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🤖CRWV 本周在旧金山举办首届 Fully Connected 大会，参会对象主要面向 AI 工程师、平台工程师、首席技术官等人群。 📢这是一次明确的营销活动，试图围绕自身平台搭建社群与生态，对标 AWS re:Invent、谷歌云 Next 或者英伟达 GTC 大会。 📌本次大会恰逢 CRWV 对外传递 “我们不再是新一代云厂商” 的全新定位，同时发布一套名为 CoreWeave Forge 的全新开发者工具。 ⚠️众所周知，我们并不看好 CoreWeave 的商业模式：在竞争日趋激烈的市场中做 GPU 租赁业务。 👥在其现有的潜在客户群体当中，超大规模云厂商已经成为直接竞争对手；同时超大规模厂商会通过自建、托管机房来平衡内部算力供给。 🔬主流 AI 实验室大多采用自建算力、机房托管，或是采购超大规模云厂商性价比更高的云服务的混合模式。 🏢而公司客户也具备很强的动力继续选择他们传统的云服务商采购服务。 📉我们判断，最终市场赢家会是超大规模云厂商，而这就让 CRWV 陷入了一定的战略困境。 💡站在 CoreWeave 的视角，如果我们是它会怎么做？ 🔄进行业务转型，向软件栈上层延伸，争取在未来 GPU 云市场切分出属于自己的一块份额。 🎯筛选出有充分理由采购外部服务商服务的一批公司客户，构筑护城河把这类客户牢牢留住。 🚀尽最大力度扶持一批优质 AI 初创企业，期待其中部分企业成长壮大之后依旧保持忠诚度，以此带动营收大幅增长。 💰打造高毛利、具备明显可规模化属性的产品，以此抬升基础设施业务回报率，为持续投入提供资金基础。 🤝和生态头部企业维持紧密合作关系，借助合作方提升自身在目标客户群体当中的公信力。 ✨Fully Connected 大会正是 CRWV 朝着上述方向做出的尝试。 🎉这是一场典型的旧金山科技大会，现场设置格斗机器人表演、邀请 Pitbull，发放大量品牌 T 恤，参会人群也符合这类科技大会的特征。 ❓但这套举措真的能够奏效吗？我们对此持怀疑态度。 🤨即便你看好 Forge、托管推理、全栈的发展愿景（我们对此保持审慎，详细观点在后文），本质上这依旧是一家被 GPU 即服务核心业务捆绑的初创企业，手握超过千亿美元的在手订单，订单对应的商业条款大多已经锁定。 🔔我们维持原有投资评级不变，但至少公司已经开始尝试新方向。 📑财务预测数据： 调整后每股亏损：2025 实际‑1.20 美元；2026 预测‑4.56 美元；2027 预测‑4.77 美元 营收（单位：百万美元）：2025 实际 5131；2026 预测 12622；2027 预测 23552，复合增速 114.2% EBITDA（单位：百万美元）：2025 实际 2442；2026 预测 6826；2027 预测 14974，复合增速 147.6% 估值指标 EV/EBIT 倍数：2026 预测 302 倍；2027 预测 38.2 倍 调整后市盈率：2025 实际‑72.8 倍；2026 预测‑19.1 倍；2027 预测‑18.3 倍 🔍 📈CRWV 依旧将二季度视作利润率的拐点，认为价格上行、市场环境变化以及规模效应共同推动利润率改善。 ⚡公司重申当前在用电力规模 1.5 吉瓦，签约电力规模 4.2 吉瓦，手握 51 处建筑资产，各项规模都在持续扩张。 🎞️管理层重新阐述 GPU 的生命周期，重点强调公司客户当中，使用或者自研中小型、私有模型的客户对 A100、H200 芯片依旧存在需求。 🔥管理层反复强调当前需求大幅超过供给，新签合同客户可以接受涨价，同时市场对短期算力容量存在增量需求。 🏷️现场展示了各行各业的众多合作客户案例，但依旧没有披露新增客户数量、产品数量、托管推理业务收入等明确指标；除去已经公开披露的大额合作，其余业务体量依旧偏小。 💸整场活动完全没有谈及债务规模与资本成本，但这两点是我们重点担忧的风险点。 🚀接下来我们聚焦本次重磅新发布产品，但我们判断该产品在相当长一段时间内都难以在财务报表形成实质性贡献： 🛠️CoreWeave Forge 整合了 CoreWeave 收购的 Weights & Biases、OpenPipe 的后训练能力、Marimo 笔记本工具，以及 CRWV 围绕一套被称作 “AI 循环” 的迭代流程打造的配套服务。 🎯产品目标：不再仅仅提供 GPU 硬件资源，而是深度切入 GPU 算力消耗周边的全流程工作。 🌐除托管推理和后训练模块之外，这套产品大部分能力具备云中立特性，更适配开放权重模型生态。 🛡️理论上该产品可以对冲 CRWV 来自大型 AI 实验室的合约业务风险，但前提是这项业务能够做到巨大规模，存在实现可能性，但难度较高。 👥这套整合后的 Forge 解决方案面向公司客户，尤其是原生 AI 初创企业，目前已经收获部分大型企业的合作案例，例如 Canva、MasterClass。 🧰这套工具集同时承担获客工具的作用，希望依靠产品本身的用户粘性，最终带动更多基础设施相关服务的采购。 🤝公司会不断扩充合作生态伙伴，目标把 Forge 打造成一站式 AI 开发平台。 ✅管理层也承认，这套产品的绝大多数功能，市面上其他服务商或者开源方案都可以实现；CoreWeave 的差异化来自于功能之间的整合。 🤝这可以成为一条可行战略：当工具分散、需要跨工具对接时，用户确实会更青睐体验更流畅的一体化方案。 ❓但这套差异化优势能否长期维持，是一个更大的疑问。 🔎 🆕Forge 刚刚正式对外发布，我们后续会完成详细竞品对比分析，但我们初步判断该产品很难构建真正的护城河。 ☁️和 GPU 即服务业务处境相似，超大规模云厂商依托传统云业务基础和庞大的公司客户基数，在打造全栈方案这件事上处于更有利位置。 💬CoreWeave 会反驳这一点，称自己凭借 AI 原生属性可以实现对超大规模厂商的弯道超车，就像过去行业讨论 “云原生” 概念一样。 ⚠️但我们不会去押注巨头会落败，即便是 AI 原生的公司客户，依旧会需要大量传统云算力资源。 🏆就算当下只有 CRWV 具备完整整合的 AI 循环解决方案，超大规模竞争对手也并不是从零起步。 📋AWS 已经提供训练、追踪、模型部署、智能体可观测性全套文档化能力；谷歌打通模型评估、故障分析和性能优化；LangSmith 可以把生产链路追踪和数据集、故障诊断、优化建议结合，同时已经和多家超大规模云厂商完成部分集成。 ⚠️这不代表竞品已经实现和 CRWV 完全等同的整合效果，但说明一体化整合能力是可以被复刻的。 🎯这套产品最适配的目标客户，是技术团队能力强、工作负载可复现、具备定制模型诉求的专业化 AI 原生公司。 📌也就是说，客户要有充分理由承担模型定制带来的操作复杂度。 📈如果未来推理账单持续走高，小型专业化模型吸引力提升，模型蒸馏技术可以进一步拓宽产品受众；产品不一定要求客户全面采用开源模型，但需要存在足够多有价值的任务依赖模型定制能力。 ☁️当企业普遍采用多云 IT 架构，或是 CRWV 成为客户首选基础设施供应商时，独立的 Forge 产品才能发挥最大价值、实现最高用户粘性。 ⚠️但我们认为 CRWV 成为客户首选基础设施供应商这件事本身难度很高，产品价值就只能寄托于多云架构普及。 🤔矛盾点在于，当下最有可能采纳 Forge 的 AI 原生初创公司，恰恰很少会搭建真正的多云架构。 📝根据我们的行业观察，初创公司这类小型机构，大多只会使用单一云平台；多云架构更多出现在大型公司内部，大型公司更多出于冗余备份、降低供应商集中风险而选择多云，但这并不是 Forge 现阶段瞄准的核心客群。 💰就算 CoreWeave 无法成长为独立软件巨头，Forge 依旧存在多种可以兑现商业价值的路径。 📉它有机会降低基础设施业务的新客户获客成本；当 GPU 合约到期释放闲置算力之后，拉动竞价算力资源的需求；改善利润率以及基础设施业务的投资回报率等等。 🚧但 CoreWeave 才刚刚踏上这条转型道路。 ⚠️结合我们对其核心主业的判断以及业务当前体量，我们需要看到实实在在的财务落地证据，才会对这家公司转向更加乐观的观点。 📌 📉我们对 CRWV 维持跑输大盘评级，目标价 74 美元。 ✅CRWV 当前确实受益于数据中心市场算力供给紧张的现状，供给短缺问题目前依旧客观存在。 ⚠️但我们预判未来算力供给会逐步宽松，到那个时候，CoreWeave 会是最先受到冲击，且受冲击程度最深的企业之一。 🧮我们采用 25.5 倍 EV/EBIT 倍数对公司完成估值。
总体总结
主题正文
- 🤨即便你看好 Forge、托管推理、全栈的发展愿景（我们对此保持审慎，详细观点在后文），本质上这依旧是一家被 GPU 即服务核心业务捆绑的初创企业，手握超过千亿美元的在手订单，订单对应的商业条款大多已经锁定。
- 📈CRWV 依旧将二季度视作利润率的拐点，认为价格上行、市场环境变化以及规模效应共同推动利润率改善。
- 🎞️管理层重新阐述 GPU 的生命周期，重点强调公司客户当中，使用或者自研中小型、私有模型的客户对 A100、H200 芯片依旧存在需求。
- 💸整场活动完全没有谈及债务规模与资本成本，但这两点是我们重点担忧的风险点。
- 🛠️CoreWeave Forge 整合了 CoreWeave 收购的 Weights & Biases、OpenPipe 的后训练能力、Marimo 笔记本工具，以及 CRWV 围绕一套被称作 “AI 循环” 的迭代流程打造的配套服务。
- 🛡️理论上该产品可以对冲 CRWV 来自大型 AI 实验室的合约业务风险，但前提是这项业务能够做到巨大规模，存在实现可能性，但难度较高。
- 多云架构更多出现在大型公司内部，大型公司更多出于冗余备份、降低供应商集中风险而选择多云，但这并不是 Forge 现阶段瞄准的核心客群。
- 改善利润率以及基础设施业务的投资回报率等等。