AI热潮烧了两年多，一个尴尬的事实摆在眼前：大厂手里的算力不够用了。AWS、Azure、Google Cloud这些云巨头，GPU集群扩容的速度远远赶不上市场需求膨胀的速度。这个缺口，催生了一批专门做AI基础设施的"新云"（Neocloud）玩家。

最近，三家商业模式截然不同的新云公司几乎同时发了财报——CoreWeave、Nebius和Cerebras。它们的处境惊人地相似：订单接到手软，产能远远不够，钱烧得哗哗响。这三份财报放在一起看，能读出很多有意思的东西。

这三家新云，走的是三条完全不同的路

先快速认识一下这三家公司：

  • CoreWeave：纯正的"二房东"模式。从NVIDIA买来GPU，塞进数据中心，然后打包租给OpenAI、微软、Meta这些大户。签的都是长约，旱涝保收。

  • Nebius：出身有点特别，是从俄罗斯互联网巨头Yandex分拆出来的。它不光是租GPU，而是搭了一整套自己的AI云平台，有点像小号的AWS，但专为AI优化。

  • Cerebras：最特立独行的一家。不买NVIDIA的芯片，自己设计晶圆级处理器，一边卖硬件一边搞云服务。


这三家的商业逻辑都有点反直觉：算力基础设施得提前几个月甚至几年砸钱建好，才能开始产生收入。所以现金流是常年为负的，负债、租赁、折旧、客户集中度这些指标，重要程度不亚于营收增长。

CoreWeave：产能已卖光，但每赚一块钱都要先烧三块钱

CoreWeave是新云模式最纯粹的样本。它干的事很简单：买GPU、部署、出租。目前，它98%的收入来自长期合约，按需付费只占2%。

Q2核心数据：

  • 营收26亿美元，同比增长112%

  • 毛利率66%，下滑了8个百分点

  • 净亏损6.26亿美元，其中利息支出就高达6.4亿美元

  • 单季资本开支94亿美元——是季度营收的三倍多


这几个数字放在一起，画面感很强。CoreWeave不是不赚钱，是赚的钱全拿去扩张了，还得额外借一堆钱来烧。它的负债表上，GPU本身就是抵押品，靠这个去融资，再买更多的GPU。

但订单是真的猛。 积压订单（backlog）已经冲到1040亿美元，同比增长246%。Q3刚开始，又签了250亿美元的新合同。换句话说，近期的产能基本被预订一空，现货根本抢不到。

有几个信号值得关注：一是毛利率虽然被扩张拖累，但调整后营业利润率从1%爬到了5%；二是今年7月提价约25%，新签合同的贡献利润率预计比之前的合同高5到10个百分点；三是托管推理业务的年化经常性收入一个季度从100万美元飙到1亿美元以上。

CoreWeave把2026年的资本开支指引上调到了350-390亿美元，年底前要搞定1.85GW的电力容量。目标是在2026年底跑出190亿美元的年化收入。1040亿美元的积压订单对这个目标来说，看起来有点不成比例地大——但问题是，物理产能跟不上，订单转化不了就是一张空头支票。

Nebius：定价权开始显现，客户掏钱帮你建数据中心

Nebius的故事更有意思。它脱胎于2024年Yandex的分拆，俄罗斯业务卖了54亿美元，剩下的国际业务重新组成了这家公司，继续在纳斯达克上市。Yandex联合创始人Arkady Volozh回来掌舵。

它没有去重建以前的互联网帝国，而是押注AI云平台。这个选择，让它在定价权上尝到了甜头。

Q2核心数据：

  • AI云业务收入5.75亿美元，占总营收98%

  • 总营收5.82亿美元，同比增长454%

  • 毛利率77%，提升了6个百分点

  • 调整后EBITDA 2.36亿美元，利润率41%

  • 但仍有1.76亿美元运营亏损，折旧摊销就吃掉了2.6亿美元


最关键的信号是定价和回本周期。 新签的4个AI云合同，平均每个价值超过10亿美元，折算下来每兆瓦20-25百万美元。短租约的算力合同，每兆瓦已经飙到40-50百万美元。

这意味着什么？算力价格在涨，而且涨得很凶。管理层说，Q2签的合同大概22个月就能收回资本开支和运营成本——以前这个数字是两到三年。回本周期缩短了将近一半。

资本效率的提升，还有一个来源：客户预付款。Nebius预计2026年能收到超过90亿美元的客户预付款，覆盖相关资本开支的50-60%。翻译一下就是：客户在帮你出钱建数据中心，然后租你的算力。

Q2资本开支57亿美元，接近季度营收的十倍。全年预计资本开支200-250亿美元。这个扩张力度是惊人的，但预付款和回本周期的改善，让每一兆瓦新增容量的经济账都更好算了。

Cerebras：从卖芯片转向卖推理服务，云收入首次超过硬件

Cerebras是三家里面最特别的。它不买NVIDIA的GPU，自己设计晶圆级芯片。商业模式也从卖硬件，逐渐转向出租云端推理服务。

Q2核心数据：

  • 总营收1.8亿美元，同比增长74%

  • 云服务收入1.26亿美元，同比增长281%

  • 硬件收入5400万美元，同比下降23%

  • GAAP运营亏损4.77亿美元，但剔除IPO相关的股权激励后，核心运营亏损只有3400万美元

  • GAAP毛利率仅14%，但核心毛利率41%


Cerebras今年5月才上市，IPO时发的股权激励产生了大量账面费用，把GAAP数字搞得很难看。剔除这些非现金项目后，它的核心经营状况其实没那么糟。

最值得关注的是业务结构的转变。 核心云服务收入达到1.28亿美元，首次超过硬件收入。这说明市场对高速推理服务的需求正在爆发，而Cerebras的自研芯片在这个赛道上有独特优势。

但瓶颈依然在产能。公司目前有超过600MW的数据中心容量在运营或已签约，要到2027年才能完全落地。为了满足云服务需求，它甚至要临时租回之前卖掉的系统——这也是毛利率从46.5%掉到41%的原因之一。

积压订单达到254亿美元，OpenAI是核心客户。但把这个订单量转化为实际收入，需要持续砸钱建基础设施。管理层预计核心毛利率会在Q3触底，然后随着新产能上线、高成本租赁减少而回升。

接下来看什么：算力缺口还在，但新云们要证明自己不是临时工

这三家公司的财报放在一起，能看到一个共同的悖论：市场需求已经远超现有供给，但满足需求必须提前投入巨量资本。订单不是收入，更不是现金流。

与此同时，科技巨头也在自建产能。Meta在扩大自研芯片和千兆瓦级GPU集群，SpaceX甚至开始对外出售其Colossus集群的算力访问。这给新云公司带来了一个更根本的拷问：当大厂自己的AI产能全部上线后，新云公司是继续作为不可或缺的基础设施伙伴存在，还是只是算力短缺时期的临时过渡方案？

下一阶段的竞争，会围绕三个维度展开：

  • 产能部署速度：谁能更快把电力、芯片、数据中心变成可用的算力

  • 单位资本回报率：利用率提升后，投资回报能不能改善

  • 融资能力：下一轮扩张的钱从哪来，债务和股权稀释会不会毁掉整个商业模式


需求已经锁定了。资本效率将决定谁最终胜出。