Definition: Unklare Cloud-Kategorie für KI-Workloads oder spezielle Souveränitätsmerkmale Was ist eine Neocloud?

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Wer sich im Cloud-Umfeld bewegt, stößt mittlerweile regelmäßig auf den Begriff Neocloud. Beschäftigt man sich näher damit, wird schnell klar, dass es sich im Grunde um einen Marketingbegriff handelt, für den es keine einheitliche Definition gibt. Neoclouds gibt es in verschiedenen Ausprägungen mit unterschiedlichen Merkmalen. Dieser Beitrag erklärt mögliche Bedeutungen des Begriffs Neocloud.

Entstanden ist der Begriff Neocloud circa Ende 2024. Er wurde eingeführt, um neue, spezialisierte Cloud-Kategorien von den Cloud-Angeboten der Hyperscaler und traditionellen Cloud-Provider abzugrenzen. Doch sowohl was die Schreibweise als auch was die Bedeutung des Begriffs angeht, existiert keine einheitliche Definition. Letztendlich handelt es sich bei dem Begriff Neocloud (auch in den Schreibweisen Neo-Cloud oder NeoCloud verwendet) um einen Marketing- und Sammelbegriff für unterschiedliche Cloud-Kategorien.

Folgt man den Neocloud-Angeboten im Internet, stößt man in den meisten Fällen auf Cloud-Kategorien mit spezialisierten GPU- und KI-Services. Doch neben dieser KI-/GPU-Schwerpunktbedeutung existieren auch Neocloud-Angebote, die sich durch Merkmale wie Souveränität, europäischer Fokus, Regionalität, offene Standards, Kontrolle und funktionale Spezialisierung von den Cloud-Angeboten klassischer Cloud-Provider und US-Hyperscaler abgrenzen. Letztendlich hängt die genaue Bedeutung des Begriffs Neocloud vom jeweiligen Kontext ab, in dem er verwendet wird.

Die Neocloud in der Bedeutung spezialisierter KI- und GPU-Clouds

Die Neocloud in der Bedeutung einer spezialisierten KI-Cloud, auch AI Neocloud genannt, bezeichnet eine noch recht junge Cloud-Kategorie, die für hochperformante, Daten- und GPU-intensive Workloads der Künstlichen Intelligenz, des High-Performance Computing (HPC) und der Analytik vorgesehen ist.

Diese Cloud-Kategorie wurde hauptsächlich eingeführt, um die im Zuge des KI-Booms entstandene große Nachfrage nach Rechenleistung für das Training und die Inferenz generativer KI wie großer Sprachmodelle zu befriedigen. Dafür sind vor allem spezielle High-End-GPU-Infrastrukturen notwendig. Sie werden zum Beispiel in Form von als Service buchbarer GPU-Rechenleistung mit Bare-Metal- oder Near-Bare-Metal-Performance realisiert.

Zu den wichtigsten Merkmalen dieser Art von KI-Neocloud-Angeboten zählen:

• Bereitstellung von Grafikprozessoren (GPUs) neuester Generation für das KI-Training und die KI-Inferenz in Form von GPU-as-a-Service (GPUaaS).

• für das KI-Training und die KI-Inferenz optimierte KI-first-Hardware- und Netzwerkarchitektur mit hohen Geschwindigkeiten und minimalen Latenzen

• KI-optimierte Storage-Architekturen.

• Spezielle Datentransformations- und Pipeline-Services.

• Spezielle Monitoring- und Observability-Tools für KI-, ML- und Analytik-Workloads.

• Schnelle und flexible Bereitstellung und Anpassung der KI-Services.

• Hohe Kosteneffizienz und transparente Preismodelle, zum Beispiel in Form der Abrechnung in GPU-Rechenstunden.

• Auf regionale Bedürfnisse oder Compliance-Anforderungen maßgeschneiderte KI-Services.

Entsprechend dieser Merkmale zeichnet sich eine AI Neocloud vor allem durch ihre KI-Spezialisierung, ihre Agilität und Flexibilität und eine vereinfachte Preisstruktur mit hoher Kosteneffizienz für GPU-Rechenleistung aus.

Im Vergleich zu den Hyperscalern und traditionellen Anbietern von Cloud-Computing-Leistungen mit ihrem breit gefächerten und universell einsetzbaren Produktportfolio, fokussieren sich Neocloud-Anbieter stark auf GPU-Rechenleistung für eine maßgeschneiderte Bedienung von KI- und ML-Workloads. Da sie aufgrund ihrer KI-Spezialisierung keine Legacy-Infrastrukturen mitschleppen müssen, bieten sie häufig deutlich günstigere Preise als Hyperscaler und sind hinsichtlich der verwendeten GPU-Hardware auf einem aktuelleren Stand.

Transparente, einfache Preismodelle sorgen für eine gute Planbarkeit der Kosten. Anstatt große, zentralisierte Rechenzentren zu betreiben, setzen Neocloud-Anbieter darüber hinaus häufig auf kleine, dezentral organisierte Rechenhubs, die die Kunden auf direkterem Weg regional mit Rechenleistung versorgen. Im Rahmen von Multicloud-Strategien eignen sich Neoclouds als KI-Hubs. KI-Workloads werden über die KI-Hubs bedient, während klassische Workloads bei traditionellen Cloud-Anbietern oder Hyperscalern verbleiben können.

Zu den derzeit wichtigsten Anbietern und Marktführern KI-optimierter Neoclouds zählen Unternehmen wie:

• CoreWeave,

• Crusoe Cloud,

• Lambda Labs,

• Nebius,

• Civo,

• Vultr oder

• WhiteFiber.

Darunter gilt CoreWeave als einer der größten und sichtbarsten Neocloud-Anbieter. Er bedient Big Player im KI-Umfeld wie OpenAI, Meta, IBM oder Mistral AI und andere mit GPU-Rechenleistung. Einer der wichtigsten europäischen Neocloud-Anbieter ist Nebius mit starkem Fokus auf EU-Residency und souveränen, DSGVO-konformen KI-Services. Neben diesen genannten Unternehmen drängen zahlreiche weitere Neocloud-Akteure auf den Markt. Teilweise engagieren sich auch Hardwarehersteller wie Dell und HPE oder Telekommunikationsanbieter in Kooperation mit Hardwareherstellern wie Nvidia am GPU-Cloud-Markt.

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Typische Kunden und Nutzer von Neoclouds sind Betreiber und Entwickler von KI-Modellen, KI-Start-ups ohne eigene Hardwareinfrastruktur, Unternehmen mit rechenintensiven KI-Workloads, Medienunternehmen, die Echtzeit-Rendering oder KI-Videoverarbeitung und -generierung durchführen, oder Forschungseinrichtungen, die im Bereich Künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und aufwendige Simulationen aktiv sind.

Die Spezialisierung der Neoclouds auf KI- und GPU-Services ist für die Anbieter und Betreiber mit einigen Herausforderungen verbunden. Der Einstieg in den Markt erfordert die Anschaffung leistungsstarker, moderner GPUs in großer Zahl. Das ist mit einem hohen Kapitalbedarf verbunden und stellt eine hohe Markteintrittsbarriere für neue Anbieter dar. Zudem müssen die GPU-Cluster mit hohem Kostenaufwand stets auf dem aktuellen Stand der Technik gehalten werden.

Die hochperformante Bedienung von rechenintensiven KI-Workloads verursacht hohe Energiekosten und erfordert den Einsatz nachhaltiger Lösungen. Der zunehmende Wettbewerb zwischen der wachsenden Zahl von Neoclouds reduziert zudem die Gewinnmargen und erzeugt einen hohen Druck hinsichtlich der betrieblichen Effizienz. Neocloud-Anbieter haben mittlerweile auch mit anhaltenden Lieferengpässen der GPU-Hardwarehersteller und starken Abhängigkeiten zu einzelnen Hardwareherstellern zu kämpfen, was die Bereitstellung neuer oder modernisierter GPU-Cluster erschwert.

Die Neocloud in der Bedeutung von souveränen Cloud-Services

Einige Neocloud-Provider versuchen sich am Markt sowohl als spezialisierte Plattformbetreiber für KI-Workloads als auch als Anbieter souveräner Cloud-Services zu positionieren. An dieser Stelle kommt eine weitere Bedeutung des Begriffs Neocloud ins Spiel. Der Begriff Neocloud wird teils für Cloud-Angebote verwendet, die ihren Kernfokus auf Souveränität und Compliance legen, und das unabhängig davon, ob es sich bei den bereitgestellten Leistungen eher um KI-optimierte GPU-Services oder traditionelle Cloud-Computing-Services handelt.

Der Begriff Neocloud wird quasi gleichgesetzt mit souveränen, Europa-fokussierten Cloud-Plattformen und als bewusste Abgrenzung zu den Services von Hyperscalern wie Amazon, Google oder Microsoft verwendet. In dieser Bedeutung handelt es sich weniger um eine technische Kategorie, sondern mehr um eine auf Souveränität und auf offene Standards bezogene Kategorie von Cloud-Plattformen. Typische Merkmale solch souveräner Neoclouds sind:

• Regionalität und lokale Datenhaltung,

• Einhaltung regionaler (europäischer) Gesetze und Datenschutzvorgaben (zum Beispiel der EU-DSGVO),

• kein Datenzugriff durch Drittstaaten, wie es zum Beispiel der US Cloud Act erlaubt,

• Datenverarbeitung, Datenspeicherung und Datenzugriff innerhalb einer vorgegebenen Gerichtsbarkeit und Rechtsprechung,

• hohes Maß an Kontrolle, Compliance und an Betriebs- und Technologiesouveränität,

• Verwendung von offenen Standards und Open Source,

• ein hohes Maß an Interoperabilität zur Vermeidung von Anbieterabhängigkeiten (kein Vendor-Lock-in).

Typische Nutzer und Kunden solcher souveräner Neoclouds sind öffentliche Verwaltungen, Betreiber kritischer Infrastrukturen, Forschungseinrichtungen und Unternehmen in sensiblen oder regulierten Branchen.

Im Sinne der Eindeutigkeit des Begriffs Neocloud wäre es terminologisch sauberer, bei der Verwendung des Begriffs Neocloud in der Bedeutung Souveränität von „souveränen Clouds“ oder „europäischen souveränen Clouds“ zu sprechen und den Begriff der Neocloud im engeren Sinn für die spezialisierte, KI-optimierte GPU-Cloud-Kategorie zu verwenden. In einem weiteren Schritt könnte dann bei der KI-Neocloud unterschieden werden, ob neben der KI-Fähigkeit auch Merkmale der Souveränität wie DSGVO-Konformität, Regionalität und die Verwendung offener Standards vorhanden sind.

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Ausblick auf die zukünftige Bedeutung von Neocloud-Angeboten

Unabhängig davon, in welcher genauen Bedeutung der Begriff Neocloud verwendet wird, ob für KI-optimierte oder für souveräne Cloud-Services: Beide Ausprägungen der Neocloud werden weiter an Bedeutung gewinnen. Sowohl die zunehmende Wichtigkeit digitaler Souveränität und die damit einhergehende bewusste Abkehr von den nicht den Gesetzesvorgaben der EU entsprechenden Cloud-Produkten der US-amerikanischen Hyperscaler mit ihren derzeit aufgrund der unkalkulierbaren US-Politik unsicheren Rahmenbedingungen als auch immer größere Mengen rechenintensiver KI- und ML-Clouds erfordern entsprechende Neocloud-Angebote.

Nicht umsonst prognostizieren Marktanalysten den Neocloud-Produkten in den nächsten Jahren enorme Wachstumsraten und Umsatzsteigerungen. Cloud-Anbieter, die Neoclouds nicht in ihr Produktportfolio integrieren, riskieren Wettbewerbsnachteile am KI- und Cloud-Computing-Markt.

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