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近年来，全球碳化硅（SiC）技术的领导者Wolfspeed 美股代号 WOLF 股价在周五暴跌50%，宣布采取措施改善其资本结构，由于对其资产负债表和融资前景的担忧日益加剧。
公司经历了从行业巅峰到深陷困境的剧烈转变。曾几何时，Wolfspeed以其在碳化硅领域的领先地位备受瞩目，然而，近期的业绩亏损、管理层动荡以及股价暴跌等问题，使这家半导体巨头面临前所未有的挑战。
业绩持续亏损，财务状况堪忧
根据美股投资网，Wolfspeed的财务状况近年来持续恶化。2025财年第一财季，公司营收同比下滑1.37%至1.95亿美元，净亏损达2.82亿美元。为应对业绩压力，Wolfspeed启动了一项耗资4.5亿美元的设施关闭和整合计划，计划关闭位于北卡罗来纳州达勒姆的150毫米碳化硅工厂，并裁员约20%，涉及约1000个工作岗位。截至2025年3月29日，Wolfspeed股价大跌50%至2.5美元/股，较2021年高点142.33美元/股暴跌约99%。
管理层动荡，新任CEO上任
在业绩压力和投资者不满的背景下，Wolfspeed的管理层也出现重大变动。2024年11月18日，CEO Gregg Lowe辞职，董事会主席Thomas Werner接任执行董事长一职。Lowe自2017年起担任CEO，期间将公司从LED照明业务转型为专注于碳化硅芯片的企业。然而，近期公司业绩不佳，股价大幅下跌，导致董事会决定进行领导层更替。
随后，2025年3月27日，Wolfspeed宣布资深芯片行业人士Robert Feurle将于5月1日起担任公司首席执行官。Feurle拥有德国和美国双重国籍，曾在德国芯片制造商ams-OSRAM和美国芯片制造商美光科技担任高管，具备丰富的工厂运营和管理经验。公司希望通过任命Feurle，利用其专业知识和经验，优化工厂运营，提升生产效率，扭转当前困境。
美国政府资助悬而未决，债务重组迫在眉睫
Wolfspeed一直寄希望于获得美国《芯片与科学法案》（CHIPS Act）提供的7.5亿美元联邦资助，用于在北卡罗来纳州和纽约州的新建工厂项目。然而，近期美国政界对该法案的支持出现动摇，前总统特朗普呼吁废除该法案，引发市场对Wolfspeed能否获得资助的担忧。分析人士指出，如果无法获得该笔资助，Wolfspeed可能需要进行大规模重组以保留现金。
根据美股大数据 StockWe.com获悉，与此同时，Wolfspeed正面临明年到期的5.75亿美元可转换债券的偿付压力。由于当前股价远低于债券转换价格，债转股几乎无望。公司正在与摩根大通合作推进重组工作，希望与投资者达成协议，以应对债务危机。
未来展望：挑战与机遇并存
面对内外部挑战，Wolfspeed需要在新任CEO的领导下，制定切实可行的战略，提升运营效率，稳定财务状况。同时，公司需积极与政府和投资者沟通，争取必要的支持和资助。作为碳化硅领域的领军企业，Wolfspeed仍具备技术优势和市场潜力，但要重回巅峰，需在动荡中寻找新的发展机遇，但已经为时已晚。
在即将到来的4月2日“关税大日”以及4月5日的非农就业报告发布之前，市场对未来的不确定性情绪加剧，尤其是在通胀上升和滞胀担忧的双重压力下，风险资产遭到大规模抛售，资金纷纷转向避险资产，美股经历了“黑色星期五”。
美股投资网分析认为，重大事件临近时，市场通常会放大最坏情景的可能性，这种普遍的避险行为直接推动了抛售的加速，不过当事件本身最终落地，不确定性被消除后，市场往往会出现一波技术性反弹。
美联储最关注的核心通胀指标显示，剔除食品和能源的价格波动后，2月核心通胀率环比增长0.4%，同比上涨2.8%。这两项数据均高于市场预期，进一步强化了投资者对通胀压力的警惕情绪。
消费者信心的疲软也令市场雪上加霜。根据密歇根大学的最新调查，整体消费者信心指数跌至57点，这是自2022年以来的最低水平。调查结果反映出人们对未来经济前景的担忧情绪愈发浓厚。
受多重利空因素影响，截至收盘，科技股占比较高的纳指下跌 2.7%，标普500指数下跌近 2%，标普11个板块中有 10 个周五收盘下跌。道指下跌超 700 点，跌幅 1.7%，创 3 月 10 日以来的最大跌幅。
七大科技股的市值蒸发约 5050 亿美元，谷歌A收跌4.88%，Meta和亚马逊跌4.29%，特斯拉跌3.51%，微软跌3.02%，苹果跌2.66%，英伟达跌1.58%。
回顾一周表现，英伟达全周累跌6.82%，Meta下跌3.27%，微软下跌3.18%，亚马逊下跌1.78%，苹果小幅下跌0.17%。谷歌A更是创下2月7日以来最差的单周表现，下跌5.89%。特斯拉则表现突出，本周累计上涨5.97%，结束了此前连续九周下跌的颓势。
美股下跌别都怪特朗普
随着标普500进入回调区间，华尔街“衰退”一词此起彼伏，许多人自然地将股市的困境与特朗普的贸易战联系起来。然而，我们需要意识到，风险的根源并非只有这一处。
本周市场在不同信号之间摇摆。起初，有报道暗示4月2日即将实施的关税可能比最初提议更有针对性，标普500一度出现反弹。但随后又传出消息，汽车制造商仍可能面临较高的进口税，市场因此再次转跌。这样的消息反复进一步加剧了投资者的不安情绪。
美联储以及其他经济学家已经多次警告，贸易壁垒可能在未来数个季度中拖累经济增速。关税带来的成本上升不仅影响企业的盈利能力，还进一步抑制了投资意愿和消费者支出。
最明显的例子是非必需消费品行业，作为最依赖进口的一部分，该行业今年迄今下跌了约11%。从汽车制造商到零售企业，这一板块的整体表现明显低于市场预期。
不过关税并非唯一的压力来源。企业盈利增长的放缓和估值的重新调整也是导致市场波动的重要因素。
根据FactSet的数据，标普500成分股公司预计第一季度每股收益同比增长7.1%。虽然这仍意味着连续七个季度的增长，但相比去年底分析师预测的11.1%，该预期已经下调了4%，且降幅高于历史平均水平。
标普500的11个板块中，大部分都未能达到此前的盈利增长预期。尤其是航空业、耐克等鞋类制造商和联邦快递这样的物流巨头，最近都纷纷下调了业务前景。部分原因可能与关税相关，这并非全然没有道理。尽管第一季度的盈利数据尚未完全体现关税的影响，但这种政策上的不确定性确实对企业和消费者的信心造成了打击。
非必需消费品行业的每股收益增长放缓，早在2024年美国总统大选前就已开始显现。酒店和餐饮业的下滑甚至比这一时间点提前了一年。工业领域面临的压力也并不新鲜。以联邦快递为例，这家供应链巨头自2023年起就连续下调其业绩预期。
科技板块的表现进一步佐证了这一趋势。作为今年表现第二差的板块，科技行业的利润增长已经在2024年达到顶峰。高估值的科技股经历了一轮重新评估。今年2月，“七巨头”——苹果、微软、谷歌、亚马逊、英伟达、特斯拉和Meta的市盈率接近45倍，但如今已回落到35倍，合计下跌了11.3%。
这些公司的市值占标普500总市值的比重较大，因而成为指数下跌的主因。今年标普500总市值加权指数下跌了2.9%，而等权重指数保持稳定，这进一步说明调整主要集中在少数高权重的股票上。
波动率指数（VIX）的涨幅有限，这表明市场情绪并未全面失控。通常来说，利润增速放缓并不一定会引发经济衰退，当前的情况也许就是这样。如果市场逐渐适应了盈利增长放缓的现实，那么较低的估值水平可能会吸引那些专注于长期投资的资金入场。
然而，即使经济没有陷入全面衰退，这轮市场调整仍可能演变为熊市——即股价下跌幅度超过20%。历史数据显示，这种情况发生过三次：1962年的“肯尼迪滑坡”、1987年的黑色星期一，以及最近的2022年货币紧缩时期，这些都与科技股的高估值有关。不过，在每次调整之后，市场都迅速反弹。
需要注意的是，有54%的调整确实发生在经济衰退之前，在这种情况下，投资者的回报往往会受到长期的负面影响。
目前来看，许多疲弱数据仍集中在“软”指标上。例如消费者信心和企业信心调查。这些调查结果显示，收入、商业环境和就业市场预期已降至12年来的最低点。然而，一些“硬”数据表现仍然稳健或正在改善。例如，1月零售销售数据疲软后，2月的销售额已经出现回升。
尽管如此，疫情后的经济快速复苏已经结束，增长势头减弱的迹象已经显现了一段时间。消费者支出更加谨慎，高抵押贷款利率限制了房屋建设，就业市场也出现了趋缓的趋势，周期性行业的招聘活动有所减少。整体经济的增长很大程度上依赖于人工智能公司推动的资本支出浪潮。然而，在盈利和估值水平较低的情况下，这种趋势能否持续，仍需进一步观察。
总的来说，关税和财政政策的调整可能会降低经济衰退的可能性，但它们并不能完全消除经济衰退的风险。
今天美股指数下跌的原因是美联储最关注的通胀指标继续以顽固速度上升，而个人支出却不及预期，家庭需求弱于预期，这表明在对财务状况的担忧日益加剧的情况下，消费者变得更加谨慎。
3月28日周五，美国商务部公布数据显示，美联储最爱的通胀指标——核心PCE物价指数在2月同比上涨2.79%，为2024年12月以来新高，超过预期的2.7%和前值2.6%；核心PCE物价指数环比上涨0.4%，超出预期和前值0.3%，创2024年1月以来新高。
美国2月PCE物价指数同比上涨2.5%，持平预期和前值；PCE物价指数环比上涨0.3%，同样持平预期和前值。
美国PCE等数据公布后，美股三大股指期货进一步下跌，美国国债收益率维持低位，而美元小幅上涨。掉期交易员继续预计今年将有两次25个基点降息，第一次降息将在7月。
“超级核心通胀指标”大幅反弹，服务成本推动PCE上涨
值得注意的是，美联储密切关注的“超级核心通胀指标”——不包括住房和能源的核心服务成本大幅反弹。
服务成本是推动PCE经济重新加速的主要因素，服务业对核心个人消费支出 (PCE) 增长的贡献率升至一年来最高水平，但这并非由关税驱动。
消费支出放缓，储蓄率进一步上涨
2月个人消费支出(PCE)环比上涨0.4%，经通胀调整后的个人消费支出环比小幅上涨 0.1%，而此前1月份下降0.5，为近四年来最大降幅，经济学家将此归咎于恶劣天气。
随着价格上涨，个人收入也随之上涨，环比增长0.8%，为 2024 年 1 月以来的最大增幅，超过个人支出0.4%的增幅。
收入与支出之间的差距使储蓄率达到2024年6月以来的最高水平，表明消费者对财务状况更加谨慎。其他迹象表明，美国人面临更大的财务压力，包括拖欠汽车付款和难以筹集应急资金。
滞胀担忧加剧
该报告指出，通胀顽固难消，而特朗普总统计划征收的关税则有可能进一步加剧价格压力。特朗普激进的贸易政策已经打击了企业和消费者的信心，再加上家庭财务压力的迹象日益增加，引发了人们对经济可能陷入滞胀甚至衰退的担忧。
美联储自己的预测也强调了这些担忧，决策者在上周的政策会议上发布的最新预测中暗示经济增长放缓、通胀加快。美联储主席鲍威尔淡化了这些担忧，甚至重新使用了“暂时”这个词来描述他对关税驱动通胀的预期，他的一些同事则表示更加谨慎。
在特朗普下周推出大规模关税措施之前，官员们将维持利率不变，直到他们更好地了解特朗普的政策——尤其是关税。关税对价格的影响大部分将通过商品来体现。2月份，不包括食品和能源的商品通胀指标连续第二个月上涨0.4%，为2022年以来连续两个月的最大涨幅，核心服务价格也以类似的速度上涨。
TradeStation全球市场策略主管David Russell表示：
核心PCE高于预期，而且由于收入很高，关税即将到来，因此今后可能很难再下降。
在通胀预期永久上调之前，我们可能正在看到旧经济的最后残余，这可能与金发姑娘的情况相反，收入和通胀过高，美联储无法大幅降低利率，与此同时增长和利润率的前景正在黯淡。
NVDA 在DeepSeek引发科技圈震动后，国内公司开始排队购买服务器，本地部署DeepSeekAI模型，导致英伟达特供大陆的H20 GPU直接“爆单”。根据记者从一位与新华三有合作的GPU模组渠道商处了解到，今年开年因为DeepSeek带动了国内算力需求短期内飙升，腾讯、阿里在内的几家头部互联网大厂客户年后追加了H20服务器的大单，将市场需求直接“拉爆了”。
DeepSeek引发科技圈震动后，导致英伟达特供大陆的H20 GPU直接“爆单”，中国服务器龙头新华三集团拉响库存警报。【美股大数据 https://StockWe.com/】
据报道，中国金融科技巨头蚂蚁集团在人工智能领域取得了重大突破。有知情人士透露，蚂蚁集团使用由阿里巴巴和华为制造的国产芯片，开发出了将人工智能训练成本降低 20% 的方法。相关美股BABA
据称，蚂蚁集团在训练“专家混合”（Mixture of Experts，以下简称 MoE）模型时运用了多种优化方法，在国产芯片的基础上取得了与使用英伟达 H800 等芯片差不多的训练效果：计算成本从 635 万元人民币 / 万亿 Token 降低至 508 万元人民币，但模型性能却能与 Qwen2.5-72B-Instruct 和 DeepSeek-V2.5-1210-Chat 相媲美。
这一消息引发了广泛关注，蚂蚁所带来的成果令海外的网友感到震惊。许多人纷纷发出感叹：“中国变化太快”、“美国禁止向中国供应芯片，只会让中国芯片制造业更快发展”、“这释放出一个强有力的信号：人工智能领域的主导地位并非英伟达 NVDA一家独揽”。
而蚂蚁的相关成果早在 3 月 11 日就已公开发表，蚂蚁集团 Ling 团队在其技术报告论文中，介绍了这一系列“不使用高级 GPU 来扩展模型性能”的创新策略。此外，蚂蚁还指出了他们在过程中遇到的挑战和教训。“即使是硬件或模型结构的微小改动，也可能引发问题，比如导致模型的错误率突然上升。”
具体做了哪些优化？
随着企业在人工智能领域投入大量资金，MoE 模型已成为一种热门选择。这种技术将任务划分为较小的数据组，就像组建了一支专家团队，每个成员专注于一项工作的某个部分，从而提高了工作效率。然而，虽然 DeepSeek、阿里 Qwen、MiniMax 等系列的 MoE 模型在特定任务中已展现出优越性能，但这类模型的训练通常依赖高性能计算资源，如英伟达 H100/H800 等先进 GPU，其高昂的成本让许多小公司望而却步，也限制了该技术的更广泛应用。
在技术报告中，蚂蚁首先就探讨了训练 MoE 模型所面临的这些挑战，重点是要克服此类系统中普遍存在的成本效率低下和资源限制问题。为此，他们提出了一系列系统优化策略，以便在有限的资源和预算约束下实现高效的 LLM 训练，平衡资源成本和模型性能，包括优化模型架构和训练策略、改进训练异常处理、提高模型评估效率和工具使用能力。
在优化模型方面，他们从架构、训练框架和存储三方面进行了优化。
模型架构优化：基于对密集模型和 MoE 模型缩放规律的综合分析，选择与可用计算资源最匹配的架构。
训练框架优化：针对异构计算平台，将多个训练框架整合为一个统一的分布式深度学习框架，即开源项目 DLRover DLRover 。其开发了一种轻量级调试工具 XPUTimer，它有助于快速、经济高效地分析任务性能，同时减少了 90% 的内存使用量。此外，还实施了一种与平台无关的异步训练策略 EDiT（弹性分布式训练），它提高了训练效率，训练时间在各种配置下最多可缩短 66.1%。
存储优化：采用设备多租户和用户空间文件系统（FUSE）等技术，实现大规模训练的高性能和多集群适应性。存储和训练流程的协同设计提高了 MoE 场景中的 I/O 效率，将时间开销减少了 50%。
针对大规模训练中的硬件错误和损耗异常，蚂蚁开发了一套稳健的异常处理机制，包括一套实时监控整个训练过程异常的多层次异常检测系统和为减少异常情况对训练进度影响而实施的一种自动恢复机制。
同时，为了优化对跨集群模型训练的监测，他们尝试改进了以下评估基准和框架：
综合评估数据集：为减少模型初始表现不佳并提高稳定性，构建了一些特定领域的评估数据集，并优化了相应的预测策略和提示模板。
高效评估系统：基于自主创新的离线推理框架（即 Flood），开发了一套可扩展的跨集群评估系统，其结果稳定，平均偏差小于 0.5%。
自动分析系统：为了提供实时反馈以调整训练策略，开发了一个自动系统，将评估结果与模型性能和数据集相关联。
在提高大型模型的工具使用能力上，蚂蚁重点关注高质量数据合成和自适应工具学习两个关键方面。
为了有效生成高质量、可扩展和多样化的工具使用数据，蚂蚁团队利用知识图谱技术和广义调用指令来提取多样化和复杂的函数链，从而增强凌模型在各种实际场景中的适用性。团队利用拒绝采样和纠错等学习策略开发了自省式多机器人交互对话，以增强模型的自适应工具使用能力。
据蚂蚁介绍，他们开发并开源的 Ling 系列 MoE 模型，就是一个基于上述技术优化成功平衡资源成本与模型性能的示例。
其中，Ling-Lite 包含 168 亿个参数和 27.5 亿个激活参数，Ling-Plus 则拥有 2900 亿个参数和 288 亿个激活参数。知情人士称，该公司计划利用其开发的大语言模型 Ling-Plus 和 Ling-Lite 的最新突破，为包括医疗保健和金融在内的行业提供人工智能解决方案。
根据一系列综合评估基准，参数大小相似的情况下，在有限的资源和预算约束下训练的 Ling-Lite 模型，英语理解能力与 Qwen2.5-7B-Instruct 相当，同时优于 Llama3.1-8B-Instruct 和 Mistral-7B-v0.3-Instruct；在数学和代码基准测试中，Ling-Lite 的性能与 Qwen2.57B 相当，优于 Llama3.1-8B 和 Mistral-7B v0.3。
同样的前提条件下，Ling-Plus 模型与 DeepSeek 等前沿开源模型性能不相上下。Ling-Plus 的英语理解能力与 DeepSeek-V2.5-Chat 和 Qwen2.5-72B-Instruct 相当，在 GPQA 数据集上的得分还高于 DeepSeekV2.5，在事实知识基准 SimpleQA 上与 DeepSeek-V2.5 的表现相似。在数学和中文的测试上，Ling-Plus 的总体性能与 Qwen2.5-72B 相近，较高于 DeepSeek-V2.5 和 Llama3.1-70B 的基准得分。代码测试中，Ling-Plus 的得分与 Qwen2.5-72B 相当、整体略低于 DeepSeek-V2.5 。
不过，蚂蚁强调，Ling-Plus 模型不如 DeepSeek V3。
此外，Ling-Plus 在五种不同的硬件配置对 9 万亿个 token 进行了预训练，使用高性能硬件配置（设备 D）训练 1 万亿个 token 估计需要花费约 635 万人民币；相比之下，使用较低规格的硬件系统可将成本降至约 508 万人民币，节省了近 20% 的成本。
微小差异都会改变训练结果
LLM 训练是一个具有挑战性和资源密集型的过程，往往伴随着各种技术困难。错误和异常情况很常见，有些问题相对容易解决，有些问题则需要花费大量时间和精力。
“在超大规模模型的训练过程中，与硬件相关的因素和对网络结构看似微小的修改都会对模型的稳定性和收敛性产生重大影响。”蚂蚁团队在报告中提到。具体来说，蚂蚁在整个过程中遇到了损失发散、损失尖峰和专家负载不平衡等挑战。
其中，保持均衡的专家利用率对于 MoE 模型的有效性至关重要。大范围的损失峰值会导致突然的梯度激增，从而破坏路由平衡，严重破坏专家负载平衡。一旦专家失衡，问题就会升级，导致整个模型普遍不稳定。通过将尖峰缓解技术与平衡损失和上述路由器 zloss 相结合，蚂蚁才成功地实现了包含数千亿个参数的 MoE 模型的稳定训练。这种方法带来了稳定的损失轨迹，没有观察到损失发散、大范围损失尖峰或专家路由平衡中断的情况。
同时，LLM 在不同平台间迁移训练面临多方面挑战，这主要是因为基础操作的实现方式和框架层面存在差异，可能会导致训练结果不同，凸显了严格的对齐策略的必要性。为推动 Ling 在多个平台上的迁移，蚂蚁开展了大量预备实验，旨在确保跨平台基本操作和通信算法的一致性，并考虑到数值计算中固有的微小精度误差。在验证这些基础组件后，他们才进行大规模大语言模型的训练。
然而，事实证明，仅验证基本操作不足以实现无缝的跨平台迁移。在后续训练阶段，他们又观察到迁移后不同平台之间的损失收敛情况存在显著差异。为解决这一问题，其将对齐工作从基本操作扩展到框架本身。这个过程需要消除所有潜在的差异源；否则，就无法确定错误的根本原因。因此，他们实现了两个平台上包括矩阵乘法（matmul）和线性变换在内的基本操作的完全对齐。
在框架层面，其处理了诸如注意力机制、多层感知器（MLPs）和路由组件等模块在实现过程中的差异，以避免浮点运算导致的精度误差，通过这些努力实现了跨平台前向传递计算的完全对齐。此过程中，他们解决了张量并行（TP）变化和辅助损失计算引发的问题，并纠正了某些通信操作中的错误。在反向传递计算时，借助前向传递对齐过程中获得的经验，他们能够高效识别并纠正梯度传播中的错误，尤其是路由组件中的错误。
虽然这些问题在单独出现或单元测试时可能看似微不足道，但在整个训练过程中，它们的累积效应会对大语言模型的收敛结果产生重大影响。即使是微小的差异，经过多次迭代叠加，也可能导致最终损失收敛出现巨大偏差。
结语
据一位知情人士称，蚂蚁集团现在虽仍在使用英伟达的产品进行人工智能开发，但在其最新模型的训练中，目前主要依赖来自 AMD 以及国产厂商的替代芯片产品。
如果这些国产芯片流行起来，可能会影响英伟达目前作为受欢迎人工智能芯片生产商所享有的地位。尽管现在英伟达的芯片仍然非常抢手，性能也较为强劲，但一直存在严格的出口管制。今年早些时候，自 DeepSeek 展示了如何以远低于 OpenAI 和谷歌母公司 Alphabet 数十亿美元的投入训练出高性能模型后，英伟达的股价就一度短暂下跌。
在金融市场中，存在四大巨头分别是投资银行、对冲基金、私募股权基金和资产管理公司他们各司其职，构建出复杂而精妙的金融生态系统。那么，它们到底有什么区别？今天，我们就来了解四类金融机构的核心逻辑与运作模式。
投资银行
投资银行的核心职能是作为资本市场的中介，连接融资需求方与资金供给方。它们帮助企业融资、承销证券，并提供并购重组、企业上市等专业咨询服务。通过发行股票、债券等金融工具，投资银行把资本从投资者手中引导至需要资金的企业。
与传统商业银行不同，投资银行通常不参与存贷款业务，也不介入企业日常经营，而是以项目为核心，通过资本运作收取服务费用。例如高盛（Goldman Sachs）和摩根士丹利（Morgan Stanley）便是典型代表，它们在交易、资本市场服务和并购咨询方面具备领先优势。
对冲基金
对冲基金则更像金融市场中的“猎手”，其目标是在各种市场环境下获取超额收益。它们运用多空头仓、杠杆操作、衍生品套利等策略，通过主动管理和风险对冲在波动中寻找套利机会。
这一类基金往往不追求长期价值，而是关注短期市场波动带来的投机收益。量化对冲基金是其中的重要类型，依托高频交易和算法模型，以秒级别捕捉微小套利空间。例如Citadel、Two Sigma等就是全球著名的量化对冲基金。
对冲基金高风险高回报的特性，也意味着它们在市场不确定性中容易成为焦点，其业绩波动性远高于传统资产管理机构。
私募股权基金
私募股权基金（Private Equity，简称PE）专注于非公开市场的股权投资，通常采取中长期持有策略。最典型的手法是杠杆收购（LBO），即通过大量借款收购目标公司，并进行战略改造、优化管理、提升盈利能力。
私募基金不仅是出资者，更是企业经营的参与者。它们会深度介入企业运营，如更换管理团队、调整业务结构、改善财务状况。待公司价值提升后，基金通过出售、并购退出或重新上市来实现回报。
黑石集团（Blackstone）对希尔顿酒店的收购案例即为典范：通过重组资产与改善运营，数年后成功在资本市场实现高额回报。
资产管理公司
资产管理公司则以“被动投资”为主要策略，管理养老金、保险资金、主权财富基金等大规模资产。它们更注重长期稳定的收益，
而非短期市场博弈。
例如贝莱德（BlackRock）和先锋集团（Vanguard），通过指数基金、ETF等工具，广泛布局全球市场。它们投资标的往往是标普500、纳斯达克等宽基指数，不做择时、不挑个股，目标是在控制成本和风险的前提下，获取市场平均收益。
由于以规模效应取胜，这类机构以管理费作为主要收入来源，费用低、透明度高，逐渐成为全球资本市场的重要基石。
从承接融资与资本运作的投资银行，到在市场波动中捕捉机会的对冲基金，从深度改造企业的私募股权基金，到为长期资本保值增值的资产管理公司，四类金融机构功能互补，共同构建出当代金融市场的多元生态。
你更看好哪一类金融机构的发展前景？欢迎在评论区分享你的见解！
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特斯拉今天大涨的原因是特朗普周三宣布，从下周开始，所有非美国制造的汽车都将被征收 25% 的关税，马斯克的电动汽车巨头公司在美国国内生产，它是一个相对的受益者。其股价上涨了超过 5%。RIVN 上涨7%
在华尔街分析谁将受到这项政策变化的影响最大和最小之际，这一消息使得美国主要汽车生产商的股价走向各异。
到目前为止，多位分析师认为，鉴于埃隆・
简单来说，伯恩斯坦分析师丹尼尔・罗斯卡在周四给客户的一份报告中写道：“特斯拉获利，底特律遭殃”。
特斯拉：“明显的结构性赢家”
罗斯卡称特斯拉是这项政策的“明显的结构性赢家”，并补充说它拥有本地化的市场份额，并且在贸易风险方面“更具抵御能力”。另一方面，他表示，福特和通用汽车(47.56, -3.39, -6.65%)今年的息税前利润可能会下降多达 30%。
“对于其他所有公司来说，这是一次利润率重置，并且会对近期的盈利能力造成真正的拖累，”他谈到特斯拉以外的公司时说道。
瑞银分析师约瑟夫・斯帕克指出，特斯拉和其竞争对手里维安由于 100% 在美国生产，可能 “表现更好”。周四，里维安的股价也上涨了近 5%。
但斯帕克表示，对于汽车行业的其他公司来说，随着关税生效，“显然会有一些痛苦”。
TD 考恩分析师伊泰・米歇利表示，特斯拉大量的国内采购使其成为 “相对的赢家”。对于特斯拉的 Model Y 车型来说尤其如此，该车型在中型跨界车细分市场竞争，而现在这个类别中近一半的车辆都将被征收关税。据推测，部分关税可能会转嫁给消费者，使这些车辆价格更高。
尽管周四股价上涨，但特斯拉的股价今年已下跌了约 30%。部分跌幅归因于对马斯克的政治反弹，马斯克是特朗普的重要助手，也是总统政府效率倡议的代表人物。
在特斯拉股价下跌之际，特朗普本月早些时候表示，他将购买一辆特斯拉以表示对马斯克的支持。
但特朗普表示，这位亿万富翁企业家没有就汽车关税提供建议，因为存在潜在的利益冲突。马斯克在他的社交媒体平台 X 上发文称，他的公司也无法免受这项政策的影响。
“需要注意的是，特斯拉在这里并非毫发无损，”马斯克写道。“关税对特斯拉的影响仍然很大。”
尽管如此，华尔街预计特斯拉的股价未来会反弹，伦敦证券交易所集团（LSEG）调查的大多数分析师都给予了买入评级，平均目标价显示该股有大约 18% 的上涨空间。
“最糟糕的”情况？
TD 考恩的米歇利称，与近期对该政策的预期相比，特朗普的宣布“接近最糟糕的结果”。
他预计这将对底特律三大汽车制造商产生“重大”的初步影响。根据目前对该政策的理解，他表示福特在这三家公司中受影响最小，而斯特兰蒂斯受影响最大。
瑞银的斯帕克表示，预计汽车制造商将因此提高价格。对于福特和通用汽车，他估计，如果成本增加的 100% 都得到消化，平均价格可能会上涨 4000 至 5000 美元。
当然，分析师们指出，并非每家传统汽车制造商受到的冲击都一样。例如，德意志银行分析师爱迪生・余将福特和特斯拉一起列为 “最受保护”的一类。
对于哪些公司会感受到最大的压力，也存在一些分歧。尽管米歇利表示斯特兰蒂斯受影响最大，但伯恩斯坦的罗斯卡表示，与底特律三大汽车制造商中的其他公司相比，该公司应该表现出“相对的韧性”。
福特的股价下跌了 3%，通用汽车的股价下跌了近 8%。斯特兰蒂斯的股价下跌了超过 2%。
有媒体援引知情人士透露的消息报道称，CoreWeave Inc.拟将其美股市场的首次公开募股(IPO)规模缩减至约15亿美元，这表明近期美国股市波动，以及有关美国市场“AI算力供应过剩”的悲观预期，正在冲击即便是最受期待的AI算力股融资需求。
据悉，这位要求匿名的知情人士表示，这家聚焦于AI算力租赁赛道的云计算服务提供商计划以每股40美元的价格向投资者们发售约3750万股股票。这较最初计划发售4900万股、每股47至55美元的方案大幅下调，原方案最高可筹资大约27亿美元。
总部位于新泽西州利文斯顿的AI算力租赁领军者CoreWeave曾寻求通过上市募集约40亿美元资金，目标估值超过350亿美元。但在整体股市下挫和波动性加剧打击市场乐观情绪之前，这一目标已被大幅调降。该知情人士称，CoreWeave计划于当地时间周四晚些时候公布新的发行条款。Semafor周四早些时候曾报道CoreWeave拟缩减发行规模，但未提供具体条款。
有着“英伟达亲儿子”称号的CoreWeave究竟是什么来头?
这家获得“AI芯片霸主”英伟达(NVDA.US)注资支持的初创企业2017年以加密货币挖矿算力供应公司起家。作为数据中心采用英伟达AI GPU的最早期先行者，这家基于云计算模式的基础设施租赁公司提前多年大规模布局运行ChatGPT等AI应用所需的高性能AI GPU算力资源，堪称2023年以来全球AI热潮的最大受益者之一。目前该公司正基于英伟达AI GPU设备扩建数据中心，以提供AI相关的基于云计算的AI算力租赁服务。
作为数据中心领域英伟达图形处理器(即GPU)的最早期采用者，CoreWeave凭借抢跑数据中心AI算力资源需求浪潮，喜获英伟达的风投部门青睐，甚至能够优先获得需求极度旺盛的英伟达H100/H200以及Blackwell系列AI GPU，曾迫使微软等云服务巨头向CoreWeave租赁算力资源，喜提“英伟达亲儿子”这一称号。
在全球抢购英伟达AI GPU导致供给端远远跟不上市场需求，甚至在二手交易市场出现大幅溢价之际，英伟达对于CoreWeave的AI GPU供应可谓“量大管饱”。因此在英伟达的大力支持之下，CoreWeave基于英伟达Hopper以及新推出的Blackwell架构AI GPU不断扩建大型数据中心以提供云端AI训练/推理算力资源服务。
CoreWeave提供支持数据密集型人工智能工作负载的大型基础设施，聚焦于为AI训练/推理工作负载提供强大的云端AI算力资源。这家人工智能算力租赁服务提供商提供一系列AI算力租赁服务，其中包括基于云计算的AI算力解决方案和人工智能对象存储，这两者均旨在支持人工智能和机器学习、深度学习模型的整个工作流程。
早在2023年8月，CoreWeave成为首家部署NVIDIA H200 Tensor Core GPU的云计算服务公司，这是一款高性能的AI GPU，这使得它能够为客户们提供无比强大的计算能力。在AI浪潮推动下，尤其是2023年，依靠大量采购高端NVIDIA AI GPU(比如H100/H200)及与英伟达在CUDA软硬件协同生态系统的全面合作，CoreWeave在云端AI GPU算力市场的知名度迅速提升。
CoreWeave AI云算力租赁服务最突出的特点是专注大批量提供最高端AI GPU(尤其是NVIDIA GPU)集群，让用户们可以在云端按需获取高性能 AI GPU算力资源——即云端AI算力资源，用于机器学习、深度学习以及推理等AI工作负载。CoreWeave支持大规模的弹性部署，用户们可以根据项目需求快速增减AI GPU数量，适合AI模型训练(如大语言模型、计算机视觉体系等)以及需要实时处理的庞大推理工作负载。除AI外，CoreWeave的NVIDIA AI GPU资源也可用于传统的HPC场景(科学计算、分子模拟、金融风险分析等)。
根据IPO前企业必须披露的业务风险文件章节显示，由联合创始人兼首席执行官Michael Intrator领导的这家AI云算力租赁公司，在财务报告内部控制方面存在重大缺陷。文件指出面临的核心问题包括支撑财务报告的应用系统IT控制不足，以及相关岗位缺乏合格人员。
除英伟达外，该公司的机构投资者还包括Magnetar Capital、Coatue Management、Jane Street、摩根大通资产管理、富达和Lykos Global Management。
CoreWeave所有创始人均未计划在IPO中出售持股。本次IPO由摩根士丹利、摩根大通和高盛集团牵头，另有11家顾问参与。CoreWeave股票预计将在美股科技股最集中的纳斯达克交易所上市，交易代码定为“CRWV”。
AI算力热潮全线降温?
在有着“英伟达亲儿子”称号的CoreWeave大幅削减IPO规模之前，已经有不少迹象显示出围绕AI GPU的AI算力热潮显著降温。
华尔街大行高盛近期下调全球AI服务器出货量，并且全线下调来自中国台湾的全球AI算力产业链核心公司的目标股价。
高盛分析师团队在本周的一份研报中，下调了机架级AI服务器(Rack-level AI Server)出货量预期，2025年及2026年预计出货量分别从3.1万台和6.6万台下调至1.9万台和5.7万台(以144-GPU等效进行测算)。高盛表示，这一调整主要基于A英伟达AI服务器机架产品从Blackwell到Blackwell Ultra的过渡期影响以及供需不确定性，尤其强调随着更高效AI模型(比如DeepSeek)的接连发布，投资者们对密集计算能力的需求争议愈发升温。
此前在2月24日重磅透露出美国科技巨头微软将撤掉两个大型数据中心租约这一消息的知名投资机构TD Cowen再爆猛料，TD Cowen当地时间周三曝出微软砍掉一部分数据中心项目的重磅AI算力产业链利空，这一消息也是带崩美股AI芯片等AI算力类股票的核心逻辑。“过去六个月，微软的收缩策略包括数据中心租约取消和延后。我们仍然认为，数据中心租约取消和产能延后表明数据中心整体供过于求，与当前需求预测相比存在明显过剩。”TD Cowen分析团队表示。
3月26日，国际大行巴克莱发布最新研究报告称，预计2025年全球AI算力可支持15-220亿个AI 代理(AI Agent)，这足以满足美国和欧盟1亿多白领工作者和超过10亿企业软件许可证的强劲需求。巴克莱认为现有的AI算力已经足够支持大规模AI代理的部署，但是预计针对高效、低成本Agent产品的专用算力仍将有较大缺口。
特朗普周二就表示，他“不希望对征税有太多例外”，这可能会回到 3 月初的强硬路线。随后，在周三早盘尾声，有消息称特朗普Z府最早将在当天正式宣布汽车关税，美股应声回落，三大指数盘中齐跌。
早盘曾涨超1%的通用汽车（GM）转跌，最终收跌3.12%，Stellantis NV（STLA），而午盘曾跌近2%的福特（F）尾盘转涨，收涨0.1%。
美东时间下午4点，特朗普在白宫新闻发布会上正式宣布：“我们将对所有非美国制造的汽车征收25%的关税。这些国家多年来抢走了我们的工作和财富，现在是时候让他们付出代价。”这一决定终结了市场此前对关税政策可能存在豁免的猜测。
白宫幕僚长威尔·沙尔夫（Will Scharf）进一步补充称，这些关税将在现有基础上加征，预计每年为美国财政带来1000亿美元的新收入。特朗普还强调，这些关税是“永久性的”，Z府无意就任何国家的例外情况进行谈判。
受此影响，通用汽车盘后跌近8%；福特盘后跌超5%；而特斯拉虽然盘中一度下跌近6%，几乎回吐过去几日的全部涨幅。但由于特朗普表示关税对特斯拉“可能是中立的”，盘后特斯拉反弹近2%，展现出一定韧性。
调查数据显示，消费者和企业信心也受到白宫迅速演变的关税威胁的打击，不过其他指标表明美国经济仍保持强劲。周三公布的新数据显示，2 月份耐用品订单增长 0.9%，远超预期的 1% 降幅。
科技板块本就面临美债收益率上升和估值回调的压力，而今天英伟达更是遭遇了两大不利因素，导致其股价暴跌超过6%。
首先，中国监管机构推动数据中心使用符合更严格环保标准的芯片，而英伟达为中国市场设计的H20芯片未能达标，这意味着其在中国市场的销售可能受到重大影响。
其次，微软宣布取消其在美国和欧洲共计2GW的超大规模数据中心项目，原因是计算机集群供应过剩。这一决定不仅表明微软自身对AI基础设施的投资放缓，还让市场对整个AI硬件需求的可持续性产生了疑虑。
作为AI硬件的主要供应商，英伟达高度依赖这些大规模数据中心对其GPU的需求，因此微软的投资缩减加剧了市场对英伟达未来销售前景的担忧，直接导致其股价大幅下跌。这两大因素共同推动了英伟达股价的暴跌，并且对整个美股科技股板块产生了负面影响。
在汽车关税冲击、科技股利空叠加的背景下，美股三大指数全线下挫。截至收盘，道指跌幅为0.31%；纳指跌幅为2.04%；标普500跌幅为1.12%。
微软放弃美欧部分新数据中心项目
今天（周三），TD Cowen分析师透露，微软已取消在美国和欧洲规划的新数据中心项目，总功率达2吉瓦。这一决定令市场对AI资本支出的可持续性再添疑虑，部分投资者甚至开始担心科技行业是否正在步入新一轮产能过剩周期。
TD Cowen分析师Michael Elias、Cooper Belanger和Gregory Williams在最新报告中指出，微软近半年以来不断调整基础设施投资计划，包括取消租约、推迟新建项目。与此同时，谷歌和Meta已接手微软在欧洲放弃的一部分产能，进一步印证了数据中心市场可能出现过剩的迹象。
“我们仍然认为，租约取消和产能调整反映出数据中心供应过剩，与当前的需求预测相比，市场存在显著的供需失衡。”分析师在报告中写道。
微软并非首次释放这一信号。今年2月24日，TD Cowen就曾报告称，微软取消了多项数据中心租赁协议，总涉及功率数百兆瓦，引发市场的广泛关注。那个时候，市场便已开始担心，这仅仅是微软削减资本支出的开始，其他科技公司或许也会紧随其后。
本周早些时候，阿里巴巴董事会主席蔡崇信警告称，全球范围内的AI数据中心建设可能正在形成泡沫。随着科技公司、投资基金以及其他机构纷纷投资建设AI服务器基地，不少项目的建设并没有明确的客户需求，资金的涌入明显超出了实际需求。
“我开始看到某种泡沫的迹象。”蔡崇信表示，“当人们在没有明确需求的情况下盲目建设数据中心时，我开始感到担忧。”这番话无疑为整个行业的投资者敲响了警钟。
相反，OpenAI作为行业的关键玩家，正在以不同的方式继续扩大其数据中心建设的规模。
根据报告，OpenAI已开始通过与第三方数据中心提供商合作，获取更多的计算资源，而不再单纯依赖微软等传统云服务商。这一策略的变化不仅表明OpenAI对未来需求的巨大预期，同时也意味着它在数据中心建设方面逐渐独立，或将成为自建数据中心的行业先锋。
此外，OpenAI正计划建设多个“星门”项目，每个项目的容量可达到800MW至1.5GW，预计其长期数据中心需求将达到6GW以上。为此，OpenAI正在从其他超大规模运营商招聘具有数据中心建设经验的专业人才，这表明其可能在未来几年逐步过渡到自建数据中心。美股投资网分析认为，OpenAI的快速扩展可能在短期内推动市场需求的上升，进一步加剧竞争。
TD Cowen报告还指出，超大规模运营商在重新设计数据中心，以支持更高机架密度的过程中，设备采购的决策也随之推迟。微软、谷歌等公司都在推进液冷技术的应用，以提升数据中心的效率和密度。然而，这一转型导致设备订单的延期，使得数据中心设备供应商面临短期的供应链压力。尽管需求依旧存在，但设备订购的推迟和市场的不确定性加剧了供应商的挑战，尤其是在2025年上半年，可能会对设备订单量产生负面影响。
从微软的投资回调来看，科技行业的AI投资逻辑正在悄然发生变化。过去几年，数据中心和AI基础设施的投资几乎是无限制的，企业纷纷加大对AI的投入，推动了大规模扩展。然而，随着供需失衡逐渐显现，行业开始回归理性，投资者和公司需要更加精细化地规划资本支出。特别是对于未来几季的资本开支预测，市场将密切关注谷歌、Meta、亚马逊等巨头是否也会采取类似微软的收缩策略。
如果更多公司选择收紧资本支出，科技股的估值逻辑可能会面临调整，市场对AI产业的过度依赖可能会被重新审视。虽然AI技术依然是未来科技发展的重要推动力，但从“无上限扩张”到“精细化投资”的转变，标志着行业从过度投资向更可持续增长的路径过渡。
巴克莱下调标普500目标价
华尔街的谨慎情绪正在蔓延。巴克莱（Barclays）成为最新一家下调股市前景展望的大型投行，反映出市场对美国经济增速放缓、通胀压力上升及特朗普Z府关税政策的担忧。
该行策略师Venu Krishna周三宣布，将2025年标普500目标点位从6600点大幅下调至5900点。他在研报中指出，近期美国经济数据表现不佳，叠加特朗普Z府的高关税政策，将对市场形成持续压力。尤其是对非必需消费品和工业板块，巴克莱已将其评级由“中性”下调至“负面”。
Krishna表示：“消费者信心下滑、经济增速放缓、通胀抬头，以及新的贸易壁垒共同构成了不利因素。在这样的环境下，股市持续上涨的空间将受到明显限制。”
他进一步指出，工业板块估值已处于历史高位，而制造业采购经理人指数（PMI）疲软以及Z府合同的减少，可能会进一步加剧企业盈利压力。此外，工厂订单在关税实施前被提前抢购，也意味着未来需求可能出现下滑，形成“双重打击”。
尽管整体市场前景趋于悲观，但巴克莱对金融板块的观点有所转变，将其评级由“中性”上调至“正面”。该行认为，一旦市场消化关税影响，金融行业可能迎来政策松绑，加之利率维持在高位，有助于银行业的息差收益。
这一观点与高盛等其他投行的调整方向一致。本月早些时候，高盛也下调了标普500指数的目标价，原因同样包括关税不确定性和经济增长放缓的风险。
与此同时，华尔街对美国经济衰退的担忧正在加剧。摩根大通的首席经济学家布鲁斯·卡斯曼（Bruce Kasman）上周警告称，美国今年陷入衰退的概率已攀升至40%，远高于去年年底的预期。这一概率在华尔街各大机构中排名第二，仅次于BCA Research的资深经济学家彼得·贝雷津（Peter Berezin），后者认为美国经济衰退的可能性高达75%。
被称为“算力军火商”的云计算服务商 CoreWeave，美股代号 CRWV，将于本周五（3月28日）在纳斯达克正式挂牌上市。
从几年前的加密矿场起家，到如今深度绑定英伟达、微软、OpenAI等AI产业链核心玩家，CoreWeave在短短三年内完成了高速转型，营收三年涨了120倍到19亿美元。你没有看错，是120倍！凭借着和英伟达的特色关系，CoreWeave通过销售英伟达的AI处理器而迅速发展，它的上市将成为2025年最受瞩目的科技新股。
今天的视频，我们将一一解答以上问题，带你全面看清这家“AI时代新秀”——CoreWeave的投资价值与潜在风险。
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CoreWeave背景
CoreWeave成立于2017年，当时它叫Atlantic Crypto，业务重心是为以太坊挖矿提供硬件支持，那时候正值加密货币热潮，行情火爆，公司很快在这个新兴行业站稳脚跟。但是2018年，比特币价格暴跌，整个加密货币市场大幅缩水，大量矿机被闲置，挖矿需求骤减。CoreWeave当时的业务也受到了直接冲击，必须尽快想办法突围。
管理层知道仅依靠挖矿已经无法维持业务增长。与其坐以待毙，不如转型求生。他们意识到手里的GPU资源不能就这么闲着，与其浪费，不如投入到另一个正快速浮现的方向——AI所需要的算力支持。2018年，公司换了名字，叫CoreWeave，业务也彻底转型，主攻AI计算服务。
转型之后，CoreWeave的定位很清晰：用现有硬件，为需要强大算力的企业提供高性能云计算支持。无论是视觉特效渲染、生命科学研究，还是机器学习模型训练，CoreWeave都能提供“又快又稳”的解决方案。一步步摸索下来，CoreWeave找到了自己的市场位置。
真正的转折点出现在2022年11月，ChatGPT横空出世，全球对AI算力的需求大爆发，而CoreWeave恰好已经准备好了。这时的它不再是个“小作坊”，而是一个拥有丰富硬件储备、能够提供专业级算力的云服务商。用行话说，CoreWeave是真正“做AI算力的公司”，而不是试图“玩AI概念”的公司。
CoreWeave合作伙伴
在CoreWeave的崛起路径里，“合作伙伴”这三个字不是表面文章，而是真金白银砌出来的护城河。2024年，CoreWeave 77%的收入来自前两大客户，微软一个就占了近三分之二。你很难说这是“客户”，更像是长期合约托底的战略合伙人。而另一个关键角色——英伟达，表面上是它的GPU供应商，实际上早就是它的第二大客户。
2023年初，全世界的云厂商都在抢英伟达的AI芯片，结果英伟达做了一个出乎意料的动作——不是谁抢给谁，而是直接花13亿美元，从CoreWeave那儿租回自己造的芯片，这笔交易还被起了个很有戏剧性的名字：Project Osprey（鱼鹰计划）。租期一签就是四年，到2027年。
与此同时，英伟达还向CoreWeave投了一亿美元，优先供货几十万颗高端GPU。这背后不是一笔单纯的买卖，是两家公司在产业链里的绑定逻辑。对英伟达来说，这是在分散渠道、扶持非巨头型云服务商；而对CoreWeave来说，这是握住了AI时代的“稀缺门票”。
有了微软的大单和英伟达的芯片支持，CoreWeave的客户阵容迅速升级。Meta、IBM、对冲基金Jane Street等相继成为客户。
而就在IPO前夕，CoreWeave又宣布与OpenAI签署一份为期五年、总额高达119亿美元的长期合作协议，将为其提供AI基础设施支持。在此次路演过程中，OpenAI CEO奥特曼（Sam Altman）更是亲自站台背书，为CoreWeave的市场信心再添一分筹码。
CoreWeave财务分析
从财务表现来看，CoreWeave近三年几乎是以指数级速度增长。2022年公司营收仅为1583万美元，2023年突破至2.29亿美元，到了2024年，已直接冲至19.15亿美元，三年增长超过120倍。你可以说它踩对了AI风口，但更重要的是，它真正把手中稀缺的高性能GPU资源转化成了实实在在的客户和订单。
2024年，CoreWeave的运营利润首次转正，达到3.24亿美元，核心业务的调整后息税折旧摊销前利润（Adjusted EBITDA）更是高达12亿美元。这组数据反映出，公司已经具备不俗的单位算力变现能力，盈利结构正逐步成型，资本市场对它的关注，并非仅仅基于叙事预期。
但在亮眼增长的另一面，是极高的资本开支与财务结构压力。2024年公司净亏损达到8.6亿美元，其中7.56亿美元源于公允价值调整造成的非经营性损失。这部分虽然不构成实际现金流出，但也反映出其资产结构波动性较高。
同时，自由现金流依然为负，全年高达-59亿美元——说到底，CoreWeave的扩张节奏仍高度依赖资本市场的持续支撑。当前的模式是典型的“以高投入换规模增长”，一边持续上GPU、铺数据中心，一边通过股权和债务融资来维持高速运转。只要融资窗口保持开放，公司还能跑下去；但如果市场风向一变、融资开始收紧，这种重资产、高杠杆的结构立马就可能变成负担，不是放慢脚步，而是直接卡壳。
客户集中度的问题也越来越明显。2024年微软占营收62%，英伟达也不仅是客户，还是股东和上游供应商。这种结构很微妙：你看着风光，但一旦任何一个关键方节奏一变，比如微软需求减缓，或英伟达优先支持别家云厂商，CoreWeave的利润空间就可能被压缩。这是一种夹缝中的成长，也是一种对外部节奏极度敏感的模式。
公司当然意识到这些问题，一方面在降低销售费用占比，提升营销效率（2024年销售效率达到9.7倍，在ToB企业里是相当高的），另一方面通过收购Weights & Biases等方式，往产品链条上游靠，试图增强客户粘性，避免只做“租服务器”的角色。换句话说，它要把“卖硬件”这件事往“做平台”这条路上转。
这一切发生的背景，是AI基础设施赛道的大爆发。根据Grand View Research的数据，2024年AI即服务（AIaaS）市场规模达到161亿美元，预计到2030年将突破1020亿美元，复合年增长率达36.1%。CoreWeave所处的正是这条曲线的起点。它手中握着的是英伟达芯片、GPU集群和覆盖北美的算力网络，这些资源在当前阶段无疑是AI大模型产业最稀缺的底层“筹码”。
但也正因如此，它不是一家轻盈的科技公司，而是重资产、高杠杆、客户绑定型的AI基建玩家。真在拉电建厂、真在烧资本支出，它赌的是这个赛道能一直涨下去，市场能持续为它的故事买单。如果AI需求爆发兑现，它就有可能成为AI世界的“基础设施房东”；但如果市场节奏放缓，或者巨头开始“自己干”，它的护城河也有可能很快变成负担。
资本一路加码CoreWeave
过去两年，CoreWeave的融资节奏堪称密集。2023年，公司先后完成多轮融资，2023年4月拿到由Magnetar Capital领投的2.21亿美元，英伟达、Nat Friedman 和 Daniel Gross 也参与其中。一个月后，Magnetar再次加注2亿美元，公司估值顺势突破20亿美元。这个速度在当时的环境下并不常见，能看出机构投资者对它的商业模式和算力资源整合能力有很强信心。
到了2023年8月，公司又做了一笔23亿美元的债务融资，和前几轮纯股权不同，这次直接拿英伟达的H100芯片做抵押。要知道，在芯片极度紧缺的AI大年，像H100这样的资源几乎是“准货币”。能用算力资源去撬动大规模债务，说明CoreWeave不只是“拿芯片的人”，还是一个有能力把算力资产金融化运营的平台型玩家。
2024年10月，老牌基础设施公司思科宣布投资CoreWeave，公司估值随之上调至230亿美元。思科一向以投资风格稳健、强调产业协同而著称，其参与某种意义上构成了对CoreWeave在AI时代中长期定位的一种“产业背书”，并非短线博弈的信号。
截至目前，公司累计融资超40亿美元，现在正以 350亿美元估值进行新一轮融资，计划再拿下30~40亿美元。
这次IPO的账簿管理人阵容也很“高配”：摩根士丹利、摩根大通、高盛三大华尔街投行联合领衔，花旗、巴克莱、德银、富国、美银等传统承销商悉数在列，三菱日联与瑞穗则代表亚洲资金通道，而Needham、Jefferies、Galaxy Digital等则在成长型科技项目上经验丰富，参与其中。这种“全谱系”投行阵容，在AI基础设施赛道中极为罕见，也侧面体现出资本市场对CoreWeave中长期成长能力的看好。
CoreWeave估值分析
正因为有这套高密度融资支持、产业资本押注与多元投行站台，CoreWeave的估值也被市场高度聚焦。
如果按照公司目前正在寻求的新一轮融资目标——350亿美元估值来计算，对应其2024年19.15亿美元营收，静态市销率（PS）已接近18倍。这个水平在基础设施服务商中处于明显高位，基本反映了市场对公司“AI时代关键平台角色”的强烈预期。
但问题在于，市场是否愿意长期给予CoreWeave这种“平台型估值”——即高于资产密集型企业、更接近云生态或SaaS企业的定价框架？
从公开分析和投行研究框架来看，CoreWeave可能被放进以下几种估值“桶”中：
AI硬件类（如NVIDIA、AMD）：PS 25–40倍以上，前提是垄断资源+高毛利；
高增长SaaS（如SNOW）：PS 15–20倍，基于高留存、高订阅、高运营杠杆；
云基础服务商（如AMZN、GOOG、MSFT）：PS 5–10倍，强调规模与长期稳定性。
企业硬件商（如Dell、SMCI）：PS 3–6倍，重资产、弱定价能力。
CoreWeave的现实处境其实很难完全归入上述任何一类。它拥有AI芯片的优先采购权、大客户长期订单，也具备平台雏形；但目前仍处于重资产、高投入、自由现金流为负的扩张期，客户集中度高，尚未形成稳定的利润曲线。因此，它既可能被市场看作“平台潜力股”，享受估值溢价，也可能在情绪回落时重新被定价为“资源服务型公司”。
换句话说，350亿美元的目标估值，目前处在一个“乐观但仍有依据”的高位区间。如果未来一年公司营收翻倍至40亿美元，对应PS可压缩至8.75倍，尚属合理；但若增长放缓、客户结构风险未释放，估值出现回调的可能性也不容忽视。
从定价视角看，CoreWeave未来在资本市场上的表现，将高度取决于以下几个变量：一是平台化能力能否形成真正的用户壁垒；二是客户粘性是否可持续；三是芯片资源能否长期锁定；四是其财务结构在重资产模式下能否有效转向正向自由现金流。这些变量共同构成了对“18倍PS估值”是否合理的底层检验逻辑。
最后需要特别指出的是，CoreWeave目前的“新兴成长型公司”身份使其在信息披露上享有一定豁免。这意味着，作为上市公司，其在财务透明度、治理结构和运营细节上的公开程度，可能低于传统成熟企业，给投资者在进行全面风险评估时带来一定局限。
此外，CoreWeave与英伟达的深度绑定，以及“AI基础设施”这一定价标签，天然具备高度情绪溢价属性。在当前市场对AI概念仍保持高关注的背景下，公司首次公开募股阶段可能引发阶段性的过度交易甚至短期炒作。这也意味着其股价在上市初期可能面临较大波动，估值的可持续性仍需进一步观察其基本面兑现节奏。
据我们美股投资网掌握的信息，此次IPO预计将以发行价区间筹资，最高募资规模可达15亿美元，对应发行价从50美元调低为 40美元，拟发行 3750万股。如果你能在IPO前期就认购，那是最好的，但是我有预感，公司会调整发行价，而在当天开盘前机构可能会把它炒到60-70美元一股，这个价格和同行对比明显过高，我会等回调到五十多再考虑入手。
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