Verda: Finnische Neocloud wird zum Unicorn, nimmt 161 Millionen Euro auf
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Der Helsinkier KI-Cloud-Anbieter Verda hat soeben eine Series-B-Runde über 189 Millionen Dollar (rund 161 Millionen Euro) abgeschlossen und wird damit mit mehr als einer Milliarde Dollar bewertet. Damit reiht sich das finnische Unternehmen in eine wachsende Gruppe europäischer Neoclouds ein, die Rechenkapazität für KI-Training und Inferenz anbieten und dabei gegen die US-Hyperscaler antreten.
Verda wurde 2020 von Ruben Bryon unter dem Namen DataCrunch gegründet und trägt seit Ende 2025 den heutigen Namen. Das Unternehmen betreibt eigene Rechenzentren in Finnland, die nach eigenen Angaben mit erneuerbarer Energie laufen, und verkauft darauf GPU-Kapazität sowie eine Software-Plattform. Die aktuelle Runde war laut Unternehmen überzeichnet.
Wer wie viel investiert
Angeführt wird die Series B von Emergence Capital aus dem Silicon Valley. Beteiligt sind außerdem MUFG Innovation Partners, der Serverhersteller Supermicro, die finnische Pensionsversicherung Varma, Lifeline Ventures, 6 Degrees Capital, byFounders und der staatliche Investor Tesi (Finnish Industry Investment). Dazu kommt eine Gruppe von Angel-Investor:innen, darunter Ola Tørudbakken und Mark Saroufim. Die Aufteilung der Beträge auf die einzelnen Geldgeber:innen wurde nicht offengelegt.
Mit der Runde steigt das insgesamt aufgenommene Kapital aus Eigen- und Fremdfinanzierung auf über 450 Millionen Dollar (rund 385 Millionen Euro). Erst im Frühjahr hatte Verda 100 Millionen Euro eingesammelt, damals unter Führung von Lifeline Ventures und mit Fremdkapital nordischer Banken. Davor gab es eine Seed-Runde über 12 Millionen Euro und eine Series A über 55 Millionen Euro.
Was mit dem Geld geplant ist
Verda will die Mittel auf drei Ebenen einsetzen: eigene Rechenzentren, die Hardware darin und die Plattform darüber. Für 2027 kündigt das Unternehmen mehr als 250 Megawatt an betriebener Kapazität an. Derzeit läuft Rechenleistung in Finnland, weitere Standorte in Europa, Großbritannien, den USA und Asien sollen folgen. Bei der Hardware setzt Verda auf frühe Auslieferungen der kommenden Nvidia-Generation VR200 NVL72 in den nächsten Monaten.
Produktseitig liegt der Fokus auf Inferenz, also dem laufenden Betrieb von Modellen, der durch längere Sessions und agentische Anwendungen stoßweise Lastspitzen erzeugt. Dazu kommen kürzere Bereitstellungszeiten für Instanzen und Cluster, eine S3-kompatible Objektspeicherung, ein Managed-Kubernetes-Angebot sowie Funktionen für Unternehmenskund:innen wie Audit-Logs, Single Sign-on und Confidential Computing. Zertifizierungen nach SOC Type II und dem deutschen C5-Katalog sollen Einkaufsabteilungen in größeren Konzernen adressieren.
Ein eigenes AI Lab soll außerdem Compiler, Serving-Software und Kernel-Optimierung weiterentwickeln und eng mit Forschungsteams und Open-Source-Projekten zusammenarbeiten.
141 Millionen Euro annualisierter Umsatz
Verda beziffert die annualisierte Umsatzrate für Juli 2026 mit 165 Millionen Dollar (rund 141 Millionen Euro), nach etwa 100 Millionen Dollar zu Jahresbeginn. Das Unternehmen beschäftigt über 250 Personen in Helsinki, London, Taipeh und San Francisco und bedient nach eigenen Angaben Kund:innen in mehr als 50 Ländern.
Zu den genannten Referenzen zählen das deutsche KI-Unternehmen Aleph Alpha, das seine Forschungsinfrastruktur auf Verda-GPU-Clustern betreibt, der Bildgenerierungsdienst Magnific sowie Epsilon Health, das Radiologiemodelle auf einem dedizierten Cluster trainiert.
Europas Neocloud-Feld wird dichter
Verda ist mit dieser Positionierung längst nicht allein. Mit Nebius gibt es bereits eine börsennotierte europäische Neocloud: Das Unternehmen mit Sitz in Amsterdam ist an der Nasdaq gelistet und meldete für das zweite Quartal ein Umsatzplus von 454 Prozent im Jahresvergleich.
Dazu kommt der britische Anbieter Nscale, der am vergangenen Freitag seine Unterlagen für einen Börsengang an der New York Stock Exchange eingereicht hat und dabei eine Bewertung im Bereich von 30 Milliarden Dollar anstrebt. Der Prospekt zeigt allerdings auch die Kehrseite des Geschäftsmodells: Nscale verkauft Rechenleistung derzeit unter den direkten Kosten, weist einen operativen Verlust von 492 Millionen Dollar aus und hängt mit rund 88 der 103,4 Milliarden Dollar im Auftragsbuch an nur zwei Kunden, Microsoft und Anthropic.
Und auch Mistral AI aus Frankreich verschiebt sich zusehends in diese Richtung. Der Modellanbieter baut sein Geschäft als Neocloud aus, hostet über Mistral Compute inzwischen auch Fremdmodelle wie GLM-5.2 des chinesischen Anbieters Z.ai, bietet regionale Endpunkte mit Datenresidenz an und lässt sich Kapazität von Ankerkund:innen wie Amadeus, ASML, Capgemini und CMA CGM vorfinanzieren. Für den Ausbau des eigenen Rechenzentrums südlich von Paris hat Mistral 830 Millionen Dollar an Fremdkapital aufgenommen.
Die größere Konkurrenz sitzt in den USA
Der eigentliche Maßstab für die europäischen Anbieter liegt jenseits des Atlantiks. Mit CoreWeave ist dort der größte börsennotierte Vertreter der Kategorie aktiv, dazu kommen Crusoe, das Rechenzentren an günstige und oft abgelegene Energiequellen koppelt, und Lambda, das aus dem GPU-Verleih für Forschungsteams heraus gewachsen ist.
Zusätzlich drängt mit SpaceX ein Akteur in den Markt, der ursprünglich aus einer ganz anderen Branche kommt. Das Unternehmen vermietet Rechenkapazität in den Colossus-Rechenzentren von xAI weiter, unter anderem an Google, und hat darüber hinaus Pläne für KI-Rechenzentren im Orbit eingereicht. Für die europäischen Neoclouds bedeutet das einen Wettbewerb um dieselben Nvidia-Lieferkontingente, dieselben Stromanschlüsse und dieselben großen KI-Kund:innen.
Gemeinsam ist den europäischen Anbietern das Argument der Datenresidenz und der Preisvorteil gegenüber AWS, Azure und Google Cloud. Verda wirbt mit Einsparungen von bis zu 90 Prozent. Gemeinsam ist ihnen ebenso die hohe Kapitalintensität: Rechenzentren, GPUs und Stromanschlüsse müssen vorfinanziert werden, lange bevor die Auslastung feststeht. Wie tragfähig das Modell ist, wird sich an den Quartalszahlen der börsennotierten Vertreter ablesen lassen.
