Vast.ai ist ein Marktplatz, auf dem unabhängige Hosts und Rechenzentren GPUs vermieten, mit On-Demand-, unterbrechbaren und reservierten Instanzen für KI-Training, Inferenz, Fine-Tuning und Rendering.
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Vast.ai ist ein Marktplatz, auf dem man eine GPU mieten kann: Er verbindet Menschen, die Rechenleistung brauchen, mit Hosts, die ihre Hardware vermieten. Das Unternehmen beschreibt den Dienst als Cloud-Computing-, Vermittlungs- und Aggregationsdienst, der den Preis rechenintensiver Workloads senken soll.
Das Modell ist zweiseitig. Hosts betreiben die Verwaltungssoftware von Vast.ai, listen ihre Maschinen und legen ihre Preise selbst fest; Mieter durchsuchen die Angebote, mieten eine Maschine und führen dann mit wenigen Klicks Befehle aus oder öffnen SSH-Sitzungen. Auf Mieterseite bietet das Produkt GPU Cloud On-Demand-Instanzen in über 40 Rechenzentren mit über 20.000 GPUs, bereitstellbar über CLI, SDK oder API. Das Unternehmen positioniert sich außerdem als Infrastruktur, über die KI-Agenten ihre Rechenleistung selbst beschaffen können, mit API-nativer Bereitstellung, Echtzeitpreisen und sekundengenauer Abrechnung.
Die wichtigste Tatsache für Erstmieter ist struktureller Natur: Vast.ai erklärt, nur ein Marktplatz zu sein und die Hardware weder zu verwalten noch bereitzustellen. Preis, Verfügbarkeit, Sicherheit und Netzwerkqualität hängen daher vom gewählten Host ab.
Jake Cannell und Christian Horne gründeten Vast.ai am 28. Juni 2016 als C Corporation in Delaware.
| Mietart | Priorität | Preisbildung |
|---|---|---|
| On-Demand | Hoch | Vom Host festgelegter Festpreis mit garantierten Ressourcen |
| Reserviert | Hoch | On-Demand-Miete, per Vorauszahlung in einen Rabatttarif umgewandelt |
| Unterbrechbar | Niedrig | Niedrigste Kosten, gebotsbasiert, kann pausiert werden |
Werden sie überboten oder fordert jemand die Maschine on demand an, können unterbrechbare Instanzen pausiert werden. Die Daten bleiben während der Pause erhalten, doch die Instanz ist nicht funktionsfähig, bis sie wieder Priorität erhält und automatisch fortgesetzt wird. Nach der Anmietung lässt sich der Typ einer Instanz nicht mehr ändern; der einzige erlaubte Wechsel ist die Umwandlung von On-Demand in Reserviert für einen Rabatt.
Jede Angebotskarte zeigt zudem Qualitätssignale. Der Zuverlässigkeitswert misst die bisherige Verfügbarkeit und den Zustand einer Maschine; jede Maschine startet bei 60 %. DLPerf ist die eigene Bewertungsfunktion von Vast.ai zur Schätzung der Leistung bei typischen Deep-Learning-Aufgaben. Die Karten zeigen außerdem Spezifikationen, Preis und maximale Mietdauer; mit der Anmietung entsteht ein Vertrag mit dem Host zu den aktuellen Bedingungen des Angebots.
Instanzen starten aus Vorlagen. Zu den vorgefertigten Setups gehören PyTorch, TensorFlow und ComfyUI, und eigene Vorlagen lassen sich erstellen.
Neben Docker-Containern bietet Vast.ai vollständige virtuelle Maschinen für Workloads, die Init-Manager, verschachtelte Containerisierung oder Prozess-Tracing benötigen. Die Nachteile sind konkret: langsamere Erstellung und Bootzeiten, höherer Festplatten-Overhead, weniger verfügbare Maschinen und vorkonfigurierte Vorlagen sowie SSH als einziger Startmodus.
Serverless stellt Modelle als Endpunkte bereit, mit automatischem Benchmarking über verschiedene GPU-Typen, und kann automatisch auf null skalieren. Abgerechnet wird sekundengenau zum selben Preis wie bei regulären GPU-Instanzen. Clusters sind dedizierte Multi-Node-GPU-Cluster mit InfiniBand-Netzwerk, ausgelegt auf groß angelegtes Training.
Eine reservierte Instanz wird nicht direkt gemietet. Sie mieten zuerst on demand, wandeln die Instanz dann über das Rabatt-Badge auf der Instanzkarte um und wählen einen Vorauszahlungszeitraum.
Die Dokumentation ordnet jeder Mietart eine Art von Workload zu:
Laut Startseite deckt die Plattform alles ab, vom Training bis zur Inferenz und vom Fine-Tuning bis zum Rendering.
Zwei vom Anbieter veröffentlichte Fallstudien zeigen, auf welche Käufer Vast.ai zielt. Creatix Technology, ein Unternehmen für KI-Apps, soll auf 200.000 tägliche Nutzer gewachsen sein und dabei seine Infrastrukturkosten um über 60 % gesenkt haben. PAICON, eine globale Datenplattform für Onkologie, nutzte die GPU-Cloud, um sein Athena-Modell iterativ weiterzuentwickeln, und senkte dabei die Trainingskosten in der Forschungsphase deutlich.
Gut geeignet:
Weniger geeignet:
Die Seiten stimmen nicht vollständig überein. Die allgemeine FAQ sagt, Vast.ai biete nur Linux-Docker-Instanzen und keine Remote-Desktop-Oberflächen, während der VM-Leitfaden vollständige Linux-VMs beschreibt und eine Vorlage auflistet, die als Ubuntu-Desktop mit grafischer Umgebung beschrieben wird. Beide Seiten sind sich einig, dass die Plattform nur Linux unterstützt.
Die Preise von Vast.ai folgen keiner festen Preisliste. Die Plattform nutzt ein Marktplatzmodell, bei dem Hosts ihre Preise selbst festlegen; die Tarife unterscheiden sich daher je nach Host und schwanken mit der Nachfrage. Jede Mietrechnung setzt sich aus drei Posten zusammen:
| Posten | Einheit | Wann er anfällt |
|---|---|---|
| GPU (aktive Miete) | $/Std., sekundengenau abgerechnet | Jede Sekunde, in der die Instanz aktiv oder verbunden ist |
| Speicher | $/GB/Std. | Jede Sekunde, in der die Instanz existiert und online ist, auch gestoppt |
| Bandbreite | $/TB | Jedes gesendete oder empfangene Byte, in jedem Instanzzustand |
Bandbreite wird leicht unterschätzt: Upload- und Downloadkosten erscheinen nicht in den Aufschlüsselungen in $/Std. oder $/Tag, weil sie nach Nutzung und nicht zu einem konstanten Satz berechnet werden.
Konten laufen auf Prepaid-Guthaben, bezahlt per Karte über Stripe oder per Krypto über BitPay und Crypto.com. Die Mindesteinzahlung beträgt $5. Autobilling (automatische Abrechnung) kann das Guthaben über eine gespeicherte Kreditkarte aufladen, wenn es zur Neige geht. Als Anhaltspunkt für Marktpreise bewarb die Seite GPU Cloud laut Erfassung vom 4. Oktober 2026 H100-Zugang ab nur $0.90 pro Stunde.
Die Abrechnungsseite und die Nutzungsbedingungen beschreiben Erstattungen auf drei verschiedene Arten, und keine erstattet verbrauchtes Guthaben:
Marktpreise können sich auch aus Gründen bewegen, die nichts mit dem Mieter zu tun haben. Ein Bericht eines IT-Mediums vom Juni 2026 über einen Forschungs-Preprint führt einen Anstieg der Mietpreise für günstige GPUs auf Vast.ai um rund 38 % auf die Nachfrage eines Krypto-Mining-Netzwerks zurück; die Auslastung stieg dabei von 57 % auf 94 %.
Üblich ist der Vergleich mit Hyperscale-Clouds. Die Seite GPU Cloud von Vast.ai verspricht Einsparungen von bis zu 80 % gegenüber AWS, Azure oder GCP, während die allgemeine FAQ die Senkung auf etwa das 3- bis 5-Fache beziffert; beides sind Angaben des Anbieters.
Unter den GPU-spezifischen Clouds ist Runpod strukturell am nächsten: Seine Pod-Dokumentation vergleicht eine Option Secure Cloud mit einer Option Community Cloud. Runpod gibt außerdem an, für Community Cloud keine neuen Hosts mehr anzunehmen, wobei bestehende Community-Cloud-Ressourcen weiterhin verfügbar bleiben. Salad geht noch weiter in Richtung Consumer-Hardware: Seine Community Cloud ist ein verteilter Pool ungenutzter Consumer-GPUs mit Kapazität in über 190 Ländern.
Das Nutzerfeedback weist in beide Richtungen. Laut Erfassung vom 4. Oktober 2026 zeigte eine Bewertungsplattform eines Drittanbieters einen Wert von 3,9 aus 257 Bewertungen, mit 78 % Fünf-Sterne- und 15 % Ein-Stern-Bewertungen. Ihre KI-generierte Zusammenfassung von 82 Bewertungen berichtet von Lob für Support und Preise, aber auch von Beschwerden über gelegentliche Leistungseinbrüche, unerwartete Gebühren für Internet-Bandbreite und langsame Reaktionen bei technischen Problemen.
Nein. Vast.ai sagt, dass keine Kosten anfallen, solange eine Instanz „Loading“ anzeigt; die GPU-Gebühren beginnen, sobald sie aktiv ist.
Nein. Abgerechnet wird sekundengenau: Wer einen Server nach 10 Minuten löscht, zahlt 10 Minuten Nutzung plus die verbrauchte Bandbreite.
Nein. Vast.ai erklärt, dass in Ihrem Konto angezeigte Instanzen nie kostenlos sind, auch nicht bei negativem Guthaben oder Guthaben von null, weil Speicherkosten weiter anfallen, bis die Instanz gelöscht wird.
