Nvidia、CoreWeave与Nebius：GPU热潮背后的循环融资内幕

# Nvidia、CoreWeave 与 Nebius：GPU 热潮背后的循环融资内幕 来源：https://io-fund.com/ai-stocks/nvidia-coreweave-nebius-circular-financing-gpu-boom - Neocloud 正迎来超大规模云服务商的巨额需求，各公司争相扩充 AI 基础设施，推动营收和积压订单高速增长。 - CoreWeave 与 Nebius 等领先企业凭借获取最新 Nvidia GPU 的渠道，同时优化算力利用率，得以支撑这一需求。 - 但看空超大规模云服务商需求的观点认为，其真实意图是剥离资本支出，将成本转移至运营费用项。 - CoreWeave 与 Nebius 的增长远未实现盈利——它们在有限的现金流和不断攀升的债务负担下追求 AI 需求，宏观经济环境也日益严峻。 - 循环融资（Nvidia 的投资与财务兜底）是另一个需密切关注的要点。 Neocloud 是 AI 商业模式中争议较大的领域之一，CoreWeave 与 Nebius 是其中最广为人知的两家。这些公司的销售额、积压订单和股价均大幅飙升，其差异化优势在于能够快速获取最新 GPU 算力，并具备 GPU 利用率方面的优势，使超大规模云服务商能够迅速增加高效计算容量。 值得注意的是，CoreWeave 和 Nebius 各自获得了 3.5 GW 的已签约电力容量；尽管电力是数据中心扩张的瓶颈，这些电力足迹至关重要，但大部分已签约电力容量尚未投用。CoreWeave 的目标是到 2026 年底实现 1.7 GW 的活跃电力，Nebius 则目标实现 800 MW 至 1 GW 的并网电力。 为此，它们正迅速将已签约电力转化为活跃电力，从而将大量积压订单转化为营收。然而，这一过程成本极高，且 neocloud 并不具备大型科技公司那样的现金储备和经营现金流状况。这迫使 neocloud 采用独特且循环的融资结构，引发了一些警示信号。 在本分析中，我将深入探讨两家上市 neocloud——它们借助 Nvidia 的股权、超大规模云服务商的合同以及以 GPU 为抵押的债务来支撑建设，并分析这一热潮的可持续性。 ## 微软与 Meta 对 Neocloud 的 1200 亿美元以上押注 超大规模云服务商与 neocloud 之间的合作规模与其当前营收相比令人震惊。微软达成的 neocloud 交易最多，其对 CoreWeave、Nebius 及其他私营企业（如 Nscale）的承诺总额约为 600 亿美元（来源：https://www.datacenterdynamics.com/en/news/microsofts-neocloud-spending-surpasses-60bn/）。与此同时，Meta 在近期 210 亿美元扩张后，对 CoreWeave 的总承诺达 352 亿美元（来源：https://investors.coreweave.com/news/news-details/2026/CoreWeave-and-Meta-Announce-21-Billion-Expanded-AI-Infrastructure-Agreement/default.aspx），并与 Nebius 达成高达 270 亿美元的交易（来源：https://nebius.com/newsroom/nebius-signs-new-ai-infrastructure-agreement-with-meta），总承诺上限达 622 亿美元。除 Meta 外，OpenAI 也是 CoreWeave 的两大客户之一，而 CoreWeave 还与 Anthropic 签订了多年期计算协议（来源：https://www.coreweave.com/news/coreweave-announces-multi-year-agreement-with-anthropic）。 仅微软和 Meta 的总承诺就高达 1222 亿美元——作为对比，这大约相当于 AWS 过去十二个月营收的 90%，且这些资金将通过长期容量协议配置给 neocloud。若加上 OpenAI 和 Anthropic 获得的超大规模云服务商支持交易（尽管具体金额未知），潜在总承诺将超过 1450 亿美元。 请记住，CoreWeave 2026 财年预计营收为 126 亿美元，Nebius 2026 财年营收预计为 34 亿美元——因此，这些合作带来的承诺金额比当前销售额高出整整一个数量级。 超大规模云服务商愿意将如此巨额资本投入 neocloud 这一相对较新的商业模式，原因有三：快速获取最新 GPU 世代、优化计算利用率，以及无需在资产负债表上确认资本支出的额外好处。下文将逐一分析这些驱动因素。 ## Neocloud 的优势：提供快速获取 GPU 的渠道 从根本上说，neocloud 的需求源于超大规模云服务商对计算容量的旺盛需求。然而，neocloud 往往能比超大规模云服务商通过内部建设更快地增加计算容量，这为其提供了关键价值主张。在超大规模云服务商每年投入数千亿美元用于 AI 计算的背景下，最小化数据中心支出与营收产生之间的时间差对于最大化投资回报至关重要。 商业地产巨头仲量联行（JLL）支持了 neocloud 优势在于部署时间的论点，其指出：“Neocloud 能够在数月内部署高密度 GPU 基础设施（来源：https://www.jll.com/en-us/insights/the-rise-of-neocloud-in-the-ai-landscape），而超大规模数据中心则需要数年建设周期，这为需要快速 AI 开发的企业提供了关键的市场时间优势。” mid 在 CoreWeave 的 S-1 注册文件中（来源：https://www.dell.com/en-us/blog/dell-first-to-ship-systems-built-on-nvidia-vera-rubin-platform-to-coreweave/），其将“更快获取最新 AI 基础设施进步”列为其对客户的主要优势之一。具体而言，CoreWeave 表示：“我们是首批在 AI 规模下将 NVIDIA H100、H200 和 GH200 集群投入生产的厂商之一，也是首家使基于 NVIDIA GB200 NVL72 的实例普遍可用的云服务商。我们能够在收到最新芯片后短短两周内将其部署到基础设施中，并为客户提供计算容量。” Nebius 在其年度报告（来源：https://ir-api.eqs.com/feeds/sec-filing/b7ee389e-7a01-47d8-a96b-790dfe6cdfb8/detail/c349334a-1ff2-4f6f-9fa7-14a67d08cb34/convpdf?disposition=inline）中也发表了类似声明，指出其“在首批部署最新一代 NVIDIA GPU 芯片方面拥有持续的成功记录”。 CoreWeave 和 Nebius 与 Nvidia 的关系是它们率先获取最新 GPU 的关键。Nvidia 近期分别向 CoreWeave（来源：https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-and-coreweave-strengthen-collaboration-to-accelerate-buildout-of-ai-factories）和 Nebius（来源：https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-and-nebius-partner-to-scale-full-stack-ai-cloud）投资了 20 亿美元。根据这些合作，CoreWeave 和 Nebius 各自计划到 2030 年部署超过 5 GW 的数据中心容量。 CoreWeave 近期再次展示了其快速提供最新芯片和最新架构的能力，成为首家在 6 月初启动并运行 Vera Rubin 系统的公司（来源：https://www.datacenterdynamics.com/en/news/coreweave-claims-to-have-first-nvidia-vera-rubin-nvl72-up-and-running/）。这证明与 CoreWeave 和 Nebius 合作可以帮助超大规模云服务商在短时间内获取尽可能多的最新 GPU 算力。 ## 超越硬件：Neocloud 平台实现更高 GPU 利用率 除了原始计算访问权限，CoreWeave 及其他 neocloud 还叠加了软件和额外功能，以提升 GPU 利用率——这对超大规模云服务商而言是一个关键增值点。 例如，CoreWeave Kubernetes 服务（CKS）有助于协调跨数千个 GPU 的工作负载分配，而其 SUNK 服务则通过允许训练和推理工作负载在同一集群上运行来优化 GPU 利用率。CoreWeave Tensorizer 可实现高速模型加载，减少 GPU 空闲时间。 结合这些软件和优化功能以及快速故障检测与修复服务，CoreWeave 认为其能够提供比超大规模云服务商更高的 GPU 利用率，依据是模型 FLOPS 利用率（MFU）指标。“MFU 差距”是一个描述计算能力与使用之间差距的指标，目前通常在 30% 到 40% 之间。 MFU 差距可能相当高昂，因为它代表了一种更现实的衡量 GPU 性能的方式——而不是仅仅考虑 GPU 是否闲置。据 Trainy AI 指出（来源：https://www.trainy.ai/blog/gpu-utilization-misleading）：“GPU 利用率仅测量内核在给定时间是否正在执行。它并不表明内核是否使用了所有可用核心，或者是否将工作负载并行化到 GPU 的最大能力。” 图表显示 AI 模型 FLOPS 利用率：理论 100% 与观测到的 35–45% 性能及效率差距 *理论模型 FLOPS 利用率（100%）与观测性能（35%–45%）的对比图表，展示了 AI 工作负载中的显著效率差距。来源：CoreWeave（https://coreweave.com/blog/coreweave-leads-the-charge-in-ai-infrastructure-efficiency-with-up-to-20-higher-gpu-cluster-performance-than-alternative-solutions）* 在上市时，CoreWeave 公布的 MFU 率为 35% 至 45%，并声称比竞争对手高出 20%，这意味着其他 AI 数据中心的 MFU 率大约在 30% 左右。然而，在 2025 年 3 月的一篇博文中，CoreWeave 指出其在 Hopper GPU 上实现了大于 50% 的 MFU（来源：https://coreweave.com/blog/coreweave-leads-the-charge-in-ai-infrastructure-efficiency-with-up-to-20-higher-gpu-cluster-performance-than-alternative-solutions）。这种快速搭建下一代 GPU 硬件的能力，加上更高的利用率，正是 neocloud 的优势所在。 ## 资产负债表背后：超大规模云服务商为何租赁 Neocloud 容量 通过向 neocloud 租赁计算容量，超大规模云服务商将其成本时间线从一次性大额资本支出转变为分散在长期合同中的运营支出。由于超大规模云服务商正在进行巨额支出，分散成本的需求日益明显。 尽管这是看空超大规模云服务商与 neocloud 合作的理由——与 GPU 获取和利用率的论点形成对比，但关键在于，人们可以争辩说超大规模云服务商完全有能力自行进行软件优化和 GPU 利用率提升（事实上，它们在云运营和工作负载优化方面拥有长期深厚专长）。 以 Meta 为例。分析师目前预计该公司 2026 年经营现金流为 1360 亿美元。鉴于其公布的 1250 亿至 1450 亿美元的资本支出指引，该公司在该年度可能很容易出现自由现金流为负的情况。然而，如前所述，Meta 还有高达 622 亿美元的 neocloud 协议。如果 Meta 自行建设等值容量，该公司将把这些支出确认为资产负债表上的资本支出，进一步拖累本已承压的自由现金流。 另一方面，neocloud 协议不会增加 Meta 的资本支出，因为成本在合同期内被确认为运营费用。值得注意的是，Meta 与 CoreWeave 和 Nebius 的合同延长至 2031-2032 年，这意味着每年的运营支出支付平均可能低于 100 亿美元。 再看微软，情况类似。在 2026 日历年，该公司预计资本支出为 1900 亿美元，而分析师预测同期经营现金流为 2000 亿美元。如果这些数字实现，该公司将消耗其经营现金流的 95% 用于资本支出。而 600 亿美元的 neocloud 协议在多年期内被确认为运营费用，既扩大了其容量，又将这笔支出保留在现金流量表之外。 随着超大规模云服务商剥离资本支出，neocloud 成了承接这些资本支出的角色——这导致了它们巨大的融资需求。 ## 循环融资：Nvidia 作为投资者、供应商和需求兜底者的角色 Nebius 和 CoreWeave 都将部分优势归功于 Nvidia，正是因为与这家 GPU 领导者的合作，它们才得以成为首批搭建和部署 Blackwell Ultra 及如今的 Rubin 等下一代平台的服务商。 拥有 Nvidia 作为合作伙伴，也可能有助于 CoreWeave 和 Nebius 以更优条件获得融资，将影响力和支持从超大规模云服务商拓展到另一家具有强大资产负债表和现金流的投资级公司。Nvidia 过去十二个月的自由现金流为 1190 亿美元，在全球所有公司中排名第二，仅次于苹果。然而，不利的一面是，Nvidia 与这两家公司的关系是循环融资最明显的案例之一。 这源于 Nvidia 对 CoreWeave 和 Nebius 进行的数十亿美元投资。值得注意的是，Nvidia 对每家公司的 20 亿美元最新投资并非首次。Nvidia 2025 年第一季度的 13F 文件显示，当时其持有的 CoreWeave 股份价值 8.967 亿美元（来源：https://13f.info/manager/0001045810/cusip/21873S108），而 2025 年第四季度的 13F 文件显示其持有 Nebius 股份 3300 万美元（来源：https://13f.info/13f/000104581025000013-nvidia-corp-q4-2024）。因此，Nvidia 与这些公司之间的投资关系远不止一年。 此外，在 CoreWeave 的案例中，Nvidia 还针对未售出的 GPU 容量提供了重要的财务兜底（来源：https://www.sec.gov/Archives/edgar/data/1769628/000176962825000047/crwv-20250909.htm）。根据一项初始价值 63 亿美元的协议，“在 [CoreWeave 的] 数据中心容量未被其自身客户充分利用的情况下，NVIDIA 有义务购买剩余未售容量，直至 2032 年 4 月 13 日。”换句话说，如果 CoreWeave 无法找到其他买家，Nvidia 承诺购买未售出的 GPU 容量。鉴于初始价值为 63 亿美元，该安排有可能随时间推移而扩大。 随着 Nvidia 进行这些投资，CoreWeave 和 Nebius 又立即回头向 Nvidia 购买大量 GPU——这清晰地体现了循环融资。通过提供相对少量的股权融资，Nvidia 与这些意图购买价值数百亿美元 GPU 的 neocloud 确立了合作关系。 Nvidia 通过支持 CoreWeave 和 Nebius 度过现金流深度为负的爬坡阶段，可能看到长期收益。如果这些公司最终能够实现自我可持续，Nvidia 将拥有两个大型客户，可以在未来多年继续向其销售最新系统。然而，对于 neocloud 来说，问题在于它们是否需要在可预见的未来持续筹集现金以建设新基础设施，以及这种情况何时会趋于平稳，因为营收落后资本支出 2:1。 ## Neocloud 如何为 AI 扩张融资：债务、股权与循环融资 CoreWeave 和 Nebius 都着眼于活跃电力的快速提升——CoreWeave 目前在其 3.5 GW 签约电力管道中有 1 GW 处于活跃状态，但目标是在 2027 年底前将大部分转化为活跃容量；Nebius 同样拥有 3.5 GW 签约电力，目标是在 2026 年底前达到高达 1 GW 的并网电力（活跃或安装 GPU 后可激活）。 然而，与当前所有 AI 建设一样，关键词是“活跃电力”，因为能源约束正在全面加剧。 ## CoreWeave 资产负债表承压，债务迅速攀升 CoreWeave 的资产负债表处境艰难，该公司试图以现金余额和经营现金流无法支撑的速度快速扩大其活跃电力足迹。 最新季度营收 20.8 亿美元，同比增长 112%。然而，经营现金流为 29.8 亿美元，而资本支出为 77 亿美元，导致自由现金流为 -47.1 亿美元。这种错配导致该公司现金余额环比下降 8.9 亿美元（降幅 28.3%），至 22.7 亿美元。与此同时，债务增加了近 35 亿美元（增幅 16