Der Markt für sogenannte Neoclouds nimmt mit aussergewöhnlicher Geschwindigkeit Fahrt auf, wie aktuelle Daten der Synergy Research Group zeigen. Demnach stiegen die entsprechenden Umsätze im vierten Quartal 2025 auf rund 9 Milliarden US-Dollar – ein Plus von 223 Prozent im Jahresvergleich. Für das Gesamtjahr summiert sich das Volumen auf über 25 Milliarden US-Dollar. Bis 2031 könnte der Markt laut den Analysten auf knapp 400 Milliarden US-Dollar anwachsen, was einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 58 Prozent entspricht.
Treiber dieser Entwicklung ist vor allem die stark steigende Nachfrage nach KI-Infrastruktur. Klassische Cloud-Anbieter stossen zunehmend an Kapazitätsgrenzen, insbesondere bei GPU-beschleunigter Rechenleistung. Diese strukturellen Engpässe eröffnen spezialisierten Anbietern laut Synergy neue Marktchancen. Neoclouds sichern sich wachsende Anteile in den dynamischsten Segmenten des Cloud-Marktes und verändern damit die Wettbewerbslandschaft grundlegend.
Entsprechende Anbieter etablieren sich dabei als eigenständige Kategorie innerhalb der Cloud-Infrastruktur. Ihr Fokus liegt auf hochperformanter, GPU-zentrierter Rechenleistung für Anwendungen der künstlichen Intelligenz. Typische Angebote umfassen GPU-as-a-Service, Plattformen für generative KI sowie hochverdichtete Rechenzentrumskapazitäten. Zu den führenden Anbietern zählen Unternehmen wie Coreweave, Crusoe, Core Scientific, Lambda, Nebius und Nscale. Das zentrale Differenzierungsmerkmal der Neoclouds bleibt dabei ihr klarer Fokus auf GPU-basierte Rechenleistung. Diese Spezialisierung ermöglicht höhere Leistungsdichte, schnellere Bereitstellung und effizientere Skalierung von KI-Anwendungen.
"Was wir beobachten, ist nicht nur das Entstehen einer neuen Klasse von Cloud-Anbietern, sondern eine tiefgreifende strukturelle Neuausrichtung in der Architektur der Datenverarbeitung selbst", sagt Jeremy Duke, Gründer und Chefanalyst bei der Synergy Research Group. "Herkömmliche Hyperscale-Systeme wurden auf der Grundlage einer Form allgemeiner Elastizität konzipiert, während KI-Workloads weitaus strengere Vorgaben mit sich bringen – insbesondere in Bezug auf Parallelität, Lokalität und die Konzentration von Rechenleistung. Neoclouds sind im Grunde eine architektonische Antwort auf diese Einschränkungen." Während KI von explorativen Phasen hin zu einem nachhaltigen, gross angelegten Einsatz übergehe, seien diese zugrunde liegenden Unterschiede nicht mehr nur nebensächlich, sondern würden vielmehr bestimmen, wie sich Rechensysteme weiterentwickeln.
(sta)
