Schnellvergleich: 5 Plattformen auf einen Blick
Der GPU-Vermietungsmarkt ist deutlich gereift. Mehrere Plattformen ermöglichen es Hardware-Besitzern, ungenutzte GPUs zu monetarisieren — aber jede bedient ein anderes Anbieterprofil. Bevor wir auf die einzelnen Reviews eingehen, hier die Übersicht:
| Plattform | Am besten für | Plattformgebühr | Min. GPU | Auszahlung | Einrichtungszeit |
|---|---|---|---|---|---|
| Vast.ai | Multi-GPU-Setups, technische Nutzer | 10–15 % | 8 GB VRAM | Krypto-Wallet | 15–30 Min. |
| RunPod | Community-freundlich, einfache Einrichtung | 15–20 % | 16 GB VRAM | Krypto / Guthaben | 10–20 Min. |
| Salad | Consumer-GPUs, minimaler Aufwand | 20–25 % | 6 GB VRAM | Banküberweisung | 5–10 Min. |
| Lambda Cloud | Enterprise-GPUs, High-End-Anbieter | Verhandelt | A100+ | Banküberweisung | 30–60 Min. |
| CoreWeave | Rechenzentrum-Betreiber, Großkapazitäten | Verhandelt | Enterprise-Klasse | Banküberweisung | Tage–Wochen |
Zentrale Erkenntnis: Keine einzelne Plattform ist „die beste” für alle. Vast.ai bietet die niedrigsten Gebühren, erfordert aber technisches Können. Salad ist am einfachsten zu starten, nimmt aber den größten Anteil. Lambda und CoreWeave zahlen die höchsten Tarife, akzeptieren aber nur Enterprise-Hardware.
Plattform 1: Vast.ai
Am besten für: Technische Nutzer mit Multi-GPU-Setups, Ex-Miner und Anbieter, die maximale Kontrolle über die Preisgestaltung suchen.
Vast.ai fungiert als Peer-to-Peer-Marktplatz, auf dem Anbieter ihre eigenen Preise festlegen und Mieter auf verfügbare Maschinen bieten. Dies schafft einen transparenten, wettbewerbsfähigen Markt — bedeutet aber auch, dass Ihre Einnahmen davon abhängen, ob Sie wettbewerbsfähige Preise setzen können.
Hauptmerkmale:
- Niedrigste Plattformgebühr auf dem Markt (10–15 %)
- Anbieter legt seinen eigenen Stundensatz fest
- Echtzeit-Transparenz von Angebot und Nachfrage
- Docker-basierte Workload-Isolation
- Unterstützung für Multi-GPU-Maschinen
Verdienstpotenzial:
- RTX 3090: 0,40–0,80 $/Std. brutto
- RTX 4090: 0,55–1,50 $/Std. brutto
- A100 80GB: 1,50–3,00 $/Std. brutto
Stärken: Transparenter Marktplatz, niedrigste Gebühren, Anbieter-Preiskontrolle, starke Multi-GPU-Unterstützung.
Schwächen: Erfordert Docker- und Linux-Erfahrung, variable Nachfrage (Auslastung schwankt), Community-basierter Support (kein Enterprise-SLA), Reputationssystem kann neue Anbieter anfänglich benachteiligen.
Einrichtungsprozess: NVIDIA-Treiber installieren → Docker installieren → Vast.ai-CLI herunterladen → Maschine registrieren → Preise festlegen → Live gehen. Erfordert Komfort mit der Linux-Kommandozeilenadministration.
Für unsere detaillierte Analyse von Vast.ais Preisen, Zuverlässigkeit und Alternativen siehe das Vast.ai-Review.
Plattform 2: RunPod
Am besten für: Community-orientierte Anbieter, die ein Gleichgewicht zwischen Benutzerfreundlichkeit und wettbewerbsfähigen Einnahmen suchen.
RunPod ist schnell als entwicklerfreundliche GPU-Cloud gewachsen, die sowohl Mieter als auch Anbieter unterstützt. Die Plattform übernimmt einen Großteil der Infrastrukturkomplexität, was den Einstieg einfacher macht als bei Vast.ai, bei dennoch angemessenen Renditen.
Hauptmerkmale:
- Serverlose und Pod-basierte Workload-Optionen für Mieter (treibt Nachfrage zu Ihrer Hardware)
- Optimiertes Anbieter-Onboarding
- Community-Marktplatz mit aktiver Nachfrage
- Automatische Preisvorschläge basierend auf Marktkursen
- Dashboard mit Auslastungs- und Einnahmen-Analysen
Verdienstpotenzial:
- RTX 4090: 0,50–1,20 $/Std. brutto
- A100 80GB: 1,50–2,50 $/Std. brutto
- H100: 2,50–4,00 $/Std. brutto
Stärken: Wachsende Community-Nachfrage (starke Auslastung), gute Dokumentation, anbieterfreundliches Dashboard, unterstützt sowohl Consumer- als auch Enterprise-GPUs.
Schwächen: Höhere Gebühren als Vast.ai (15–20 %), Minimum von 16 GB VRAM schließt Low-End-GPUs aus, weniger Preisflexibilität als ein reines Marktplatzmodell.
Einrichtungsprozess: Anbieterkonto erstellen → RunPod-Agent installieren → Hardware-Benchmark ausführen → Verfügbarkeitsplan konfigurieren → Live gehen. Geführter als Vast.ai mit weniger manueller Konfiguration.
Plattform 3: Salad
Am besten für: Consumer-GPU-Besitzer, die den einfachstmöglichen Setup mit minimalem technischem Wissen wünschen.
Salad verfolgt den gegenteiligen Ansatz von Vast.ai — es abstrahiert jegliche Komplexität. Sie laden eine Desktop-App herunter, klicken auf „Start” und Ihre GPU beginnt zu verdienen. Die Plattform übernimmt Preisgestaltung, Workload-Zuordnung und Zahlung automatisch.
Hauptmerkmale:
- Desktop-App — kein Docker, kein CLI, kein Linux erforderlich
- Funktioniert unter Windows mit Consumer-GPUs
- Automatische Preisgestaltung (keine Preisentscheidungen des Anbieters)
- Niedrigste Mindest-GPU-Anforderung (6 GB VRAM)
- Auszahlung per Banküberweisung
Verdienstpotenzial:
- RTX 3060 (12 GB): 0,05–0,15 $/Std. brutto
- RTX 3080: 0,15–0,30 $/Std. brutto
- RTX 4090: 0,30–0,60 $/Std. brutto
Stärken: Einfachste Einrichtung auf dem Markt (5 Minuten), funktioniert unter Windows, kein technisches Wissen erforderlich, akzeptiert die breiteste Palette an GPUs.
Schwächen: Höchste Plattformgebühr (20–25 %), niedrigste Bruttoeinnahmen pro GPU (Plattform behält mehr, gibt weniger an Anbieter weiter), keine Preiskontrolle, beschränkt auf Workloads, die Salad zu Ihnen weiterleitet.
Einrichtungsprozess: Salad-App herunterladen → Anmelden → Auf „Start” klicken → Verdienen. Ein echtermaßen 5-minütiger Prozess.
Kompromiss: Salads Einfachheit hat ihren Preis. Für eine RTX 4090 verdienen Vast.ai-Anbieter 0,55–1,50 $/Std. brutto bei 10–15 % Gebühr, während Salad-Anbieter 0,30–0,60 $/Std. bei 20–25 % Gebühr verdienen. Über einen Monat hinweg sind das ungefähr 100–300 $ weniger Einnahmen auf Salad für die gleiche Hardware.
Plattform 4: Lambda Cloud
Am besten für: Enterprise-GPU-Besitzer mit A100- oder H100-Hardware, die Premium-Tarife und zuverlässige Nachfrage suchen.
Lambda Cloud konzentriert sich auf das obere Marktsegment. Es bedient KI-Forscher und Unternehmen mit verwalteter GPU-Cloud-Infrastruktur und bezieht Kapazität von qualifizierten Anbietern mit Enterprise-Hardware.
Hauptmerkmale:
- Premium-Preise für Enterprise-GPUs
- Verwaltete Infrastruktur reduziert den Anbieteraufwand
- Starke Nachfrage aus der KI-Forschungsgemeinschaft
- Dedizierter Support für Anbieter
- Langfristige Kapazitätsvereinbarungen verfügbar
Verdienstpotenzial:
- A100 80GB: 2,00–3,50 $/Std. brutto
- H100: 3,50–5,00 $/Std. brutto
Stärken: Höchste Pro-GPU-Tarife für Enterprise-Hardware, zuverlässige Nachfrage von etablierten KI-Unternehmen, professioneller Support, Langzeitverträge bieten Einkommensstabilität.
Schwächen: Consumer-GPUs werden nicht akzeptiert, erhebliche Hardware-Anforderungen (Rechenzentrums-Kühlung, Networking, Redundanz), längerer Onboarding-Prozess mit Hardware-Verifizierung, verhandelte Konditionen (keine transparenten Marktplatzpreise).
Einrichtungsprozess: Als Anbieter bewerben → Hardware-Verifizierung → Infrastruktur-Audit → Kapazitätsvereinbarung → Deployment. Ein wochenlanger Prozess für neue Anbieter.
Plattform 5: CoreWeave
Am besten für: Rechenzentrumsbetreiber mit erheblicher GPU-Kapazität, die Partnerschaften auf Großhandelsebene suchen.
CoreWeave ist ein GPU-nativer Cloud-Anbieter, der seine Infrastruktur aus verteilter GPU-Kapazität aufbaut. Für Betreiber mit Racks voller Enterprise-GPUs bietet CoreWeave die höchsten Auslastungsraten und die stabilste Nachfrage — aber die Eintrittsbarriere ist die höchste auf dem Markt.
Hauptmerkmale:
- Großhandels-Kapazitätsvereinbarungen für große Anbieter
- Kubernetes-native Infrastruktur
- Höchste Auslastungsraten auf dem Markt
- Enterprise-SLAs, abgesichert durch CoreWeave
- Co-Location- und Bare-Metal-Optionen
Verdienstpotenzial:
- A100-Großkapazität: 1,50–2,50 $/Std. pro GPU (im Volumen)
- H100-Großkapazität: 3,00–4,50 $/Std. pro GPU (im Volumen)
Stärken: Stabilste Nachfrage und Auslastung, Enterprise-SLAs, höchste Gesamteinnahmen für große Anbieter, professionelle Infrastrukturpartnerschaft.
Schwächen: Nicht zugänglich für einzelne GPU-Besitzer, erfordert Rechenzentrums-Betrieb, komplexes Onboarding (Wochen bis Monate), Mindestkapazitätsverpflichtungen.
Einrichtungsprozess: Geschäftspartnerschafts-Bewerbung → Infrastrukturbewertung → Vertragsverhandlung → Physisches Deployment oder Netzwerkintegration. Enterprise-Vertriebsprozess.
Direktvergleichstabelle
So wählen Sie die richtige Plattform für Ihre Hardware
Die Entscheidung hängt von drei Faktoren ab: welche GPU Sie haben, wie technisch versiert Sie sind und wie viel Aufwand Sie investieren möchten.
Wenn Sie Consumer-GPUs haben (RTX 3060–5090)
Null Aufwand gewünscht? → Salad. App herunterladen, Start klicken. Geringere Einnahmen, aber null Komplexität.
Maximale Einnahmen gewünscht? → Vast.ai oder RunPod. Höhere Einnahmen pro GPU, erfordert aber Docker- und Linux-Kenntnisse. Vast.ais niedrigere Gebühren machen es zur besseren Wahl, wenn Sie mit der Kommandozeile vertraut sind.
Wenn Sie professionelle GPUs haben (A6000, A100)
Zuverlässige Nachfrage gewünscht? → RunPod oder Lambda Cloud. Beide haben starke Nachfrage aus der KI-Community und konstante Auslastung für Hardware der Professional-Klasse.
Preiskontrolle gewünscht? → Vast.ai. Setzen Sie Ihre eigenen Tarife und konkurrieren Sie auf dem transparenten Marktplatz. Am besten für Anbieter, die ihre Angebote aktiv verwalten.
Wenn Sie Enterprise-GPUs haben (H100, mehrere A100s)
Einzelne Maschine? → Vast.ai oder RunPod. Beide unterstützen Enterprise-GPUs von einzelnen Anbietern.
Mehrere Maschinen / Rack-Maßstab? → Lambda Cloud oder CoreWeave. Diese Plattformen sind für Großkapazitätsanbieter konzipiert und bieten die höchsten Gesamteinnahmen im Volumen.
Die Multi-Plattform-Strategie
Viele erfahrene Anbieter listen auf 2–3 Plattformen gleichzeitig (sofern die Nutzungsbedingungen dies erlauben) und leiten Hardware zu der Plattform, die zu jedem Zeitpunkt die beste Auslastung bietet. Dies diversifiziert das Einkommen und schützt vor plattformspezifischen Nachfrageschwankungen.
Für eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Einrichtung Ihrer GPU für die Vermietung — einschließlich Bereitschafts-Checklisten, Gewinnformeln und versteckten Kosten — siehe unseren Leitfaden für passives Einkommen mit GPU-Vermietung. Zum Verständnis der breiteren Ökonomie des GPU-Besitzes siehe unsere Mieten-vs-Kaufen-Analyse. Für einen breiteren Blick auf GPU-Vermietung als einen von fünf Wegen zur Investition in KI-Infrastruktur siehe unseren Leitfaden für KI-Infrastruktur-Investitionen.
Häufig gestellte Fragen
Welche Plattform zahlt am meisten pro GPU?
Lambda Cloud und CoreWeave bieten die höchsten Pro-GPU-Tarife — aber nur für Enterprise-Hardware (A100, H100). Für Consumer-GPUs bietet Vast.ai die besten Netto-Einnahmen dank seiner niedrigsten Plattformgebühr (10–15 %). RunPod folgt knapp dahinter. Salad zahlt am wenigsten pro GPU, erfordert aber auch den geringsten Aufwand.
Kann ich mehrere Plattformen gleichzeitig nutzen?
Prüfen Sie die Nutzungsbedingungen jeder Plattform. Einige erlauben die gleichzeitige Listung auf anderen Plattformen, wenn Ihre GPU inaktiv ist. Andere verlangen Exklusivität. In der Praxis listen viele Anbieter auf 2–3 Plattformen und leiten Kapazität dorthin, wo die Nachfrage am stärksten ist.
Wie lange dauert es, bis ich nennenswerte Einnahmen sehe?
Die meisten Plattformen erfordern eine 1- bis 3-wöchige Anlaufphase, während sich Ihre Anbieterreputation aufbaut. Die Einnahmen im ersten Monat liegen typischerweise bei 30–40 % des stabilen Niveaus. Bis zum dritten Monat stabilisiert sich die Auslastung und die Einnahmen werden vorhersehbarer. Enterprise-Plattformen (Lambda, CoreWeave) können länger für das Onboarding brauchen, bieten aber von Anfang an stabilere Nachfrage.
Was passiert, wenn ein Mieter meine Hardware beschädigt?
Alle großen Plattformen führen Workloads in Containern (Docker) aus, die den Code des Mieters von Ihrem System isolieren. Dies verhindert direkten Hardwarezugang oder -schäden. Allerdings beschleunigen anhaltend intensive Workloads den normalen Verschleiß (Lüfterlager, Wärmeleitpaste). Plattformen decken generell keine Hardwarealterung durch normale Rechennutzung ab.
Benötige ich eine statische IP oder eine dedizierte Internetverbindung?
Eine statische IP wird von den meisten Plattformen nicht verlangt, aber eine stabile Verbindung mit konsistenter Upload-Geschwindigkeit (50+ Mbit/s) ist essenziell. Häufige Verbindungsabbrüche schaden Ihrem Uptime-Score, was die Workload-Zuweisung reduziert. Eine dedizierte Internetverbindung (nicht geteilt mit intensiver Haushaltsnutzung) wird für einen zuverlässigen Anbieterbetrieb dringend empfohlen.