云顶国际- 云顶赌场- 娱乐城从CoreWeave视角看算力租赁行业

2025-06-11 18:25:16

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　　CoreWeave 成立于 2017 年，总部位于美国，前身是加密货币挖矿企业 Atlantic。公司初期通过以太坊挖矿积累了大量英伟达 GPU 资源，2019 年调整业务方向，聚焦 AI 云和基础设施建设。截至 2024 年底，CoreWeave 运营了 32 个数据中心，主要部署在美国低电力成本区域，并在欧洲科技中心如伦敦、斯德哥尔摩等地设立初步节点，以满足客户对地理接近性的 AI 算力需求。累计部署的 GPU 数量超过 25 万颗，其中大部分是英伟达 Hopper 架构的产品，公司也是英伟达 H100、H200、GH200 的高性能基础设施云服务商之一，更是首家全面提供英伟达 GB200 NVL72 的云厂商。

　　从业务形态来看，CoreWeave 主要提供三种服务。其一是基础设施及服务，也就是大家所熟知的算力租赁，具体为裸金属 GPU 租赁。用户通过这种租赁方式可以直接访问 H100 和 A100 芯片，避免了虚拟化带来的性能损耗。其集群采用英伟达的 InfiniBand 架构，非常适合 AI 训练和渲染等高强度任务，与传统云厂商相比，提供了更高的计算密度，但同时也对用户的技术能力有更高要求。其二是管理软件服务，CoreWeave 的 Cloud Net Service 提供预配置的 GPU 驱动托管环境，能帮助用户简化虚拟私有云的部署，通过英伟达的 BlueField 3 DPU 实现网络隔离和加速，降低了管理的复杂性，不过其专属特性在一定程度上限制了非 AI 用户的适用性。其三是应用服务，包括 SUNK 服务以及 Tensor 加速推理、响应及时监控等，旨在帮助客户提高效率、降低技术壁垒，并且公司通过与相关 AI 企业合作，在持续提升应用服务能力。在这三类业务中，核心依然是基础设施及服务，即 GPU 裸金属租赁部分。

　　CoreWeave 的商业模式主要是通过其云平台销售对 AI 基础设施专有的托管软件及应用服务的访问权限来实现收入。平台访问权限涵盖计算、网络、托管软件服务和应用软件服务，按每 GPU 每小时计费，存储则按每 GPU 每 GB 每月单独收费。目前公司收入主要来自两种商业模式。第一种是承诺制合同，2024 年公司 96% 的收入都来源于此。这类合同期限一般为 2 到 5 年，截至 2024 年底，合同的平均加权期限是四年。客户需要在合同期限内预留算力容量并支付固定费用，以此确保公司获得稳定的现金流。承诺制合同的客户主要是 AI 实验室和企业，像微软等企业都与公司签订了此类订单。因为这类订单需求是大规模、高强度的 AI 工作负载，同时对算力的稳定性要求也很高。在催收方式上，承诺制合同按照签约的每 GPU 小时价格进行计价，在合同期限内，GPU 的签约计价单价是固定的，这与国内 IDC 行业有些类似。而且客户通常会支付合同价值 15% 到 25% 的预付款。第二种商业模式是按需付费，这类似于偏零售型的 IDC 服务，主要按照使用量计时计费，支持客户动态调整算力规模，以适配突发的工作负载，例如模型测试、推理控制等场景。其主力客户一方面是已有承诺制合同的客户，当他们的算力出现额外短缺时，会通过按需付费来补充；另一方面是中小客户，他们通过这种模式试用平台，为公司长期客户的转化奠定基础。按需付费模式填补了公司合同之外的算力空白，有助于提升整个算力的利用率。

　　在股东结构方面，CoreWeave 融合了技术巨头和顶级机构，这反映了公司的战略定位和市场吸引力。通过双重股权设计，确保了创始人的控制力。英伟达是公司大股东之一，持股比例为 3.86%。作为 GPU 供应商和战略股东，英伟达保障了 CoreWeave 在 H2、H100、KW 系列芯片的优先供应，并且公司参与了相关芯片的早期技术验证，确保客户能提前 6 到 12 个月获得前沿算力，这是公司在供应链方面的显著优势。管理基金是公司第一大股东，通过 B 轮和债务融资，成为 IPO 前最大的机构股东。在公司治理结构上，创始人团队，包括 CEO、CSO 和 CTO，通过 A 类和 B 类双重股权结构，由于 B 类股票每股 10 票，他们掌握了公司 83% 的投票权，尽管 CEO 的持股比例仅为 2.39%，但整个集团高管对公司有着较强的控制力。

　　CoreWeave 具备多方面的核心优势。首先是算力利用率的提升，一般理论上算力的浮点利用率为 100%，但目前市场上通常在 35% 到 45% 左右。而 CoreWeave 通过大规模 GPU 集群和自建软件构建，优化了 AI 训练和推理效率。借助 NV Link 高速互联和 FP8 精度，支撑数据并行处理能力。相关基准测试显示，使用 3500 块 H100，在 GPT-3 的 1750 亿参数模型训练中用时不到 11 分钟，凸显了其算力优势。同时，公司自建 SUNK 软件，优化任务调度，降低推理延时，其模型浮点利用率比行业平均水平超过 20%。其次，公司拥有专为人工智能打造的平台，通过全新架构设计，重构传统云架构，为人工智能工作负载提供性能优化，去除不必要的导致性能损耗的托管服务，最大程度提高机架密度和数据中心占地面积的利用率。再者，规模化运营能力也是其优势之一，目前拥有 32 个 IDC 数据中心，截至 2024 年底部署 25 万颗 GPU，形成了强大的规模经济效应。在电力获取方面，截至 2024 年底，公司与 Cause Scientific 达成 500 兆瓦的容量协议，拥有 360 兆瓦的可用电力合约和 13 亿兆瓦的合同电力，电力资源相对充沛。此外，公司的融资能力以及与英伟达等厂商的生态关系，也构成了核心竞争优势。

　　从财务数据来看，2024 年 CoreWeave 营收为 19.15 亿美元，同比增长超过七倍。2025 年一季度收入达到 9.82 亿美元，同比增长四倍以上，环比增长 31%，这验证了先签约后交付的模式。截至去年年底，公司剩余的未履约订单义务达到 151 亿美元，同比增长 53%。一季度收入高增长的原因主要有三个：OpenAI 的 119 亿美元大单确定排产；GB200 上线带来算力单价提升；Blackwell 集群在去年四季度大批量上线 亿美元收入，其收入占比接近 30% 到 40%。利润方面，去年公司亏损 8.63 亿美元，今年一季度亏损 3.15 亿美元，主要原因是 IPO 后利息资本化比例下降，单季度财务费用达 2.64 亿美元，同时还有一次性股权激励费用 1.77 亿美元。经调整后的净亏损为 11.5 亿美元，有所改善，但被财务费用抵消。费用率方面，2025 年一季度销售、管理、研发费用率分别为 1.1%、17.8% 和 57.3%。销售费用率较低是因为客户集中度高，第一大客户是微软，无需过多销售费用；管理费用率上升是由于 IPO 后的一次性股权激励费用；研发费用增长则是因为公司针对电力、数据中心租赁及并网容量进行投入，同时折旧占比提高。毛利率方面，去年全年为 74%，今年一季度为 73.3%，同比提升四个百分点。主要原因一是 GPU 折旧按月摊销，集群利用率提升，固定成本如租金、电力、折旧被更高的算力利用率摊薄；二是高算力集群溢价，一季度率先将 GB200 NL72 集群推向量产并计费，单位算力的 ASP 大幅提升。收入结构上，2025 年一季度 95% 的收入来自北美的 AI 实验室和大型客户，主要服务对象为北美实验室和大型企业。公司合同收入主要为 259 亿美元的 RPO 和其他合同收入，客户分为两类：一类是 AI 企业，如模型厂商；另一类是科技巨头，如亚马逊、微软等，目前收入主要来自微软，2024 年前两大客户收入占 77%，微软占 62%。微软的 100 亿合同是公司的核心支柱。在应用场景上，公司的 GPU 目前以训练为主，但推理增速更快，未来管理层计划大幅提升推理占比，因为推理利用率高，能更大程度摊薄电力和折旧成本，改善盈利结构。

　　CoreWeave 未来的增长点主要包括：挖掘现有客户的商业需求；拓展新行业，如银行、制药等，并通过收购 AI 开发平台实现协同和行业扩展；向国际化扩张，在北美、欧洲、亚太等地发展 IDC；加强垂直整合，在硬件层与英伟达、戴尔签订战略合作确保 GPU 优先获取，在软件层通过收购和自研构建全栈软件能力，同时通过灵活模式挖掘到期合同硬件的剩余价值，最大化芯片使用寿命。管理层未来工作重心围绕四个方面：将已签约的 1.6GW 合同电力全部落地，支撑 250 亿美元剩余合同的履约；通过融资保持资产性债务结构的低杠杆；通过平台差异化，将硬件优势和软件数据层优势延伸，提升用户粘性和毛利率；通过并购实现纵深扩张，如去年并购某公司带来 1400 家 AI 客户。

　　放眼整个算力租赁行业前景，IDC 预计 2023 年人工智能将为全球 GDP 增加 25 万亿美元。彭博数据显示，AI 推理和训练等相关需求的基础设施市场规模在 2023 年到 2028 年将从 790 亿美元增长到 3990 亿美元，年复合增速达 38%，涵盖训练基础设施、推理基础设施和工作负载监控等市场，这些都是 CoreWeave 的主要服务范围。目前行业玩家不断扩容，全球超过一百多家新型云计算服务商，过去六个月有更多云服务商或 GPU 服务商扩展 H100、H200、GB200 集群，每月都有新的 GPU 服务商出现，行业活跃度显著提升。玩家包括传统云服务商如谷歌、亚马逊、微软，新型云 GPU 服务巨头如 CoreWeave、Lambda、Cross、Nubes，以及一些小型新型 GPU 服务商。

　　短期来看，H100 价格呈下降趋势，随着  Blackwell 系列大规模出货，H 系列租金下降。第三方预测显示，NL72 的推理单位成本比 H100 降低 75%，训练成本降低 56%，因此 H100 租金需要更便宜才能保持与 NL72 的计算性价比一致，降价是确定趋势。运营成本方面，随着服务器功率提升，运营成本比例上升，单位 GPU 成本更高，但大型云服务商和新型 GPU 服务巨头因规模大、议价能力强，运营成本更低。例如，H100 云巨头每 GPU 每小时运营成本为 0.39 美元，新兴云巨头为 0.45 美元，规模效应明显。三年期合同对新型 GPU 服务商更有优势，能给予充足时间实现盈亏平衡。假设 H20 购买成本为 130 万人民币，三年回款的线 万，三年合同期限回本后，未来两年公司有更大利润调节空间。如果使用五年租金合约，前三年固定价格，后两年按需租赁，假设 H100 单位合同价格为 3.5 美元每小时，云巨头 IR 能达到 87%，若单位成本为 2.5 美元每小时，新兴云巨头 IR 为 31%。此外，集群回报和投资前景方面，建议云厂商签订三年及以上合同，以确保计算资源，避免三年后 GPU 降价影响。以 CoreWeave 为例，若按芯片使用六年测算，EBIT 利润率可达 20% 到 30%，若按五年寿命折旧，利润率会降到 10% 几，实际情况中，GPU 若维护良好，使用寿命可能更长。

　　国内算力租赁行业在今年一季度也有显著表现，鸿景科技、协创数据、有方科技、海南华帖、润建股份等公司的一季报都体现了算力相关业务的进展，个别公司业务已反映出算力租赁对业绩的贡献。在国内，算力租赁行业在互联网资本开支去年快速增长以及中美供应链限制等背景下，可能比海外更具优势，即中美博弈带来的独特竞争优势。随着国内算力需求增长，长期来看算力租赁行业存在一定需求，因为其针对 AI 场景和大型客户需求具有更强的定制化属性，在一定程度上正在颠覆云厂商等的竞争格局。