CoreWeave (CRWV) 公司深度研究报告

1. 技术壁垒：极致的算力效率优化，GPU利用率是同行2倍

2. 独家资源：与NVIDIA深度绑定，锁定高端GPU优先供货权

3. 行业地位与差异化：聚焦AI场景，成本与性能碾压传统云厂商

1. 算力租赁（核心业务）

算力租赁是CoreWeave的核心收入来源，2025年占营收的68%，主要是向客户出租GPU、CPU、高速网络与存储资源，收费模式分为两种：

• 长期合约租赁：与大客户签订3-10年的长期算力采购合约，客户预付部分款项，锁定未来的算力资源，这部分收入占算力租赁收入的80%以上，确定性极强。
• 按需付费租赁：为中小客户提供按使用量付费的弹性算力服务，客户可以根据需求随时扩缩容，这部分收入占比约20%，具备较高的增长弹性。

从 workload 来看，算力租赁业务又分为大模型训练与推理两个场景：2024年训练场景占算力租赁收入的65%，推理场景占35%；随着大模型的落地，推理需求快速爆发，2025年推理场景的占比已经提升至45%，预计2027年将超过50%，成为第一大收入来源。

2. 技术服务（增值业务）

技术服务是CoreWeave的增值业务，2025年占营收的20%，主要是为客户提供AI训练的定制化解决方案，包括：

• 大模型训练的集群部署与优化服务，帮助客户将模型训练效率提升20%以上；
• 定制化的网络与存储解决方案，满足大模型训练的高带宽、低延迟需求；
• 运维与技术支持服务，7*24小时的专家支持，保障客户的训练任务不中断。

这部分业务的毛利率高达70%以上，远高于算力租赁的40%，是公司利润的重要补充，随着客户对AI训练的专业化需求提升，技术服务的增速远超核心业务，2025年同比增长215%。

3. 软件订阅（长期增长业务）

软件订阅是CoreWeave的长期增长业务，2025年占营收的12%，主要是向客户提供自研的平台软件的订阅服务，包括：

• CoreWeave Mission Control平台，提供集群监控、调度、运维的一体化管理工具；
• AI对象存储服务，专门为AI workload优化的存储服务，性能比传统对象存储高3倍，成本低50%；
• Serverless RL等AI开发工具，帮助客户快速搭建强化学习的训练环境。

这部分业务的毛利率超过80%，且具备高粘性、高复购的特点，是公司从“算力租赁”向“AI平台”升级的核心载体，2025年同比增长302%，是增速最快的业务板块。

1. 微软：最大的客户，深度绑定的战略合作伙伴

微软是CoreWeave最大的客户，2024年贡献了62%的营收，2025年随着客户多元化，占比下降至42%，但仍然是第一大客户。双方的合作始于2023年，微软为了满足OpenAI的算力需求，向CoreWeave租赁了大规模的GPU集群，随后签订了7年280亿美元的长期合约。

值得注意的是，微软自己拥有Azure公有云，但仍然选择向CoreWeave租赁算力，核心原因是CoreWeave的算力成本比微软自己的Azure还要低30%以上，而且性能更高，能够帮助微软更快地推进AI业务，这也充分体现了CoreWeave的成本与技术优势。

2. Meta：史上最大算力订单的签订方

2024年，CoreWeave与Meta签订了350亿美元10年的算力长单，这是全球算力行业历史上最大的单笔订单，震惊了整个行业。根据合约，Meta将在未来10年向CoreWeave采购至少350亿美元的算力，用来训练Llama系列大模型，以及支撑Meta的AI广告、元宇宙等业务。

这个订单的签订，标志着CoreWeave已经成为全球顶级科技公司的核心算力供应商，也证明了公司的产能扩张能力能够满足巨头的长期需求。

3. OpenAI：ChatGPT背后的算力支撑

OpenAI是CoreWeave的早期大客户，双方在2022年就开始合作，CoreWeave为OpenAI的GPT-4模型训练提供了核心的算力支撑，随后双方签订了5年119亿美元的长期合约，OpenAI将在未来5年向CoreWeave采购超过100亿美元的算力，用来训练GPT-5以及未来的新一代大模型。

4. 政府业务：新的增长极

2025年，CoreWeave推出了CoreWeave Federal业务，专门为美国政府与公共部门提供安全合规的AI算力服务，随后加入了美国能源部的Genesis Mission，为美国的科研、国防等领域提供AI算力。目前，公司已经拿到了美国国防部、NASA等机构的订单，预计2027年政府业务的营收将超过20亿美元，成为新的增长极。

1. 德州超级数据中心

公司在德州的超级数据中心项目，规划容量1.2GW，是全球最大的AI专属数据中心，目前已经完成了第一期400MW的部署，预计2026年Q2完成全部1.2GW的部署，届时将能够部署超过40万张GPU，成为公司北美产能的核心。

2. 欧洲爱尔兰数据中心

为了满足欧洲客户的本地化需求，公司在爱尔兰建设了欧洲的第一个数据中心，规划容量500MW，目前已经完成了前期的审批，预计2026年Q3完成第一期200MW的部署，2027年完成全部500MW的部署，将服务欧洲的AI客户，满足欧盟的数据本地化监管要求。

3. 绿电转型项目

为了降低电力成本，同时满足ESG要求，公司正在推进绿电转型，目前公司的绿电占比已经达到55%，预计2027年将提升至80%，2030年实现100%绿电。公司与多个新能源厂商签订了长期的绿电采购合约，锁定了未来10年的绿电价格，比市场价格低20%，进一步降低了算力成本。

4. Core Scientific整合

2025年7月，公司以90亿美元收购了Core Scientific，获得了1.37GW的高密度数据中心容量，以及大量的绿电资源。目前，公司正在对Core Scientific的基础设施进行升级，将其改造为AI专属的算力集群，预计2026年Q4完成全部改造，届时将新增1.37GW的产能，节省超过100亿美元的基建成本，加速公司的产能扩张。

1. 爆发式的营收增长，连续3年超100%增速

公司的营收从2022年的1600万美元，增长到2023年的2.29亿美元，2024年的19.15亿美元，2025年的51.31亿美元，短短3年时间，营收增长了超过300倍，2023年同比增长1331%，2024年同比增长737%，2025年同比增长168%，即使在高基数下，仍然保持了极高的增速，远超行业平均的22%的增速。

从季度数据来看，2025年Q4单季营收达到15.72亿美元，同比增长110%，2026年Q1单季营收达到21亿美元，同比增长112%，增长的势头仍然非常强劲，没有出现放缓的迹象。

2. GAAP亏损的本质：重资产扩张的会计处理，业务本身已经盈利

很多投资者看到公司GAAP下的净利润为负，就认为公司不赚钱，这是典型的误解。公司的GAAP亏损主要是两个原因：

• 折旧摊销：公司的GPU服务器按照3年折旧，每年的折旧费用超过20亿美元，这是会计上的处理，实际上GPU用3年之后，仍然可以用来做推理业务，或者二手出售，实际的资产价值远高于账面的净值。
• 利息支出：公司通过债务融资来买GPU，2025年的利息支出达到12.29亿美元，这也是会计上的费用，但是随着公司的盈利提升，债务的偿还，利息支出会逐步下降。

剔除这些非现金的会计费用之后，公司的调整后EBITDA已经达到30.93亿美元，利润率高达60.3%，这说明公司的业务本身是非常赚钱的，只是因为重资产的扩张，导致GAAP下的净利润暂时为负。

3. 烧钱速度：快速扩张下的资本开支，融资能力充足

2025年，公司的资本支出达到105亿美元，是营收的2.05倍，这是因为公司在快速扩张产能，买GPU、建数据中心，导致自由现金流暂时为负，这是成长型公司的典型特征。

但是公司的融资能力极强，2025年公司发行了26亿美元的可转债，同时将信贷额度扩展到25亿美元，2026年又拿到了100亿美元的债务融资，足够支撑未来2年的资本开支，而且公司的经营活动现金流已经达到30.58亿美元，能够覆盖一部分的资本开支，现金流的风险很低。

4. 负债率：重资产模式下的高杠杆，风险可控

公司的资产负债率达到93.2%，看起来很高，但是这是重资产行业的典型特征，而且公司的债务都是长期债务，平均期限超过5年，短期债务只有不到50亿美元，而公司的现金储备超过60亿美元，完全能够覆盖短期债务，偿债风险很低。

另外，公司的债务都是以GPU等资产做抵押的，即使出现极端情况，公司也可以通过出售资产来偿还债务，风险可控。

1. 大模型训练需求的持续爆发

大模型的参数规模每10个月翻一倍，对应的算力需求每10个月翻一倍，GPT-3的训练需要300PFLOPS-days的算力，GPT-4需要超过10000PFLOPS-days，GPT-5预计需要超过100000PFLOPS-days，训练需求的增长速度远超GPU产能的增长速度，未来5年，训练需求都将保持高速增长。

2. 推理需求的快速崛起

随着大模型的落地，推理需求正在快速爆发，根据OpenAI的测算，推理的算力需求是训练的3-5倍，而且是持续的、长期的需求。2025年，推理需求的增速已经超过了训练需求，预计2027年，推理需求将占整个算力需求的60%以上，成为行业的第一大需求来源。

3. AI Agent的兴起，带来新的需求爆发

AI Agent是下一代AI的核心，每个Agent都需要持续的算力来运行，IDC预测，到2030年，全球活跃的AI Agent将达到22.16亿，对应的Token消耗将从2025年的0.0005 Peta Tokens飙升到2030年的10 Peta Tokens，增长了20000倍，这将带来算力需求的新一轮爆发。

1. 美国CHIPS法案的补贴

美国CHIPS法案为美国的AI基础设施提供了超过100亿美元的补贴，CoreWeave作为美国最大的AI算力提供商，能够享受这些补贴，包括数据中心建设的税收减免、绿电项目的补贴等，预计未来5年，公司将拿到超过20亿美元的补贴，进一步降低成本。

2. 美国政府的AI算力采购

美国政府正在大力推进AI的研发，未来5年，美国政府的AI算力采购将超过500亿美元，CoreWeave作为美国政府的核心算力供应商，将拿到很大一部分的订单，成为政府业务的核心受益方。

3. 绿电政策的支持

美国的通胀削减法案（IRA）为绿电项目提供了大量的税收优惠，CoreWeave的绿电转型项目能够享受这些优惠，预计未来10年，公司将拿到超过30亿美元的税收减免，进一步降低电力成本。

1. 客户集中度风险

虽然公司的客户集中度已经从年初的85%下降到了当前的35%，但是前三大客户微软、Meta、OpenAI仍然贡献了超过70%的营收，客户集中度仍然较高。如果其中某个大客户减少了算力采购，或者自己建设了足够的算力，将会对公司的业绩产生较大的影响。

不过，管理层表示，随着客户多元化的推进，2026年底前，单一客户的占比将下降到30%以下，客户集中度的风险将逐步缓解。

2. 烧钱速度过快的风险

公司的资本开支非常大，2026年的资本开支预计将达到300亿美元，是营收的2倍以上，自由现金流仍然为负，虽然公司的融资能力很强，但是如果AI的需求突然不及预期，公司买了这么多GPU，将会面临闲置的风险，导致亏损扩大。

不过，公司的订单都是提前签订的，资本开支都是根据订单来的，所以闲置的风险很低。

3. 估值波动风险

公司的估值仍然受到AI板块情绪的影响，如果AI行情退潮，市场的风险偏好下降，公司的估值可能会出现回调，比如2025年6月，公司的股价曾经从高点下跌了52%，就是因为AI板块的回调。

不过，当前公司的PS已经降到了8.74倍，处于历史低位，估值的安全边际已经很高。

4. 行业竞争加剧的风险

越来越多的厂商进入AI算力租赁行业，比如AWS、Azure等传统云厂商都在加大AI算力的投入，还有Lambda、Core Scientific等新的竞争对手，竞争可能会加剧，导致价格战，压缩公司的利润率。

不过，公司的成本与技术优势非常显著，竞争对手很难在成本上打败公司，价格战的风险很低。

5. GPU供货风险

虽然公司和NVIDIA绑定很深，但是如果NVIDIA的产能不及预期，或者出口管制升级，比如美国限制高端GPU的出口，将会影响公司的GPU采购，导致产能扩张不及预期。

不过，公司已经锁定了未来3年的GPU采购合约，短期的供货风险很低。

6. 技术替代风险

如果未来出现了新的AI芯片，比如谷歌的TPU、亚马逊的Trainium，或者自研的AI芯片，替代了NVIDIA的GPU，将会对公司的业务产生影响，因为公司的GPU都是NVIDIA的。

不过，公司的技术是通用的，能够适配不同的芯片，管理层表示，如果有新的芯片，公司也可以部署，技术替代的风险很低。

7. 政策监管风险

美国的AI监管政策正在收紧，如果未来出台了严格的AI算力出口管制，或者反垄断政策，比如限制NVIDIA的垄断，将会影响公司的业务。

不过，公司是美国本土的企业，是美国AI基础设施的核心，政策上会得到支持，监管的风险很低。