AI 时代的卖水人CoreWeave,why 啊?
作者：微信文章先交代：我买了。109拿的，躺了两天，账面+17%。不是炫耀收益——本文是想说清楚为啥 in 了，一个理由就够：
CoreWeave 站在 AI 算力需求的正中央，并且和英伟达“深度绑定”。
下面把这个“一个理由”拆开讲一讲：
我买的是卖水人。它不造铲子（GPU），而把最好的铲子摆在云上按小时租——AI 园区里，不管谁在淘金，过路费都要交给它。这不是段子，是生意：CoreWeave 2024 年营收从 2.29 亿直接跳到 19.2 亿美元，同比 +737%；净亏损也在扩张期按下去了（这是我能接受的“烧钱为扩张”）。今年一季报营收 9.82 亿美元，全年指引 49–51 亿美元，继续踩油门，且远高于一致预期。
它可不是“随便什么 GPU 都行”的小作坊。CoreWeave 总能最先把英伟达的最新平台落到生产上：从 H100/H200/GH200，到今年直接宣布成为首家部署 GB300 NVL72 的云端算力商（先进算力，先来我家🤓）。这背后是嫡出的力量——英伟达是 CoreWeave股东，持股约 7%（3 月底持有 2420 万股), 利益链条拧在一起了。不敢说“永远优先供货”，但“持续拿到最前沿货”不仅是新闻稿用词，更是设备堆出来的事实。
再看订单厚度。上市前，CoreWeave 跟 OpenAI 签了 119 亿美元/5年 的大单；5 月披露又追加了一份最高 40 亿美元、到 2029 年的扩展协议。这类“take-or-pay”（要么用要么付）合同，能把扩张期的现金流波动压住一些，这是愿意付出的估值溢价之一。
我不回避风险。
客户集中度高是真的：2024 年微软贡献了大约 62% 的收入；英伟达也占了一部分。目前负债也是为了更好履约，但确实链条一蹦的很紧，合同是履约一部分付一部分，但如果进度慢或大客户调整预算，那成本可都是先付出去了，亏损风险也是实实在在。
资本开支也狠：公司今年计划支出最高 230 亿美元扩建数据中心（是啊，为了履约嘛，含电力、冷却、机柜、网络），这不是轻资产。扩得慢，丢单；扩太快，财务杠杆压上身。
那为啥我仍然买？两点把我推过去：
生态位置：AI训练/推理对“最新一代 GPU”的依赖在增强，不是所有云服务都能提供这类服务，定制化服务是它相对于大型云服务厂商的独家能力。CoreWeave 这两年一再“第一批上新”的节奏，说明它在供应链与部署速度上拿到门票，这种认知一旦形成会成就它的稀缺性与护城河。
供给结构：英伟达更愿意专注卖“铲子”和生态，算力零售这摊子，交给像 CoreWeave 这种“专营店”去卷，是更高的系统效率——英伟达既拿硬件钱，又吃股权增值，何必下场自营？
最后
我买 CoreWeave 的唯一理由就是——这家公司现在就站在 AI 算力的水龙头旁，而且手里拧着一把“英伟达钥匙”。订单厚、迭代快、位置对。是的，它有“客户集中 + 高CapEx”的硬风险，但在我这个仓位里，它值一次“用脚投票”的偏见。
我不追求“完美公司”。我只想押一个当下最稀缺的能力：把最新 GPU 成规模、成体系、成合同地供出来。这件事，CoreWeave 正在做，而且做得够快、够真。
下一次回调，还买！
ps: 它的创始团队至今仍是高管团队，猜猜他们创业前干嘛的？
CoreWeave 的三位联合创始人 Michael Intrator（CEO）、Brian Venturo（后转任战略位）、Brannin McBee（开发/战略岗），最早干的是能源/期货与加密矿业，把矿机时代练出的“算力调度 + 供需博弈”一股脑儿搬进了 AI 云；技术栈上还有联合创始人 Peter Salanki 掌舵 CTO 位，把“矿工出身”的执行力绑到工程标准上。这套“矿工 + 华尔街”的奇怪化学反应，解释了他们为什么敢在新卡首发、规模化集群这些高难度动作上不断踩油门。
更关键的是，团队后来把“外援”也找得很到位：从 Google 来的 Chen Goldberg（工程 SVP）、从 Oracle AI 过来的 Sachin Jain（COO），大厂工程流程与供给侧协同也从组织上补上了。
所以，看事，看人，都到位了，剩下的交给老天安排。
the end
#我什么都不懂，我只是一只猫。
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