Die Control Plane für die GPUs der Welt
Die Welt hat die GPUs gekauft. Niemand hat das Grid gebaut.
Kinesis baut sie für Sie auf. Keine eigene Hardware nötig: Starten Sie mit Kinesis-Kapazität oder verbinden Sie die Clouds Ihrer Wahl, und Kinesis findet die besten GPUs zu dem Preis, den Sie festlegen. Starten Sie mit wenigen Klicks ein privates LLM aus der App Gallery oder stellen Sie Ihre eigenen Apps bereit. Kinesis hält sie am Laufen, und alle sehen dasselbe Bild.
App-Deployment-Plattform des Jahres 2026CIOReviewGewinner des Stevie® Award 2025Neuer Service des Jahres
So funktioniert es
Verbinden Sie Rechenleistung von überall, und Kinesis erledigt den Rest.
Bringen Sie die Cloud-Konten Ihrer Wahl mit, starten Sie mit Kinesis-Kapazität, oder beides.
Rechenleistung verbinden
Starten Sie mit Kinesis-Kapazität, fügen Sie für jede genutzte Cloud einen API-Schlüssel hinzu, und binden Sie Ihre eigenen Server mit einem Befehl ein.
Kinesis betreibt es und hält es am Laufen
Kinesis findet die GPUs, die Ihre App braucht, über alle Quellen hinweg, platziert sie auf dem besten Treffer und skaliert sie mit der Nachfrage. Fällt um 3 Uhr nachts eine Maschine aus, stellt Kinesis selbstständig einen Ersatz bereit.
Alles an einem Ort sehen
Jede App, jede Maschine und jede Person in Ihrer Organisation: was wo läuft, wer was nutzt und was jedes Projekt kostet.
Beispiel zur Veranschaulichung
Startklar
In unserem Benchmark war Kinesis 4,1× schneller als AWS und 6,3× schneller als Azure.
Wir haben einen Job von Anfang bis Ende gemessen, Registrierung inklusive: einen produktiven HTTPS-Modell-Endpunkt (vLLM mit Gemma 4 31B FP8) auf einer NVIDIA H100.
- Kinesisetwa 27 Min. · 93 Schritte
- AWSetwa 1,85 Std. · 337 Schritte
- Azureetwa 2,8 Std. · 483 Schritte
HTTPS auf einer verwalteten Domain ist eingebaut: 0 Schritte für Gateway und TLS bei Kinesis, gegenüber 119 bei AWS und 219 bei Azure.
Kinesis Builder Time-to-Value Benchmark, Mai 2026. Echtzeit von der Registrierung bis zum laufenden Endpunkt; ein Schritt ist ein Klick, ein Befehl oder eine Formulareingabe.
Finden Sie das Passende
Wo stehen Sie heute?
Die meisten Teams kommen in einer von fünf Situationen zu uns. Wählen Sie die, die Ihrer am ehesten entspricht.
- 1Wir wollen unsere eigene KI, ohne unsere Daten herauszugeben oder pro Token zu zahlen.App GalleryApp Gallery ↓
- 2Wir verbringen mehr Zeit mit der Suche nach GPUs als mit ihrer Nutzung.Kinesis OneCloudKinesis OneCloud ↓
- 3Wir haben mehr Entwickler als GPUs, und irgendjemand wartet immer.Kinesis OneTeamKinesis OneTeam ↓
- 4Wir brauchen eine GPU-Flotte für Batch-Arbeit, ohne sie selbst zu betreiben.Kinesis BatchesKinesis Batches ↓
- 5Unsere GPUs stehen jeden Tag stundenlang ungenutzt.Kinesis MarketplaceKinesis Marketplace ↓
Für Teams, die ihre eigene KI wollen
Ihr eigenes privates LLM, nur wenige Klicks entfernt.
Wählen Sie ein offenes Modell wie gpt-oss, Qwen, Gemma oder DeepSeek, legen Sie die GPUs und Ihren Höchstpreis fest und klicken Sie auf App erstellen. Kinesis gibt Ihrem Team einen privaten Chat unter einer eigenen HTTPS-Adresse. Ihre Prompts gehen nie an einen Modellanbieter, und Sie zahlen für GPU-Stunden, nicht für Tokens. Die Frontier-APIs bleiben für die schwierigsten Aufgaben.
- Open WebUI mit Ollama oder llama.cpp, fertig für Sie eingerichtet. Wählen Sie ein empfohlenes Modell oder geben Sie ein beliebiges Ollama-Modell an.
- Daneben weitere sofort einsatzbereite Apps: JupyterLab, Whisper, code-server, n8n, Qdrant und andere.
- Keine eigenen GPUs? Starten Sie mit Kinesis-Kapazität oder verbinden Sie Ihr AWS- oder Azure-Konto.
Kleine Modelle lassen sich auf der CPU testen. Größere Modelle brauchen eine GPU in Ihrem Grid.
1 · Modell auswählen
- gpt-oss:120b1 GPU
- qwen3.6:27b1 GPU
- deepseek-r1:32b1 GPU
- gemma4:e4bTest auf CPU
2 · GPUs und Ihren Preis wählen
3 · Ihr privater Chat ist live
Fasse diesen Liefervertrag in fünf Stichpunkten zusammen.
Hier die wichtigsten Konditionen: 24 Monate Laufzeit, Zahlungsziel 60 Tage und…
Beispielhaft · Modelle wie in der App Gallery gelistet
Für Teams, die mehr GPUs brauchen
Eine einzige Cloud reicht nie. Kinesis Grids machen daraus eines.
Verbinden Sie Ihre bevorzugten Clouds mit einem API-Schlüssel und behalten Sie alle bestehenden Verträge und Credits. Kinesis findet bei allen die GPUs, die Sie brauchen, ergänzt Kinesis-Kapazität, wenn Sie mehr brauchen, hält Ihre Arbeit am Laufen, wenn eine Spot-Maschine verschwindet, und bietet Ihnen eine Ansicht für jedes Log und jeden Dollar.
- API-Schlüssel für 20 Hyperscaler und Neoclouds. Ihre Konten, Verträge und Credits bleiben Ihre.
- Zurückgeforderte Spot-Maschinen werden automatisch ersetzt.
- Nichts läuft über dem von Ihnen festgelegten Höchstpreis.
Kinesis hat jede von Ihnen verbundene Quelle geprüft
- Ihr Cloud-Guthabenwird zuerst genutzt3 GPUsvorausbezahlt
- Spot-Kapazitätautomatisch ersetzt3 GPUs0,89 $/Std.
- Ihre eigenen Serverbereits bezahlt2 GPUseigene
- On-Demand-Cloudüber Ihrem Höchstpreisübersprungen1,62 $/Std.
8 / 8
GPUs gefunden
-45 %
Spot vs. On-Demand
1 Deployment
jede Quelle
Beispielhaft · Kinesis platziert Workloads nur dort, wo Ihr Preis erreicht wird
Für Batch-Inferenz, Rendering und Fine-Tuning
Eine ganze GPU-Flotte, ganz entspannt.
Nicht jeder Job braucht eine Rechenzentrums-GPU. Ihr Kinesis Grid verteilt Batch-Inferenz, Rendering und Fine-Tuning auf Karten der GeForce RTX 30-, 40- und 50-Serie sowie RTX-Workstation-Karten, ab 0,03 $ pro Stunde, und hält die Arbeit in Bewegung, während Maschinen kommen und gehen. Sie sehen die maximalen Kosten Ihres Laufs, bevor Sie sich anmelden.
- Jeder angegebene Preis ist das Höchste, was Sie pro GPU-Stunde zahlen.
- Skalieren Sie über viele GPUs, ein Job pro GPU.
Kinesis Batches läuft auf Community- und Partner-GPUs. Ihr Grid platziert niemals Workloads auf Community-Hardware, es sei denn, Sie wählen Kinesis Batches.
- RTX 5060 Ti16 GB0,12 $/Std.
- RTX 5070 Ti16 GB0,27 $/Std.
- RTX 508016 GB0,35 $/Std.
- RTX 509032 GB0,61 $/Std.
RTX 30- und 40-Serie ab 0,03 $/hr · auch RTX 6000 Workstation-Karten
Beispielhaft · jeder angegebene Preis ist das Höchste, was Sie zahlen
Für alle mit ungenutzten GPUs
Lassen Sie sich für die Stunden bezahlen, in denen Ihre GPUs nicht arbeiten.
Ein Gaming-PC ist den Großteil des Tages ausgeschaltet. Ein Rechenzentrum verkauft einen Teil seiner Stunden, der Rest ist für immer verloren. Kinesis bringt die Kunden und übernimmt Abrechnung und Support, und Sie werden für Stunden bezahlt, die sonst ungenutzt verstreichen würden.
- Gamer und Gaming-Cafés: Installieren Sie die Spark-App, wählen Sie Ihre Stunden und lassen Sie sich bezahlen.
- Rechenzentren und Neoclouds: Wir verkaufen Ihre ungenutzte Kapazität als Spot Instances.
- Schätzen Sie Ihre Einnahmen, bevor Sie irgendetwas verbinden.
Verfügbar 23 – 8 Uhr. Tagsüber gehört alles wieder Ihnen.
Beispielhaft
Für Sicherheit, Datenschutz und Souveränität
Die gesamte Plattform, so privat, wie Sie sie brauchen.
Manche Organisationen können die Software, die ihre GPUs verwaltet, nicht mit anderen Unternehmen teilen oder sie von jemandem außerhalb betreiben lassen. Deshalb sollten sie nicht auf moderne Tools verzichten müssen. Kinesis Private gibt es in zwei Stufen, und beide laufen mit demselben Kinesis, das Ihre Teams überall sonst nutzen würden.
- Isoliert: eine dedizierte Bereitstellung, abgeschottet von allen anderen Kunden und betrieben von Kinesis.
- Vollständig privat: Alles, auch die Software, die Ihre GPUs verwaltet, läuft in Ihrem Rechenzentrum. Kinesis ist nicht beteiligt.
Vollständig privat
Ihre Umgebung
Schlüssel, Logs und Audit-Trail bleiben in Ihrem Rechenzentrum.
Was wir ausgeliefert haben
Bisher 78 Releases in diesem Jahr.
Wir bringen fast jede Woche etwas Neues in die Hände unserer Kunden. Hier sind einige Beispiele aus den letzten drei Monaten. Vollständiges Changelog lesen →
Oktober 2026
Enterprise Single Sign-On
Melden Sie sich über Ihren Identitätsanbieter an, verifizieren Sie Ihre Domains und machen Sie SSO für alle Mitglieder verpflichtend.
Oktober 2026
Kinesis in Claude
Verbinden Sie Kinesis mit Claude und verwalten Sie Ihre Deployments über den Assistenten, den Sie bereits nutzen.
Oktober 2026
Rollback mit einem Klick
Setzen Sie eine über GitHub deployte App auf einen beliebigen früheren Build zurück, ohne neu zu bauen.
September 2026
Eine öffentliche REST API und ein MCP-Server
Alles aus dem Portal, aus Ihren Skripten und Ihren Agents.
September 2026
Kontingente pro Person in geteilten Grids
Begrenzen Sie GPUs, Apps und Instanzen pro Person in jedem Grid.
September 2026
Jede Maschine, hinter jeder Firewall
Büro-PCs, Labore und On-Prem-Server werden in Minuten Teil des Grids, ohne eingehende Ports.
August 2026
GPU-Slicing mit MIG
Teilen Sie unterstützte Rechenzentrums-GPUs in isolierte Slices auf.
August 2026
Fair-Share-Scheduling
Wenn GPUs knapp werden, kommt jedes Team an die Reihe.
Auszeichnungen und Presse
Was andere über unsere Arbeit gesagt haben.
App-Deployment-Plattform des Jahres 2026
CIOReview
- Managed Compute Cloud Solution of the Year 2026, CIOReview
- Bronze Stevie® Award 2025, Kategorie „New Service of the Year“
- Fierce NetworkCan an old networking concept solve today’s compute shortage?
- IEEE SpectrumThe AI boom is giving rise to GPU-as-a-Service
- SiliconANGLEMulticloud GPU compute-as-a-service startup Kinesis Network goes fully serverless
- InformationWeekThe cloud you want versus the cloud you need
Unsere Geschichte
Irgendwo wartet gerade ein Forschungsteam tagelang auf eine GPU. Anderswo hält eine sehr teure gerade ein Nickerchen.
Die Welt gibt Hunderte Milliarden Dollar für KI-Hardware aus, und vieles davon steht immer noch ungenutzt herum. Nicht, weil niemand sie braucht, sondern weil diejenigen, die sie brauchen, nicht herankommen. Kapazität ist über Clouds, Rechenzentren und Gebäude verstreut, jeweils mit eigener Konsole, eigenem Vertrag, eigenem Netzwerk und eigener Rechnung.
Strom hatte einst dasselbe Problem. Er skalierte nicht, als jemand einen größeren Generator baute. Er skalierte, als Stromnetze Generatoren jeder Größe mit jeder Steckdose verbanden und Zähler und gemeinsame Regeln es Menschen, die sich nie begegnet waren, ermöglichten, sicher Strom zu kaufen und zu verkaufen. Bei Rechenleistung ist es heute wie beim Strom vor dem Stromnetz.
Zwei von uns, Baris und Hamza, haben sich 2005 bei Microsoft kennengelernt und bauen seitdem gemeinsam. Toshi und David kamen von Microsoft, Mozilla, Asana und Meta. Vor Kinesis haben Baris und Hamza C0D3R gebaut, ein dezentrales Netzwerk aus Zehntausenden Maschinen, das im Laufe der Zeit Billionen von Relays abgewickelt hat. Es hat uns gezeigt, dass über die ganze Welt verteilte Maschinen sich wie ein System verhalten können, wenn jemand die geduldige Arbeit leistet, sie zu verbinden, abzusichern und einfach nutzbar zu machen.
Deshalb haben wir 2024 Kinesis gegründet, um dieses Grid für Rechenleistung zu bauen: zuerst innerhalb jeder Organisation, damit jede GPU, die sie nutzt, als ein System arbeitet, und dann zwischen Organisationen, damit freie Kapazität die Menschen erreicht, die sie brauchen.
Ihre Rechenleistung. Unsere Rechenleistung. Die Rechenleistung aller.
Wenn Sie KI betreiben, eigene GPUs besitzen oder sich einfach dafür interessieren, wohin sich Rechenleistung entwickelt, freuen wir uns, von Ihnen zu hören.
Baris Saydag
CEO und CTO
Hamza Ak
COO
Toshihito Kikuchi
Chief Engineer
David Ding
Head of UX
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