Google Cloud und die Startups: Wenn die KI-Rechnung zur Warnleuchte wird

Viele Gründerinnen und Gründer sprechen lieber über Modelle, Narrative und Marktvisionen als über etwas viel Nüchterneres: die wahren Kosten ihrer Infrastruktur. Die aktuelle Equity-Podcast-Folge von TechCrunch mit Darren Mowry, Vice President Global Startups bei Google Cloud, macht deutlich, dass Infrastrukturentscheidungen im KI‑Zeitalter nicht mehr „IT‑Detailfragen“ sind, sondern Überlebensfragen.

In diesem Beitrag ordne ich ein, was hinter Googles Offensive um KI‑Startups steckt, welche „Check-Engine-Lights“ bei Cloud- und Hardware‑Entscheidungen derzeit aufleuchten und wie europäische – insbesondere DACH‑Startups – ihre Cloud‑Strategie zwischen Wachstum, Kostenkontrolle und Regulierung ausbalancieren sollten.

Die Nachricht in Kürze

Laut TechCrunchs Podcast Equity sprach Google-Cloud-Manager Darren Mowry mit Reporterin Rebecca Bellan darüber, wie frühe technische Weichenstellungen darüber entscheiden können, ob KI‑Startups skalieren oder scheitern.

Wie TechCrunch berichtet, drehte sich das Gespräch im Kern um drei Themen: den Wettbewerb zwischen Google Cloud, AWS und Microsoft um KI‑native Startups; die Bedeutung von Hardware‑Entscheidungen wie TPUs versus GPUs; und die Rolle von Cloud‑Credits und fertigen Foundation Models, die wahre Kostenstrukturen lange verschleiern können. Mowry hebt zudem hervor, welche KI‑Segmente aktuell echten Zug sehen – etwa Biotech, Climate Tech, Developer Tools und sogenannte „World Models“.

Besonders relevant sind seine Beschreibungen typischer Warnsignale, die anzeigen, dass ein Startup es vermutlich nicht schaffen wird – sinnbildlich wie eine „Check-Engine“-Kontrollleuchte im Auto, die häufig ignoriert wird, bis es zu spät ist und Infrastrukturkosten sowie mangelnder Product-Market-Fit kaum noch zu reparieren sind.

Warum das wichtig ist

Die eigentliche Botschaft lautet: Im KI‑Zeitalter ist Infrastruktur kein austauschbarer Kostenblock mehr, sondern Teil des strategischen Kerns.

Gewinner:

• Hyperscaler wie Google, AWS und Microsoft, die Startups mit großzügigen Credits, GPU/TPU‑Zugängen und proprietären Modellen früh in ihre Ökosysteme ziehen.
• Teams, die Infrastruktur bewusst managen, mit sauberem Monitoring für Performance, Kosten und Portabilität.

Verlierer:

• Gründer, die kostenlose Credits mit Product-Market-Fit verwechseln. Läuft der Freikontingent aus, zeigt sich oft, dass die Unit Economics nie tragfähig waren.
• Investoren, die Wachstumsstorys finanzieren, ohne die Infrastruktur-Risiken zu verstehen. Ein beeindruckendes LLM‑Demo kaschiert nicht selten eine gefährliche Cost-to-Serve-Kurve.

Direkte Folge: KI‑Startups werden angehalten, Nutzungszahlen hochzutreiben, bevor Architektur, Preise und Margen stabil sind. Der Druck, „KI‑Traktion“ zu zeigen, führt dazu, dass viele Teams einfach den Stack wählen, der am schnellsten GPUs und Modellzugang liefert – und sich damit faktisch an einen Anbieter fesseln.

Genau deshalb ist Mowrys „Check-Engine“-Metapher relevant. Gründer brauchen Dashboards, die in Echtzeit signalisieren, wenn Latenz, Durchsatz und vor allem Kosten pro Anfrage außer Kontrolle geraten. Cloud-Entscheidungen im dritten Monat bestimmen leise mit, ob im dritten Jahr überhaupt noch Raum für profitables Wachstum bleibt.

Für Google geht es zugleich um Positionierung: Weg vom Image des „dritten Clouds“, hin zum Partner, der KI‑Startups versteht – und ihnen hilft, die Post-Credit-Phase zu überstehen.

Der größere Kontext

Die Episode fügt sich in mehrere Branchenbewegungen ein.

Erstens verschieben sich die Hyperscaler in höhere Ebenen des KI‑Stacks. AWS mit Bedrock, Microsoft über OpenAI und Azure, Google mit Vertex AI und dem TPU‑Portfolio – alle wollen mehr sein als reine Infrastruktur. Ziel ist die Kontrolle der gesamten Wertkette: Compute, Storage, Modelle, Vektor-Datenbanken, Orchestrierung, Monitoring.

Zweitens prallt die Ökonomie der generativen KI auf die Realität. Die vergangenen Jahre haben gezeigt, was technisch möglich ist; die kommenden müssen zeigen, was wirtschaftlich tragfähig ist. Das bedeutet harte Optimierung bei Tokens, Kontextfenstern, Caching, Fine‑Tuning‑Strategien und Hardwareauslastung. Startups, die „Infra“ an Cloud‑Provider delegiert und selbst kaum verstanden haben, erleben nun ihr böses Erwachen, wenn Cloud‑Rechnungen schneller steigen als MRR.

Drittens findet ein Machtwechsel auf der Hardware‑Ebene statt. Nvidia dominiert zwar weiterhin, aber Google‑TPUs, Amazons Trainium/Inferentia und diverse spezialisierte AI‑Chips greifen die Annahme an, dass GPUs die einzig sinnvolle Wahl seien. Für frühe Startups ist die von Mowry angedeutete Entscheidung – harte Optimierung auf eine Plattform versus bewusste Portabilität – ein klassischer Trade‑off zwischen Effizienz und optionality.

Historisch erinnert das an die Mobile‑Ära: Startups, die sich tief in Ökosysteme wie Facebook Platform, BlackBerry oder Windows Phone eingeklinkt hatten, zahlten später einen hohen Preis, als diese Plattformen ihre Strategie änderten. Das KI‑Pendant heute ist der lock‑in in einen proprietären Cloud‑Stack – kurzfristig hilfreich, langfristig riskant.

Die europäische / DACH-Perspektive

Für Europa – und speziell den DACH‑Raum – hat das alles eine zusätzliche Dimension: Regulierung und Datenschutzkultur.

Mit DSGVO, Digital Services Act, Digital Markets Act, Data Act und der kommenden EU‑KI‑Verordnung wächst der Druck auf Transparenz, Datenminimierung, Portabilität und Unabhängigkeit von Gatekeepern. Wer sich vollständig auf einen US‑Hyperscaler verlässt, optimiert Geschwindigkeit, läuft aber Gefahr, bei Souveränität und Compliance in Probleme zu laufen.

Das erklärt den neuen Rückenwind für Akteure wie OVHcloud, Scaleway oder regionale Lösungen von Telekom, T‑Systems, Ionos sowie Initiativen wie GAIA‑X. Hinzu kommen europäische Anbieter von Open‑Source‑Modellen und spezialisierte Clouds für regulierte Branchen (Gesundheit, Finanzen, Automotive), die besonders im deutschsprachigen Raum an Bedeutung gewinnen.

Mowrys „Check-Engine“-Leuchte sollte für europäische Startups deshalb um einige Anzeigen erweitert werden:

• Datenlokation & ‑hoheit: Kann ich zweifelsfrei belegen, wo meine Daten liegen und wie sie verarbeitet werden?
• Auditierbarkeit: Unterstützt mein Stack Logging, Nachvollziehbarkeit und Dokumentation in einer Form, die die EU‑KI‑Verordnung verlangt?
• Exit-Strategie: Wie teuer und realistisch ist ein Provider‑Wechsel – technisch wie vertraglich?

Für Berliner oder Münchner KI‑Startups bedeutet Googles Charmeoffensive: Mehr Zugang zu Technologie, Credits und Go‑To‑Market‑Support – aber auch stärkeren Wettbewerb für hiesige Cloud‑ und Infra‑Startups, die dann noch klarer auf Nischen wie Compliance, On‑Prem‑Integration oder Branchenspezialisierung setzen müssen.

Ausblick

Die „Check-Engine“-Metapher dürfte zur Blaupause für eine neue Tool‑Kategorie werden. Was heute unter FinOps und Cloud‑Kostenmanagement läuft, wird sich zu KI‑Wirtschaftlichkeits‑Monitoring weiterentwickeln: Echtzeit‑Transparenz darüber, wie jeder Token, jedes Embedding und jedes Inferencing‑Pattern auf Deckungsbeiträge wirkt.

In den nächsten 12 bis 24 Monaten ist zu erwarten:

• Mehr Multi‑Cloud- und Hybrid‑Architekturen für KI: Trainieren, wo es günstig ist; ausliefern, wo Latenz, Datenschutz und Kundenvorgaben es erfordern.
• Schärfere Fragen von VCs und Beiräten: „Was passiert mit eurer Bruttomarge nach Ablauf der Credits?“ oder „Wie hoch ist euer technischer Switch‑Cost?“ werden Standard.
• Cloud‑Anbieter als Compliance‑Plattformen: Um Europa zu gewinnen, werden Hyperscaler vermehrt KI‑Act‑konforme Governance‑Bausteine, Model Cards, Risiko-Management und Audit‑Funktionen out‑of‑the‑box anbieten.

Für Google ist der Fokus auf Startups sowohl Chance als auch Pflicht. Gelingt es, TPUs und den eigenen KI‑Stack nicht nur als performant, sondern als ökonomisch planbar zu positionieren, könnten viele Gründer von der gewohnten Kombination „AWS + Nvidia + OpenAI“ abweichen. Gelingt das nicht, droht Google im DACH‑Raum ein dauerhafter Platz hinter AWS und Microsoft.

Die offene Frage bleibt, ob Startups die Balance aus Geschwindigkeit und Portabilität halten können. Die Versuchung, jeden proprietären Komfort‑Service eines Cloud‑Anbieters mitzunehmen, ist groß. Genau in dieser Gratwanderung werden sich in den kommenden Jahren viele Erfolgsgeschichten – und Insolvenzen – entscheiden.

Das Fazit

Googles Warnung an Startups, ihre „Check-Engine“-Leuchten ernst zu nehmen, bringt es auf den Punkt: KI‑Infrastruktur ist heute einer der wichtigsten Hebel für Erfolg oder Scheitern. Gründerinnen und Gründer, die Credits als Starthilfe statt als „Gratisgeld“ sehen und ihre Kosten genauso akribisch messen wie ihre KPIs, sichern sich strategische Optionen – gegenüber Cloud‑Providern wie Investoren. Alle anderen stellen womöglich erst auf der Überholspur fest, dass ihr Motor überhitzt. Die Frage ist: Schauen Sie schon auf Ihr eigenes Dashboard?