Hetzner vs. IONOS vs. OVHcloud: KI-Hosting 2026
Was ist KI-Hosting?
KI-Hosting bezeichnet den Betrieb von KI-Modellen auf dedizierten GPU-Servern — entweder im eigenen Rechenzentrum (On-Premise) oder bei einem europäischen Cloud-Anbieter — statt über öffentliche KI-APIs wie OpenAI. Entscheidend sind drei Faktoren: der GPU-Speicher (VRAM) für die Modellgröße, der Datenstandort und die laufenden Kosten. Wer eigene Daten verarbeitet, behält so die volle Kontrolle darüber, wo und wie sie gespeichert werden.
Für den DACH-Markt sind drei Anbieter relevant: Hetzner (Preisführer), IONOS (Enterprise-Support) und OVHcloud (High-End-GPUs). Dieser Beitrag vergleicht sie nach Preis, GPU-Modellen, Datenstandort und Eignung für typische KI-Workloads.
Warum europäisches KI-Hosting wichtig ist
93 % der deutschen Unternehmen würden einen deutschen KI-Anbieter bevorzugen. 88 % halten das Herkunftsland des Anbieters für wichtig (Bitkom KI-Studie 2026). Das ist kein Patriotismus — es ist Pragmatismus.
Wer KI-Modelle auf US-Cloud-Infrastruktur betreibt, hat ein dreifaches Problem:
- DSGVO-Risiko: Datenübermittlung in Drittländer erfordert zusätzliche Rechtsgrundlagen
- CLOUD Act: US-Behörden können auf Daten zugreifen, die von US-Unternehmen gespeichert werden — unabhängig vom Serverstandort
- Abhängigkeit: Preise, APIs und Nutzungsbedingungen ändern sich nach dem Willen des Anbieters
Die Alternative: europäische GPU-Server für Self-Hosted KI. Drei Anbieter dominieren den DACH-Markt.
Der Vergleich: Hetzner vs. IONOS vs. OVHcloud
Hetzner
Profil: Preisführer aus Gunzenhausen (Bayern). Besonders beliebt bei Entwicklern und technischen Teams.
GPU-Server:
- GEX44: NVIDIA RTX 4000 SFF Ada (20 GB VRAM), Intel Core i5-13500, 64 GB RAM, 2x 1,92 TB NVMe — ab ca. 212 €/Monat (nach Preiserhöhung April 2026) (Hetzner GEX44)
- Höhere GPU-Klassen verfügbar (GEX130 mit RTX 6000)
Standorte: Falkenstein (Sachsen), Nürnberg (Bayern), Helsinki (Finnland)
Stärken:
- Bestes Preis-Leistungs-Verhältnis im DACH-Markt
- Starke Community und umfangreiche Dokumentation
- Bare-Metal-Server ohne Virtualisierungs-Overhead
- Stundengenaue Abrechnung bei Cloud-Servern
Schwächen:
- Kein Enterprise-SLA mit garantierter Verfügbarkeit
- Eingeschränkter Support (Community-basiert, kein dedizierter Account Manager)
- Preiserhöhungen 2026: RAM- und SSD-Kosten stiegen um 500 % seit September 2025 (BornCity)
Ideal für: Technisch versierte Teams, die Kosten optimieren wollen und keinen Enterprise-Support benötigen.
IONOS
Profil: Enterprise-orientierter Anbieter aus Montabaur (Rheinland-Pfalz). Teil der United Internet AG.
GPU-Server:
- GPU-Server: NVIDIA Tesla T4 (16 GB VRAM), AMD EPYC 7302P, 128 GB RAM, 1 TB NVMe — ab 490 €/Monat (hosttest.de)
- Stundengenaue Abrechnung: 0,68 €/Stunde
Standorte: Frankfurt, Berlin, Karlsruhe und weitere europäische Standorte
Stärken:
- Enterprise-SLAs mit garantierter Verfügbarkeit
- Dedizierter deutscher Support mit Ansprechpartner
- ISO 27001 und BSI C5 zertifiziert
- Managed Services verfügbar
- Stärkste Compliance-Dokumentation
Schwächen:
- Deutlich höhere Preise als Hetzner
- GPU-Auswahl begrenzter (Tesla T4 ist Mittelklasse)
- Weniger Flexibilität bei Bare-Metal-Konfigurationen
Ideal für: Unternehmen mit Enterprise-Anforderungen, die zertifizierte Infrastruktur und deutschen Support brauchen.
OVHcloud
Profil: Europas größter Cloud-Anbieter, Hauptsitz in Roubaix (Frankreich), mit deutschen Rechenzentren.
GPU-Server:
- Breites GPU-Portfolio: NVIDIA L4, L40s, H100 (80 GB VRAM)
- Stündliche Abrechnung
- Preise variieren stark nach GPU-Modell (H100-Instanzen im Premium-Segment)
Standorte: Frankfurt, Straßburg, Gravelines, Roubaix und weitere
Stärken:
- Einziger der drei mit NVIDIA H100 verfügbar — die leistungsstärkste GPU für LLM-Training und große Modelle
- Wettbewerbsfähige Preise im High-End-Segment
- Europäisches Unternehmen unter französischem Recht (kein CLOUD Act)
- Gaia-X-Gründungsmitglied
Schwächen:
- Brand-Vorfall 2021 in Straßburg (SBG) belastete Reputation
- Support teilweise auf Französisch, deutsche Oberfläche verfügbar
- Weniger DACH-fokussiert als Hetzner oder IONOS
Ideal für: KI-Projekte, die maximale GPU-Leistung brauchen (LLM-Training, große Modelle) und europäische Souveränität schätzen.
Welchen Anbieter für welchen Use Case?
| Use Case | Empfehlung | Begründung |
|---|---|---|
| RAG / Dokumentensuche | Hetzner GEX44 | 20 GB VRAM reicht, bestes Preis-Leistungs-Verhältnis |
| Chatbot / KI-Assistent | Hetzner oder IONOS | Mittelgroße Modelle (7B-13B Parameter), Hetzner für Kosten, IONOS für SLA |
| LLM Fine-Tuning | OVHcloud H100 | Training großer Modelle braucht High-End-GPUs |
| Qualitätskontrolle (Computer Vision) | Hetzner GEX44 | Inferenz-optimiert, niedrige Latenz, kostengünstig |
| Enterprise mit Compliance-Anforderung | IONOS | BSI C5, ISO 27001, deutschsprachiger Enterprise-Support |
| Multi-GPU-Cluster | OVHcloud | Skalierbare GPU-Infrastruktur, H100-Verfügbarkeit |
Kostenvergleich: Ein typisches KI-Projekt
Szenario: RAG-System für ein mittelständisches Unternehmen mit 50.000 Dokumenten
| Kostenfaktor | Hetzner | IONOS | OVHcloud |
|---|---|---|---|
| GPU-Server (monatlich) | ~212 € | ~490 € | ~350 € |
| Speicher (1 TB NVMe) | Inklusive | Inklusive | ~50 €/Monat |
| Traffic | 20 TB inklusive | Nach Verbrauch | Inklusive |
| Support | Community | Enterprise | Standard |
| Jahreskosten (Server) | ~2.544 € | ~5.880 € | ~4.800 € |
Zum Vergleich: Eine vergleichbare Lösung über OpenAI-APIs (GPT-4) kostet bei 50.000 Dokumenten und regelmäßiger Nutzung leicht 10.000-30.000 € pro Jahr — ohne Datensouveränität.
Worauf Sie bei der Auswahl achten sollten
1. VRAM ist der Engpass
Die wichtigste Spezifikation für KI-Workloads ist der GPU-Speicher (VRAM). Ein 7B-Parameter-Modell benötigt mindestens 14 GB VRAM. Für 13B-Modelle brauchen Sie 24-32 GB. Für 70B-Modelle mehrere GPUs.
2. Datenstandort vertraglich fixieren
“Rechenzentrum in Deutschland” reicht nicht. Lassen Sie sich vertraglich zusichern, dass Ihre Daten den Standort nicht verlassen — auch nicht für Backups oder Monitoring.
3. Exit-Strategie planen
Vermeiden Sie proprietäre Cloud-Dienste, die den Anbieterwechsel erschweren. Setzen Sie auf Standard-Container (Docker, Kubernetes), die auf jedem Anbieter laufen.
4. Latenz testen
Für Echtzeit-Anwendungen (Chatbots, Qualitätskontrolle) zählt die Latenz. Testen Sie die Round-Trip-Zeiten vom Unternehmensstandort zum Rechenzentrum.
FAQ
Was ist KI-Hosting? KI-Hosting ist der Betrieb von KI-Modellen auf dedizierten GPU-Servern — on-premise oder bei einem europäischen Cloud-Anbieter — statt über öffentliche APIs wie OpenAI. So bleiben Daten und Modell unter eigener Kontrolle.
Hetzner oder IONOS für KI? Hetzner bietet das beste Preis-Leistungs-Verhältnis (GEX44 mit 20 GB VRAM ab ca. 212 €/Monat) und eignet sich für technische Teams ohne Enterprise-Support-Bedarf. IONOS kostet mehr (ab ca. 490 €/Monat), liefert dafür Enterprise-SLAs, deutschen Support und BSI-C5-/ISO-27001-Zertifizierung. Faustregel: Hetzner für Kostenoptimierung, IONOS für Compliance- und Support-Anforderungen.
Welche GPU brauche ich für KI? Der GPU-Speicher (VRAM) ist der Engpass: 7B-Parameter-Modelle brauchen mindestens 14 GB, 13B-Modelle 24-32 GB, 70B-Modelle mehrere GPUs. Für RAG und Chatbots reicht meist eine GPU mit 20-24 GB VRAM; für das Training großer Modelle ist eine NVIDIA H100 (bei OVHcloud verfügbar) sinnvoll.
Was kostet KI-Hosting in Europa? Ein typisches RAG-Projekt liegt bei Hetzner bei ca. 2.500 €/Jahr, bei OVHcloud bei ca. 4.800 €/Jahr und bei IONOS bei ca. 5.900 €/Jahr (reine Serverkosten). Eine vergleichbare Lösung über OpenAI-APIs kostet je nach Nutzung 10.000-30.000 €/Jahr — ohne Datensouveränität.
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