NeoCloud四巨头：AI算力工厂的资本、技术与平台

全文概览

面对AI大模型训练对算力近乎无限的需求，传统超大规模云（Hyperscalers）的通用架构已显疲态。一个为高密度、高功耗AI工作负载量身定制的新兴基础设施类别——NeoCloud，正以惊人的速度崛起。CoreWeave、Crusoe、Together.ai和Nebius这四家头部厂商，不仅在硬件上提供最新的NVIDIA GPU，更在资本化、能源战略和软件平台层面展开了激烈的差异化竞争。

它们如何通过“锚定租户”合同撬动数十亿美元的资产支持型债务融资？GPU集群如何从科技产品转变为可抵押的金融资产？更重要的是，当原始算力（IaaS）逐渐商品化，真正的技术护城河是否正向价值链上游的PaaS/FaaS平台转移？本文将深入解构这四家NeoCloud巨头的核心战略，揭示AI算力工厂的未来走向，为您的AI解决方案选型提供深度洞察。

阅读收获

• 掌握CoreWeave和Crusoe如何利用GPU资产进行资产支持型债务融资，理解AI基础设施的资本化新模式。
• 识别NeoCloud厂商在IaaS、PaaS、FaaS三个层面的差异化技术栈和商业模式，为AI项目算力选型提供决策依据。
• 洞察AI算力竞争的核心战场已从硬件转向软件平台（如MLOps、Serverless推理），指导技术团队构建长期护城河。

👉 划线高亮 观点批注

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NeoCloud的范式转移

人工智能（AI）需求的爆炸性增长，特别是大型模型训练的计算密集型特性，暴露了传统超大规模云服务商（Hyperscalers）在架构和容量上的根本性局限。作为对这一挑战的直接回应，一个名为“NeoCloud”的新兴基础设施类别迅速崛起 1。这些专业化的云服务商不仅仅是填补市场空白，它们代表了一种全新的基础设施范式——为高密度、高功耗的AI工作负载量身定制和优化。它们通过提供更快的最新硬件接入、更高效的定价模型和更专业的服务，正在重塑AI计算资源的供给格局 2。

NeoCloud 厂商

NeoCloud 厂商

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各厂商核心战略定位

本报告深入分析了四家头部NeoCloud厂商，揭示了它们截然不同的战略定位：

• CoreWeave： 定位为“AI超级计算机运营商”，专注于为全球顶级的AI参与者提供服务。其核心竞争力在于无与伦比的规模化部署能力、极致的裸金属性能，以及与少数关键“锚定租户”（Anchor Tenants）的深度绑定。
• Crusoe： 扮演着“垂直整合的能源优先型AI基础设施提供商”的角色。其独特的竞争优势源于对低成本、搁浅或可持续能源的创新利用，以此为基础构建从能源到AI云服务的全栈能力。
• Together.ai： 作为“开源AI平台”，其战略重心完全放在开发者体验、模型选择的多样性以及为更广泛的AI生态系统提供关键的软件层（如推理和微调API服务）上。
• Nebius： 致力于成为“企业级AI超大规模云”，其目标是将超级计算机的卓越性能与传统云服务的安全性、合规性和多租户复杂性管理能力相结合，满足大型企业的严苛要求。

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核心研究发现与战略启示

本报告的核心发现揭示了NeoCloud市场竞争的关键驱动因素和未来走向：

• 市场牵引力由锚定租户驱动： 数十亿甚至上百亿美元的长期合同是NeoCloud厂商成功的基石。这些合同不仅提供了稳定的收入，更是其获得大规模债务融资、进行资本密集型扩张的关键。
• 资本化路径分化： 各厂商的融资策略迥异。CoreWeave和Crusoe开创了以GPU集群为抵押的资产支持型债务融资模式，而Together.ai则遵循传统的风险投资路径，Nebius则依靠战略合作来保障其财务扩张。
• 技术护城河向价值链上游转移： 虽然所有厂商都提供顶级的NVIDIA GPU，但真正的技术差异体现在网络架构、调度算法、散热技术以及日益重要的PaaS（平台即服务）和FaaS（功能即服务）软件层。
• 商业模式的层次化： 市场正在从提供原始算力（IaaS）向提供更高级别的抽象服务演进。厂商们正在PaaS和API服务层面展开激烈竞争，以增强客户粘性并获取更高利润。

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市场牵引力与业绩

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量化淘金热：NeoCloud的市场机遇

NeoCloud市场的增长速度惊人，充分验证了其商业模式的巨大潜力。根据Synergy Research Group的数据，NeoCloud市场收入在2024年第二季度已超过50亿美元，同比增长高达205%。市场预测显示，该领域收入将在2025年超过230亿美元，并有望在2030年接近1800亿美元，年均复合增长率高达69% 2。这一爆炸性增长主要由两大核心服务驱动：GPU即服务（GPUaaS）和生成式AI平台服务，这两项业务的年增长率约为165% 2。这组数据清晰地表明，CoreWeave、Crusoe、Together.ai和Nebius正在一个需求远超供给的蓝海市场中竞争。

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锚定租户策略：锁定基石合同

在资本密集型的NeoCloud行业，获得大型、长期的“锚定租户”合同是验证商业模式、确保融资和实现规模化扩张的先决条件。

• CoreWeave： 该公司通过与AI领域的顶级玩家签订里程碑式的协议，奠定了其市场领导地位。其关键合同包括：与微软签订的价值数十亿美元的协议，该协议使其成为微软的主要客户，贡献了其2024年收入的62%；与OpenAI签订的价值22亿美元的合同；以及与Meta签订的高达142亿美元的合同 3。这些合同不仅是收入来源，更是对其技术实力和运营能力的最高背书，有效锁定了长期需求。
• Nebius： Nebius的崛起同样得益于一份巨额合同。该公司与微软签订了一份价值高达174亿美元的长期协议，为其提供GPU算力 5。这份合同为Nebius提供了极高的收入可见性，并使其成为全球最大科技公司之一的关键战略合作伙伴，为其后续的全球扩张奠定了坚实的财务基础。
• Crusoe： Crusoe的定位更为独特，它参与了由OpenAI、甲骨文和软银支持的、总投资额达5000亿美元的“星际之门”（Stargate）公私合作项目 7。这使得Crusoe的角色超越了一般的商业供应商，成为具有国家战略意义的关键基础设施建设者，为其赢得了独特的市场地位和信誉。

这些锚定合同的战略意义远不止于销售额。它们是NeoCloud厂商能够采用债务驱动型增长模式的核心。首先，建设AI数据中心需要数十亿甚至上百亿美元的前期资本投入 8。其次，传统的债务提供方（如投资银行和资产管理公司）在承销如此巨额的贷款时，要求有可预测且稳定的现金流作为保障。最后，一份来自微软或OpenAI这样信用评级极高的客户的长期、大额合同，极大地降低了投资风险。因此，这些合同不仅是销售上的胜利，更是撬动大规模债务融资的杠杆，使得CoreWeave和Nebius能够以股权融资无法企及的速度进行基础设施扩张，形成“签订合同 -> 获得债务 -> 建设设施 -> 赢得更多合同”的强力增长飞轮。

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客户画像与市场进入策略分析

各家厂商的目标客户群体和市场策略差异显著，反映了它们不同的战略定位。

• CoreWeave： 其目标客户是AI生态系统的金字塔尖，包括顶级的AI研究实验室（如OpenAI）、超大规模云服务商（如微软）以及大型企业（如IBM和Poolside）4。其市场进入策略是典型的高接触、销售导向型模式，专注于达成数十亿美元级别的大型交易 12。
• Crusoe： 采取双重策略。一方面，它积极参与像“星际之门”这样的超大型基础设施项目 7；另一方面，它也在努力构建一个更广泛的企业云业务，其客户证言中不乏Jua和Codeium等AI初创公司和成长型企业 13。这表明Crusoe试图同时捕获市场中的“鲸鱼”客户和“长尾”客户。
• Together.ai： 明确地将开发者和AI原生初创公司作为其核心目标。其模式更偏向于产品导向，通过提供一个包含超过200个开源模型的庞大库、易于使用的API和自助服务选项来吸引用户 16。该公司还在AWS Marketplace上提供服务 19，这进一步表明其战略是“在开发者所在的地方与他们会面”。
• Nebius： 目标客户范围从初创公司到大型企业，尤其关注医疗、金融等受严格监管的行业。这些行业对安全性和合规性有极高要求，而Nebius提供的SOC 2、HIPAA和多项ISO认证恰好满足了这些需求 20。此外，Nebius与TD SYNNEX等技术分销商的合作 21，表明其正在采用渠道销售策略以更有效地触达企业市场。

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收入轨迹与增长速度

各厂商的财务表现进一步印证了其市场牵引力。

• CoreWeave： 实现了惊人的指数级增长。其收入从2022年的2500万美元增长到2023年的4.65亿美元，预计2024年将达到20亿美元 12。2025年第一季度的收入已达9.816亿美元，截至2025年6月，其合同积压总额（backlog）高达300亿美元 3。这展示了其卓越的市场捕获能力和执行力。
• Nebius： 虽然历史财务数据较少，但据报道其第二季度收入增长了625%，达到1.051亿美元 23。与微软的长期合同为其提供了通往数十亿美元年收入的清晰路径 5。
• Crusoe & Together.ai： 尽管没有公开具体的收入数据，但它们成功完成的大额融资和获得的高估值，反映了投资者对其未来创收能力的强烈信心 9。

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财务与资本化战略

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表1：融资与估值概览

下表清晰地展示了四家公司在融资规模、投资者构成和估值上的差异，直观地反映了它们各自的资本化战略。

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解构资本化战略：为扩张提供资金

• CoreWeave & Crusoe：资产支持型债务模式 这两家公司严重依赖债务融资。CoreWeave在单轮融资中筹集了高达75亿美元的债务 8，而Crusoe也获得了多笔大额信贷安排 9。值得注意的是，这些资金的提供方并非传统的风险投资机构，而是像黑石、凯雷、摩根大通和摩根士丹利这样的顶级资产管理公司和投资银行 8。 这一转变标志着NeoCloud市场的成熟以及GPU的“金融化”。风险投资通常支持高风险、高增长但结果不确定的初创企业。而资产支持型债务融资则是针对拥有可预测现金流的实体资产。全球最大的金融机构愿意以CoreWeave的GPU集群为抵押，提供数十亿美元的贷款，这表明它们已不再将这些高端GPU视为投机性的科技产品，而是将其视为类似于房地产或发电厂的、能够稳定产生收入的基础设施。这意味着市场已经开始将高端GPU视为一种全新的、可被证券化和杠杆化的资产类别。这一深刻的转变使得NeoCloud厂商能够以比稀释股权的风险投资更快的速度、更高的资本效率进行规模扩张。
• Together.ai：风险投资驱动的平台增长模式 与前两者形成鲜明对比的是，Together.ai的资金完全来自凯鹏华盈（Kleiner Perkins）、Salesforce Ventures和Coatue等传统风险投资机构 25。这表明其核心投资方向是软件开发、社区建设和平台创新，而非像CoreWeave那样拥有大规模的物理基础设施。其资本化路径依赖于平台的高速采用和网络效应的形成。
• Nebius：战略合同锚定模式 Nebius的财务实力主要源于其从Yandex分拆的背景以及与微软签订的巨额合同 5。这份合同提供了一个稳定、长期的收入来源，使其能够在不严重依赖第三方债务的情况下为扩张提供资金。Nebius的资本化风险被一项深度的战略合作关系所对冲，而非纯粹的金融工程。

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资本支出与收入：通往盈利之路

关于大规模基础设施投资最终能否资本化的核心问题，答案取决于能否签订足够多的长期合同，且合同价格能覆盖资本成本（债务利息）、运营成本并产生利润。CoreWeave高达300亿美元的合同积压 3 和Nebius与微软174亿美元的协议 5 表明，这一模式是可行的。

然而，风险依然存在。最主要的风险是技术迭代。新一代AI硬件的出现可能会使它们作为资产持有的、价值数十亿美元的GPU迅速贬值。另一个主要风险是客户集中度过高 4。一旦像微软这样的单一主要客户改变战略，可能会对供应商造成灾难性影响。此外，Nebius计划在2024年投入超过8.08亿美元的资本支出 23，这也凸显了在需求不及预期时可能面临的过度扩张风险。

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技术护城河比较

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表2：核心技术栈对比

为了系统性地比较各厂商的技术基础，下表从硬件、网络和平台软件三个层面进行了梳理，并总结了各自的关键技术差异点。

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第一层：算力基础（硬件）

• NVIDIA的主导地位： 所有四家公司都是NVIDIA的优先合作伙伴，能够提供最新的GPU，包括H100、H200，并已开始接受Blackwell系列（GB200、B200）的订单 30。这凸显了NVIDIA在AI硬件生态系统中的绝对核心地位。
• Crusoe的AMD选项： Crusoe通过明确提供并与AMD就其Instinct MI300x和MI355x GPU进行合作而脱颖而出 28。这一举动具有深远的战略意义。整个AI行业都受制于NVIDIA GPU的供应瓶颈，这赋予了NVIDIA巨大的定价权和市场控制力。通过与AMD建立牢固的合作关系，Crusoe实现了两个战略目标：首先，它获得了高性能GPU的替代供应渠道，可能以更低的成本或更好的供货周期获得算力；其次，它将自己定位为那些希望避免被NVIDIA CUDA生态系统锁定的客户的关键合作伙伴。这种多元化战略可能在长期竞争中带来显著优势。
• 专用硬件创新： CoreWeave通过采用直接到芯片的液冷技术，实现了高达130千瓦的机柜功率密度，这是传统风冷数据中心无法比拟的 4。而Nebius则强调其拥有专有的、内部设计的硬件和服务器架构 21。这些专用硬件创新使其能够提供比采用通用解决方案的竞争对手更高的性能和效率。

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第二层：网络架构

• InfiniBand成为训练标准： 对于大规模分布式模型训练而言，GPU之间的通信延迟是主要瓶颈。因此，CoreWeave、Crusoe和Nebius都将NVIDIA Quantum-2 InfiniBand（提供从400Gb/s到3.2Tb/s的超高带宽）等高速网络技术作为其核心基础设施的标配 4。
• CoreWeave的架构优势： CoreWeave的差异化不仅在于原始的链路速度，更在于其专有的拓扑感知调度算法和裸金属架构。这种组合能够最大限度地减少节点间的通信延迟，据其内部基准测试，可将模型FLOPS利用率（MFU）提高多达20% 4。这对客户而言，直接意味着更短的训练时间和更低的成本。

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第三层：平台与软件栈

• CoreWeave： 专注于提供一个性能极致的裸金属Kubernetes平台，通过消除虚拟化层来减少性能开销 4。其软件战略主要由收购驱动，通过整合像Weights & Biases这样的行业最佳MLOps工具来完善其平台能力，而非从零开始自研 3。
• Crusoe： 正在其独特的基础设施之上构建一个垂直整合的软件栈。该公司正在开发Crusoe Managed Inference（一个用于运行模型的API层）和Crusoe AutoClusters（一个用于Slurm/Kubernetes训练的容错编排服务）等托管服务 32。这是从纯粹的IaaS向更高价值的PaaS的明确转变。
• Together.ai： 其护城河完全建立在软件平台之上。该公司提供一套围绕开源模型的综合服务，包括Serverless推理API、微调服务和GPU云 16。其核心价值主张是为开发者彻底屏蔽底层基础设施的复杂性。
• Nebius： 充分利用其源自Yandex的超大规模云基因，提供一个名为“Aether”的全栈、多租户云平台（Nebius AI Cloud 3.0）。该平台集成了丰富的托管服务、企业级的身份与访问管理（IAM）、可观测性和全面的合规性功能 20。其专有软件是关键的差异化因素，旨在将超级计算机的性能与超大规模云的易用性完美结合 20。

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商业模式与交付

表3：定价模型对比（以NVIDIA H100实例为代表）

为了直观比较各家服务的使用成本，下表以市场需求量最大的NVIDIA H100 GPU为例，对各厂商的定价进行了标准化比较。

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服务交付

• IaaS (基础设施即服务):
  • CoreWeave: 是裸金属GPU计算领域的领导者，通过Kubernetes提供极致性能 4。其定价模式为点菜式，客户可根据需求灵活组合GPU、CPU和RAM 39。
  • Crusoe: 提供灵活的GPU虚拟机，并支持按需、预留和现货（Spot）三种定价模式 47。其定价透明，按每GPU每小时计费 48。
  • Nebius: 提供按需GPU实例和大规模专用集群，支持即用即付和预留承诺两种模式 36。其定价也是基于组件（GPU+CPU+RAM）的模式 52。
• PaaS (平台即服务):
  • Crusoe的AutoClusters和Nebius的Managed Kubernetes/Slurm是明确的PaaS产品，为用户管理了复杂的资源编排层 34。
  • CoreWeave通过收购（如Weights & Biases）也正在进入MLOps PaaS领域 3。
• FaaS/API即服务 (功能即服务):
  • Together.ai: 这是其核心业务。该公司提供Serverless推理和微调API，按百万Token或专用端点的运行时长计费 16。这是最高级别的抽象，对开发者最为友好。
  • Nebius (AI Studio) 和Crusoe (Managed Inference) 也正在进入这一领域，提供自有的模型推理API服务 44。

市场的竞争格局正在发生层次化演变。虽然所有参与者都提供IaaS，但关键的战场正迅速向价值链上游的PaaS和FaaS转移。提供原始的GPU访问（IaaS）正逐渐成为一种资本密集型的商品化业务。真正的价值和客户“粘性”来自于构建在硬件之上的软件和服务。像Crusoe和Nebius这样的公司正在构建托管平台（PaaS），以简化企业客户的运营。而Together.ai则押注于最高级别的抽象（FaaS），在这里，底层硬件对开发者几乎是不可见的。这预示着一场战略竞赛，即在价值链的不同层级上捕获客户。最终的赢家可能不是拥有最多GPU的公司，而是拥有最不可或缺的平台的公司。

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竞争定位与展望

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SWOT综合分析

本节将前述所有分析综合成一个简洁的SWOT（优势、劣势、机会、威胁）框架，为每家公司提供一个全面的竞争地位视图。

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超大规模云的困境与未来

NeoCloud与超大规模云服务商之间的关系错综复杂。它们既是合作伙伴（微软向CoreWeave和Nebius租用算力），也是竞争对手（所有厂商都在争夺企业AI工作负载），同时还可能是潜在的收购目标。目前的分析表明，这是一种出于必要而形成的共生关系。由于超大规模云服务商自身面临严重的GPU容量短缺和建设周期过长的问题，它们需要NeoCloud来满足其客户的即时需求 1。

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结论与前瞻

本报告的结论是，NeoCloud市场并非铁板一块，而是由几种不同的战略原型构成：规模化运营商（CoreWeave）、垂直整合创新者（Crusoe）、开放平台赋能者（Together.ai）和企业级超大规模云（Nebius）。

长期的成功将取决于每家公司能否在执行其核心战略的同时，有效规避其关键风险。市场的未来可能会看到持续的专业化分工，不同的供应商将在AI工作负载的不同细分市场中胜出。然而，最终决定市场领导地位的，将是能否成功地从提供原始基础设施向构建不可或缺的平台和服务转型。在这场竞赛中，价值链上游的控制权将是最终的胜负手。

参考资料

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40. About Crusoe | Accelerating the abundance of energy and intelligence, https://www.crusoe.ai/about/company
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47. CoreWeave vs Crusoe - GetDeploying, https://getdeploying.com/coreweave-vs-crusoe
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50. Spot - Crusoe Cloud, https://docs.crusoecloud.com/usage-billing/spot/index.html
51. NVIDIA GPU Pricing | Nebius AI Cloud, https://nebius.com/prices
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54. GPU servers for AI: ways to access GPU compute - Nebius, https://nebius.com/blog/posts/gpu-servers-for-ai-access-options

延伸思考

这次分享的内容就到这里了，或许以下几个问题，能够启发你更多的思考，欢迎留言，说说你的想法~

1. 这种以GPU集群为抵押的“资产支持型债务融资”模式，在未来AI硬件迭代加速（如Blackwell到下一代）的背景下，其金融风险和资产贬值速度应如何评估？
2. 随着NeoCloud厂商向PaaS/FaaS转型，它们与传统超大规模云（如AWS SageMaker, Azure ML）在MLOps和Serverless推理领域的竞争优势和劣势分别是什么？
3. Crusoe对AMD GPU的支持，能否有效打破NVIDIA CUDA生态的锁定效应？这对于开源AI生态（如Together.ai）的长期发展意味着什么？

Notice：Human's prompt, Datasets by Gemini-2.5 Pro-DeepResearch, Image by nano banana

#NeoCloud/GPU云厂商

---【本文完】---

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