为什么你需要了解CoreWeave：一年融资30亿美金，仅次于OpenAI

图｜匡萃彪
文｜匡萃彪

如果在云计算领域三巨头AWS、Azure和GCP的统治下，一家名不见经传的初创公司却在不到一年的时间里成功获得近30亿美元的新融资，并且吸引了英伟达、前Github CEO Nat Friedman以及前苹果高管Daniel Gross等科技大亨。

你需要注意了。

这家公司之前是一家挖矿公司，但如今号称是新一代专注于AI的AWS。

他就是Coreweave。

CoreWeave成立于2017年，由三位大宗商品交易员创办，旨在填补他们认为云市场上的“空白”。其中Venturo是一位业余以太坊矿工，从破产的加密货币挖掘农场低价购买了GPU，并选择了Nvidia硬件以获得更大的内存（不出所料，Nvidia也是投资者之一）。

到 2019 年，创始人们转向构建专门的云基础设施然的，可大规模提供 GPU 加速。随着生成式人工智能的流行，它又迅速的转向了AI，如文本生成的AI模型。

这导致了四月份一轮2.21亿美元的大规模B轮融资，其中包括Nvidia的投资，一个月后，CoreWeave又获得了2亿美元的融资。

而这一次他们宣布获得23亿美元债务融资，比较有意思的是，这次融资以 Nvidia 芯片作为抵押，使用Nvidia H100作为抵押品的非常规做法突显了这类硬件在资本密集型人工智能竞赛中的价值。

新的融资将用于购买更多的GPU，投资数据中心等，该公司表示。上周它宣布在德克萨斯州建立了一个价值16亿美元的数据中心，并计划到年底在美国扩展至14个。

CoreWeave 目前拥有 150 多名员工，主要业务包括按小时租赁 GPU，包括最新的 Nvidia H100 GPU，也包括每小时运行成本低得多的旧版本。该公司将为较大的客户构建定制的私有基础设施，而其他公司则在完全由 CoreWeave 管理的裸机服务器上租用 GPU（和一些传统计算）。

大型人工智能机构或跨国企业客户可能不会发现 CoreWeave 的基础设施足以满足他们的需求，但该公司满足于为价格和响应能力至关重要的客户提供服务。根据a16z分析，CoreWeave 的定价远低于客户为 AWS、微软、谷歌甚至甲骨文的 GPU 支付的价格，而甲骨文一直在积极吸引对价格敏感的 AI 客户。

我们很难想象在云计算超过10年，已经有AWS、Azure、GCP三巨头的情况下，还能有一家初创公司可以杀出一条血路。

任何云服务提供商都很难与现有的巨头竞争，比如谷歌、亚马逊和微软。以AWS为例，去年其收入达到801亿美元，而谷歌云和Azure分别实现了753亿美元和262.8亿美元的收入。那些数字是远超过CoreWeave的估值），更不用说它的资金储备了。

但如今许多公司正在寻找在不确定的经济环境下削减开支的方法。2023年，云基础设施市场增长放缓至21%，与前一年36%的增长相比，大幅下滑。并且随着生成式人工智能的兴起，迅速的给了较小的参与者取得成功的机会。

该公司较新的数据中心在一个位置托管多达约 20,000 个 GPU，远高于云提供商传统上提供的数量。生成式 AI 不断增长的计算需求将需要对专门的 GPU 云基础设施进行大量投资，而 CoreWeave 显然是推动创新的领导者。

除了在正确的时间、正确的地点使用正确的技术之外，CoreWeave还从Nvidia在人工智能领域保持主导地位的战略中获益匪浅。尽管供应紧张，但Nvidia已经向CoreWeave分配了大量最新款的人工智能服务器芯片，并将其从AWS等顶级云服务提供商那里转移出来。这是因为这些公司正在开发自己的AI芯片，试图减少对Nvidia的依赖。

目前，像Inflection AI这样的顶级人工智能公司最近宣布了一轮惊人的13亿美元融资，Inflection 在 CoreWeave 的基础设施上训练了其人工智能助理产品 Pi。它正在与 Nvidia 和 CoreWeave 合作构建一个拥有 22,000 个 H100 GPU 的 AI 训练集群。

截至2023年8月，人工智能仍然在会受到GPU供应的瓶颈制约。伊隆·马斯克表示：“与药物相比，目前获得GPU要困难得多。”而OpenAI CEO Sam Altman表示，OpenAI受限于GPU，并且这延迟了他们的短期计划（微调、专用容量、32k上下文窗口、多模态）。

Azure和GCP已经没有足够的容量，而AWS也接近用尽，“容量用尽”是基于Nvidia给他们的分配。毫无疑问，这个时候谁能跳上Nvidia这架马车，谁就是赢家。很显然，Coreweave就是其一。

不过，聪明的老黄（NVIDIA CEO）绝不会只把鸡蛋放在一个篮子里，他同时也计划投资另外一家新兴的AI云服务商Lambda。

CoreWeave的成功故事为传统云厂商和IDC厂商提供了宝贵启示。他们应专注新兴技术领域，如生成式人工智能，满足不断增长的客户需求。提供定制化服务，加强与客户合作关系。优化供应链和资源管理，确保及时获得最新技术。开放合作，与技术供应商、初创公司紧密合作推动技术创新。灵活定价，吸引价格敏感的客户。通过这些策略，他们能保持竞争力，并在竞争激烈的市场中脱颖而出。

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