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Daytona holt 60 Millionen $: ein Computer für jeden KI-Agenten

Das Start-up für Agenten-Clouds wird jetzt mit 1 Milliarden $ bewertet, mit Patrick Collison, Tobi Lütke und Aravind Srinivas unter den Angels seiner Series-B-Runde.

Von Alexandre S. , 01:30 UTC

Daytona, ein Start-up aus New York, das Computer an KI-Agenten vermietet, hat eine Series B über 60 Millionen $ bei einer Bewertung von 1 Milliarden $ eingesammelt. FirstMark Growth führte sie an, wie schon die Series A über 24 Millionen $ im Februar, berichtete TechCrunch am 23. Oktober 2026.

Retro-futuristische Illustration: ein gestreifter Sonnenuntergang über einem Gitterhorizont unter einem Sternenhimmel, mit einem Mikrochip am Horizont.
Illustration von adtestbench nach „Agent cloud startup Daytona hits $1B valuation backed by FirstMark and a who's who of angels“,

Zu den Angel-Investoren zählen Eric Yuan von Zoom, Patrick Collison von Stripe, Aravind Srinivas von Perplexity, Tobi Lütke von Shopify und Adam D’Angelo von Quora, mit Samsung Next, Okta Ventures und Qualcomm Ventures als strategischen Geldgebern. Die insgesamt eingesammelte Summe von Daytona beträgt nun 91 Millionen $, heißt es in der Ankündigung.

Eine Daytona-Maschine startet in Millisekunden und ist weg, wenn der Job endet; dazwischen lässt sie sich mit gesicherter Arbeit pausieren oder vielfach kopieren, was zu Agenten passt, die Tausende kurzer Aufgaben starten. Daytona sagt, es sei der einzige Anbieter, der GPU-, macOS-, Windows- und Linux-Sandboxes (abgeschottete Maschinen) an einem Ort anbietet.

Das stundenweise Mieten von GPUs ist das ältere Modell. Von acht GPU-Clouds in unserer Preistabelle, gelesen am 24. Oktober 2026, führt Runpods Community Cloud den niedrigsten Preis für eine RTX 4090 auf, 0,34 $ pro Stunde, sowie eine H100 für 1,99 $.

Die Maschinen von Daytona starten in Millisekunden und verschwinden, wenn der Job endet, während die Clouds in unserer Tabelle eine Karte stundenweise vermieten, ab 0,34 $ für eine RTX 4090; die Ankündigung von Daytona nennt keine Preise, daher lassen sich die Kosten pro Job noch nicht mit diesem Preis vergleichen.