Nvidia H200 Mietkosten seit Januar um rund 160 % gestiegen
Wichtige Erkenntnisse
- •Die Mietpreise für den Nvidia H200 sind 2026 seit Jahresbeginn um etwa 160 % gestiegen – der stärkste Anstieg im gesamten GPU-Portfolio des Unternehmens.
- •Auch die Mietpreise anderer Nvidia-Chips stiegen: Der B200 legte um etwa 120 % zu, der RTX PRO 6000 um rund 65 % und der H100 um etwa 35 %.
- •Die Medianpreise für die H200-Vermietung auf Abruf liegen zwischen 4,27 und 4,94 USD pro GPU-Stunde, während Spot-Marktpreise auf etwa 1,47 USD fallen können und Hyperscaler-Preise 10,60 USD pro Stunde übersteigen.
- •Nebius erhöhte den Preis für den H200 auf Abruf zum 1. Oktober 2026 um 20 % auf 5,40 USD pro GPU-Stunde und passte im selben Zuge die H100-Preise um 17 % an.
- •Die 141 GB HBM3e-Speicher und 4,8 TB/s Bandbreite des H200 – das 1,76-Fache der Speicherkapazität des H100 – stehen im Einklang mit seinem überproportionalen Mietpreisanstieg.

Die Vermietung eines Nvidia H200 kostet inzwischen rund 160 % mehr als zu Beginn des Jahres. Der Anstieg umfasst den Zeitraum vom 1. Januar 2026 bis Mitte Oktober und deutet auf eine Nachfrage nach KI-Rechenleistung hin, die das Angebot noch nicht decken kann. Der H200, Nvidias Rechenzentrum-GPU der Hopper-Generation, ist eine weiterentwickelte Variante des H100 mit schnellerem Speicher. Für Teams, die GPU-Kapazität stundenweise mieten, statt Hardware zu kaufen, sind diese Tarife der direkte Preis für den Zugang zu KI-Rechenleistung.
Der H200 führt einen breiten Preisanstieg an
Der H200 ist nicht der einzige Nvidia-Chip, dessen Vermietung teurer wird. Er steigt lediglich schneller als der Rest des Portfolios. Die Mietpreissteigerungen im laufenden Jahr im Vergleich über Nvidias Modelle:
- H200: um etwa 160 % gestiegen
- B200: um etwa 120 % gestiegen
- RTX PRO 6000: um rund 65 % gestiegen
- H100: um etwa 35 % gestiegen
Die Liste umfasst drei Chip-Generationen: Der H100 und H200 gehören zur Hopper-Linie, der B200 ist der führende Rechenzentrum-Chip der neueren Blackwell-Generation, und der RTX PRO 6000 zielt auf professionelle Workstations ab.
Der ungewöhnlichste Datenpunkt betrifft den A100, das Ampere-Modell, das älter ist als alle anderen. Trotz seines Alters von sechs Jahren wird der Chip inzwischen teurer vermietet als im Januar.
Der überproportionale Anstieg des H200 passt zu den Fähigkeiten der Hardware. Der Chip verfügt über 141 GB HBM3e-Speicher und 4,8 TB/s Speicherbandbreite und bietet damit die 1,76-fache Speicherkapazität seines Vorgängers, des H100. Diese beiden Spezifikationen bestimmen, wie groß ein KI-Modell sein darf, das eine einzelne GPU aufnehmen kann, und wie schnell es mit Daten versorgt werden kann – genau das kaufen Mieter effektiv stundenweise.
Was Mieter tatsächlich zahlen
Die Medianpreise für die H200-Vermietung auf Abruf liegen bei den erfassten Anbietern bei rund 4,27 bis 4,94 USD pro GPU-Stunde. Spot-Marktplätze sind günstiger: Dort können die H200-Preise auf etwa 1,47 USD pro GPU-Stunde fallen, wobei die Spot-Preise bis zu 3,88 USD reichen. Spot-Angebote verkaufen freie Kapazitäten zu variablen Preisen, und der Rabatt ist erheblich – das untere Ende des Spotmarkts liegt bei rund einem Drittel des Medianpreises auf Abruf.
Am anderen Ende des Marktes stehen die Hyperscaler, die großen Cloud-Plattformen wie AWS und Azure. Deren H200-Preise liegen im Durchschnitt bei etwa 7,91 bis über 10,60 USD pro Stunde, was bedeutet, dass eine identische GPU-Stunde am oberen Ende dieser Spanne rund siebenmal so viel kosten kann wie der günstigste Spot-Preis.
Einzelne Anbieter erhöhen die Preise ebenfalls schrittweise. Nebius hat den Preis für den H200 auf Abruf von 4,50 auf 5,40 USD pro GPU-Stunde erhöht, Steigerung um 20 %, die zum 1. Oktober 2026 in Kraft trat. Das Unternehmen blieb dabei nicht: Im selben Zuge erhöhte Nebius die H100-Preise um 17 %. Die Änderung fiel in den Zeitraum, den die Mietdaten abdecken, sodass ein Teil des Anstiegs im laufenden Jahr bereits explizite Preisentscheidungen der Anbieter widerspiegelt – Maßnahmen, die zuerst auf den Preislisten einzelner Anbieter auftauchen, bevor sie sich in den erfassten Medianwerten niederschlagen.