人工智能
CoreWeave：云 AI 超大规模器
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人工智能计算即服务
人工智能在几乎所有行业中都变得越来越重要，其模型也越来越强大，包括 非常高效、便宜且开源的，比如 DeepSeek.
然而，与人工智能相关的计算需求变化很大，因此大多数用户依靠云服务来提供计算，而不是直接拥有所需的芯片和数据中心，这是合理的。对于其他计算密集型任务（如特效生成）来说，情况也是如此。
访问此类云服务的一个解决方案是依赖大型云提供商，例如亚马逊的 AWS (AMZN ), 谷歌云 (GOOGL )或微软的 Azure(MSFT ).
另一种选择是直接寻求专注于人工智能的云提供商，其基础设施完全专用于人工智能计算所需的计算硬件类型。
此类提供商中最大的一家是 CoreWeave，该公司自 2017 年以来一直在囤积 GPU。 CoreWeave 目前正在考虑申请 IPO，募集 4 亿美元资金，使其估值达到 35 亿美元.
因此，尽管对于该行业未来真正需要的计算能力的不确定性越来越大，投资者可能仍想更多地了解该公司以及它如何从人工智能热潮中获益。
CoreWeave 的历史
CoreWeave 是云计算行业的新人，成立于 2017 年。它最初专门使用 GPU（图形处理单元）为加密货币行业进行计算。
GPU 最初是为图形计算而设计的芯片，通常用于 3D 视频游戏。它们专用于并行执行数千个简单计算，而不是像处理器 (CPU) 那样一次执行几个复杂计算。
事实证明，GPU 的设计非常适合加密货币挖掘所需的计算类型，也非常适合使用神经网络的人工智能，这为 GPU 专家 Nvidia 在人工智能硬件领域带来了爆炸式增长和领导地位 (NVDA ).
（您可以阅读更多关于 我们专门报告中介绍了 Nvidia 的投资案例T）。
随后，在 2019 年，它转向更通用的云服务，仍然专注于基于 GPU 的计算。
CoreWeave 早期收购了大量 GPU，使其成为寻求额外计算能力的 AI 初创公司的重要合作伙伴。
“去年人们仍然可以使用 GPU，但当它变得非常紧张时，突然间我们就想知道，我们从哪里可以得到这些东西？
他补充说，使用 CoreWeave 的人工智能公司将消息传播给了风险投资公司，风险投资公司突然看到了金矿：“他们说，‘我们为什么不和这些人谈谈’？”
当时处于正确的位置，为 CoreWeave 提供了充足的发展资金，并进行了多轮融资， 到 1.1 年将达到 2024 亿美元.
“我们相信，CoreWeave 已经成为构建关键任务基础设施基础的关键领导者，以满足社会当前和未来对大规模高性能计算的需求，为生成性人工智能革命提供动力。”
CoreWeave 概述
到目前为止，该公司主要在美国建设基础设施，其中大部分服务器托管在北美，另有 3 台服务器安装在欧洲。
来源: 核心编织
来源: 核心编织
CoreWeave 不断监控其设备的“健康状况”，主动识别潜在问题并降低其服务器停机或性能不佳的风险。
除了计算能力之外，CoreWeave 还为其服务器提供了高水平的安全性，考虑到围绕人工智能的数据隐私和安全问题以及来自美国和海外公司的激烈竞争，这是一个关键问题。
尽管从技术上讲 CoreWeave 是大型科技公司的竞争对手，但它们也将其视为重要的合作伙伴，尤其是微软，它是该公司最大的客户。
2024 年，CoreWeave 产量约为 营收 2 亿美元，8 年的增长目标非常积极，达到 2025 亿美元.
来源: 核心编织
CoreWeave 提供的 AI 云服务的一个关键核心是灵活性。它可以为快速发展的公司迅速提升可用的计算能力，或者在项目结束时逐渐减少计算能力。通过拥有数百个不同的客户，CoreWeave 可以优化其宝贵 GPU 的最大利用率。
“两个月前，一家公司可能还不存在，而现在他们可能已经获得了 500 亿美元的风险投资。对他们来说，最重要的事情就是确保计算能力的获取；只有获得计算能力，他们才能推出产品或开展业务。”
CoreWeave 优势
成本优势
在大多数行业中，专业化通常会带来回报。专业化可以让公司拥有额外的专业知识，并有助于以最便宜的价格提供产品或服务。
CoreWeave 似乎就是这种情况，因为它声称提供 其服务比传统供应商快 35 倍，且价格便宜 80%.
尽管这些数字可能反映了与其相比的竞争对手的一些选择性，但总体而言，CoreWeave 似乎比业内大多数公司都便宜。
例如，云提供商的广泛数据库 Digital Ocean 表明最便宜的 GPU 提供商是 CoreWeave，其使用 Quadro RTX 0.35 GPU 的价格为 4000 美元/小时。
来源: 核心编织
CoreWeave 似乎也可以在价格上与巨头 Oracle 竞争 (ORCL )，其中有 积极降低云 GPU 价格，以抢占初创公司的市场份额.
（有关更多信息，请参阅我们的专题报告“Oracle（ORCL）：数据库巨头、Stargate 和 DeepSeek“）
专注于提供 GPU 而不提供其他任何东西，使得 CoreWeave 拥有强大的专业知识，可以最大限度地提高芯片的利用率，降低每次使用的成本。
当三巨头构建云区域时，他们构建的目的是服务于数十万或数百万个我称之为通用用例的用户群，而在这些区域中，他们可能只有一小部分容量用于 GPU 计算
通过拥有早期的云 GPU 服务提供商，该公司还实现了成本优势，这使公司具有了所需的规模，从而降低了单位计算的开销、研发等成本。
技术专长
作为专家，CoreWeave 还能够为 AI 公司提供定制数据中心。因此，当 AI 公司希望构建一种非常特定的模型时，CoreWeave 还可以构建专门满足这一需求的定制基础设施。
这种专业知识还体现在如何构建以 GPU 为中心的通用数据中心，从而优化所需的人力、能源消耗、冷却系统等。
这也使客户不再需要优化硬件接口、GPU 健康状况等，而是专注于他们的核心竞争力。
这就是顶级 AI 公司与 CoreWeave 合作的原因，例如 Inflection AI 拥有价值 1.3 亿美元的 GPU 集群 由新一轮融资支付。
“他们打电话给我们说，‘伙计们，我们需要你们建造一台地球上性能最高的超级计算机来支持我们的人工智能公司。
他们打电话给我们，说：“这就是我们想要的，你能做到吗？”——我认为我们目前拥有五大超级计算机中的两台， 跳板设立的区域办事处外，我们在美国也开设了办事处，以便我们为当地客户提供更多的支持。“
与 Nvidia 共生
虽然也提供一些其他芯片，但 CoreWeave 的大部分计算能力都基于 Nvidia 芯片。自加密货币热潮和人工智能热潮以来，GPU 一直供不应求，半导体代工厂难以满足需求。
这就导致了一种情况：像 Nvidia 这样的公司可以通过向某些客户提供更快或更慢的速度来选择 AI 赢家。
Nvidia 对 CoreWeave 相当慷慨，经常让它在 GPU 交付方面领先于 AWS 等云领导者。这是因为 AWS 和大多数其他大型云提供商都希望通过开发自己的 AI 芯片来减少对 Nvidia 的依赖.
从长远来看，这对英伟达来说可能是一个问题，因为其许多现有客户看中了英伟达丰厚的利润率，并认为可以通过垂直整合来保住利润。然而，这对 CoreWeave 来说却是一个优势，因为这意味着该公司只需专注于构建数据中心，使其成为英伟达的完美合作伙伴。
“不自主生产芯片当然不是什么坏处。我想，这肯定会帮助我们不断努力从英伟达那里获得更多的 GPU，而牺牲的是同行的利益。”
因此，这树立了 CoreWeave 的形象，即当大型云提供商难以跟上时，CoreWeave 能够兑现承诺并提供所需的计算能力，而 CoreWeave 可以使用 Nvidia 的许多最新 GPU，包括 H100 和 H200。
来源: 核心编织
超级 GPU 时代
最近， CoreWeave 成为首个提供 Nvidia gb200 nvl72 实例的云提供商. 英伟达 GB200 NVL72 它被设计为一个单一的大型 GPU，使其比之前创纪录的 H100 型号更强大。这也应该更加节能，这是一个关键点，因为随着人工智能数据中心的建设速度，人工智能行业可能会先出现能源短缺，然后才是芯片短缺。
来源: Nvidia公司
这一点很重要，因为仅仅通过堆叠更多的 GPU 来构建 AI 数据中心的设计已经变得过时了。
“在当今的数据中心，由于功率和冷却需求更高，你无法在机柜中安装与早期 GPU 相同数量的 NVIDIA H100 服务器或 GB200 Superchip 计算托盘。
CoreWeave 的未来
需要多少计算？
科技行业中一个价值数万亿美元的悬而未决的问题是人工智能的未来。
一方面，很明显这项技术的发展速度比大多数人预期的要快。从理论上讲，这对 CoreWeave 这样的公司来说应该是理想的，它们的增长速度自然至少会与整个人工智能行业一样快。而且可能更快，因为超大规模企业和云提供商将成为人工智能的最大受益者，人工智能将变得无处不在，每家公司都会以某种形式使用它。
另一方面，目前尚不清楚人工智能应用的长期实际计算能力需求。业界仍在努力消化中国DeepSeek在1/25的时间内提供类似结果的启示。th 美国OpenAI的价格。
到目前为止，人们的假设是，更好的模型总是对计算能力的要求更高，以至于原始电力的可用性已经成为一个问题，而且 大型科技公司争相争夺核电站未来供应.
DeepSeek 严重动摇了这种想法。如果人工智能的未来是大量小型、超高效的开源人工智能，而不是千兆瓦数据中心的集中式应用程序，那会怎样？
如果这就是人工智能的未来，那么它将对 OpenAI 这样的公司构成严重威胁，因为 OpenAI 建立在这样的假设之上：它们的计算优势足以打造商业护城河。
然而，这几乎不会损害 CoreWeave 的长期前景。如果人工智能的训练和使用变得如此便宜，这意味着几乎每家公司都希望拥有自己的人工智能模型，用于客户服务、维护管理、人力资源、销售、营销等。大多数这些公司都不想管理自己的硬件来运行这些人工智能。像 CoreWeave 这样与模型无关的低成本提供商很可能会赢得大型科技云供应商的青睐，这些供应商更有可能被怀疑推动 其 解决方案和人工智能。
哪些 GPU？
到目前为止，CoreWeave 主要依赖行业领导者 Nvidia 的芯片。随着 GB200 的采用，这种情况不会很快改变。
然而，从长远来看，一些公司可能会成功复制英伟达在并行计算和类似 GPU 技术方面的实力。如果真是这样，CoreWeave 将能够在必要时逐步转向这样的新供应商。
如果出现一种全新的、颠覆性的人工智能计算方式，情况也是如此。CoreWeave 的规模和专注于人工智能的客户网络，将使其成为部署这项新技术的首选合作伙伴。
尤其如此，其成为 Nvidia 关键合作伙伴的原因也是一样的：CoreWeave 永远不会尝试在内部复制这样的 AI 芯片（与谷歌、微软、Meta、AWS 等不同），而是可以帮助其尽快部署。
（您可以在以下链接中阅读更多有关未来 AI 应用 GPU 的潜在信息 本文来自 DigitalOcean)
加密货币
CoreWeave 未来的另一个潜力是加密货币。虽然该公司在很大程度上已经转向了更大的人工智能市场，但这仍然是一项需要大量计算能力的活动。
As 唐纳德·特朗普计划建立国家加密货币储备，持有比特币、以太币、XRP、Solana 和 Cardano很明显，加密货币可能会成为美国金融和支付生态系统的重要组成部分。
而且，加密货币越官方，就越有可能依赖像 CoreWeave 这样安全且知名的基础设施提供商。
因此我们可以预期，这也将成为公司未来业务中不可忽视的一部分。
结语
CoreWeave 与其说是一家 AI 公司，倒不如说是一家为蓬勃发展的行业提供服务的公司。这意味着，与大多数 AI 公司相比，该公司在选择合适的神经网络技术、训练方法等方面面临的困难要小得多。
相反，只要它能够确保使用最新、最强大的 GPU，它就有可能继续成为每家致力于 AI 的初创企业的首选合作伙伴。
即使像 DeepSeek 这样强大的开源模型的出现会降低整个行业的计算强度，但这可能会对 CoreWeave 的业务产生巨大的推动作用。这是因为它降低了启动所需的风险投资资金，从而为更多竞争对手进入 OpenAI 开辟了道路。
这些规模较小、更灵活的初创公司不会建立自己的 AI 数据中心和基础设施，而是会依赖云提供商。大型企业也希望开发自己的专有 AI，但不愿意将其托管在可能对其秘密数据感兴趣的公司的服务器上，因此情况也是如此。
因此，随着 IPO 的临近，CoreWeave 可以成为投资者押注整个人工智能行业的一种方式，同时无需了解不同人工智能模型和技术的细微差别。
