核心编织公司CRWV 将自己定位为人工智能下一阶段的更广泛的基础设施平台。其围绕 NVIDIA NVDA Vera CPU 和 NVIDIA Vera Rubin NVL72 的最新发布凸显了向支持代理 AI、强化学习和日益复杂的推理工作负载的转变。

代理人工智能系统的运行方式与传统推理工作负载不同。人工智能代理可以重复推理、调用工具、执行代码、与数据交互并评估其自身的输出。这些步骤中的每一步都会在 GPU 使用的同时产生大量的 CPU 需求。 NVIDIA Vera CPU 专为这种新兴的工作负载配置而设计。其平台将使用与其他基础设施相同的运营模式和经济性，在裸机上提供 Vera。

一个Vera机架可包含128个CPU和11,264个内核，理论上支持超过11,000个并发隔离环境。 CoreWeave 还报告称，测试显示代理沙箱启动时间比 x86 CPU 快三倍以上。 CoreWeave 的沙箱产品旨在使这些环境更易于配置，同时提供硬件隔离。 CoreWeave 更广泛的机会不仅是通过加速器时间货币化，还通过围绕每个 AI 工作负载的 CPU 密集型基础设施货币化。

NVDA Vera Rubin 可以增强 CRWV 的 GPU 优势

第二个公告可能会对 CoreWeave 的竞争定位产生更大的影响。该公司宣布推出 NVIDIA Vera Rubin NVL72，Cognition 是其第一个生产客户。 Cognition 使用 CoreWeave 进行训练、强化学习和推理。根据 Cognition 在 CoreWeave 上的测试，与 GB200 NVL72 基准相比，Vera Rubin NVL72 为 SWE-2 推理工作负载提供了高达 4.8 倍的总令牌吞吐量，为强化学习工作负载提供了 3.8 倍的输出令牌吞吐量，加快了研发周期，并且每个 AI 会话的成本可能更低。这些数字突显了为什么快速访问新的 NVIDIA 架构对于 CoreWeave 具有重要的商业意义。

如果代理应用程序成为主要的 AI 增长类别，Cognition 等客户可以提供 CoreWeave 支持需要紧密集成计算资源的工作负载的能力的重要演示。该公司还强调其全栈平台，包括 CoreWeave Kubernetes Service、SUNK、Mission Control、CoreWeave Sandboxes 和无服务器推理。

然而，这种策略也存在风险。 CoreWeave 仍然严重依赖 NVIDIA 的技术路线图，并且必须不断投资昂贵的基础设施。人工智能硬件快速发展，数据中心建设、电力采购、融资等都需要大量资金。竞争是另一个考虑因素。超大规模和其他专用 GPU 云（例如 Microsoft Azure MSFT 和 Nebius Group N.V. NBIS）也在积极投资人工智能基础设施。

CRWV 与同行：比较人工智能基础设施策略

Nebius 继续看到对其人工智能云基础设施的强劲需求，该公司在本季度完成了四笔具有里程碑意义的交易，每笔交易的平均价值超过 10 亿美元。这些协议的收益为每兆瓦 20-2500 万美元，而预付款涵盖了相关资本支出的 50-60%。与 CRWV 一样，NBIS 继续加深与 NVDA 的联系。 6 月，它宣布计划投资约 17 亿英镑扩大英国的人工智能计算能力。

这项投资包括三项由 NVIDIA 驱动的先进基础设施的新部署。 Nebius 于 2025 年底在英国首次部署 NVIDIA Blackwell Ultra 基础设施。在此基础上，它计划在英国再建立三个站点，部署最新一代的 NVIDIA 全栈 AI 工厂平台技术。当 2027 年全面投入运营时，这些部署预计将提供 65 MW 的人工智能计算能力。

微软正在利用 AI 业务势头和 Copilot 的采用，同时加速 Azure 云基础设施的扩展。其人工智能投资正在转化为整个堆栈的可衡量的商业吸引力。多模型灵活性，再加上在延长至 2032 年的 IP 安排下持续访问 OpenAI 的前沿模型，使客户能够优化成本和性能，同时让 Microsoft 成为其 AI 基础设施决策的核心。然而，微软于 2026 年 8 月收到 NVIDIA 首个量产版 Vera Rubin GPU，以及于 2026 年 6 月建成第一个芒特普莱森特数据中心设施，这表明基础设施扩张正在取得进展，但也说明了支持需求所需的投资规模。

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本文最初发表于 Zacks Investment Research (zacks.com)。