Der Reddit-Nutzer Napster3301 hat die tatsächlichen Betriebskosten seines lokalen Inference-Setups durchgerechnet und kommt zu einem ernüchternden Ergebnis. Sein Rig – zwei gebrauchte RTX 3090 (1.400 USD), Ryzen 7900X, 64 GB DDR5, Gesamtkosten ca. 2.800 USD – zieht unter Last rund 700 Watt. Bei einem Strompreis von 0,21 USD/Stunde und GPU-Abschreibung über drei Jahre ergibt sich ein effektiver Stundensatz von 0,50 bis 0,80 USD. Zum Vergleich: Ein H100 80GB auf RunPod kostet 1,49 USD/Stunde im Commit-Modell und liefert bei Modellen wie Qwen3.6-35B-A3B die zwei- bis dreifache Token-Durchsatzrate – macht den H100 pro Token günstiger. Bei realistischer Nutzung von zwei bis drei Stunden schwerer Inferenz täglich zahlt der Nutzer nach eigener Einschätzung deutlich mehr als beim bedarfsweisen Cloud-Renting. Als tatsächliche Gründe für das eigene Rig nennt er Privacy, Datensouveränität, Lerneffekte, null Cold-Start-Latenz sowie Unabhängigkeit von Provider-Rate-Limits. Der Post löste in r/LocalLLaMA eine breite Diskussion aus, da er einen weit verbreiteten Mythos der Community direkt angreift.