Bislang war bei Hetzner nach einer GPU Schluss. Mit dem GEX430, vorgestellt am 21. Oktober 2026, ändert sich das: Es ist Hetzners erster Server mit gleich vier Grafikkarten im eigenen Portfolio.
DER NEUE PROTZ IM HETZNER-PORTFOLIO
Herzstück sind vier NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q-GPUs. Jede davon bringt 96 GB GDDR7-ECC-Speicher mit — zusammen kommt der GEX430 auf 384 GB Grafikspeicher. Zum Vergleich: Der bisherige Platzhirsch im Hetzner-Lineup, der GEX63, kam mit einer einzelnen Karte und 96 GB aus. Der GEX430 ist also kein Nachfolger, sondern eine komplett neue Gewichtsklasse.
384 GIGABYTE — WAS DAS IN DER PRAXIS BEDEUTET
Großer VRAM-Pool heißt: größere Modelle passen komplett ins GPU-Gedächtnis, statt ständig mit dem langsameren System-RAM auszutauschen. Für eigene Open-Weight-Modelle im hohen zweistelligen oder dreistelligen Milliarden-Parameter-Bereich — ohne starke Quantisierung — ist das genau die Größenordnung, die lokal sonst kaum realistisch zu betreiben ist.
DER REST DER AUSSTATTUNG
Um die GPUs herum stehen ordentliche, aber bewusst nicht überdimensionierte Server-Komponenten:
- CPU: Intel Xeon Gold 5412U mit 24 Kernen und 48 Threads
- Arbeitsspeicher: 128 GB DDR5 ECC registered memory
- Storage: zwei NVMe-SSDs mit je 1,92 TB (Gen4, Datacenter Edition)
Die Botschaft dahinter: CPU und RAM sollen die GPUs nicht ausbremsen, aber auch nicht den Löwenanteil der Kosten tragen. Der Server ist klar als GPU-first-Maschine konzipiert.
WAS DAS KOSTET
Der GEX430 kostet 3.599 Euro im Monat (bzw. 4.199 US-Dollar), dazu kommt eine einmalige Einrichtungsgebühr in gleicher Höhe. Verglichen mit dem Kauf vergleichbarer Hardware — vier Blackwell-Karten allein liegen im Einkauf deutlich über dem, was ein Jahr Mietbetrieb kostet — ist das vor allem für zeitlich begrenzte Projekte interessant, nicht für den Dauerbetrieb über mehrere Jahre.
FÜR WEN SICH DAS LOHNT UND FÜR WEN NICHT
Für die klassische Homelab-Anwendung — ein eigenes kleineres Sprachmodell, Bildgenerierung, Heimautomation mit KI-Unterstützung — ist der GEX430 schlicht überdimensioniert. Interessant wird er für kleine Teams oder Firmen, die ein großes Open-Weight-Modell fein-tunen oder im Eigenbetrieb bedienen wollen, ohne gleich eigene Hardware zu kaufen und zu warten. Wer nur ausprobieren will, fährt mit kleineren Hetzner-GPU-Servern oder stundenweise gemieteter Cloud-GPU günstiger.
FAZIT: Ein echter Meilenstein, kein Alltagsprodukt
Der GEX430 zeigt, dass europäisches Hosting bei der GPU-Leistung für eigene KI-Projekte mitzieht — mit einem Produkt, das erstmals mehrere High-End-Karten in einer Maschine bündelt. Für die breite Selfhosting-Community bleibt er eher Zuschauersport; für alle, die ernsthaft eigene große Modelle betreiben wollen, ist er eine der konkretesten Alternativen zu US-Cloud-Anbietern.