CoreWeave、Nebius：算力涨价、干爹出手，英伟达 “干儿子” 能飒多久？

这两天Nebius和Coreweave等新云平台爆拉的背后，结合业绩和电话会，目前行业的 AI 云计算需求是非常明确的供不应求。

以 Nebius 为例，1-3 年的中长单合同，算力价格是 200-250 亿美金/GW，但公司为了拿到更好的价格，特意留下了一些零售产能，用拍卖的方式，让客户来竞价，价高者得。定价能做到 500 亿美金/GW。

要知道以往都是企业的项目云厂商去竞标，这么反向操作的背后，且不说长协价格与散卖价格的 2X 差异，这么拍卖的方式，本身就说明了现在整个 AI 云计算市场是严重的卖方市场。

一、AI 的算力供需大错配能持续多久？

这种情况下，无论是新云厂们，还是云的老牌大厂，首先一个逻辑扩散是，今年只要手握投产产能的云厂商，都应该被奖励一下。

而且也因为这个，SpaceX 用 2026 年不到 500 亿美金的收入去支撑大约 2000 亿资本开支（按公司的目标的算力产能增加量倒算）；Meta 也一样，从自建算力满足内部需求，在自身 AI 模型研发不够优秀的情况下，继续大举投入，转为云计算外租生意。

毕竟，以今年定价线性外推算力价格的时候，250-500 亿美金/GW 的定价，等于云厂商 1-2 年内就回本了。之后的租金 + 退役的残值都是额外赚的。

这场供需错配背后的本质是，模型训练是软件工程能力，是可以非线性推进的；但 AI 算力产能是物理世界的建设、生产和制造。

模型 6 个月一次大迭代可以直接把 Token 需求拉高 10X，但物理世界从建设到投产是线性的 1.5-2 年期，虚拟世界的火速推进与物理世界的硬约束，结果就是大幅度的供需错配。

因此，海豚君个人不敢用 26 年的算力定价去线性外推明年的定价。按照目前各个大厂的资本开支进展，比如说 Meta 和 SpaceX27 年目标都是 6-8 Gw 的投产计划。按照海豚君的估算，27 年算力产能应该会进入阶段性的集中投放期。

因此，安全角度，海豚君认为可以重点去找大厂当中 Capex 投建早、规模大的，比如说亚马逊和微软，在确定性的供需错配期，他们才是有实实在在收入进账的公司。

二、英伟达 “干爹” 出马

而新云这波的暴涨，不仅是市场对买方市场下新云的奖励，背后还有英伟达 5000 亿美金融资平台的撑腰。

云大厂们支撑巨额资本开支的方式，一开始靠自身经营现金流，经营现金流消耗光了，开始用账上余粮，余粮不够后开始融资。

融资的选择顺序是先表内发债、再表外发债、再可转债、再发股融资。发股属性越强的时候，融资成本也会越来越高。但作为重资金壁垒的生意，大厂拿钱的成本明显低于新云厂商们。

新云厂商如 Coreweave 一是发债时的利率可以高到 8-9%（vs 大厂 5% 上下），且要用自身买的 GPU 设备或者客户合同的现金流来抵押。或者类似 Nebius，干脆上来就发可转债 + 股票增发，融资成本显著偏高。

但问题是新云们一年一两百一的收入、三四百亿的资本开支，无论是资产抵押性质的债券融资完全不够，疯狂稀释的股权实际成本又太高。

这个时间，新云干爹英伟达再次出马直接干了件大事，自己攒局与与六家金融机构——Apollo、BlackRock、Blackstone、Brookfield、Goldman Sachs、KKR——签署谅解备忘录，拟通过独立平台来做一个 5,000 亿美元融资池，帮新云们解决融资瓶颈问题。

具体详细还没有，但海豚君从一系列蛛丝马迹看下来，应该与Meta 表外融资的操作逻辑非常类似，但关键条款，比如说英伟达提供的残值或者是项目担保比例，以及具体的付息时间安排还需要等英伟达财报的时候看是否能提供更多细节。

下图是海豚君当时分析 Meta 表外融资时做的图，海豚君毛估计，把合资公司的少数资金出资方换成英伟达 +Neoclouds 们、残值担保责任方从 Meta 换成英伟达，其实就大差不差了。

这里面的核心是残值担保：必须有英伟达的介入和背书，才能让 BlackRock、Blackstone 这种只看确定的优先级收益的资金进场。

对这些资金而言，本金的利息的回收结果上只有两个来源：a. AI 工厂出租后的稳定租金收益；b. 如果租客违约租金没了，那就厂房设备卖掉变现，其中厂房等折价不大，变化大的主要是 IT 设备。

第一种情况完全不用担心，主要是第二种情况下，a+b 合起来对 Blackrock 这类资金来说，首先要保本，其实最好还要有一点保底的收益。

由于新云没有自研 ASIC 的能力，所用算力基本全都是英伟达 GPU+ 网络设备，设备变现的核心变量就是 GPU，英伟达对这部分做残值担保，保证设备卖出时能回收的足够的钱来保本才是 5000 亿资金大赤的关键。

这事从英伟达的角度来说，原本 GPU 25 美元成本，卖 100 元，是干净的收入。现在这种卖法下计入收入和利润时，实际多了一个表外的或有负债。

在推理时代英伟达 GPU 护城河下降的情况下，英伟达为 100 元确定性收入支付的额外费用，其实是确保在云大厂普遍自研 ASIC 的情况下，通过融资角度来扶持新云，保证英伟达 GPU 的市占率，缩小新云成长中与云大厂的成本差距。

这样，英伟达首先要保证担保额不能穿透这笔收入中 75 美金的毛利。而英伟达敢做这样的担保，本身也说明了，在硬件升级中英伟达认为通过 CUDA 系统的升级，软件性能提升等，有能力拉长老一代 GPU 的服役周期。这样即使单一数据中心做得不好，卖给其他玩家也是有空间的。

这种安排下，英伟达其实是通过动员社会资本，为英伟达的 GPU 算力工厂提供融资，做大新云地盘与 ASIC 抗衡。

取决于数据中心租赁的付款条件，新云们如果能拿到这笔钱，几乎等于久旱逢甘露，多数新云手拿大量积压订单，有合同做不出来产能，表内杠杆已经太高，这波稳妥把杠杆拉到了表外，减轻了资产负债表和股权稀释压力，是妥妥的利好。

在新、老云的比拼当中，ASIC 和 GPU 的成本差距仍在，老云跨国别的多云部署等等优势也都还在，但至少融资维度，5000 亿的融资平台意味着两大阵营的融资成本差距缩小，新云在钱上的压力减少，可以更多把精力集中在项目的落地和执行上了。

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