Railway sammelt 100 Millionen Dollar für den Aufbau einer KI-optimierten Cloud-Infrastruktur
Während die meisten Unternehmen mit auffälligen KI-Ankündigungen Schlagzeilen jagen, hat Railway still und leise ein grundlegenderes Problem gelöst: den Infrastrukturengpass, der die KI-Entwicklung bremst. Das Start-up aus San Francisco hat gerade 100 Millionen Dollar in einer Serie-B-Finanzierungsrunde eingesammelt, um Amazon Web Services mit einer sogenannten „KI-nativen“ Cloud-Infrastruktur herauszufordern – und der Zeitpunkt könnte für KI-Entwicklungsteams, die mit veralteten Plattformen hadern, nicht besser sein.
TQ Ventures leitete die Finanzierungsrunde, an der sich FPV Ventures, Redpoint und Unusual Ventures beteiligten. Was macht das besonders beeindruckend? Railway hat eine Plattform für zwei Millionen Entwickler aufgebaut, ohne auch nur einen einzigen Dollar für Marketing auszugeben. Ihre Geheimwaffe ist nicht Werbung – sondern die Lösung des Geschwindigkeitsproblems, das Entwickler im Zeitalter der KI-Codierungsassistenten in den Wahnsinn treibt.
Das Drei-Minuten-Problem, das die Produktivität im KI-Bereich zunichte macht
„Wenn künstliche Intelligenz auf Abruf bereitsteht und jedes Problem in drei Sekunden lösen kann, werden diese Systemverbünde zu Engpässen“, erklärt Jake Cooper, der 28-jährige Gründer und CEO von Railway. Er verweist damit auf eine frustrierende Tatsache: KI-Tools wie ChatGPT und Claude können in Sekundenschnelle funktionsfähigen Code generieren, doch herkömmliche Cloud-Plattformen benötigen allein für die Bereitstellung zwei bis drei Minuten.
Diese Verzögerung hat sich von einem kleinen Ärgernis zu einem kritischen Engpass entwickelt. Die Plattform von Railway führt Bereitstellungen in weniger als einer Sekunde durch – schnell genug, um mit KI-generiertem Code Schritt zu halten. Die Ergebnisse sprechen für sich: Kunden berichten von einer Verzehnfachung der Entwicklergeschwindigkeit und Kosteneinsparungen von bis zu 65 % im Vergleich zu herkömmlichen Anbietern.
Daniel Lobaton, CTO bei G2X (einer Plattform für 100.000 Auftragnehmer der US-Bundesregierung), konnte nach der Umstellung auf Railway seine Infrastrukturkosten von monatlich 15.000 Dollar auf rund 1.000 Dollar senken. „Die Arbeit, für die ich auf unserer früheren Infrastruktur eine Woche gebraucht habe, erledige ich in Railway in etwa einem Tag“, sagt er.
Warum die Bahn Google Cloud den Rücken gekehrt hat, um eigene Rechenzentren zu errichten
An dieser Stelle wird die Geschichte von Railway erst richtig interessant. Im Jahr 2024 traf das Unternehmen eine ungewöhnliche Entscheidung: Es gab Google Cloud vollständig auf und baute seine eigenen Rechenzentren von Grund auf neu auf. Dieser Ansatz der vertikalen Integration spiegelt Alan Kays berühmte Maxime wider, dass jeder, der es mit Software ernst meint, seine eigene Hardware bauen sollte.
„Da wir die volle Kontrolle über die Netzwerk-, Rechen- und Speicherebenen haben, können wir extrem schnelle Entwicklungs- und Bereitstellungszyklen durchlaufen – genau die Art von Zyklen, die es uns ermöglichen, mit ‚Agentic Speed‘ zu arbeiten“, erklärt Cooper. Diese Kontrolle zahlte sich bei den jüngsten großflächigen Cloud-Ausfällen aus, von denen große Anbieter betroffen waren – Railway blieb die ganze Zeit über online.
Dieses Effizienzmodell spiegelt sich auch in ihrem Preismodell wider: 0,00000386 US-Dollar pro Gigabyte-Sekunde Speicher, wobei für inaktive virtuelle Maschinen keine Gebühren anfallen. Vergleicht man dies mit herkömmlichen Cloud-Anbietern, die bereitgestellte Kapazitäten in Rechnung stellen, unabhängig davon, ob man sie nutzt oder nicht, wird klar, warum Railway die Preise der Hyperscaler um rund 50 % unterbieten kann.
Von null Marketing zu Fortune-500-Kunden
Die Erfolgsgeschichte von Railway widerspricht den gängigen Vorstellungen von Start-ups. Mit nur 30 Mitarbeitern, die einen Jahresumsatz in zweistelliger Millionenhöhe erwirtschaften, hat das Unternehmen eine außergewöhnlich hohe Umsatzquote pro Mitarbeiter erreicht. Der Umsatz hat sich im letzten Jahr um das 3,5-Fache erhöht, und das Unternehmen wächst weiterhin um 15 % im Monatsvergleich – und das alles allein durch Mundpropaganda.
Trotz dieses basisorientierten Ansatzes nutzen mittlerweile 31 % der Fortune-500-Unternehmen die Plattform von Railway. Zu den namhaften Kunden zählen Bilt, die GoCo-Tochter von Intuit, Cruise Critic von TripAdvisor und MGM Resorts. Kernel, ein von Y Combinator gefördertes Start-up, das über 1.000 Unternehmen mit KI-Infrastruktur versorgt, betreibt sein gesamtes kundenorientiertes System auf Railway für nur 444 US-Dollar im Monat.
„Bei meinem früheren Unternehmen Clever, das für 500 Millionen Dollar verkauft wurde, hatte ich sechs Vollzeit-Ingenieure, die sich ausschließlich um AWS kümmerten“, sagt Rafael Garcia, CTO von Kernel. „Jetzt habe ich insgesamt sechs Ingenieure, und alle konzentrieren sich auf das Produkt.“
Die KI-Integration, die alles verändert
Die Bahn ist nicht nur eine schnellere Infrastruktur – sie ist eine Infrastruktur, die für das Zeitalter der KI geschaffen wurde. Das Unternehmen hat eine direkte Anbindung an KI-Systeme geschaffen und damit, wie Cooper es nennt, „Schleifen“ aufgebaut, „in die sich Claude einklinken, Bereitstellungen aufrufen und die Infrastruktur automatisch analysieren kann“. Es hat einen Model Context Protocol-Server veröffentlicht, der es KI-Entwicklern ermöglicht, Anwendungen bereitzustellen und die Infrastruktur direkt aus Code-Editoren heraus zu verwalten.
Dies stellt einen grundlegenden Wandel dar, wie die Automatisierung durch KI die Arbeitsabläufe von Entwicklern verändert. „Das Bild des Entwicklers löst sich vor unseren Augen auf“, bemerkt Cooper. „Man muss kein Ingenieur mehr sein, um Dinge zu entwickeln – man braucht lediglich kritisches Denken und die Fähigkeit, Dinge systemisch zu analysieren.“
Mit KI-gestützter Prozessautomatisierung gegen die Giganten
Die Eisenbahn steht in einem harten Wettbewerb mit AWS, Microsoft Azure und der Google Cloud Platform sowie mit entwicklerorientierten Plattformen wie Vercel, Render und Fly.io. Cooper argumentiert jedoch, dass die etablierten Anbieter vor einem Dilemma stehen: Ihre bestehenden Einnahmequellen aus nicht voll ausgelasteten virtuellen Maschinen „spülen nach wie vor Geld in die Kassen“, was den Anreiz mindert, neue Infrastrukturmodelle voll und ganz zu übernehmen.
„Die Hyperscaler verfügen über zwei konkurrierende Systeme und haben sich noch nicht voll und ganz auf das neue Modell festgelegt, da ihre bisherigen Einnahmequellen nach wie vor ein wahres Goldgrube sind“, bemerkt er. Dies eröffnet eine Chance für den umfassenden Ansatz von Railway, der den gesamten Infrastruktur-Stack abdeckt – mit dem, was Cooper als „agentenbasierte Primitive“ bezeichnet, „damit sich Agenten 1.000 Mal schneller bewegen können“.
Was man im Wettlauf um die KI-Infrastruktur für 100 Millionen Dollar bekommt
Railway plant, das neue Kapital für die weltweite Expansion, den Ausbau der Belegschaft auf über 30 Mitarbeiter und den Aufbau einer ersten vollwertigen Vertriebsorganisation zu nutzen. „Wir haben alle notwendigen Grundlagen geschaffen, um unbegrenzt zu skalieren; was uns bisher zurückgehalten hat, ist einfach nur, darüber zu sprechen“, erklärt Cooper.
Dieser Zeitpunkt fällt mit einem massiven Wandel in der Softwareentwicklung zusammen. Cooper prognostiziert, dass in den nächsten fünf Jahren „tausendmal mehr Software“ online gehen wird, da KI-Programmierwerkzeuge zum Standard werden. All diese Software braucht einen Ort, an dem sie ausgeführt werden kann, und Railway positioniert sich als die Infrastruktur, die speziell für diese KI-gesteuerte Zukunft entwickelt wurde.
Zu ihren Investoren zählen namhafte Persönlichkeiten aus dem Bereich der Entwickler-Infrastruktur, darunter unter anderem GitHub-Mitbegründer Tom Preston-Werner, Vercel-CEO Guillermo Rauch und Cockroach Labs-CEO Spencer Kimball.
Die Eisenbahn beweist, dass im Zeitalter der KI die schnellste Infrastruktur gewinnt, indem sie mit der übermenschlichen Geschwindigkeit der Programmierer Schritt hält.
Verfasst von
Oliver K.G.
Oliver K.G. ist der Gründer von „AI Meets Life“, einer Publikation, die US-amerikanischen Geschäftsleuten dabei hilft, den Überblick zu behalten und KI dort einzusetzen, wo es wirklich darauf ankommt – in ihren Teams, Arbeitsabläufen und beim Geschäftsergebnis. Dabei werden die Tools, Trends und Entscheidungen beleuchtet, die die Zukunft der Arbeit prägen.