Das Verhandlungsgleichgewicht in Rechenzentren ändert sich: Früher hatten Cloud-Anbieter das Sagen, jetzt werden Anbieter wie CoreWeave selbstbewusster.

Die Cloud-Computing-Giganten waren einst die unbestrittenen Verhandlungsführer bei der Anmietung von AI-Rechenzentren. In der Vergangenheit haben große Cloud-Anbieter wie Microsoft und Google dank ihrer starken Kapitalbasis und erstklassigen Kreditwürdigkeit die Gespräche mit neuen Cloud-Dienstleistern wie CoreWeave, Nebius, Nscale sowie Rechenzentrumsbetreibern dominiert.

Laut einem Bericht von The Information vom 7. September verlagert sich das Kräfteverhältnis: Da Microsoft und andere Cloud-Anbieter dringlich darauf hoffen, dass Nvidia-Serverracks schnell in Betrieb genommen werden, steigen die Verhandlungspositionen von CoreWeave und anderen Rechenzentrumsbetreibern. Die Vertragsbedingungen verschieben sich zunehmend zugunsten der Anbieter.

Dieser Wandel verändert das gesamte Machtgefüge in der Infrastrukturkette der AI-Branche – von der Strenge der Service-Level-Agreements bis hin zur Strompreissetzung und der Einbindung von Chipherstellern werden die Regeln neu definiert.

Rechenzentrumsbetreiber gewinnen an Verhandlungsstärke und Zahlungsbedingungen werden strikter

Service-Level-Agreements (SLA) sind das Kernfeld der Auseinandersetzungen.

Bisher starteten große Cloud-Anbieter in Verhandlungen mit der Forderung, dass jede einzelne Server-Rack nahezu 100% Betriebszeit erreicht und zusätzlich äußerst strenge Standards für Temperatur und Feuchtigkeit des Rechenzentrums gesetzt werden.

Ein leitender Angestellter eines Rechenzentrums berichtete von Vertragsbedingungen, bei denen Cloud-Anbieter sechs Monate Miete kündigen konnten, sobald ein Rack wegen Stromausfall, Überhitzung oder Switch-Ausfall ausfiel. Häufungen von SLA-Verstößen erlaubten den Cloud-Anbietern sogar die sofortige Kündigung des Mietvertrags.

Der Manager betonte, bei der Verhandlung von SLAs gehe es im Wesentlichen um den Kompromiss zwischen "optimalem Preis" und "Vertragsbeständigkeit" – je strenger die Bedingungen, desto höher der Preis, aber auch das Risiko. "Wenn man es schafft, eine weniger strenge SLA mit niedrigeren Strafen zu bekommen, lohnt sich auch ein etwas niedrigerer Preis."

Inzwischen, mit gestiegener Verhandlungsstärke der Betreiber, werden diese extremen Bedingungen zunehmend aufgeweicht.

Nicht nur SLAs, auch die Zahlungsbedingungen verschieben sich zugunsten der Betreiber.

Laut Angaben eines Kreditmanagers sah er einen Fall, in dem ein Kunde nur einen kleinen Teil eines großen Rechenzentrums mietete, aber der Vertrag vorsah, dass bei Zahlungsverzug der Kunde die gesamte Miete der Anlage für einen Zeitraum zahlen musste.

Der Rechenzentrumsbetreiber räumt die Härte dieser Bedingungen selbst ein: "Er sagte: ‘Hör zu, wir wissen, dass das absurd ist … aber wir können das eben tun.’"

Nvidia, AMD betreten die Bühne: Chiphersteller als Kreditgaranten

Den Betreibern zusätzliche Verhandlungsmasse verschaffen Chiphersteller, die sich zunehmend aktiv einbringen.

Laut einem weiteren Rechenzentrumsmanager, führt das Engagement von Nvidia und AMD dazu, dass diese manchmal um dasselbe Rechenzentrumsprojekt konkurrieren und den Kunden Kreditgarantien anbieten, damit Rechenzentren mit ihren Chips zügig gebaut werden.

"Nvidia ist dabei offensiver, denn seine Bilanz ist stärker," so die Insiderquelle.

Für Entwickler von Rechenzentren sind solche Vereinbarungen besonders vorteilhaft: Nvidia und AMD bieten Kreditgarantien für Mietverträge von bis zu 15 Jahren, während Nvidia gegenüber einigen neuen Cloud-Dienstleistern bislang lediglich sechs Jahre Vertragslaufzeit offenlegte.

Stromkosten: Preisunterschiede von bis zu 400% innerhalb eines Monats

Strom macht den größten Einzelposten der Betriebskosten eines Rechenzentrums aus – oft mehr als ein Fünftel, manchmal noch deutlich mehr.

Der angeführte Kreditmanager beobachtete, dass sich die Strompreise in einem Monat bei verschiedenen Kunden um bis zu 400% unterscheiden konnten.

Das Paradoxon: Jeder Kunde glaubt, einen guten Preis bekommen zu haben, aber tatsächlich zahlen die größten Cloud-Anbieter oft den höchsten Strompreis – weil sie es sich leisten können.

Der Druck durch Strommangel nimmt weiter zu. Den Berichten von The Information zufolge prognostiziert Elon Musk für 2027 eine massive Stromknappheit und plant den Bau einer eigenen Turbinenschaufelfabrik. Gleichzeitig kaufen manche Rechenzentrumsentwickler mit großen Aufschlägen Gas-Turbinen von dubiosen "Briefkastenfirmen" und treiben damit ihre Versicherungs- und Finanzierungskosten weiter nach oben.

All diese Faktoren machen die Kostenprognosen für Rechenzentren extrem schwer kalkulierbar.

Berichten zufolge haben sich die Baukosten für ein 1-Gigawatt-Rechenzentrum in den letzten Jahren mehr als verdoppelt. Sollte der Trend anhalten, könnten Investoren zahlreicher großer börsennotierter Unternehmen unter Druck geraten.

Fragmentierung der Rechenleistung: Nvidias weiteres Spiel

Angesichts des Engpasses bei großen Rechenzentren schlug Nvidia-CEO Jensen Huang auf der Equinix-Kundenkonferenz einen alternativen Weg vor.

"Computing wird fragmentiert," erklärte er, "Die Welt der AI wird sich fundamental dezentralisieren, hochgradig verteilen."

Nvidia, Equinix und Together AI verkündeten auf der Konferenz eine gemeinsame Initiative: Together AI kauft Nvidia-Hardware und setzt diese in bestehenden Equinix-Rechenzentren ein, um mittelständischen Unternehmen KI-Inferenzdienste mit Open-Source-Modellen zu bieten.

Huang skizzierte das Konzept so: Zeitkritische AI-Aufgaben laufen in den Equinix-Rechenzentren, die dem User am nächsten sind; Speicher- und Inferenzaufgaben hingegen können weiter entfernt erledigt werden.

Auch Manager von Google, Cisco und dem neuen Cloud-Service-Anbieter Lambda Labs äußerten auf der Konferenz die Ansicht: AI-Inferenz wird zunehmend dezentralisiert, und ein verteiltes Netzwerk aus Tausenden kleiner Anlagen könnte zur neuen Norm werden.