文章核心观点 - 文章以新兴AI云服务公司CoreWeave为案例，分析了AI时代基础云服务的商业模式变化，并评估了其作为一家公司的长期价值与核心竞争力[1] - 核心结论认为，CoreWeave在产业链中占据的价值量有限，中长期确定性不高，主要因其客户与供应商高度集中、服务附加值有限、以及在供需两端议价能力较弱[34] 云计算商业模式视角 - IaaS行业的商业模式核心在于整合上游供给与下游需求，通过大规模需求分摊机房建设和研发成本[2] - 需求整合的本质是共享机房，通过汇集不同行业、时区的多样化客户需求，平滑使用峰谷，提升整体产能利用率[3] - 供给整合涉及数据中心建设的三层基础设施：土建与能源、IT与非IT硬件设备、软件与工程能力[5] 数据中心成本结构 - 第一层（土建与能源）占数据中心建设总投入（不含软件）的约5%至10%[6] - 第二层中的IT类设备（服务器、网络设备、存储）是投入大头，占比可达60%至70%，其中服务器占约40%至50%[8] - 在AI时代，由于算力芯片、内存及高性能交换设备单价更高，IT设备在总投入中的比重会进一步上升[8] - 非IT类设备（供电、冷却、机柜、监控等）占据总投入剩余的约20%至30%，在AI数据中心中比重相对更少[9] 客户结构集中度与风险 - CoreWeave客户结构高度集中，2024财年约19亿美元总营收中，接近80%来自微软和英伟达两家客户，其中微软一家占比达62%[11] - 截至2025年第三季度，公司556亿美元未履约合同余额中，来自OpenAI、微软和Meta三家的合约金额接近470亿美元[11] - 公司大部分业务依赖于以OpenAI为主的少数头部AI/科技公司，客户行业单一，缺乏传统云服务商通过分散客户平滑需求波动的能力[12] 服务模式与技术能力 - CoreWeave提供的服务主要包括：纯硬件出租的基础设施服务、包含基础软件管理的托管服务、应用软件服务以及监控运维服务[18] - 在AI时代，头部客户普遍采用Bare Metal模式，即100%独享物理服务器，这源于AI训练对算力大规模、持续、独占性的需求特点[18][19] - 公司在软件/编程能力上相对欠缺，其优势在于高效的工程实施能力，能在约3至5个月内完成数据中心从零到上线[17][21] - 公司核心管理层背景多来自能源投资领域，而非科技行业，这与其技术能力积累较弱的现状相符[21] - 公司收费标准主要基于硬件租赁，许多软件及监控服务作为免费附加功能提供[22] 供应链与议价能力 - CoreWeave供应商高度集中，2023至2024年，前三家最大供应商占据总采购额的80%至90%[26] - 最大供应商推测为英伟达，占采购额约50%至60%，提供GPU及高性能连接系统；第二、三大供应商推测为Dell和Super Micro[26] - 公司在土地、建筑等基础设施上曾依赖Core Scientific等供应商，并于2025年以90亿美元对价收购了Core Scientific，部分转向自营[27] - 公司在产业链中处于中间位置，对上游核心供应商（如英伟达）议价能力弱，对下游也主要作为大型云厂商的供应商，不直接接触分散终端客户[29] - 市场共识认为公司真实毛利率仅在25%至30%左右，远低于微软智慧云板块60%以上的毛利率，体现了其在产业链中较弱的议价地位[30] 长期竞争力评估 - 公司客户结构高度集中，面临丢失大客户的重大风险，且对头部客户缺乏议价能力[12][34] - 公司当前服务以基础硬件租赁为主，附加值有限，不利于客户绑定及向利润更高的PaaS层业务拓展[34] - 公司过度依赖少数大供应商，定制化能力弱，当前体量不足以成为对供应商举足轻重的客户[34] - 综合来看，公司在供需稳定后，缺乏与三大云巨头正面竞争的明显实力，中长期在市场中保持独特竞争力的确定性不高[34]