TL;DR：
CoreWeave的故事揭示了AI算力租赁这一新兴领域高杠杆商业模式的魅力与风险，其与英伟达的深度绑定构建了独特的竞争壁垒，却也因巨额债务和市场波动，将自身置于财务悬崖边缘。这不仅是关于一个公司，更是关于AI基础设施资本密集型扩张模式的预警，预示着全球算力市场未来可能面临的整合与洗牌。
数字经济的新时代，如果说数据是新时代的石油，那么驱动这片数字油田的引擎，无疑是日益稀缺且昂贵的算力。在这场由人工智能掀起的“淘金热”中，英伟达无疑是那个手握镐头、铲子和牛仔裤的淘金设备供应商，其市值一路高歌猛进，荣登全球之巅。然而，就在这片“AI富矿”旁，一家与其“血脉相连”的算力租赁新贵——CoreWeave，却上演了一出股价过山车的惊险戏码，令人不禁揣测：在这场算法的狂欢中，谁才是真正的赢家？
CoreWeave的诞生颇具传奇色彩。2017年，当加密货币的淘金热席卷华尔街时，三位对冲基金背景的创业者在曼哈顿的办公室里，用堆满台球桌的GPU开启了“挖矿”生涯。彼时，谁又能料到，这份看似简陋的“副业”，竟在日后误打误撞地转型为AI算力租赁的“弄潮儿”？加密货币市场的崩盘迫使他们不得不另谋出路，而那些闲置的GPU，犹如“烫手山芋”般，却在AI训练的浪潮中找到了新的“伯乐”。此番转型，看似是“无心插柳柳成荫”，实则与英伟达的战略布局有着千丝万缕的联系。
英伟达的“阳谋”：一张精心编织的算力之网
英伟达作为GPU市场的绝对霸主，自然不愿将算力分发的“生杀大权”拱手让给亚马逊AWS、微软Azure等超大规模云服务商。这些科技巨头不仅在自研AI芯片，更企图通过大规模采购来压低GPU价格，削弱英伟达的议价能力。此时，CoreWeave的崛起恰如其分地填补了英伟达的战略“缓冲层”。CoreWeave的商业模式颇为纯粹，它不像传统云服务商那样提供五花八门的计算、存储或安全服务，而是专注于出租“裸金属裸硅片的GPU算力”——一种对速度和效率有着极致追求的AI公司趋之若鹜的“裸算力”服务。1
这种合作关系，从一开始便注定了其非同寻常的紧密程度。英伟达早期对CoreWeave的投资，不仅使其估值从 20亿美元 飙升至IPO前的 230亿美元，更通过持股获得了可观的账面收益。而CoreWeave则用融资款反哺英伟达，大量采购GPU，形成了一个看似“完美”的闭环：借贷——采购——再借贷。这其中最引人瞩目的，莫过于其“GPU抵押融资”模式。CoreWeave能够以其持有的大量GPU作为抵押品，从银行和机构投资者那里获得巨额贷款（仅去年便有 79亿美元 债务是靠抵押英伟达GPU获得2），从而进一步扩大采购，囤积最新款的GPU。通过这种对算力供给的间接调控，英伟达得以维持GPU市场的稀缺性与高价，同时又规避了直接下场做云服务可能引发的利益冲突。
CoreWeave在市场上的表现也曾令人侧目。2023年营收 2.29亿美元，2024年预计飙升至 19.15亿美元，同比增幅高达 736%，未完成合同金额累计更是高达 151亿美元。其中，与OpenAI签订的五年 119亿美元 协议，更是为市场注入了一剂强心针。公司在一份与SemiAnalysis合作的白皮书中，甚至被评为唯一一家“白金级AI云提供商”，力压一众传统云服务巨头，这无疑凸显了其在技术交付和集群管理上的专业性。
然而，令人费解的是，这样一家业绩飞涨的公司，其股价在上市后却如同坐上了一列失控的过山车，在短时间内经历了暴涨暴跌。这背后，是市场对AI算力长期需求的乐观，与CoreWeave自身脆弱盈利能力和巨额债务风险之间的激烈博弈。公司一季度营收超高速增长，但净亏损也成倍放大，仅利息和折旧开支就吞噬了营收的 72%。将GPU的折旧年限设定为六年，高于同行平均的3-4年，不禁让人对其资产估值和财务健康状况打上一个问号。更何况，一旦AI算力需求增速放缓，或英伟达推出新款GPU导致现有设备快速贬值，CoreWeave背负的 129亿美元 债务将成为悬在其头顶的“达摩克利斯之剑”。此外，其商业模式并非无懈可击，若头部客户选择自建算力设施，或ASIC等替代路线迭代加速，都将严重冲击其营收来源。IPO新发股不到总股本的10%，且半数由英伟达等基石投资者持有，使得少量交易即可引发股价剧烈波动，也印证了其市场脆弱性。
大洋彼岸的算力竞技场：中国模式的探索与挑战
当目光转向东方，中国的算力租赁市场也正方兴未艾。上半年，DeepSeek等大模型的涌现，点燃了上游AI基建的投资热情。阿里巴巴、腾讯、字节跳动等互联网巨头正以前所未有的速度扩大其AI基础设施的资本开支：阿里巴巴未来三年规划超过 3800亿元，腾讯去年财年资本开支同比增长 221%，字节跳动因豆包模型的使用量激增，AI搜索和编程相关Tokens处理量在半年内分别增长 10倍 和 8.4倍。
与CoreWeave在美国市场的“抱大腿”模式不同，受限于高端芯片的采购壁垒，国内大厂往往难以直接获得最先进的GPU。因此，它们更多地选择与本土算力租赁公司签订长期服务合同，将服务器采购、AI芯片获取以及IDC等基建任务交由后者完成。这种“由买转租”的趋势在国内市场愈发清晰，尤其对于无力自建GPU集群的中小企业而言，公有云部署的算力租赁方案成为必然选择。
上半年，鸿景科技、协创数据、有方科技、海南华帖、润建股份等一批国内算力租赁企业纷纷在一季报中展示了业务进展，部分公司甚至实现了业绩增长，预示着行业景气周期的到来。3 但这些企业也面临着与CoreWeave相似甚至更严峻的挑战：能否拿到最先进的算力芯片，以及能否与大厂签订长期稳定的合同，正成为区分“普通生意”与“高价值生意”的关键。毕竟，拥有万卡高级卡集群所能赚取的年化净利润，可比普通卡多出一倍。
有趣的是，随着传统互联网数据中心（IDC）向人工智能数据中心（AIDC）的进化，算力租赁的现金流稳定性使其具备成为“现实世界资产（RWA）”的潜力。将显卡资源代币化，使GPU成为可交易的链上资产，有望帮助运营商降低资金压力，为这个资本密集的行业打开新的融资渠道。
资本的豪赌与未来的迷雾
CoreWeave的崛起路径，无疑为全球算力租赁产业绘制了一幅极具参考价值的商业图谱：绑定供应商的优质显卡资源，提供深度定制化的技术交付服务，以及对资本杠杆的高效运用，从而在英伟达生态中构建差异化竞争优势。然而，其股价的剧烈波动，也敲响了警钟：在一个技术迭代极快、资本投入巨大的新兴行业，高速扩张的背面往往是高悬的债务和市场敏感的神经。
未来的算力租赁市场，或许将是一场“幸存者游戏”。那些能够持续获取顶尖芯片、精于运营优化、并能有效管理其财务风险的企业，才能在这场高风险高回报的资本游戏中笑到最后。至于CoreWeave，它或许是英伟达棋盘上的一枚关键棋子，但在这场算法驱动的“军备竞赛”中，任何一颗棋子，都可能在一夕之间，从先锋变为弃子。毕竟，在高速行驶的AI列车上，谁能稳稳掌控方向盘，而不被车轮下的尘土所蒙蔽，才是真正考验智慧与勇气的时刻。