<p>SpaceX schließt 6,3-Milliarden-Dollar-Compute-Deal mit Reflection AI für Nvidia GB300-Zugriff bei Colossus 2</p>

SpaceX hat einen Compute-Vertrag mit Reflection AI unterzeichnet, der bis zu 6,3 Milliarden US-Dollar umfasst. Ab dem 1. Juli 2026 erhält das Open-Weight-AI-Startup Zugang zu Nvidia GB300-Chips im Colossus 2, dem Rechenzentrumskomplex von SpaceX in Memphis, Tennessee. Mit 150 Millionen US-Dollar pro Monat ist es einer der größten einzelnen GPU-Mietverträge, die bislang bekannt wurden. Beide Parteien können nach einer Kündigungsfrist von 90 Tagen aussteigen, sobald die erste dreimonatige Laufzeit vorbei ist, so Quellen, die TechCrunch zitiert. Der Deal bestätigt SpaceX als großen kommerziellen Compute-Infrastrukturanbieter – eine Rolle, die das Unternehmen in den letzten zwölf Monaten mit bemerkenswerter Geschwindigkeit übernommen hat.

Reflection AI wurde 2024 von Forschern gegründet, die zuvor bei Google DeepMind gearbeitet haben. Das Startup konzentriert sich auf Open-Weight-Modelle – KI-Modelle, deren Gewichte öffentlich zur Einsicht, zum Fine-Tuning und zur Bereitstellung verfügbar sind – und positioniert sich als Gegenstück zu den proprietären Frontier-Labors. Das Unternehmen hat Aufmerksamkeit von Regierungs- und Sicherheitsbehörden erhalten, darunter Arbeiten im Zusammenhang mit dem Energieministerium und den KI-Initiativen des Pentagons. Trotz einer Bewertung von 25 Milliarden US-Dollar und der Unterstützung von Nvidia als Investor hat Reflection AI noch kein öffentliches Frontier-Open-Weight-Modell veröffentlicht. Damit ist dieser Compute-Vertrag eines der prominentesten öffentlichen Signale, dass ein größerer Modell-Launch vorbereitet wird.

Der GB300 – Nvidias aktuelle KI-GPU-Generation, Nachfolger von H100 und H200 – ist der primäre Chip, der die rechenintensivsten Frontier-Modell-Trainingsläufe im Jahr 2026 antreibt. Der Zugang zu GB300 in großem Maßstab bleibt eingeschränkt; Wartelisten bei großen Cloud-Anbietern erstrecken sich über Monate. SpaceX‘ Colossus-2-Anlage in Memphis bietet Kunden einen alternativen Weg zu GB300-Kapazitäten – zu einer Zeit, in der das Training eines wettbewerbsfähigen Frontier-Modells Zehntausende davon erfordert, die wochenlang kontinuierlich laufen.

Der Reflection-AI-Deal ist der jüngste in einer Reihe externer Compute-Verträge, die SpaceX in schneller Folge unterzeichnet hat. Anthropic zahlt etwa 1,25 Milliarden US-Dollar pro Monat für Colossus-2-Kapazitäten, und Google hat sich zu 920 Millionen US-Dollar pro Monat verpflichtet. Cursor, das KI-Coding-Tool, ist ebenfalls Colossus-Kunde. SpaceX hat nun in rund zwei Monaten mehr als 80 Milliarden US-Dollar an zugesagten Compute-Einnahmen über diese Vereinbarungen unterzeichnet – eine Zahl, die mit den Jahresumsätzen der KI-Abteilungen der meisten großen Cloud-Anbieter konkurriert.

SpaceX ist durch Grok und Colossus in das Compute-Geschäft eingestiegen, den GPU-Cluster, den es zum Training der Grok-KI-Modelle aufgebaut hat. Als Colossus mit zusätzlicher Kapazität zu Colossus 2 ausgebaut wurde, begann SpaceX, ungenutzte und geplante Kapazitäten zu Premiumpreisen an externe Kunden anzubieten. Die Strategie hat das, was als interne KI-Infrastruktur begann, in eine eigenständige Geschäftssparte verwandelt, die zweistellige Milliardenbeträge an Vertragsumsätzen generiert – alles ohne dass SpaceX als traditioneller Cloud-Anbieter auftritt oder öffentliche APIs für On-Demand-Compute aufbaut.

Die Auswirkungen für Reflection AI sind erheblich. Bei Hardwarekosten von 150 Millionen US-Dollar pro Monat muss das Startup wettbewerbsfähige Modell-Outputs erzeugen, die die Ausgaben rechtfertigen – entweder durch direkte kommerzielle Bereitstellung seiner Open-Weight-Modelle oder durch Regierungs- und Unternehmensverträge. Die 90-tägige Ausstiegsklausel gibt Reflection die Flexibilität, neu zu verhandeln oder auszusteigen, wenn die Trainingsläufe früher als geplant abgeschlossen sind – aber sie signalisiert auch, dass beide Seiten dies als langfristige Vereinbarung betrachten: 6,3 Milliarden US-Dollar Gesamtzahlungen über drei Jahre sind kein Testlauf.

Der Deal unterstreicht, wie gründlich der Compute-Engpass die KI-Strategie neu geformt hat. Für ein gut finanziertes Startup ist der Zugang zu den richtigen GPUs – nicht Algorithmen, nicht Daten, nicht Talente – jetzt die primäre Einschränkung dafür, wie schnell es bauen kann. Die Unterzeichnung eines milliardenschweren Compute-Vertrags vor der Veröffentlichung eines öffentlichen Modells ist ein ungewöhnlicher Schritt, der sowohl die Knappheit des GB300-Zugangs als auch den Wettbewerbsdruck widerspiegelt, Kapazitäten zu sichern, bevor Konkurrenzlabore dies tun.