C CoreWeave(CRWV)
如果 AGI 竞赛的物理底座是万亿级 GPU 集群,CRWV 就是把 GPU、电力、机房、网络和客户合约打包成可出租算力的最纯公开标的——所以他从期权转向现货大仓。
C 如果 AGI 竞赛的物理底座是万亿级 GPU 集群,CRWV 就是把 GPU、电力、机房、网络和客户合约打包成可出租算力的最纯公开标的——所以他从期权转向现货大仓。
如果 AGI 竞赛的物理底座是万亿级 GPU 集群,CRWV 就是把 GPU、电力、机房、网络和客户合约打包成可出租算力的最纯公开标的——所以他从期权转向现货大仓。
本页呈现 CoreWeave 的标的研判:公司 13F 机构持仓(Leopold 持仓 · 13F)、由其公开 thesis 推导的前瞻、真财报与产业链位置。仅供研究学习,不构成投资建议。
基于其公开推特/长文 thesis 的研判,不替你下结论。数字与事实边界以公开披露和财报块为准。
如果 AGI 竞赛的物理底座是万亿级 GPU 集群,CRWV 就是把 GPU、电力、机房、网络和客户合约打包成可出租算力的最纯公开标的——所以他从期权转向现货大仓。
leopold.json 记录 CRWV call 从 10.81M 砍到 1.81M、普通股从 6.10M 增到 7.18M,说明他更像把它从“交易弹性”转成“结构性算力底座”暴露。投研铁律:bull case 谁都会写,风险藏在 narrative 里。这里把空头维度与 thesis breakers 摆到和多头一样显眼,主动陈列风险,判断仍归你。
基于其公开推特/长文 thesis 与本地公司库的研判,仅作研究,不替你下结论、不构成投资建议、无目标价。
CRWV 日线数据源已存在于 holdings.db;本打样先只叠 Leopold 13F 建仓/调仓时点,不在页面里编造价格、涨跌幅或真实 P&L。
MRVL/VST/VRT/TLNE
开局即押电力(Vistra/Talen核电)+数据中心(Vertiv)INTC calls/AVGO/VST/ONTO
加芯片+继续电力BE/CRWV calls/INTC calls/LITE
Bloom Energy成最大仓·矿工转算力链入场BE/SNDK/CRWV longs + $84.6亿半导体PUT
barbell大规模成型:空头腿(PUT)首次结构性加上CoreWeave 披露市值 $556.1M;节点为 AI云算力;13F 披露期 2026-03-31,披露日 2026-05-18。
来源:leopold.json · SEC XMLCRWV调仓:call从10.81M砍到1.81M、普通股从6.10M增到7.18M(从看涨期权转现货)
来源:key_signals该数据源暂无 Leopold-scoped 披露;不使用非 Leopold 口径代替。
诚实边界:暂无披露该数据源暂无 Leopold-scoped 披露;后续只在有公开合同、订单或电力硬数据时展示。
诚实边界:暂无披露CoreWeave 位于 AI 云产业链的“GPU 算力租赁 + AI 数据中心运营 + 集群软件”层,向上采购 NVIDIA GPU、NVLink/InfiniBand/Ethernet 网络、服务器、机柜、电力和数据中心租赁,向下服务 Microsoft/OpenAI、Meta、Anthropic、金融交易、生命科学、渲染和企业 AI 客户。267
与 AWS/Azure/GCP 相比,CoreWeave 的差异是 GPU 供给和 AI 集群调度集中度更高,FY2025 收入 51.31 亿美元只相当于 AWS FY2025 收入 1,245.9 亿美元的 4.1%,但 FY2025 同比 +167.9% 高于成熟云业务的中双位数增速。18 与 Nebius、Lambda 和 Crusoe 相比,CoreWeave 已有公开 RPO/backlog、债务融资和上市股权融资工具;与 Oracle OCI 相比,CoreWeave 的客户集中和融资成本更敏感,但 GPU 云纯度更高。259
| 口径 | FY2024 | FY2025 | Q1 2026 / FY2026E | 计算 / 判断 |
|---|---|---|---|---|
| 集团收入 | 19.15 亿美元1 | 51.31 亿美元,1 | Q1 20.78 亿美元,;FY2026 指引 120-130 亿美元23 | FY2026 中点 125 亿美元, |
| 承诺型合同收入 | 96% of revenue10 | 98% of revenue10 | Q1 2026 为 98% of revenue2 | 收入主要由已签容量合同确认 |
| Revenue backlog | 约 158 亿美元起点,按 FY2025 末“四倍以上”反推1 | 668 亿美元1 | 994 亿美元2 | Q1 单季增加 326 亿美元,book-to-revenue 约 15.7x |
| 调整 EBITDA | 12.19 亿美元,margin 64%1 | 30.93 亿美元,margin 60%1 | Q1 11.57 亿美元,margin 56%3 | 非 GAAP EBITDA 高,但折旧和利息吞噬 GAAP 利润 |
| 调整 operating income | 3.56 亿美元,margin 19%1 | 6.66 亿美元,margin 13%1 | Q1 0.21 亿美元,margin 1%;FY2026 指引 9-11 亿美元3 | 新容量上线前成本先行导致 Q1 margin 低点 |
| GAAP 净亏损 | -8.63 亿美元1 | -11.67 亿美元1 | Q1 -7.40 亿美元2 | 利息费用 Q1 5.36 亿美元,是净亏损的主要放大器 |
| 资本开支 | 87.02 亿美元 purchase of PP&E1 | 103.09 亿美元 purchase of PP&E1 | Q1 cash paid for PP&E 77 亿美元;FY2026 capex 指引 310-350 亿美元23 | 资本开支/收入仍大于 2x |
季度桥:Q1 2025 、Q2 2025 、Q3 2025 、Q4 2025 、Q1 2026 ,连续 5 个季度环比约 +31%、+24%、+12%、+15%、+32%。121112
| 产品 / 平台 | 定位 | 收入贡献 | 关键参数 | 状态 | 证据 |
|---|---|---|---|---|---|
| CoreWeave Cloud | AI/HPC GPU 云平台 | 公司收入 100% 归属云计算服务口径2 | committed contracts + on-demand;Q1 2026 committed revenue 98% | 已规模化 | Q1 2026 收入 20.78 亿美元2 |
| GPU compute instances | NVIDIA GPU 算力租赁 | 未单列;为收入主驱动 | GPU 型号、集群规模和交付时点待逐单披露 | 已规模化 | 10-Q 描述服务器、GPU fleet、switches 和 networking equipment 投资2 |
| CoreWeave Kubernetes Service | AI 集群调度和运行时 | 未单列;提高集群利用率和客户粘性 | Kubernetes、节点生命周期、fleet 管理 | 已商用 | 官方文档列示 Nimbus、capacity plans、observability 等平台功能13 |
| CoreWeave AI Object Storage | AI 数据访问与对象存储 | 未单列 | 面向高性能训练/推理数据访问 | 已 GA | Q1 2025 业绩稿披露 CAIOS general availability14 |
| Mission Control / Node lifecycle | 基础设施运维自动化 | 未单列 | 机柜、节点、容量和可用性管理 | 已商用 | 10-Q 将自动化和复杂 AI 基础设施效率作为平台核心513 |
| 环节 | 关键变量 | 对收入影响 | 对毛利 / 现金流影响 | 跟踪方式 |
|---|---|---|---|---|
| 上游 GPU | NVIDIA 优先配额、GPU 交付周期、NVLink/网络设备 | GPU 到货决定可交付 MW 和 revenue start date | GPU 采购和融资先于收入,推高折旧和利息 | NVIDIA supply commentary、CoreWeave capex、PP&E |
| 上游电力 / 数据中心 | Q1 2026 cash paid for PP&E 77 亿美元;FY2026 capex 指引 310-350 亿美元23 | 新站点延迟会将 backlog 转收入推后 | 空置或爬坡期容量压低 adjusted operating margin | active MW、contracted power、lease commitments |
| 上游融资 | Q1 2026 DDTL outstanding 118 亿美元、notes principal 64 亿美元2 | 融资能力决定签约容量能否落地 | 利息费用 Q1 5.36 亿美元,100bp 利率变动影响约 3,200 万美元/季2 | debt balance、coupon、评级、利息覆盖 |
| 下游 hyperscaler / AI labs | Q1 2026 前两大客户约 65% 收入2 | 单一客户 ramp 或延期直接改变季度收入 | 大客户 take-or-pay 提供可见度但降低议价权 | 10-Q customer concentration、RPO |
| 下游金融 / 企业 | 金融服务 backlog approaching 100 亿美元为管理层会议口径15 | 客户分散化降低 Microsoft/OpenAI 依赖 | 高 SLA 需求可能支撑价格,但需要专用容量 | 客户公告、行业垂直 backlog |
客户暴露的可算口径如下:Customer A 在 Q1 2026 贡献 45% 收入、Q1 2025 贡献 72% 收入,若按 Q1 2026 收入 20.78 亿美元折算,Customer A 单季收入约 9.35 亿美元;Customer B 在 Q1 2026 贡献 20% 收入,单季收入约 4.16 亿美元;OpenAI 已在 2025 年 5 月签署 master services agreement,但未单列为 10%+ 收入客户;NVIDIA 在 2026 年 1 月以 20 亿美元入股,收入占比未单列。2
| 客户 / 客户类型 | 收入占比 | 合同 / 认证状态 | 上行情景 | 下行情景 | 来源 |
|---|---|---|---|---|---|
| Customer A,市场通常对应 Microsoft | Q1 2026 45%;Q1 2025 72% | 10-Q 匿名披露;风险因素提及 Microsoft/OpenAI 关系 | 占比降至 35%且绝对收入增长,集中度折价下降 | 验收延迟 10% 会使 Q1 年化收入约延后 3.74 亿美元 | 2 |
| Customer B,大型 AI lab / hyperscaler | Q1 2026 20% | 10-Q 匿名披露 | 占比升至 25%且 Customer A 降至 35%,客户结构更均衡 | 续约价格下修 10% 会使 Q1 年化收入约减少 1.66 亿美元 | 2 |
| OpenAI | 未单列 10%+ | 2025 年 5 月签 MSA | 与 Microsoft 生态共同放量可提高 backlog 转收入 | 自建或转向 Azure 原生容量会压低增量 | 2 |
| NVIDIA | 收入占比未单列 | 2026 年 1 月 20 亿美元股权认购 | Blackwell/后续 GPU 优先配额提升交付速度 | 配额改变或客户直接采购会削弱供给优势 | 2 |
| Meta / Anthropic / 金融客户 | 未单列 10%+ | 客户 wins 为业绩稿/会议口径 | 金融 backlog 接近 100 亿美元可降低 hyperscaler 集中度 | 新垂直客户信用和定制容量风险高于 hyperscaler | 15 |
| 公司 | 相关业务收入 | 同比增速 | GM | 净利 | FCF margin | 客户集中度 | 技术代际 | PE TTM | 反证条件 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| CoreWeave | TTM 收入 62.3 亿美元;FY2025 51.31 亿美元15 | Q1 2026 +112%2 | Q1 gross profit 13.62 亿美元 / 20.78 亿美元 = 65.5%2 | Q1 净亏损 -7.40 亿美元2 | Q1 FCF margin 约 -360%,按 CFO 2.06 亿美元 - PP&E 77 亿美元 / 收入2 | Q1 前两大客户约 65%2 | NVIDIA GPU cloud + Kubernetes + AI storage | n/a,2026-05-27,美元5 | FY2026 收入低于 120 亿美元或 adjusted operating margin 低于 8% |
| Nebius | TTM 收入口径待补 A 源;AI cloud 为核心 | 高增但基数低于 CoreWeave | 待补 A 源 | 多数期间亏损,待补 A 源 | 待补 A 源 | 客户集中度待披露 | NVIDIA GPU cloud,欧洲/美国扩张 | n/a,2026-05-27,美元,C 级行情源待补 | capex 不能转化为签约 backlog |
| Oracle Cloud Infrastructure | Oracle cloud services and license support FY2025 820 亿美元级别需按 10-K 拆分9 | OCI 增速高于公司总收入 | 公司层 GM 待按 10-K | 公司层盈利 | 公司层 FCF 为正 | 大客户较 CoreWeave 分散 | OCI Supercluster、NVIDIA GB200/Blackwell | 估值用 ORCL 公司 PE,C 级待补 | OCI GPU backlog 无法兑现或 capex 压缩 FCF |
| AWS | FY2025 AWS 收入 1,245.9 亿美元8 | FY2025 +19%8 | AWS operating margin 约 37%,按 operating income/revenue8 | AWS operating income 约 461 亿美元8 | 公司层 FCF 为正 | 客户高度分散 | Trainium + NVIDIA + Nitro | AMZN PE 32.51x,2026-05-27 16:00 EDT,USD [AMZN] | GPU 供给份额流向专精云 |
| Microsoft Azure | Intelligent Cloud FY2025 收入需按 10-K;Azure 增速公司披露为关键指标16 | AI 贡献多个百分点,具体 GPU 云收入未单列 | 公司层 GM 高于基础设施租赁 | 公司层盈利 | 公司层 FCF 为正 | CoreWeave 最大客户之一,反向依赖低 | Azure AI + OpenAI + NVIDIA | MSFT 公司 PE,C 级待补 | 自建 GPU capacity 替代外采 CoreWeave |
| Google Cloud | FY2025 Google Cloud 收入口径需按 10-K;AI infrastructure 是核心驱动17 | 高双位数云增速 | Google Cloud operating margin 已转正 | 分部 operating income 为正 | 公司层 FCF 为正 | 客户分散 | TPU + NVIDIA GPU + Vertex AI | GOOGL 公司 PE,C 级待补 | TPU 供给约束或外部 GPU 云抢份额 |
| 季度 | 收入 | 同比增速 | 毛利率 | GAAP 净利 | 调整 EBITDA / 经营利润 | FCF | FCF margin | 质量判断 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Q4 2024 | 7.47 亿美元1 | 待披露 | 75.6%,按 cost of revenue 1.82 亿美元反推1 | -0.51 亿美元1 | 调整 EBITDA 4.86 亿美元1 | 待披露 | 待披露 | 收入爬坡但客户集中仍高 |
| Q1 2025 | 9.82 亿美元2 | 待披露 | 73.3%,按 cost of revenue 2.62 亿美元反推2 | -3.15 亿美元2 | 调整 EBITDA 6.06 亿美元3 | 待披露 | 待披露 | IPO 后容量扩张加速 |
| Q2 2025 | 12.13 亿美元11 | +207%,按 Q2 2024 3.95 亿美元反推11 | 待披露 | -2.91 亿美元,C 级摘要待补 A 源11 | 调整 EBITDA 7.53 亿美元11 | 待披露 | 待披露 | 收入破 10 亿美元但仍亏损 |
| Q3 2025 | 约 13.64 亿美元12 | +134%12 | 待披露 | 约 -1.10 亿美元,C 级摘要待补 A 源12 | 调整 EBITDA 8.38 亿美元12 | 待披露 | 待披露 | backlog 接近翻倍至 556 亿美元 |
| Q4 2025 | 15.72 亿美元1 | +110%1 | 67.6%,按 cost of revenue 5.09 亿美元反推1 | -4.52 亿美元1 | ;调整经营利润 0.88 亿美元1 | PP&E cash out 40.60 亿美元1 | capex/revenue -258% | 新容量成本压低 GAAP margin |
| Q1 2026 | 20.78 亿美元2 | +112%2 | 65.5%,按 cost of revenue 7.16 亿美元反推2 | -7.40 亿美元2 | ;调整经营利润 0.21 亿美元3 | CFO 2.06 亿美元 - PP&E 77 亿美元 = -74.94 亿美元2 | -360.6% | 收入加速但资本开支和利息同步放大 |
CoreWeave 的收入传导链不是“GPU 数量 × spot price”单因子,而是“NVIDIA 配额 × 数据中心 MW × 上线节奏 × committed contract 可用性 × 客户验收 × 折旧/利息 × 估值倍数”的组合;Q1 2026 revenue backlog 994 亿美元若按 5 年平均合同期粗分,对应年化潜在确认约 199 亿美元,但实际确认受交付、可用性 SLA、客户延迟和 variable consideration 调整约束。215
NVIDIA GPU 配额
-> 数据中心 MW 与网络设备上线
-> committed capacity 可用
-> backlog / RPO 转收入
-> gross profit
-> 折旧 + 利息 + 运维费用
-> adjusted operating income / FCF
-> EV/Sales 或 EV/EBITDA 重定价
可算传导 1:若 FY2026 收入取指引中点 125 亿美元、调整 operating income 取 10 亿美元、利息费用按 Q1 5.36 亿美元年化 21.44 亿美元、税前利润约 -11.44 亿美元,则 GAAP 盈利仍难转正,估值应主要用 EV/Sales 或 EV/EBITDA 而非 PE。23
可算传导 2:若 Q1 2026 Customer A 收入占 45%,则单季收入约 9.35 亿美元;若该客户下半年容量验收延迟 10%,按 Q1 run-rate 年化影响约 3.74 亿美元收入,按 Q1 65.5% gross margin 对应约 2.45 亿美元毛利延后。2
误读纠偏 1:把 CoreWeave 当成“更小的 AWS”会误判业务质量。CoreWeave 的收入更接近 committed GPU capacity 租赁,Q1 2026 承诺型合同收入占 98%,客户集中和融资成本比通用云更关键。2
误读纠偏 2:把 backlog 等同未来确定收入也偏乐观。994 亿美元 backlog 需要数据中心、电力、GPU、客户验收和合同可用性共同兑现,若交付延迟或客户 credits 增加,收入确认会向后推。215
误读纠偏 3:NVIDIA 入股不等于永久供给垄断。NVIDIA 的 20 亿美元私募强化资本绑定,但 hyperscaler 自建、NVIDIA 直接供货或客户多云化都可能削弱 CoreWeave 的 GPU 稀缺溢价。2
面向训练、微调、推理和渲染的 NVIDIA GPU 实例与专用集群,强调低延迟网络和高利用率。
量产统一 Slurm 调度和 Kubernetes 运维,支持长周期预训练、RL、agent 环境与作业观测。
量产提供 GPU straggler、故障恢复、集群健康、训练效率和容量可视化。
量产面向大模型训练的数据湖、共享文件、POSIX 访问和高并发读写。
量产为推理、训练服务、数据处理和微服务提供托管 Kubernetes 与自动扩缩容。
量产面向多云模型部署的单一数据集访问与跨云数据服务,减少复制、出站和数据版本管理成本。
路线披露| 口径 | FY2025Q1 | FY2025Q2 | FY2025Q3 | FY2026Q1 |
|---|---|---|---|---|
| 收入 | 0.982 | 1.213 | 1.365 | 2.078 |
| 毛利 | 0.719 | 0.9 | 0.996 | 1.362 |
| 营业利润 | -0.027 | 0.019 | 0.052 | -0.144 |
| 净利润 | -0.315 | -0.291 | -0.11 | -0.74 |
| FCF | -1.346 | — | — | -4.711 |
缺失期项以 — 表示,未用估算填充。
依赖依赖 H100/H200 到 Blackwell GB200/GB300 的分配、NVLink/NVSwitch、Quantum InfiniBand 和系统级认证节奏。
依赖依赖 VAST 的共享文件、对象语义、缓存、元数据性能和多租户隔离支撑数千 GPU 并发读写。
依赖依赖 CDU、冷板、配电、备用电源、现场调试和高功率机柜热设计满足 Blackwell NVL72 密度。
依赖依赖 HGX/NVL 服务器、机柜布线、固件、BMC、网卡和批量 burn-in 的稳定性。
依赖依赖 Slurm on Kubernetes、作业观测、GPU straggler 识别、自动恢复和客户现有训练工作流兼容。
依赖依赖头部模型公司持续扩大训练和推理预算,并愿意把新增容量外包给专业 AI 云。
| 持有主体 | 披露市值 | 权重 | 来源 · as_of |
|---|---|---|---|
M Magnetar Financial LLC | US$4.7B | 48.2% | SEC 13F · 2026-03-31 |
N NVIDIA CORP | US$3.7B | 19.9% | SEC 13F · 2026-03-31 |
J JANE STREET GROUP, LLC | US$3.6B | 0.5% | SEC 13F · 2026-03-31 |
G GOLDMAN SACHS GROUP INC | US$3.1B | 0.4% | SEC 13F · 2026-03-31 |
S SUSQUEHANNA INTERNATIONAL GROUP, LLP | US$2.7B | 0.3% | SEC 13F · 2026-03-31 |
P PEAK6 LLC | US$1.5B | 3.5% | SEC 13F · 2026-03-31 |
A ARK ARKK/ARKW | US$231.4M | 6.3% | ARK日频 · 2026-06-23 |
| 公司 | 定位 | 关键差异 |
|---|---|---|
| NVIDIA 优先型 AI neocloud,聚焦大规模训练、推理和 AI factory 运营。 | SUNK+Mission Control+VAST 数据底座把 Slurm、Kubernetes、存储和集群观测整合,差异点在 GPU 好用率和交付速度。 | |
| 欧洲起家的 full-stack AI cloud,向美国多园区扩张。 | 自研 Soperator、AI Studio 和工程团队较强,但客户公开可验证规模与 CoreWeave 相比仍需持续证明。 | |
| 开发者和企业 GPU 云,提供实例、专用集群与工作站生态。 | 开发者入口清晰、产品简单,但在超大 AI factory 融资和多地点交付上不如 CoreWeave 激进。 | |
| 企业级云与裸金属 GPU 集群供应商。 | RDMA 裸金属和数据库客户基础强,优势在企业销售与主权云;CoreWeave 更专注 AI 训练工程和 NVIDIA 早期平台。 | |
| 通用超大云,GPU 与自研 Trainium/Inferentia 并行。 | 服务广度、区域、合规和自研芯片强;CoreWeave 的优势是面向 AI lab 的专用集群速度和运维深度。 | |
| TPU+GPU+Vertex AI 的全栈 AI 云。 | TPU 和 Gemini/Vertex 软件栈独特;CoreWeave 更依赖 NVIDIA 生态并服务多模型公司。 |
开通后拿到:完整前瞻研判、后续价格×13F 时点曲线、13F/Form4/实物交叉验证、CoreWeave 真财报、产业逻辑深析与更新记录。所有内容只做研究呈现,不替你下结论。
本页整合公开 SEC 13F、CoreWeave 公开财报与基于 Leopold 公开 thesis 的研究推演;仅供研究学习,不构成投资建议、估值结论或买卖建议。13F 为季度快照,存在披露滞后。