CoreWeave深度分析：AI时代新云的商业模式与挑战

随着AI应用中GPU占比的不断提升，2025年美国原本已形成寡头格局的云服务市场，开始涌现出一批新兴云公司。本文将以新兴云服务商CoreWeave为研究对象，尝试理解AI时代基础云服务的商业模式、关键要素的变化，并探讨CoreWeave是否具备长期价值，是一门值得投资的好生意。

下篇将从定量角度展开，分析公司的收入空间、成本结构、资金投入产出等问题，以判断在当前节点，公司的投资性价比如何。

一、解析云计算商业模式的新视角

首先，CoreWeave所处的IaaS行业，其商业模式的核心价值在于整合上游供给与下游需求，通过大规模需求来分摊机房建设与研发成本。

1.1、需求整合：平滑波峰波谷

简单来说，就是实现机房的共享。过去，每家企业都需要自建IT机房，但独立建设不仅成本高昂，而且利用率往往偏低。例如，电商的用云高峰在“双十一”，游戏行业集中在暑假，视频服务高峰在晚间，而办公软件如钉钉则在白天。

一个公共云计算中心，能够将不同客户的使用波峰与波谷进行平滑，从而大幅提升机房的产能利用率。而且，对于云服务商而言，客户数量越多，且其需求曲线越多样化（比如跨行业、跨时区），这种平滑效应就越显著。（微软CEO Nadella在近期的财报电话会上，也明确表达了类似观点）

1.2、供给整合：分层解析基础设施

一个可投入运营的IaaS云计算中心，建立在三个层级的软硬件基础设施之上：第一层为土建与能源供应，第二层涵盖各类IT与非IT硬件设备，第三层则是软件与工程能力。第三层主要依赖研发人员投入，不涉及Capex，因此下文重点聚焦前两层“硬投入”：

1）第一层——土建与能源：即选址、建设厂房，为服务器提供物理空间。新建一个数据中心（空建筑）的周期通常为1~3年，具体取决于规模。

云服务商可以选择自建，也可外包给Equinix、Digital Realty等专业厂商，直接租赁现成设施。

除土地和建筑外，稳定的电力、水源和网络连接也至关重要。能源供应已成为当前云服务扩张产能的主要瓶颈之一，不过能源主要构成运营成本，前期投入相对较少。

据行业调研，土地和库房建设约占数据中心总投入（不含软件）的5%~10%。

2）第二层——IT类设备：在基础设施之上，IT设备是数据中心的核心，主要包括：

a. 服务器：相当于“超级电脑”，由高性能芯片（GPU/CPU）、主板、内存等组成。目前高性能芯片和内存同样是供应链上的关键卡点。

云服务商可“自行设计+ODM代工”，或直接采购整机。例如，Azure、AWS等巨头多采用自研服务器，而CoreWeave则主要向上游供应商采购或租赁整机。

b. 网络设备：传统数据中心包括交换机、路由器、光模块等。AI时代，服务器间数据传输速度要求剧增，需配备英伟达Quantum等高性能AI专用交换设备。

c. 存储设备：由机械硬盘或固态硬盘构成集群，用于存储海量运营数据。

根据行业惯例，IT类设备占硬件投入的60%~70%，其中服务器占比最高，约40%~50%。AI时代，由于算力芯片、内存、高速交换设备单价更高，IT设备在总投入中的比重进一步提升。

3）第二层—非IT类设备：维持数据中心运营的辅助设施，主要包括：

a. 供电设备：包括变压器、备用发电机组、UPS不间断电源、储能系统等，保障电力稳定供应。

b. 冷却设备：风冷或液冷系统，用于服务器散热。随着AI芯片功耗攀升，液冷散热采用率越来越高。

c. 机柜：物理框架，虽然技术含量低，但布局优化可提升散热和传输效率，存在一定行业“know-how”。

d. 监控与备灾：实时监测设备状态、电力、散热、网络等，及时处理异常。

调研显示，能源和冷却等非IT设备约占剩余投入的20%~30%，在AI数据中心中占比略低。

二、长期确定性面临挑战

综上，IaaS云服务的商业模式核心在于通过规模效应实现供需高效匹配与成本优化。

因此，云服务商向下整合需求、向上整合供应链的能力（解决产业链卡点、供应商掌控力与议价权）成为核心竞争力。此外，软实力（如软件和工程能力）也是差异化优势的重要来源，后文将专门讨论。

2.1、客户结构高度集中，依赖少数巨头

从需求整合能力看，传统云巨头客户结构分散，由大量不同类型企业构成，单一客户收入占比低。

反观CoreWeave，客户高度集中，主要服务于AI模型独角兽和有能力自研AI模型的大型科技公司。

2024财年CoreWeave总营收约19亿美元，其中近80%来自微软和英伟达两家，微软一家即贡献62%。

截至3Q25，公司披露的未履约合同余额达556亿美元，其中OpenAI、微软、Meta三家的合约金额接近470亿美元。

由于微软的合约很大程度上也是为了满足OpenAI的需求，可能存在重复计算，但这也凸显出公司最终需求实际更加集中于OpenAI一家。

此外，据报道CoreWeave与Google（同样服务于OpenAI）、Databricks、IBM、Cohere、Poolside等也有合作，但整体业务仍高度依赖少数头部公司（以OpenAI为主），其余客户也多为AI/科技类企业。

这种模式与传统云通过跨行业、多类型客户平滑需求波动的优势形成鲜明对比，导致CoreWeave等AI新云面临更大的需求风险（如大客户流失），且对贡献大部分收入的头部客户缺乏议价能力。

2.2、说完“硬实力”，公司“软实力”又如何？

云服务商另一个容易形成差异化竞争力之处，在于软件和工程能力这类“软实力”上。根据调研，CoreWeave在“软实力”上的主要优势是能在短时间内（如3~5个月内）将一个云计算中心从零到上线的工程规划能力，但在软件/编程等能力上能力相对欠缺。

1）CoreWeave的技术服务

简要介绍下CoreWeave提供的服务类型，根据公司在招股书中的披露，可以分为3+1大类：

a.Infrastructure Service:最简单、直接地向客户出租其所需的高性能芯片，存储硬盘等单纯的硬件设施，不附带任何软件服务。结合报道，这类纯粹出租硬件的业务占比很小（没有官方的披露，仅做大概的定性参考）

b.Managed Software Service:在硬件之上，包含一些基础的软件管理、调用工具的服务。重点说下Bare Metal模式——传统云服务是出租虚拟机，但Bare Metal的用户100%独享其租用的物理服务器，自行决定如何使用/分配这些资源。根据报道，Bare Metal是目前公司头部大客户普遍（至少微软是）采取的服务模式。

这一点也是AI云和传统云的主要区别之一：传统云下，业务对算力的需求普遍是波动的，因此服务商能将同一批物理算力动态的分配给不同的用户，以提高算力的利用率并获取更多的收入和利润。

而在AI时代，特别是AI训练对算力的需求则普遍是大规模且持续性地集中使用。比如每次训练新AI模型，可能就需要万张GPU以上的大规模集群，在几个星期甚至几个月内近乎100%的持续使用。AI推理对算力的要求不像训练这么集中，但大概率也比传统情况下更集中些。

因此，这种使用算力的模式，决定了AI（尤其是训练）对算力的需求是更独占、排他性的。在这种情况下，云服务商并没有多少操作空间能够把物理算力动态分配给不同客户。

BareMetal外，这一层级下还有CKS和VPC这种类虚拟机服务，和传统云业务的租赁模式大体相近。

c. Application Software Service：这一层级的服务可粗略类比为PaaS类型的服务。除了单纯提供虚拟机或其他简单软件服务外，这一层内公司会提供更加高级、丰富的软件功能。例如，客户帮助客户优化资源或者任务的分配，提供已预加载好的一些AI模型或其他功能供客户直接使用。

d. Mission Control & Observability：帮用户监控硬件的使用情况，任务的执行进展，并提供渠道供客户查看。并在运行周期内，保证硬件和任务的正常运营，及时解决报错、停机等问题。

2）CoreWeave的软件能力如何？

根据市场内的一些说法，CoreWeave在编程/软件方面不具备优势，而是强在如何更快速、有效的布置和落地数据中心的工程能力。

相比之下，据悉公司在新云领域内主要的竞争对手之一—Nebius则在软件/编程能力上更有优势。作为一个侧面的证据，从两家公司的创始人和核心管理层的不同背景，也能对两家公司不同的导向窥见一二。

由下表可以看到，Nebius的CEO是俄罗斯最大的互联网科技公司Yandex的创始人。其董事长则是CompTex（俄罗斯电信和网络设备龙头）和InfiNet（俄罗斯无线宽带技术龙头）两家公司的共同创始人之一。

而CoreWeave的三位核心联合创始人都是来自于能源投资领域，且公司创立之初是从事Bitcoin矿场挖矿业务，可以说基本没有科技或云计算相关的经验和背景。

高级管理人员之中，只有CTO和COO这两个外部的职业经理人有科技行业背景，其中COO原本是Oracle Cloud部门的高级副总裁。

从核心管理层的背景来看，CoreWeave在技术能力上确实不像有多少积累，反而在如何获取能源供给这个供给卡点上有一定优势。

且从现状上，公司的收费标准也基本是基于租用的硬件来定价的，对如前文提及的Slum和监控服务等都是作为免费的附加功能提供的。

3）“软实力”高低的影响是什么？

那么，像CoreWeave这类工程能力强但软件技术相对较弱的情况，对公司的中期和长期发展可能造成什么影响？

首先从优势上看，当前CoreWeave得以高速发展的时代性因素，就是AI时代算力的严重供不应求和很快的迭代速度。

而CoreWeave优异高效的工程能力，能够在3个月左右完成对数据中心的装配到上线运营（当然前提是相关设备和能源供应等都已到位），是所有云服务商中最快速的（之一），能很好的适配目前头部科技公司或AI独角兽对算力需求的快速迭代。

另一个角度，由于CoreWeave的主要客户是微软、OpenAI、Meta、Google等头部科技公司。这些巨头自身的技术实力很强，也普遍是采用Bare Metal类型的服务，以便自己对底层硬件有更好的把控，也确实不太需要CoreWeave提供多少软件层的服务。

但从中长期角度， CoreWeave要继续在行业内保持独特竞争力，或者说要优化客户和收入结构，减少对大客户的依赖，那么就必须增加大量传统或中小型企业客户，而这些客户的技术实力显然不会很强，此时作为服务商的CoreWeave就必须要能够提供比较优异的技术/软件服务。

因此关键是，在当前算力供不应求且依赖于少数大客户的红利窗口期结束前，公司在先做大业务规模后，能否在相对短板的技术能力上也完成补强。

2.3、CoreWeave在供给端的议价能力如何？

从上文来看，部分出于AI时代的时代性特征，部分是由于CoreWeave自身在客户结构和技术能力上的“缺陷”，CoreWeave在需求整合能力上，属于走量型，质量一般。那么供应链整合能力上，CoreWeave的“实力”又如何？

同样根据公司的披露，其主要供应商也相当的集中。在23和24年，仅3家最大的供应商就占据了公司总采购额的8~9成。结合数据中心投入在不同板块的大致投入占比，和相关新闻报道，大致可以做出以下推测：

a. 最大供应商--英伟达：据推测，23~24年占据公司总采购额约5~6成的最大供应商应当就是英伟达—提供最大单一硬件GPU和高性能连接系统/硬件等（英伟达 Spectrum-X 和Quantum-X）。

b. 第二或第三大供应商--Dell和Super Micro：结合公司的披露和相关报道，可以推测另两大占总采购额约1~2成的供应商，很有可能是两家服务器供应商Dell和Super Micro。

c. 其他重要供应商：除了以上三家之外，根据相关披露，CoreWeave在土地、建筑、电力供应等基础设施上，也有两家有公开披露的供应商—Core Scientific和Applied Digital。

其中Core Scientific是一家从事比特币矿机和数据中心托管的公司（和CoreWeave早年间类似），CoreWeave原本是向其租赁土建等基础设施，但在2025年以90亿美元的对价将其全资收购。标志着CoreWeave从轻资产的纯租赁，部分转向了自行经营。

那么从逻辑上看，CoreWeave在向上游供应链的议价能力上又是否出色？简单来说，并不好。首先三家运营商就占公司总采购额的8~9成，这一点就意味着一旦某家大供应商停止供货就足以对公司的供应链产生巨大冲击。

下图概括性的展示了整个云服务从上游到下游的产业链，如著名的“微笑曲线”，海豚君认为在算力产业链中的两端——更靠上游设计和更靠下游接触终端用户的部分是产业链中议价能力相对更强的。

而CoreWeave目前处于产业链中相对中间的“低价值”位置，向上需要依赖多层级的供应商，向下目前也主要是作为三大头部云厂商的供应商，而不太直接接触分散的终端客户。

更具体来看，面对其最大的供应商英伟达，既无自研芯片的科技实力，也没有巨头那般资金实力的CoreWeave显然没有多少议价能力（虽然CoreWeave是英伟达的“亲儿子”，但这是单方面的扶持，而非CoreWeave的能力）。

而对于第二、第三大供应商——Dell等服务器供应商，虽然CoreWeave和Dell两者之间都有不小的依赖，毕竟CoreWeave也是是Dell在AI服务器的重要客户之一。但仍体现CoreWeave相对劣势的关键点是，CoreWeave是向Dell直接采购包括机架、冷却系统、整机服务器设备，以及一些基础软件功能的整体解决方案。

这一定程度上侧面表明，CoreWeave并不像三大云巨头，乃至国内阿里之类拥有自行设计整套服务器设备的能力。而简单的逻辑是，对供应商依赖越多，就需要向其让渡更多利润。

那么从结果来看，市场共识认为CoreWeave的真实毛利率只在25%~30%左右，较微软智慧云板块60%以上的毛利率明显偏低。也正是CoreWeave在产业链中议价能力不强的体现。

2.4、观点小结——占产业链的价值量有限：

小结以上分析，从云服务作为算力需求和供给最终整合方的商业模式角度，CoreWeave看起来并不像一个在3~5年后仍能有较强的确定性在巨头林立的云服务市场保持独特的竞争力和一定市场地位的公司。并不太能看到在供需稳定后，CoreWeave有和三大云巨头正面竞争的实力。

其主要问题包括：

a. 客户结构目前高度集中于少数大公司和少数行业，一旦丢失某大客户会有严重影响（其最大客户之一微软就明确表示过长期来看更愿意自建数据中心，而非像CoreWeave等外部供应商租赁）；

b. 目前提供的服务主要是“偏基础”的硬件租赁，附加值有限。既不利于绑定现有客户不丢失，也不利于后续向更下游的中小客户或者向更赚钱的PaaS层业务拓展。

c. 同样过度依赖少数几个大供应商，定制化能力仍比较弱，当前体量也不足以成为对头部供应商举足轻重的大客户。因此在产业链内占据的价值量有限。

当然中长期的确定性不高，并不能证伪公司中期内有很高的成长性和不低的确定性，在下篇中海豚君会从中短期的视角，看待是什么原因帮助公司能在新云中脱颖而出。