unterschied zwischen den beiden Arten von Betreibern lässt sich anhand der Serviceorientierung und der Teamanforderungen verstehen.

Vergleichsprojekt: Neocloud, eine groß angelegte umfassende Cloud-Plattform mit Schwerpunkt auf KI, deren Dienste sich hauptsächlich auf GPU, KI-Arbeit und zugehörige Infrastruktur konzentrieren. Enterprise-Computing-, Datenbank-, Netzwerk-, KI- und andere umfassende Serviceteams bewerten wichtige GPU-Kapazität, Cluster-Verbindung, Aufgabenleistung und technischen Support. Bestehende Bedingungen für Serviceintegration, Region, Berechtigungsverwaltung und Unternehmensbeschaffung. Die Preisvergleichsmethode berechnet die Kosten für die Aufgabenerledigung und prüft Vertragsverpflichtungen. Darüber hinaus ist es notwendig, die Gesamtkosten zu berechnen und auch bestehende Rabatte und Integrationskosten zu berücksichtigen.

Ein Unternehmen, das bereits über Datenbanken, Rechteverwaltung und Anwendungen in einer großen Cloud verfügt, kann die Integration der vorhandenen Umgebung zu schätzen wissen. KI-Teams, die bestimmte GPU-Cluster benötigen, legen möglicherweise mehr Wert darauf, wann Kapazität verfügbar ist und wie schnell Aufgaben tatsächlich ausgeführt werden können. Die Auswahl hängt von den Arbeitsbedingungen ab und es können mehrere Lieferanten gleichzeitig genutzt werden.

Worauf sollten Sie bei der Auswahl einer GPU-Cloud hinsichtlich der Spezifikationen achten?

Ermitteln Sie zunächst, wie viel GPU-Speicher Ihr Modell und Ihre Daten benötigen. Selbst wenn die Anzahl der GPUs gleich ist, variieren die Menge an Speicher, die Chipgeneration und die Art und Weise, wie die GPUs verkabelt sind, was getan werden kann und wie schnell sie ausgeführt werden können. Beim Training eines großen Modells müssen mehrere GPUs Parameter und Daten austauschen, und die Netzwerkleistung wirkt sich direkt auf die Wartezeit aus. Testen Sie beim Bereitstellen von Inferenz die Reaktionsgeschwindigkeit des Zielmodells unter der erwarteten Anzahl von Benutzern.

Schauen Sie sich als Nächstes die Speicher- und Softwareumgebung an. Ob Daten kontinuierlich an die GPU geliefert werden können, ob dem Team vertraute Container und Planungstools verwendet werden können und wie nach einem Ausfall wiederhergestellt werden kann, wirkt sich auf die Entwicklungs- und Wartungsarbeitsbelastung aus. Die offiziellen Produkte von CoreWeave und Nscale umfassen beide Computer-, Speicher-, Netzwerk- und verwaltete Tools als Plattformdienste, was den Bedarf an Koordination dieser Ressourcen widerspiegelt.

Endgültige Abstimmung der Rechnung. Die Abrechnungsregeln für die Durchführung einzelner Stopps, Löschungen und zusätzlicher Speicherressourcen können unterschiedlich sein. Nur durch die Festlegung eines Budgets vor dem Testen und Bestätigen der Ressourcenfreigabebedingungen können die Testkosten innerhalb des erwarteten Bereichs gesteuert werden.

Welche Indikatoren können Sie bei der Betrachtung der Neocloud-Branche beachten?

Um das Geschäftsmodell von Neocloud zu verstehen, können Sie mit vier Dingen beginnen. Das erste ist die Kapazität, die Kunden bedienen kann, und die klare Unterscheidung der Computerräume, die in Betrieb, im Bau und in der Planung sind. Die zweite Frage ist die Auslastung, d. h. wie lange die Ausrüstung Einnahmen generieren kann. Der dritte Punkt sind Kundenverträge und Einnahmequellen. Kapazitätszusagen, Vertragserlöse und laufende Einnahmen haben jeweils unterschiedliche Bedeutungen. Der vierte sind die Kosten für Strom, Kühlung, Ausrüstung und Finanzierung, die sich auf die Expansionsgeschwindigkeit und den Kapitalbedarf auswirken.

Weiterführende Literatur:Gerüchten zufolge sollen 40 Milliarden US-Dollar für den Kauf von GPUs aufgebracht werden! SpaceX investiert in den Ausbau der KI-Rechenleistung, Musk warnt vor dem Neocloud-Fusionstrend

Teams, die Dienste nutzen, können zunächst kleine Tests mit ihrer eigenen Arbeit durchführen. Das Aufzeichnen des Modells, des GPU-Modells und der GPU-Menge, der Datengröße und der Ausführungszeit sowie die anschließende Betrachtung der Gesamtkosten, der Stabilität und der Umzugskosten werden näher am tatsächlichen Bedarf liegen als nur ein Vergleich des GPU-Stundenpreises.

Neocloud-FAQ

Ist Neocloud ein KI-Modell?

Neocloud stellt die für den Modellbetrieb erforderliche Infrastruktur bereit. Einige Betreiber bieten auch verwaltete Modell-APIs oder Entwicklungstools an. Die spezifischen Funktionen hängen vom Produkt ab.

Können auch Privatpersonen Neocloud nutzen?

Einige Betreiber stellen GPU-Ausführungseinheiten bereit, die von ihnen selbst aktiviert werden können, aber auch einzelne Entwickler können sich je nach Qualifikation bewerben. Vor der Aktivierung können Sie die Region, die Zahlungsmethode, das Ressourcenkontingent und die Bedingungen zum Stoppen der Abrechnung überprüfen.

Ist es unbedingt günstiger, eine GPU zu mieten, als sie selbst zu kaufen?

Die Kosten hängen von der Nutzungsdauer und der Auslastung ab. Für kurzfristige Tests stehen Mietgeräte zur Verfügung, um einmalige Investitionen in die Ausrüstung zu reduzieren. Für anhaltend hohe Arbeitslasten müssen Hardware-, Strom-, Wartungs-, Personal- und Cloud-Angebote miteinander verglichen werden.

Verfügt Neocloud über eine entsprechende Kryptowährung?

Neocloud ist ein Branchenbegriff und jedes Unternehmen bietet unterschiedliche Produkte und Finanzierungsmethoden an. Wenn Sie einen Token mit demselben Namen sehen, sollten Sie den Emittenten und den Rechteinhalt separat überprüfen. Die Beziehung zum GPU-Cloud-Anbieter kann man nicht allein anhand des Namens beurteilen.

offizielle Quellen

*Dieser Artikel wurde von der Redaktion des Bezirks Sangbi auf der Grundlage offizieller Informationen und öffentlicher Informationen zusammengestellt. Der Inhalt dient ausschließlich Informations- und Bildungszwecken und stellt keine Anlageberatung dar.

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