「一页纸」讲透美股公司之：CoreWeave

作者 | 费斌杰 北京市青联委员 熵简科技CEO

今天继续给大家带来「一页纸」讲透美股公司系列。

对国内投资者而言，美股研究资料相对匮乏，导致认知大多停留在几家全球科技巨头，但其实美股存在大量的“隐形冠军”，都录得相当不错的收益。

这是一个非常「有钱景」的方向，我会借助 AlphaEngine 的帮助，帮你跨越美股研究的信息鸿沟，每天挖掘一个潜在的美股财富密码。

今天的主角是：CoreWeave。

（1）CoreWeave的创立背景及发展历程

加密矿业起家，加密寒冬逆势收购大量GPU：CoreWeave的起源可追溯至2017年，其前身为Atlantic Crypto，由三位大宗商品交易员在美国新泽西州创立，初期业务聚焦于以太坊（Ethereum）挖矿。

公司发展的第一个关键转折点出现在2018年的“加密寒冬”时期。在众多挖矿企业因币价暴跌而破产、市场大量抛售GPU的背景下，公司抓住机遇，以极低成本收购了大量二手GPU，为其后续转型为算力服务商奠定了坚实的硬件基础。

果断转型AI算力，迎来爆发式增长：基于前期积累的GPU资源，公司于2019年正式更名为CoreWeave，并果断从加密货币挖矿业务转向，将自身重新定位为专注于AI工作负载的高性能计算（HPC）GPU云服务提供商。

2022年夏天，公司精准预判AI算力需求即将爆发，投资约1亿美元采购英伟达最新的H100芯片，抢占了高端算力资源的先发优势。

2022年末，由ChatGPT引爆的生成式AI浪潮导致全球AI算力需求急剧攀升，CoreWeave凭借其庞大的GPU储备和前瞻性的H100布局，完美承接了市场溢出的算力需求，实现了爆发式增长。

公司营收从2023年的2.29亿美元飙升至2024年的19.15亿美元，增速高达736%，并成功获取微软、Meta、OpenAI等科技巨头作为核心客户。

登陆资本市场，上市三个月内飙升300%：为支持高速扩张，公司通过多轮股权与债务融资累计募集资金超145亿美元。

2025年3月28日，CoreWeave以“CRWV”为股票代码正式登陆纳斯达克，IPO募资15亿美元，创下2021年以来美国风投支持的科技公司IPO规模纪录，成为AI基础设施赛道的标志性事件，其股价更是在上市后三个月内飙升近300%，巅峰市值一度接近730亿美元。

（2）图解CoreWeave算力租赁商业模型

CoreWeave的商业模式核心是一个高效运转的“借债-买卡-出租”飞轮。

公司通过大规模债务融资，特别是以其持有的GPU资产和高价值客户合同作为抵押，从金融机构获取巨额资金。

这笔资金被用于优先向深度绑定的合作伙伴英伟达采购最新、最稀缺的GPU芯片，如GB200/GB300系列，从而构建起领先市场的算力基础设施。

随后，CoreWeave将这些高端算力以长期承诺制合同的形式出租给微软、OpenAI等超大型客户，锁定未来数年的稳定收入。

这些长期合同不仅带来了15%-25%的预付款，形成了稳定的即时现金流，其本身也构成高信用的应收账款，可再次作为抵押品进行新一轮的债务融资，从而驱动下一轮的GPU采购和规模扩张，形成一个自我强化的资本与业务闭环。

注：由FinGPT Agent作图，原图请登录AlphaEngine

（3）CoreWeave的竞争优势与护城河

算力租赁市场竞争激烈，CoreWeave能够脱颖而出，依靠的是以下两点核心优势：

1）专用技术架构带来的GPU利用率优势

与传统公有云厂商提供通用型服务的策略不同，CoreWeave的平台专为大规模、高强度的AI工作负载设计和优化。

其采用裸金属架构和定制化软件栈，能够为AI模型训练和推理等任务提供极致的性能和效率，满足顶级客户对高性能计算环境的严苛要求。

公司通过自研的SUNK协调系统及Tensorizer优化工具，显著提升了GPU集群的资源利用效率。

官方数据显示，其GPU利用率已较行业平均水平高出20%，这意味着在同等硬件投入下，CoreWeave能为客户提供更多的有效算力，或在同等算力输出下实现更低的成本。

2）与AI生态核心参与者构成深度利益共同体

CoreWeave最坚固的护城河在于其与AI生态核心参与者形成的深度利益共同体，这种集股东、供应商、客户于一体的多重身份关系构筑了强大的竞争壁垒。

与英伟达的共生关系：英伟达不仅是CoreWeave最重要的GPU供应商，还持有其约7%的股份，同时也是其客户，通过反向租赁协议租用CoreWeave的算力。

这种深度绑定确保了CoreWeave能够比竞争对手早5-8个月获得英伟达最新一代的GPU产品，抢占技术和市场先机。

与顶级AI公司的战略合作：OpenAI既是CoreWeave的股东，也是其最大的算力合作伙伴之一，双方签订了价值高达119亿至159亿美元的长期战略合作协议。

同样，微软作为其2024年贡献超六成收入的最大客户，也通过长期合同锁定了其算力资源。这种模式意味着CoreWeave的增长与AI行业领导者的发展紧密相连，提前锁定了市场最核心的需求。

（4）CoreWeave最新财务数据解读

CoreWeave在2025年第二季度展现了超预期的强劲增长，营收和利润率均超出指引。

*注：

由FinGPT Agent作表，原表请登录AlphaEngine

全年营收指引上调：基于Q2的强劲表现和清晰的需求可见度，CoreWeave将2025财年全年营收指引上调至52.5亿美元，同比增长174%，该指引高于分析师一致预期2.8-4.4个百分点，反映了管理层对下半年业务兑现的强烈信心。

在手订单激增：截至第二季度末，公司在手订单（Remaining Performance Obligations, RPO）已从Q1的259亿美元增长至301亿美元。

这部分主要由与微软、OpenAI等核心客户签订的长期、高价值算力合同构成，锁定了未来数年的收入来源，凸显了其在AI算力市场供不应求格局下的核心地位和强大的客户需求吸纳能力。

盈利短期承压：尽管营收增长迅猛，但公司全年的营业利润率预期低于市场普遍预期，其核心原因在于大规模产能扩张导致的“成本与收入错配”问题。

为满足激增的客户需求并率先部署NVIDIA GB200/GB300等最新硬件平台，CoreWeave在Q2和Q3进行了大规模的资本开支和运营投入，导致折旧、电力和运营成本大幅前置。

这些新建和升级的数据中心产能预计将在2025年Q4才能全面上线并开始大规模产生收入。因此，前三季度的成本已计入，而对应的收入尚未完全释放，从而在会计上暂时压低了全年的营业利润率。

（5）竞争格局：三足鼎立的AI算力租赁市场

当前全球AI基础设施行业呈现出三足鼎立的竞争格局，三类参与者分别是：以AWS、Azure为代表的传统云巨头；以 CoreWeave、Lambda为代表的新兴专业厂商；以及英伟达。

1）传统云巨头：深厚的资本实力构成规模壁垒

传统云巨头（AWS, Azure, GCP）凭借其雄厚的资本实力构筑了一道坚实的规模壁垒。

以亚马逊为例，其2025年资本支出计划高达1000亿美元，主要投向AI相关的数据中心与硬件建设。这种大规模投入支撑了其遍布全球的数据中心网络，为企业客户提供低延迟、高可用的服务。

为应对AI时代的竞争并降低对NVIDIA的依赖，传统云巨头普遍采取了“自研芯片” + “生态整合”的双核策略。

自研芯片：AWS的Trainium/Inferentia系列、Google的TPU v6e以及微软的Maia芯片，均旨在为特定AI工作负载提供更高性价比的解决方案。

生态整合：微软将Copilot与Azure及Office 365深度绑定，形成强大的商业闭环；谷歌则通过Vertex AI提供丰富的模型与工具链，锁定开发者生态。

2）新兴专业厂商：绑定NVIDIA优先供应权，高杠杆极速扩张

以CoreWeave和Lambda为代表的新兴专业厂商，精准切入AI训练&推理这一细分赛道，构筑了与传统公有云厂商显著差异化的市场定位。

这类新兴厂商的崛起展现出鲜明的共同特征，尤其是其商业策略与生态位选择。

它们普遍与NVIDIA形成 投资、供应和客户的多重紧密关系。 这不仅确保了最新高端GPU的优先供应权，构建了关键的硬件护城河，还通过合作获得了重要的业务订单。

此外，它们 普遍采用以GPU资产为抵押的债务融资模式，实现“借债买卡、出租算力”的高杠杆快速扩张。

以Lambda为例，其在2024年通过抵押GPU完成5亿美元债务融资以采购数万块NVIDIA GPU。同时，Lambda与NVIDIA达成了总额15亿美元的服务器租赁协议，并计划于2026年上半年IPO，复刻CoreWeave的增长神话。

3）NVIDIA：DGX Cloud与算力聚合平台双轨并行

NVIDIA正通过双轨并行战略深入云服务市场，旨在同时扮演“服务提供商”与“算力调度者”的双重角色。

通过推出DGX Cloud，NVIDIA直接向市场提供捆绑了AI专家团队与全套软件工具的高端AI训练及推理服务。该模式旨在捕获价值链上游的更高利润，其商业潜力已获市场认可，瑞银预测DGX Cloud年收入有望超过100亿美元。

此外，NVIDIA于2025年4月收购Lepton AI并将其整合为算力聚合平台，连接AWS、CoreWeave等全球GPU云服务商（目前已接入20家合作伙伴）。

该平台为AI开发者提供统一的算力服务入口和标准化的NVIDIA软件栈 （如CUDA、NIM），从而屏蔽底层硬件差异，实现多云灵活调度与成本优化，强化了NVIDIA作为算力生态核心的地位。

*注：

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（6）CoreWeave的潜在风险

高杠杆带来的财务风险：CoreWeave的扩张模式高度依赖高杠杆运营，带来了显著的财务风险。

公司通过“借债买GPU、出租算力”的模式快速扩张，截至2024年底，总债务高达129亿美元，资产负债率飙升至92.66%，财务结构极度脆弱。

其债务结构严重依赖以GPU为抵押品的贷款，其中79亿美元债务直接与GPU资产挂钩。公司通过延迟提取定期贷款（DDTL）等多样化债务工具获取了扩张所需的大部分资金。

此模式的风险敞口在于，一旦AI市场热度降温或GPU技术迭代导致现有资产价值缩水，抵押品价值将面临重估压力，可能触发贷款协议中的强制还款条款。

高昂的利息支出与到期债务的双重压力可能迅速耗尽公司现金储备，引发流动性危机，甚至导致整个商业体系的崩塌。

对NVIDIA的高度依赖：CoreWeave的成功与英伟达芯片的持续市场领先地位和AI市场的整体热度深度绑定，其核心竞争力之一是优先获得英伟达最新GPU（如GB300 NVL72）的渠道优势，但这本质上是一种外部依赖，而非内生技术壁垒。

公司自身的核心能力更偏向于高效的资本运作和资产管理，这使其在面对潜在的技术路线变更（如非NVIDIA架构崛起）或AI算法演进（如对算力需求模式的改变）时显得较为脆弱。

一旦英伟达的市场地位受到挑战，或AI行业投资热潮退去，市场对高端算力的需求预期发生逆转， CoreWeave的商业模式将面临釜底抽薪式的冲击，其高估值和高负债的运营模式将难以为继。

（7）结语

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（文毕）

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