CoreWeave电话会：新签合同利润率高5-10个百分点，上调全年指引

在AI算力需求持续升温之际，CoreWeave不仅交出营收翻倍的季度成绩单，还在电话会上释放了更重要的信号——算力供给仍然紧张，价格、利润率和老一代GPU的商业价值都在上升。

美国当地时间周二，CoreWeave公布2026年第二季度财报并召开业绩电话会。公司第二季度营收达到26亿美元，同比增长112%超预期；营收积压升至1040亿美元，同比增长46%，且在第三季度初又新增超过250亿美元的净新增客户承诺。

财报公布后，CoreWeave美股盘后股价一度上涨16%。公司营收创下季度新高，AI算力需求继续推动业绩增长，但市场同时关注其巨额资本开支、亏损以及基础设施建设和供应链挑战。

相比财报本身，电话会释放出的几个变化更值得市场关注：

公司开始明显感受到规模带来的利润率改善；7月已将各SKU价格平均上调约25%；托管推理业务ARR从100万美元迅速增至超过1亿美元；与此同时，旧一代GPU依然能够以较高价格获得新的合同。

“需求持续超过供应”，新签合同利润率提高5至10个百分点

CoreWeave CEO Michael Intrator在电话会上直言，公司目前面对的不是需求不足，而是供给跟不上需求。

“我们的近期产能实际上已售罄。”

他表示，随着AI市场从前沿模型实验室向软件、工业系统、金融市场、企业工作流以及国家安全等领域扩展，需求正在变得更加广泛。

更重要的是，需求扩张已经开始反映在价格和利润率上。

Intrator称，CoreWeave第二季度签署的客户合同，其贡献利润率预计比最近几个季度签署的合同高出5至10个百分点。CFO Nitin Agrawal进一步表示，公司利润率的改善甚至发生在7月份涨价之前。

CoreWeave已经在7月份将各SKU价格提高约25%。公司称，此次调整既是为了应对当前需求环境和组件成本上涨，也是因为客户在从训练转向推理后，从CoreWeave平台投资中获得的回报正在提高。

CEO解释称，利润率改善来自多重因素，包括CoreWeave基础设施的价值、可靠性、安全性和总体拥有成本，以及客户自身开始通过AI产品实现商业化。

“很多客户正在将其产品货币化，因此他们更积极地介入，并愿意支付更高的利润率，因为他们需要获得能够帮助他们成功的计算能力。”

全年营收指引上调

强劲需求推动CoreWeave再次上调全年业绩指引。公司预计：

• 2026年营收：124亿至132亿美元，此前指引低于这一水平；
• 调整后营业收入：9.6亿至11.5亿美元；
• 全年资本开支：350亿至390亿美元；
• 年底活跃电力：超过1.85吉瓦；
• 年底年化运行率营收：185亿至195亿美元。

第三季度，公司预计营收达到34.5亿至36亿美元，调整后营业收入为2亿至2.6亿美元，资本开支则达到115亿至135亿美元。公司预计调整后营业利润率将在第三季度继续环比提升，并在第四季度达到“低两位数”。

这意味着CoreWeave正在进入一个关键阶段：收入增长和利润率开始同时改善，但资本投入也在快速膨胀。

第二季度资本开支达到94亿美元，在建工程从一季度的96亿美元升至119亿美元。与此同时，公司第二季度净亏损达到6.26亿美元，高于上年同期的2.9亿美元；利息支出则从2.67亿美元升至6.4亿美元。

也就是说，CoreWeave的AI基础设施扩张仍然高度依赖资本市场。

托管推理爆发：ARR数月从100万美元增至超1亿美元

电话会释放的另一个重要信号，是CoreWeave正在从传统的长期GPU算力租赁，进一步进入AI推理市场。

公司表示，托管推理平台推出几个月以来，预订ARR已经从100万美元增长至超过1亿美元，并预计到2026年底至少达到2.5亿美元。

Intrator表示，CoreWeave此前主要依靠长期“照付不议”合同实现快速扩张，但随着公司规模扩大，需要提供更多能够产生更高利润率的软件和服务。

“我们确实认为，这为我们提供了一个绝佳的机会，不仅提供最前沿的计算能力，也是一种很好地利用即将到期的合同中的GPU，为公司长期提取最大价值的方式。”

这也是CoreWeave正在重新定义老一代GPU价值的原因。CFO称，即将进入续约期的旧一代产品只是公司机群中“非常有限的一部分”，但这些GPU的ASP仍然较高，基本处于一年前的水平。

更值得关注的是，公司已经证明老GPU仍然能够获得长期合同。Agrawal举例称，CoreWeave最近签署了一份A100合同，价格具有吸引力，并且合同期限延续至2029年。A100这一GPU架构最早于2020年推出。

Intrator对此表示：

“我们已经能够将一款架构可追溯到2020年的GPU，在一份完全定价至2029年的合同中售出。”

对于市场而言，这意味着随着AI算力需求持续增长，GPU的商业生命周期可能比此前预期更长。即使新一代芯片不断推出，旧GPU仍可能被用于推理、量化交易以及其他对最先进算力要求较低的工作负载。

AI从“训练一次”变成持续消耗算力

Intrator在电话会上反复强调的一个核心判断，是AI算力需求正在发生结构性变化。

过去，企业往往把模型训练视为一次性的项目：训练、部署，然后结束。但如今，AI应用进入生产环境后，训练、推理、评估和改进形成了一个持续循环。

“计算不再是在模型生命周期开始时集中的一次性需求。它变成了一种持续的需求，随着生产中的每个应用程序和每个改进周期而增长。”

这也是CoreWeave试图扩大软件、托管推理、开发工具和编排服务的原因。公司表示，目前平台上被跟踪的模型训练运行次数已经超过10亿次；GPU之外的存储、CPU、网络和软件等业务ARR已经超过4亿美元。

CoreWeave希望从一家单纯提供GPU算力的公司，转型为覆盖AI完整生命周期的基础设施平台。如果这一模式成立，公司未来的增长空间将不再完全取决于新增GPU数量，而取决于AI应用从训练走向生产、推理以及持续迭代之后产生的长期计算需求。

对于市场而言，CoreWeave此次电话会释放的重要的信号是——需求仍然强劲，价格正在上涨，旧GPU仍有价值，利润率开始改善，但为了满足这轮需求，公司也必须继续以极高的资本强度扩张。

CoreWeave 2026 年第二季度财报电话会议全文翻译如下：

Michael Intrator，首席执行官：

大家下午好，感谢各位的参与。第二季度对 CoreWeave 来说是出色的一個季度。我们在各方面都超出了计划，我们一直在构建的运营杠杆开始在我们的业绩中清晰地显现出来。整个组织非凡的执行力推动了创纪录的财务表现、快速的产能增长、不断扩大的客户需求以及持续的平台创新。我们实现了创纪录的 26 亿美元营收，同比增长 112%，营收积压增长至 1040 亿美元，同时推动了企业应用的快速扩张。

这一数字不包括我们在第三季度初几周内新增的超过 250 亿美元的净新增客户承诺。我们继续执行我们的电力战略，活跃电力达到 1.5 吉瓦，新增近 500 兆瓦，超过了我们历史上任何一个季度的增长，并且同比增長了两倍多。我们仍然坚定地走在到 2030 年实现至少 8 吉瓦目标的轨道上。我们将调整后营业收入增至 1.28 亿美元，利润率显著扩大，因为我们的规模日益转化为运营杠杆，并且我们继续拓宽我们的技术栈，交付了七项新的 AI 平台功能，并实现了多项行业首创里程碑，使客户能够更快、更大规模地构建、部署和运营 AI。

我们取得的惊人进步是整个组织的证明，业务也变得越来越强大。在第二季度，我们签署的客户合同带来的贡献利润率预计将比最近几个季度签署的合同高出 5 到 10 个百分点。这不仅仅是一系列里程碑，它证明了 AI 市场的发展符合我们建立 CoreWeave 时所依据的信念。我们相信 AI 时代已经到来，并最终将触及全球经济的每一个部分。每个组织都在被转型，这创造了重塑既有市场和创造全新市场的机会。未来将由那些抓住机遇的先驱者引领，无论是处于前沿的 AI 原生公司，还是成熟企业内部变革的推动者。以光速学习和迭代现在已成为 AI 领导力的基本要求。

我们相信这些先驱者需要一种新型平台来大规模释放 AI 的潜力。这些信念是驱动我们战略的运营假设。它们指导着我们的产品路线图、资本配置、合作伙伴关系，并最终指导我们如何服务客户。今天，我想讨论我们的愿景如何在四个领域得到体现：第一，不断扩大的需求和客户采用；第二，我们在平台上提供的持续 AI 开发工具；第三，我们的 AI 原生架构所带来的性能和经济效益；第四，支撑多年增长的电力和供应链基础。AI 正在改变每一个组织。关于未来 AI 云基础设施需求的争论可能会继续，但我们确切知道的是，这些信息来自于我们客户的行动。

随着市场在行业、地域、工作负载和 GPU 架构代际上的拓展，需求持续增强。AI 不再局限于前沿模型实验室。它正在嵌入软件、工业系统、金融市场、企业工作流和国家安全任务中。我们在积压订单、签署的新承诺以及整个平台的利用率和定价环境中都看到了这种广度。我们的 Blackwell 和 Vera Rubin SKU 的定价和利润率创下新高，而前几代 SKU 的定价与几年前持平或更高。我们的近期产能实际上已售罄。这正转化为来自更广泛客户群的、条款日益有利的已签署承诺，并使 CoreWeave 能够在未来数年获得市场份额。每个组织都面临着重新思考可能性的挑战。

AI 不仅仅是加速现有流程。它使企业能够重新设计核心功能，创建新产品，并进入以前不存在的市场。Caterpillar 是一个有力的例子。我们将共同部署 NVIDIA 的 Vera Rubin 平台，以支持 Caterpillar 在工业规模上的物理 AI 训练和推理。Caterpillar 将使用 AI 云基础设施作为其数据工厂，训练专门的模型，以增强自主施工设备的智能性和生产力。生命科学正在成为 CoreWeave 的另一个重要增长领域。因为应对世界上一些最复杂科学挑战的组织越来越多地转向我们的平台。我们最近迎来了 Isomorphic Labs 作为新客户，并很高兴能支持他们解决所有疾病的使命。

金融服务也是我们的一个主要增长领域。我们最近将 Flow Traders 和 IMC 加入了我们不断壮大的系统化交易公司名单。这些客户正在使用 CoreWeave 开发和部署用于量化交易的下一代 AI 模型。他们选择我们的平台是因为我们能够以这些应用所需的速度、可靠性和效率来编排高性能工作负载。在公共部门，我们与 Leidos 的合作标志着 CoreWeave Federal 增长的重要一步。我们正在共同努力，加速为国防、国家安全和情报任务提供安全的 AI 能力。AI 的未来正由新一代创新者构建。有些是在前沿运营的 AI 原生公司，另一些则是愿意挑战现状的成熟企业内部变革推动者。

CoreWeave 为两者提供服务。像 Descartes 这样的公司正在使用我们的平台开发 Oasis 3，这是首个可通过 API 访问的物理 AI 世界模型。IBM 正在使用 CoreWeave 安全地试验强化学习、代理工具使用和模型评估。通过 Monolith，我们的专业现场工程师直接与 Nissan 和 ZF 等客户合作，加速企业级 AI 应用的开发。需求现在也扩展到了我们的基础设施之外。通过 CoreWeave Omni，我们看到了来自主权国家、企业和云客户的浓厚兴趣。在过去的几周里，我们签署了第一笔交易，该交易将于 2027 年开始扩展。这些例子因行业和用例而异，但模式是一致的。

AI 正从实验阶段进入核心运营阶段，果断行动的组织正在创造优势。部署不再是终点线。随着 AI 进入生产环境，应用程序的构建方式正在发生变化，领导者将是那些学习和迭代最快的人。在过去的几年里，许多组织将模型视为可交付成果：训练它，部署它，然后继续前进。企业不再那样运作了。训练、推理、评估和改进现在形成了一个单一的连续循环。生产中的模型和代理生成现实世界的数据。这些数据为评估提供信息，推动新的实验，从而在重新部署到生产环境之前改进模型或应用程序。这个循环重复进行，能力随时间复合增长。这种转变从根本上改变了需求曲线和 AI 的经济性。

计算不再是在模型生命周期开始时集中的一次性需求。它变成了一种持续的需求，随着生产中的每个应用程序和每个改进周期而增长。我们的 AI 原生平台正是为此而构建的。它涵盖了尖端的云基础设施、快速增长的托管推理业务、领先的开发工具和代理解决方案，以及由 Mission Control 支持的同类最佳编排和可观测性层。这些功能共同为客户提供了一个集成环境。

客户通过 CoreWeave Inference 部署应用程序，使用我们的模型或他们通过我们的无服务器功能定制的模型，使用 Weights & Biases 监控性能，在生产中评估应用程序，试验新模型，通过无服务器强化学习或沙盒优化性能，并在将任何更改返回生产之前，根据质量、性能和成本进行验证。CoreWeave ARIA，我们的 AI 研究和迭代代理，通过分析数千次评估运行、在几分钟内提供洞察并推荐下一个实验，进一步加速了这一过程。这使得客户能够以光速压缩从一个想法、一个实验到生产改进之间的时间。在第二季度，我们推出了七项新的 AI 平台功能，并实现了多项行业首创。

这些创新是与我们的客户和合作伙伴共同开发的，旨在解决实际的生产挑战。这就是为什么我们看到了如此强劲的采用。就在本周，我们平台上跟踪的模型训练运行次数超过了 10 亿次。这个数字背后是数百万次实验、数千项研究突破以及一个不断壮大的工程师、研究人员和组织社区，他们正在构建下一代 AI。我们的 AI 开发服务具有更高的利润率，并且被比我们的核心云更广泛的客户群所采用。这被证明是一条自然的客户扩展路径，因为今天构建 AI 应用的开发者就是明天 AI 云基础设施的客户。通过及早为他们服务，我们正在建立随着 AI 工作负载扩展而自然扩展的关系。

自推出以来的几个月里，我们的托管推理平台实现了爆炸式增长，增长仅受我们近期产能的限制。通过无服务器产品和专用部署，CoreWeave 正在将代币货币化，同时为客户提供消费我们平台的灵活性。像 Grammarly 和 u.com 这样的公司正在从实验转向真正的生产流量，运行 AI 编码代理，服务他们自己的微调模型，并大规模部署开放权重模型。客户不应该为了速度而牺牲成本。在 CoreWeave，他们不必如此。他们选择我们的平台是因为我们的总体拥有成本、质量、服务广度和性能的结合。

这体现在我们在 Artificial Analysis 等排行榜上，对于 Kimi 2.6、K2.7 Code、GLM 5.2 和 Mini Max M3 等开源模型，我们在每个代币成本和首字响应时间方面持续领先。而这种领先地位正直接转化为收入。自推出以来的几个月里，我们托管推理平台的预订 ARR 已从 100 万美元增长到超过 1 亿美元。我们预计到 2026 年底，托管推理 ARR 至少达到 2.5 亿美元。先驱者需要一种不同的平台。持续的 AI 生命周期无法通过简单地将 GPU 添加到通用云中来支持。它需要一种全新的方法，从电力、冷却和机架设计，到网络、编排、可观测性、开发工具和托管服务。这就是 CoreWeave 为 AI 量身打造的原因。我们的平台在深度、广度和技术能力方面都是独一无二的。

在第二季度，我们成为首家启用并验证 NVIDIA Vera Rubin NVL72 的云提供商，利用我们在软件定义液体冷却和机架管理方面的创新，延续了我们率先上市的良好记录。我们还利用在 NVIDIA Grace Blackwell 平台上运行的开源模型，在训练和推理方面创造了新的 MLPerf 记录，并在我们的测试中实现了最低的每代币推理成本。然而，仅靠性能是不够的。客户还需要企业级的安全性和可观测性、可靠性以及引人注目的经济效益。根据 Signal 65 的数据，CoreWeave 提供的总体拥有成本估计比超大规模企业的平均水平低 47%。客户还需要我们的平台，该平台通过全球分布式数据中心，将这些功能与更广泛的存储、CPU 和网络服务组合集成在一起。7 月，Gartner 在其 2026 年云 AI 基础设施魔力象限中将 CoreWeave 评为远见者。我们相信这一认可为我们构建 AI 云的方法提供了额外的独立验证。这些成就并非孤立的技术里程碑。

它们直接转化为更快的部署、更高的利用率、更好的应用性能和更低的客户成本。将产品深度与同类最佳的性能、质量和市场领先的 TCO 相结合，对我们的客户和 CoreWeave 来说是一个制胜法则，是大规模 AI 的基础。这个市场需要的基础设施的规模是前所未有的。这意味着要提前很长时间确保电力、场地、冷却、硬件、存储、网络和供应链投入，并将它们作为一个集成系统来运营。正如我在会议开始时提到的，我们在第二季度末拥有 1.5 吉瓦的活跃电力，仅本季度就增加了近 500 兆瓦。换个角度看，根据第三方估计，我们在第二季度增加的电力超过了任何单个运营商目前的总和。至关重要的是，我们的规模正在为我们带来优势，而且后续的计算会更好。每一次新的部署都比一个季度前拥有更大的安装基数。

随着基数的增长，每个新建设项目占总量的比例变小，而现有部署的合同收入保持不变。这就是我们如何将规模转化为运营杠杆的方式。这就是为什么第二季度利润率扩大，以及为什么我们预计它们在第三季度和第四季度将继续环比扩大。我们也在为确保维持多年增长所需的要素而努力。第二季度合同电力增至 3.7 吉瓦。自季度末以来，我们已新增约 500 兆瓦，使截至今天的合同电力达到 4.2 吉瓦。这些数字不包括我们积累的已有电力土地、现有站点扩建选择权以及已执行的 LOI 所带来的超过 1.5 吉瓦的额外潜在电力。我们的前几个自建项目已经顺利进行，包括我们预计今年晚些时候上线的第一个站点。

已有电力土地构成了更深层次垂直整合的基础，为我们提供了更大的运营控制权，并支持提升长期利润率。我们也在全球扩张，并在美国以外签订了超过一吉瓦的电力合同，包括最近进入亚太地区，在印度尼西亚签订了 360 兆瓦的合同，该部分将在大约 18 个月后开始上线。我们预计国际市场将成为增长的主要驱动力，因为我们会在客户及其最终用户运营的地方满足他们的需求。总的来说，我们对实现到 2030 年至少 8 吉瓦的目标有很好的可见性。我们预计在未来数年内，需求将显著超过供应。在这种环境下，获得电力只是其中的一部分。