Nebius Group: KI Infrastruktur und KI Dienstleistungen

https://knowyourinvestments.substack.com/p/nebius-watch-brea…

"Ende April veröffentlichte Nebius seinen Jahresbericht 2025 (Formular 20-F), der einige interessante, bisher unveröffentlichte Details enthielt. Ich habe das Formular 20-F analysiert und werde in diesem Artikel die wichtigsten Erkenntnisse hervorheben, insbesondere:

1. Die 40%ige Vorauszahlungsrate gemäß dem Microsoft-Vertrag sowie meine Gedanken zu Vorauszahlungsstrukturen in Meta-Verträgen.
2. RPO-Zahlen , einschließlich der Tatsache, dass rund 1 Milliarde US-Dollar des RPO zum Jahresende 2025 von anderen Kunden als Microsoft und Meta stammten.
3. Die genaue Marktkapitalisierung von Nebius basiert auf der vollständig verwässerten Aktienanzahl (Spoiler: Sie beträgt nicht 45 Milliarden Dollar, wie viele Finanzdatendienste suggerieren).
4. Mögliche Risiken im Zusammenhang mit der Frage, ob Arkady Volozh aufgrund einer Verwässerung die Kontrolle über das Unternehmen verlieren könnte.
5. Geschäftliche Neuigkeiten zu TripleTen und Avride sowie Beteiligungen an ClickHouse und Toloka.
6. Abschließend noch ein Update zu meiner fairen Bewertung der Nebius Group."

10 % hoch und das ohne große Neuigkeit?

Wollen da einige noch vor den Quartalszahlen rein?

"Scaling AI at Inference: The Road to Agent-Driven ROI"

00:00:00 - Introduction to AI and Infrastructure

00:00:28 - The Evolution of AI and Its Impact

00:01:33 - Introducing Roman from Nebius

00:02:29 - Nebius: AI-Specialized Cloud

00:03:45 - Shifting Focus from Training to Inference

00:05:25 - Customer Behavior and Infrastructure Needs

00:10:12 - Challenges in Closed Ecosystems

00:11:39 - The Role of Open Source in AI

00:17:28 - Making Open Source Enterprise-Grade

00:22:04 - Differentiating Nebbius in the Market

00:23:02 - Customer Engagement and Support

00:29:02 - Use Cases for AI Agents

00:34:09 - Future Outlook

So macht man sich beliebt

https://fox4kc.com/news/nebius-data-center-pays-school-lunch…

Arkady Volozh launched Nebius with one 25-megawatt data center and a belief that the AI era would require more infrastructure than anyone was building. Now, fresh off a round of major announcements—new company commitments, a deepening Nvidia partnership, and significant financing—Arkady joins us to look back on how far Nebius has come and where they’re headed next. In this episode of Spotlight On, Arkady sits down with Accel’s Matt Weigand to talk about how domain expertise became Nebius’s early edge, the financing logic behind its rapid expansion, and why competing with hyperscalers doesn’t keep him up at night.

Ein Nebius Mitarbeiter auf X:

Es geht um Jevons Paradoxon, angewendet auf KI

https://de.wikipedia.org/wiki/Jevons-Paradoxon

Kurz gesagt: Je billiger KI wird, desto mehr werden wir Sie nutzen. Siehe Kohle oder Elektrizität.

https://x.com/demian_ai/status/2052395660108759174

"If you understand why those two sentences are both true at the same time, you understand the most important thing happening in AI right now.

I work on inference for a living, at

@nebiustf

, where we run open-source managed inference at scale. Most of what follows is what I'm seeing from inside the bill.

12 months ago, the cost of 1M tokens of frontier-class reasoning was somewhere on the order of $60.

Today, an equivalent quality of output costs roughly $0.50.

Price /token of o1-level intelligence has dropped about a 128x in a year.

Price of GPT-4-level output has dropped roughly 100x since the original GPT-4 shipped.

By any normal reading of a technology cost curve, this should be deflationary. It should be saving customers money.

The opposite has happened. The total compute bill at every hyperscaler is going up, not down. Anthropic just signed multi-year capacity deals with both XAI and Amazon. Microsoft's Azure capex guide for 2026 starts with an eight. OpenAI is reportedly spending more on compute every quarter than it did in all of 2023. Nvidia paid roughly twenty billion dollars to acquire Groq, an inference-specialist company that did not exist as a serious commercial entity three years ago.

The cost curve and the demand curve crossed, and then the demand curve lapped the cost curve.

Here is what happened underneath.

A reasoning model burns roughly 10x the output tokens of a non-reasoning model on the same task, because it spends most of its tokens thinking out loud before answering. An agentic workflow chains roughly twenty times the requests of a single-shot completion, because it loops, calls tools, plans, retries, and synthesizes. A modern deep-research query (the kind a research analyst can fire off in fifteen seconds and then walk away from for ten minutes) costs more compute than 10 original GPT-4 queries combined. We made every individual token a hundred times cheaper, and then we built a generation of products that consume ten thousand times more tokens.

This is the Jevons paradox playing out at trillion-dollar scale, in compressed time, in front of everyone. Jevons noticed in 1865 that making coal-burning more efficient did not reduce coal consumption. It increased it, because efficiency unlocked uses that were previously uneconomic. Steam engines became more practical at smaller scales. Whole industries that could not afford coal at the old price suddenly could. Britain's coal consumption rose sharply, not despite the efficiency gains, but because of them.

The same thing is happening to AI compute right now and it is happening faster than any analogous historical cycle. Falling token prices did not contract demand. They unlocked agents, deep research, code-writing systems, multi-step reasoning, persistent memory, the entire next layer of AI products. Every product in that next layer consumes orders of magnitude more compute than the chat interfaces it is replacing.

The math at the aggregate level is brutal: 100x cheaper tokens times 10 000 more tokens equals a 100x larger total bill.

The implications stack quickly.

If you are running a hyperscaler, your 2026 capex guide is not a peak. It is a step on a curve. Inference is structurally always-on, twenty-four hours a day, in a way that training never was. Training is bursty. You spin up a cluster, run for weeks or months, and stop. Inference runs continuously, scales with usage, and the usage curve is exponential. Your power bill, your cooling bill, your transceiver count, your storage footprint, all of these were sized for a workload mix that no longer exists.

If you are running an AI software company built on top of someone else's closed API, you have a problem that did not exist a year ago. Your gross margins get worse as your customers get more value out of your product, because the more they use it, the more compute you pay for. The companies that win this are the ones that figured out vertical integration before the math caught them.

If you are watching this from a distance and trying to understand where the next bottlenecks form, the answer is everywhere downstream of "more inference compute, always-on, with massive memory state per session." The KV cache, the running memory state of a long conversation or an agent loop, is the silent monster of the inference era. It does not scale linearly with parameters. It scales linearly with context length and number of agent steps. A long agent session can hold tens of gigabytes of state per user, per session.

Multiply that by every concurrent user of every product, and you understand why

$MU

,

$SNDK

, $TOWCF, and the entire memory and packaging layer have re-rated the way they have.

The CPU-to-GPU ratio is evolving. Training is 1:8. Basic chat inference is 1:4. Agentic inference is 1:1, sometimes CPU-heavy. Google has split its TPU line in two, with a dedicated inference chip carrying tripled SRAM for KV cache.

$INTC

and

$AMD

just spent two earnings calls explaining that this shift is structural, not cyclical. The hardware map is redrawing in real time and the financial press is mostly still writing about training clusters.

The right framing of where we are right now is not that AI is hitting a wall. The framing a year ago that scaling was hitting a wall was the most expensive bad take of the cycle. The right framing is that AI got dramatically cheaper, dramatically more capable, and dramatically more useful, and the cost of running it at the new equilibrium of demand is much higher than the cost at the old equilibrium of demand, because the new equilibrium is enormous.

A meaningful share of what we actually do at Token Factory, day to day, is help customers stop their bills from running away from them. KV-cache management. Speculative decoding. Quantization. Routing. The kind of vertical integration that, eighteen months ago, every product team was happy to leave abstracted away behind a closed API. The reason this stack matters now is the same reason this whole essay matters: at the new equilibrium of inference demand, the cost of treating compute as a commodity is no longer survivable. The companies that figure out the layer beneath the API are the ones who keep their margins.

Cheaper tokens. More tokens.

Same coal as 1865."

Danke!

https://mvcinvesting.substack.com/p/what-i-expect-from-my-ho…

"Schlussbetrachtung

Alles in allem bin ich wohl so zuversichtlich wie noch nie vor der Veröffentlichung eines Nebius-Quartalsberichts. Nicht im Hinblick auf die Kursentwicklung, die ich nicht vorherzusagen versuche, sondern im Hinblick auf die tatsächliche Unternehmensleistung.

In den vergangenen Quartalen befürchtete ich, dass Analysten den Kapazitätsausbau zu früh eingeschätzt hatten. Diesmal glaube ich, dass das Gegenteil der Fall sein könnte. Nebius beendete das Jahr 2025 mit mehr aktiver Kapazität als erwartet, lieferte im Februar zusätzliche Kapazitäten für Microsoft aus, sicherte sich weiteres Kapital und operiert weiterhin in einem der stärksten Nachfrageumfelder, die ich je erlebt habe.

Die Aktie hat bereits einen enormen Kursanstieg hingelegt, daher ist mit Volatilität zu rechnen, und ein positives Ergebnis dürfte kurzfristig bereits eingepreist sein. Ich sage nicht, dass die Aktie nach der Veröffentlichung der Quartalszahlen sprunghaft ansteigen wird. Aber fundamental gesehen geht Nebius meiner Meinung nach aus einer starken Position in die Berichtsveröffentlichung.

Wenn das Management eine kontinuierliche Umsetzung nachweisen, Fortschritte bei der Erreichung seiner Kapazitätsziele für 2026 und 2027 bestätigen und demonstrieren kann, dass die Nachfrage weiterhin deutlich über dem verfügbaren Angebot liegt, glaube ich, dass sich die These weiter stärken wird."

AkibaBC

dann auch noch einmal von dieser Seite ein dickes Dankeschön, an den Treadersteller👍

Es gibt immer Trittbrettfahrer, aber noch besser sind " DIE " welche die Blumen pflücken

von Anderen uns sich damit schmücken.

Wir haben das Glück dabei zu sein und freuen uns über den weg nach Norden

und können auf diese Kommentare gerne verzichten !!

Weiterhin gutes Gelingen Gruss RS

Antwort auf Dietlinde38 06.05.26 18:19:51 Uhr

😂🤣😂🤣😂🤣😂🤣

Fein gemacht, aber schau doch mal nach, wer den Thread eröffnet und ständig mit Informationen gefüttert hat?

Gratuliere! Du bist der Allergrößte!

Ich habe den Thread im November 2024 eröffnet und auch die Aktie gekauft.

Mehr will ich dazu nicht sagen ....

Wer meine Posts bei dieser Aktie im letzten Sommer verfolgt, die Aktie gekauft und bis dato gehalten hat, dürfte sich nunmehr mächtig freuen!💶

Antwort auf Magictrader 05.05.26 08:19:25 Uhr

Zitat von Magictrader:

Bin ein Fan, aber habe dennoch heute einige Gewinne mitgenommen heute, die Bewertung ist mit 38 Milliarden verdammt hoch für ein Unternehmen, welches kaum schwarze Zahlen schreibt, hoch verschuldet ist und die US-Wirtschaft könnte sich im 2. Quartal auch abkühlen.

Ich habe vor ca. zwei bis drei Wochen das gleiche bei Seagate und Samsung gemacht. Ich ärgere mich noch immer schwarz deswegen.

Bin ein Fan, aber habe dennoch heute einige Gewinne mitgenommen heute, die Bewertung ist mit 38 Milliarden verdammt hoch für ein Unternehmen, welches kaum schwarze Zahlen schreibt, hoch verschuldet ist und die US-Wirtschaft könnte sich im 2. Quartal auch abkühlen.

https://discord.com/channels/1337857173182611519/13382482372…

MV Cunha

"I’m not trimming it for now, and probably not anytime soon. It may very well correct after earnings, but every single quarter I’ve been surprised by their execution, and I don’t think the valuation is too high yet. Inference demand is much stronger than I ever imagined, so I’ll let the thesis play out as I’ve been doing. Of course, there will be a point where I trim it, but for now I still think I’d regret doing so That said, everyone should manage risk based on their own personal situation. As you know, I’ve been adding more cash to some of my other positions to offset NBIS increased weight, so right now it’s about 38% of my portfolio. It has been higher before, so I’m comfortable holding my entire position."

Antwort auf AkibaBC 04.05.26 16:51:43 Uhr

Bei den Vorauszahlungen sollte sich doch eine KE vermeiden lassen.

Den Artikel über die Elliot Wellen Analyse finde ich sehr interessant, ich habe ihn nämlich nicht verstanden.🤣

Hier das Formular:

Für Freunde der Elliott Wellen

https://techcache.substack.com/p/nebius-group-stock-elliott-…

Ich denke, dass geht echt auf die Meldung über die Vorauszahlung von Microsoft zurück.

Sehr vertrauensbildende Aktion!

Krassomat heute.

Und wir sind dabei.

https://x.com/zen_tropy/status/2050945242384277876/photo/1

"1. Microsoft Deal:

--Upfront prepayment pegged @ ~40% of TCV ($6.95B on $17.39B contact value), which MStanley sees as significantly “higher than expected” and well above crwv’s referenced 15-25% prepayments "

Hübsche Vorauszahlung von Microsoft