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导读

作为全球领先的高性能计算解决方案提供商，CoreWeave凭借其专为人工智能开发者量身打造的云端GPU基础设施服务，在美国科技领域占据重要地位。2025年3月28日，CoreWeave正式登陆纳斯达克证券交易所，股票代码 "CRWV"，以15亿美元的融资规模完成首次公开募股。这一事件刷新了自2021年以来美国风险投资支持的科技公司IPO规模纪录，也成为了AI算力热潮中的标志性事件。

【中国金融案例中心 文：齐稚平 编辑：谢彬彬 】

Part 1 从矿场到AI算力：CoreWeave的转身

1.1 加密货币周期中的战略转型

2017年，加密货币市场正处于狂热的巅峰，比特币价格一路飙升，吸引了无数逐梦者投身其中。在充满诱惑与挑战的背景下，三位大宗商品交易员迈克尔·英特罗特（Mike Intrator）、布赖恩·文图罗（Brian Venturo ）和布兰宁·麦克比（Brannin McBee）捕捉到加密货币挖矿的商机，开启了创业之旅。他们在美国新泽西州创立了CoreWeave公司的前身Atlantic Crypto，通过部署英伟达GPU 矿机，聚焦于以太坊挖矿。

2018年，加密货币市场突然迎来寒冬，币价暴跌，众多挖矿公司纷纷破产。在市场上大量GPU被低价抛售的情况下，Atlantic Crypto果断出手，在两年内囤积了数万块二手GPU。这一决策在当时看似冒险，却为公司未来的转型埋下了关键伏笔。

2019年初，随着对市场趋势的深入洞察，三位创始人做出了一个重大的战略决策——将公司更名为CoreWeave，并彻底转型为提供高性能计算的数据中心GPU云服务商。这一转型意味着公司告别了加密货币挖矿领域，踏入了充满未知与挑战的云计算领域。当时，云计算市场已存在一些强大的竞争对手，如亚马逊的AWS、微软的Azure等。CoreWeave作为一个后来者，要在这个竞争激烈的市场中立足并非易事。但凭借独特的优势，CoreWeave逐渐在市场中崭露头角，公司所囤积的大量GPU资源，成为了其在云计算领域的核心竞争力。这些GPU资源为CoreWeave提供了强大的计算能力，使其能够满足客户在高性能计算方面的需求。

1.2 AI 浪潮中的爆发式增长

2022年年末，ChatGPT的横空出世引爆了全球生成式AI革命。一时间，全球科技公司纷纷涌入生成式AI模型的研发领域，对用于支持AI模型训练及推理计算的英伟达 GPU的需求呈爆发式增长，GPU瞬间成为市场上的"硬通货"。CoreWeave在ChatGPT诞生之前，就对英伟达最新、最快的H100芯片进行了巨额投资，据《华尔街日报》报道，CoreWeave在2022年夏天的GPU采购费用约为1亿美元。截至2025年初，其全球32个数据中心共拥有超过25万块英伟达GPU，这一规模已接近于Meta的囤卡规模（35万块）。凭借其在GPU资源上的深厚积累，CoreWeave能够为客户提供强大的算力支持，满足他们在AI训练和推理方面的要求。

CoreWeave的营收数据也见证了其在AI浪潮中的飞速发展。2023-2024 年，公司营业收入从2.29亿美元飙升至19.15亿美元，增速高达736%。公司的客户群体也涵盖了微软、Meta、OpenAI等众多科技巨头。其中，微软作为CoreWeave最大的客户，在2024年为其贡献了62%的收入。这些科技巨头的认可和合作，不仅为CoreWeave带来了丰厚的收入，也进一步提升了公司在行业内的知名度和影响力。

Part 2 融资历程与股东架构：助力AI算力版图扩张

2.1 多轮融资历程

CoreWeave通过多轮股权和债务融资累计募集超145亿美元，其中股权融资约30亿美元，债务融资约115亿美元，为其AI基础设施的快速扩张提供了资本支持。

2021年，CoreWeave完成5000万美元A轮融资，用于数据中心扩建和GPU采购。2023年4月，公司完成2.21亿美元B轮融资，由Magnetar Capital领投，估值达20亿美元，标志着其从加密货币挖矿向AI云服务的转型获得市场认可。同年8月，公司完成23亿美元债务融资，由Blackstone和Magnetar Capital领投，Coatue、DigitalBridge和BlackRock参投，以约50%的GPU资产（价值约15~20亿美元）作抵押，年利率预计为6%~8%。此交易深化了与NVIDIA的协作并推动数据中心扩张。

2024年5月，CoreWeave完成了11亿美元的C轮融资及75亿美元的债务融资。股权轮由Coatue领投，NVIDIA、Fidelity和Altimeter Capital参投，公司估值升至190亿美元；债务融资由Blackstone主导，支持公司数据中心增至28个。 同年11月，CoreWeave完成6.5亿美元二级交易，在Jane Street、Fidelity和BlackRock的推动下，公司估值升至230亿美元，为早期股东提供了部分退出渠道。

表1 CoreWeave融资概况

（数据来源：公开资料）

CoreWeave上市前的融资历程，展示了其在AI算力领域的潜力和吸引力。众多知名投资机构的参与，不仅为公司提供了充足的资金，也为其带来了丰富的资源和宝贵的经验。这些融资为公司的发展提供了强大的动力，使得CoreWeave 能够在短时间内迅速崛起，成为AI算力领域的重要参与者。

2.2 多元股东架构

CoreWeave的机构股东融合了技术巨头与顶级机构，反映了其战略定位的市场吸引力。同时，公司通过双重股权结构设计来确保创始团队对公司的管控。CoreWeave的领导核心由三位联合创始人组成，他们主导了公司从加密货币挖矿到AI基础设施的转型，通过双重股权结构（约83%投票权）确保其战略管理。创始人迈克尔·英特罗特（Mike Intrator）任公司CEO，布赖恩·文图罗（Brian Venturo ）任首席战略官（CSO），布兰宁·麦克比（Brannin McBee）任首席发展官（CTO），根据招股书，创始团队在公司IPO之前各自出售了至少价值1.5亿美元的股票。尽管如此，他们仍保持多数投票控制权。

表2 CoreWeave机构股东架构

（资料来源：公开资料）

Part 3 上市遇冷：高光背后的隐忧与挑战

3.1 估值缩水与市场降温

CoreWeave的上市之路并非一帆风顺。2025年3月28日，CoreWeave正式在纳斯达克交易所IPO上市，股票代码为 "CRWV"，这一事件在科技行业引起了广泛关注。

图1 2025年3月28日，CoreWeave 创始人Brian Venturo（左）和Mike Intrator在纽约纳斯达克总部敲响开市钟后击掌

（资料来源：CNBC）

然而，CoreWeave上市首日的表现却不尽如人意，股价平开低走。这一表现与公司最初的预期形成了鲜明对比。在上市之前，CoreWeave对此次IPO寄予厚望，原计划以每股47~55美元发行4900万股，募资27亿美元。但由于市场环境的变化，公司不得不调整计划，定价40美元，发行3750万股，实际募资15亿美元，规模缩水近半。3月28日，CoreWeave开盘价为39美元（较发行价下跌2.5%），盘中一度下探至37.5美元，最终收于40美元，市值约189亿美元。

随后几天，市场对AI算力的长期乐观情绪迅速扭转了CoreWeave的颓势：4月1日股价飙升42%至52.57 美元，4月2日继续冲高至64.62美元，市值一度突破307亿美元。截至4月8日收盘，CoreWeave股价43.61美元，较发行价上涨9 %，但较4月2日高点回落约32.5%，显示出市场对其估值的分歧。

图2：2025年3月28日-4月8日CRWV股价走势图

（资料来源：Wind）

3.2 财务风险与业务结构隐忧

CoreWeave的财务状况并不乐观。2024年，公司净亏损8.63亿美元，而2022-2024年三年间，累计亏损更是高达14.88亿美元。造成这种巨额亏损的主要原因在于公司在数据中心建设和GPU采购方面的重资产投入。为了满足不断增长的算力需求，CoreWeave需要不断扩建数据中心，采购大量的英伟达GPU。这些投资不仅需要巨额的资金，而且回报周期较长，给公司的财务状况带来了巨大的压力。

为了快速扩张业务，CoreWeave采用高杠杆模式大量举债，这虽然在短期内推动了公司的发展，也为公司的财务状况埋下了隐患。一旦市场出现波动，公司可能面临资金链断裂的风险。截至2024年底，CoreWeave的债务总额已经达到了165亿美元，如此庞大的债务规模，使得公司的债务压力巨大，2024年利息支出3.6亿美元，是2023年利息支出的12.7倍。这意味着公司每年需要支付巨额的利息费用，进一步加重了公司的财务负担。如果不能有效地控制债务规模，提高盈利能力，CoreWeave将面临巨大的财务风险。

图3 CoreWeave2022-2024年财务数据

（数据来源：Wind.）

算力市场的泡沫也让投资者心存疑虑。随着AI热潮的兴起，算力市场迅速膨胀，吸引了大量的资本涌入。然而，市场的过度繁荣往往伴随着泡沫的产生，算力市场也不例外。投资者担心，一旦泡沫破裂，CoreWeave的业务将受到严重冲击。

同时，公司的业务结构也存在一定的隐忧。微软是CoreWeave最大的客户，在2024年合计为该公司贡献了62%的收入；英伟达既是CoreWeave的供应商、股东（持股5.97%），也是CoreWeave的大客户，营收占比约15%。这种高度集中的客户结构，使得公司的营收稳定性面临挑战。一旦两大客户的需求出现波动，或者减少与CoreWeave的合作，公司的营收将受到严重影响。特别是如果微软因为自身业务调整，减少对CoreWeave的算力采购，CoreWeave的收入可能会大幅下降，进而影响公司的盈利能力和发展前景。

Part 4 商业模式：AI算力行业的标杆

4.1 以算力规模塑造差异化竞争

截至2024年底，CoreWeave在全球范围内布局了32个数据中心（北美28个，欧洲4个），这一庞大的布局背后，是AI算力需求呈指数级增长的现实。随着AI技术的飞速发展，越来越多的企业和科研机构投身AI领域，对算力的需求也水涨船高。CoreWeave的大规模数据中心布局，正是为了满足这种不断增长的需求。

其"借债买GPU、出租算力"的模式，在AI算力行业中具有典型性。为了快速扩大算力规模，CoreWeave不惜大量举债，购买英伟达GPU，然后将这些算力出租给客户。这种模式虽然能够在短期内迅速扩大业务规模，但也带来了巨大的债务压力。在AI算力市场中，还有许多企业都在采用类似的模式，通过借贷来获取资金，购买GPU从而满足市场算力的需求。这种模式的盛行，反映出AI算力市场的竞争激烈程度，各企业都在通过不断扩大算力规模来争夺市场份额。

与亚马逊AWS、微软Azure等传统云服务商相比，CoreWeave形成了差异化竞争。传统云服务商通常提供通用的云计算服务，而CoreWeave则专注于AI算力领域，为客户提供更加专业化的服务。CoreWeave能够根据客户的需求，提供定制化的算力解决方案，满足客户在AI训练和推理方面的特殊要求。这种差异化竞争策略，使得CoreWeave在竞争激烈的云计算市场中脱颖而出，吸引了大量对AI算力有需求的客户。

4.2 技术创新与效率革命

在硬件优化方面，CoreWeave采用裸金属架构与定制化软件栈，这一创新举措极大地提升了GPU的利用率。传统的云计算模式中，由于虚拟化层的存在，GPU的性能往往无法得到充分发挥。而CoreWeave的裸金属架构，绕过了虚拟化层，直接将物理GPU 服务器租赁给客户，减少了性能损耗。通过定制化软件栈，CoreWeave可以对GPU进行更加精细的管理和优化，进一步提升GPU的利用率。据CoreWeave官网介绍，CoreWeave模型计算利用率（Model FLOPS Utilization，MFU）在行业平均35%~45%的基础上提升了20%，CoreWeave的集群启动速度较AWS提速35%。这种高效的GPU利用率，使得CoreWeave能够在相同的硬件条件下，为客户提供更强大的算力支持，降低了客户的使用成本。

在成本控制上，CoreWeave基于规模效应与高效运维，实现了算力单价的大幅降低。随着数据中心规模的不断扩大，CoreWeave能够通过批量采购等方式，降低硬件成本。高效的运维管理也使得公司能够降低运营成本。这些成本的降低，最终反映在算力单价上。据CoreWeave官网介绍，CoreWeave的算力单价较传统云服务商低80%，这一价格优势吸引了众多中小AI企业与科研机构。对于这些企业和机构来说，低成本的算力能够降低他们的研发成本，从而提高竞争力。许多中小AI企业由于资金有限，无法承担高昂的算力成本，CoreWeave的出现为其提供了一个经济实惠的选择。科研机构也能够通过使用CoreWeave的算力，开展更多的研究项目，推动AI技术的发展。

Part 5 行业启示：泡沫预警与长期价值

5.1 算力投资的理性回归

在AI算力行业蓬勃发展的背后，一些迹象表明市场正在从过热逐渐转向理性。高盛下调2025年AI服务器出货预期，这一举措犹如一记警钟，在行业内引发了广泛关注。高盛的分析师团队指出，由于产品过渡期影响、生产复杂性挑战、需求端变数以及关税风险等多重因素，2025年及2026年机架级AI服务器的预计出货量分别从3.1万台和6.6万台下调至1.9万台和5.7万台。这一调整反映出市场对AI服务器需求"无限增长"的逻辑产生了动摇，投资者开始更加谨慎地评估市场前景。

阿里巴巴主席蔡崇信也警示数据中心重复建设的风险。他指出，美国市场上许多数据中心的投资公告存在 "重复" 或"相互重叠"的情况，这可能导致投资价值的崩溃。蔡崇信的担忧并非空穴来风，随着AI热潮的兴起，大量资本涌入数据中心领域，许多企业为了抢占市场份额，盲目跟风建设，导致市场上出现了过度投资的现象。这种过度投资不仅可能造成资源的浪费，还可能引发市场竞争的加剧，最终导致行业利润的下降。

CoreWeave的上市表现也印证了市场对 "无限增长" 逻辑的重新审视。公司上市首日股价平开低走，收盘价与发行价持平，市值为189亿美元，远低于上市前的预期估值。这一表现反映出投资者对CoreWeave的高杠杆模式和算力市场的泡沫产生了担忧，他们更加注重公司的盈利能力和可持续发展能力。在上市之前，CoreWeave的估值一度高达320亿美元，但随着市场环境的变化，投资者对公司的估值进行了重新评估，最终导致公司上市时估值缩水。这一事件表明，市场正在逐渐回归理性，投资者不再盲目追捧高估值的公司，而是更加关注公司的基本面和长期价值。

5.2 技术迭代与生态构建

技术迭代与生态构建是AI算力行业实现可持续发展的关键。在技术迭代方面，CoreWeave面临芯片依赖风险。英伟达作为全球领先的GPU制造商，其芯片技术的更新换代对CoreWeave的业务发展产生了重要影响。英伟达推出的新一代Blackwell芯片，在性能上相比CoreWeave现有的Hopper架构有显著提升，这使CoreWeave面临客户流失的风险。如果CoreWeave不能及时升级其芯片技术，满足客户对更高算力的需求，其市场份额可能会被竞争对手抢占。为了应对这一风险，CoreWeave 需要加速技术升级，不断提升其算力性能。公司可以加大在研发方面的投入，与英伟达等芯片制造商保持密切合作，及时获取最新的芯片技术，为客户提供更强大的算力支持。

在生态构建方面，2025年3月6日CoreWeave宣布将收购机器学习性能可视化工具开发商Weights & Biases。Weights & Biases是一家专注于机器学习运维（MLOps）和大语言模型运维（LLMOps）工具领域的平台，拥有超过100万名人工智能工程师用户，其客户包括OpenAI、Meta和英伟达等知名企业。CoreWeave收购Weights & Biases后，将整合双方的资源，构建一个更加完整的AI云生态系统。CoreWeave可以将其基础设施和托管云服务与Weights & Biases的AI模型训练、评估及监测平台相结合，为客户提供从计算资源提供到模型管理，再到人工智能应用评估与监测的端到端解决方案。这不仅可以提升客户的使用体验，还可以增强CoreWeave在市场上的竞争力，吸引更多的客户。

Part 6 未来展望：在挑战中寻找确定性

随着AI技术的不断发展，市场对算力的需求也在发生着结构性变化。以DeepSeek为代表的低成本模型的出现，正在逐渐改变AI市场的格局。这些低成本模型以较低的训练成本和较高的性能，吸引了越来越多的用户，尤其是中小AI企业和科研机构。

相比之下，训练算力可能面临阶段性过剩的问题。训练算力主要用于AI模型的训练，需要消耗大量的计算资源。过去由于AI模型训练成本较高，只有少数大型科技公司能够承担得起；而随着低成本模型的出现，训练成本大幅降低，市场上的训练算力供给可能会出现过剩的情况。一些大型科技公司在前期为了训练自己的AI模型，投入了大量的算力资源，但随着低成本模型的竞争，这些公司可能会减少对训练算力的需求，导致市场上的训练算力过剩。

对于CoreWeave来说，如何平衡大客户长期合同与中小客户灵活需求，成为了其面临的一个重要挑战。微软、Meta等大客户与CoreWeave签订了长期合同，为公司带来了稳定的收入来源。这些大客户对算力的需求相对稳定，但也可能会因为自身业务的调整而减少对CoreWeave的需求。而中小客户的需求则更加灵活，他们可能会根据自己的业务需求随时调整对算力的使用量。CoreWeave需要在满足大客户长期需求的，也要能够灵活应对中小客户的短期需求，以提高客户满意度和市场竞争力。

CoreWeave的上市，是AI算力行业发展的一个重要里程碑。它不仅为公司自身的发展带来了新的机遇，也为整个行业提供了借鉴和启示。在AI算力行业从 "野蛮生长" 转向 "精耕细作" 的过程中，CoreWeave需要不断应对各种挑战，如市场需求的变化、技术的迭代、竞争的加剧等。只有具备强大的技术实力、高效的商业模式和良好的生态整合能力，CoreWeave才能在这场算力革命中脱颖而出，实现可持续发展。对于整个AI算力行业来说，CoreWeave的经验也将激励更多企业不断创新，推动行业健康发展。

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本文系未央网专栏作者发表，属作者个人观点，不代表网站观点，未经许可严禁转载，违者必究！首图来自图虫创意。

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