Crusoe Cloud KI-Funktionen, Kosten und Datenschutz (Oktober 2026)

Crusoe Cloud ist eine GPU-Cloud für Training und Inferenz von KI-Modellen, betrieben in Rechenzentren, die Crusoe selbst baut und mit Energie versorgt. Sie richtet sich an KI-Labore, Plattformteams und Unternehmen, die GPU-Cluster, Kubernetes, Slurm oder Inferenz-APIs brauchen.

Crusoe Cloud bietet NVIDIA GB200 NVL72, B200, H200, H100, A100 und L40S sowie AMD MI300X und MI355X an, auf Abruf, als Spot-Kapazität oder reserviert. Crusoe Managed Kubernetes, Crusoe Managed Slurm und AutoClusters übernehmen den Clusterbetrieb. Managed Inference stellt offene Modelle von 2 bis 753 Milliarden Parametern bereit. Möglich sind serverlose APIs, selbst verwaltete Deployments und maßgeschneiderte Deployments mit SLA.

Crusoe wurde 2018 gegründet und deckt nach eigenen Angaben die ganze Kette ab. Das Unternehmen beschafft Energie, baut Rechenzentren, etwa in Texas, Island und Norwegen, und fertigt modulare Rechenzentren. Vertragspartner ist die Crusoe Technologies LLC. Ein europäischer Hauptsitz in Dublin besteht seit 2025.

• Große Trainingscluster betreibenKunden richten GPU-Cluster über mehrere Knoten mit Crusoe Managed Kubernetes oder Crusoe Managed Slurm ein. AutoClusters gelten laut Anbieter als fehlertolerant. Das zielt auf lange Trainingsläufe, bei denen ein ausgefallener Knoten sonst den Job stoppt und Handarbeit im Plattformteam auslöst.
• Offene Modelle mit gemeinsamem Cache ausliefernManaged Inference nutzt MemoryAlloy, einen Speicher, der über alle Knoten eines Clusters reicht und Anfragen so verteilt, dass Prefill nicht doppelt berechnet wird. Laut eigenem Benchmark des Anbieters kommt das erste Token bei Llama 3.3 70B 9,9-mal schneller als mit vLLM.
• Modelle ohne eigenen Cluster feintunenServerless Fine-Tuning passt offene Modelle mit LoRA-Verfahren an. Das Ergebnis lässt sich mit einem Klick als eigenes Inferenz-Deployment starten. Für kurze Tuning-Jobs muss das Team keine GPU-Cluster aufbauen und wieder abbauen.
• Modell-APIs nach Token nutzenServerless Inference stellt ausgewählte offene Modelle von Anbietern wie DeepSeek, Google, Meta, OpenAI, Alibaba und NVIDIA per API-Schlüssel bereit, abgerechnet je Million Token. Das passt für Tests und kleinere Lasten, bevor ein Team auf ein eigenes Deployment wechselt.

• Crusoe baut eigene Rechenzentren und beschafft den Strom dafür selbst, nach eigenen Angaben auch aus Wind, Sonne, Wasserkraft und Geothermie.
• Die On-Demand-Preise sind öffentlich, von 1,50 US-Dollar je GPU-Stunde für eine L40S bis 4,29 US-Dollar für eine H200 (Stand September 2026).
• Neben NVIDIA GB200, B200, H200 und H100 stehen auch AMD MI300X und MI355X zur Wahl.
• Zertifikate nach ISO/IEC 27001 und ISO/IEC 42001 decken die Cloud-Plattform und Managed Inference ab, ein SOC 2 Type II-Bericht liegt im Trust Center.

Vertragspartner ist die US-Firma Crusoe Technologies LLC, Gerichtsstand laut Nutzungsbedingungen Denver, Colorado. Crusoe betreibt eigene Rechenzentren in Texas.

Preise für GB200, B200 und MI355X sowie für Spot- und Reservierungen nennt nur der Vertrieb. Holen Sie Angebote für die ganze Laufzeit ein. Regionen sind auf den öffentlichen Seiten nicht aufgeführt. Klären Sie daher, wo Instanzen und Speicher laufen, besonders bei personenbezogenen Daten aus der EU. Prüfen Sie die Data Processing and Security Terms als Grundlage für den Auftragsverarbeitungsvertrag nach Art. 28 DSGVO. Bei Spot-Kapazität gehören die Regeln für Unterbrechungen auf die Liste.

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