Nebius(NBIS)：成不了 Palantir，但可能成为 Palantir 背后的那朵云

8 月 4 日我写过一篇 《Nebius：AI 时代的包租公》，把它当成一家"出租 GPU 的房东"来分析。

但过去两个月发生的三件事，让这个定位不够用了：

• 3 月，英伟达(NVDA)投了它 20 亿美元，合作范围从机房设计一直写到推理软件；
• 8 月的二季报里，它一口气讲了一堆"软件"和"企业"的故事：托管推理平台负载涨了三倍、收购了三家软件公司、新推了一批面向受监管行业的功能；
• 9 月 8 日，帕兰提尔(PLTR)把它选为"首选的主权 AI 基础设施伙伴"。

于是一个很自然的问题出现了：Nebius 是不是想从"卖算力"走向"服务工业和政府大客户"，变成下一个 Palantir？英伟达是不是在专门扶持这种能给大客户定制软硬件方案的 AI 云？CoreWeave 又在干什么？

这篇把这些问题拆开讲，再回到投资最核心的三件事：它未来能赚多少钱、还要融多少钱、股东会被稀释多少。

先说结论：

1. Nebius 的方向是给所有想要"模型主权"的公司做 AI 云——从几个人的创业团队到大型机构：想用自己的数据训练开放模型、不想被某家闭源模型绑住、要求数据不外流。它走的是"做平台 + 找伙伴"的路，Palantir 只是通往最大那批客户的渠道；
2. 它比对手强的是技术底子：它是这条赛道上唯一一家"本来就做云"的公司，服务器、机房、云软件都自己做；第三方评级仅次于 CoreWeave，价格更低、可以自助下单——这正是服务大量中小客户的前提；
3. 它成不了 Palantir——两家卖的根本不是同一层东西。在这次合作里，客户是 Palantir 的，Nebius 是 Palantir 背后的算力底座；
4. 英伟达确实在扶持 neocloud，但押的是一整类公司，给 CoreWeave 的钱和给 Nebius 一样多；
5. 真正在学 Palantir 的反而是 CoreWeave：它收购了一家工业 AI 公司，9 月刚推出了"驻场工程师"服务；
6. 客户变多、变企业化，对 Nebius 最大的价值，不是变成软件公司，而是让旧 GPU 在合同到期后还能租出好价钱——这恰恰是它长期利润率的命门。

先把几个词讲清楚

这篇里会反复出现一些英文缩写，先集中解释一次，后面第一次出现时也会再标注：

一、上次的五个问题，二季报怎么回答的

1. 经营利润有没有收窄亏损?没有。GAAP 营业亏损从一季度的 1.28 亿扩大到 1.76 亿美元。但要看清原因:二季度有 1.16 亿美元是收购 Eigen AI 带来的一次性股权激励和相关费用。扣掉它,营业亏损大约 0.6 亿,是收窄的。

2. ARR 进展如何?很快。AI 云的 ARR 从 3 月底的 19 亿涨到 6 月底的 30 亿美元,一个季度涨了 56%。但年底目标是 70–90 亿,后半年还要再翻一倍多。

3. 折旧占收入的比重?在下降。D&A 占收入从一季度的 53% 降到 45%。规模效应开始出现了——不过有一个会计变化要注意,下面会讲。

4. 预收账款还在涨吗?涨得更猛。递延收入(客户预付、服务还没提供)从年初的 15.8 亿涨到 59.8 亿美元。公司预计 2026 年全年客户预付款超过 90 亿。

5. 债务与利息?利息跳升。二季度利息支出 1.19 亿美元,一季度是 0.64 亿;长期债务 85 亿。8 月又发了 57.5 亿美元可转债。

二、未来的盈利能力：EBITDA 已经很好，账面利润还要等

二季度的利润表，一层一层往下看:

• 收入 5.82 亿美元,同比增长 454%;
• 调整后 EBITDA 2.36 亿,利润率 41%(一季度 32%);其中 AI 云业务单独算是 50%;
• 扣掉 D&A 2.60 亿、股权激励 1.03 亿和收购相关费用 0.50 亿,营业亏损 1.76 亿;
• 再扣掉利息、加上其他收益,GAAP 净亏损 1.90 亿,每股亏 0.68 美元。

看到漂亮的数字,先问它从哪来。这一季有三个数字需要这样问:

• 经营现金流 22.5 亿美元,不是赚来的。主要是客户预付款:递延收入增加了 12.0 亿,应收账款回收了 11.9 亿。这是真金白银,但本质上是欠客户的算力,必须按时交付;
• 上半年 GAAP 净利润 4.31 亿,全部来自一季度 7.81 亿美元的股权重估收益(主要是持有的 ClickHouse 股份)。主业是亏的;
• 今年起,服务器和网络设备的折旧年限从 4 年改成了 5 年。同样一批设备,每年计提的折旧少了约五分之一。这不是造假,行业里 5–6 年都很常见,但它让 2026 年的账面利润比按老规则算要好看。

一兆瓦的账本：成熟期能赚多少

要判断未来的盈利能力,最好的办法是看一个"标准单位"赚多少钱。AI 云用电力衡量规模,所以我用 1 MW(兆瓦)的 IT 负载来算一笔账。以下是我的估算,假设写在表里:

这是"合同价格维持不变"的理想情况。真正的风险在合同到期之后:

• 大部分合同是 1–3 年期,但设备按 5 年折旧;
• 如果第 4、5 年续约时价格跌一半,5 年平均下来收入约 1,800 万/MW,营业利润率会掉到 17% 左右。

所以 Nebius 长期能赚多少,核心只有一个变量:旧 GPU 在第 4、5 年还能租多少钱。好消息是,至少现在这个价格在涨:二季度老一代 GPU 的价格比一季度高了 30% 以上,9 月又宣布了第二轮按需价格上调(B300 两轮累计约 56%)。

为什么 2027 年账面利润还是会很薄

即使每兆瓦的账本很好看,公司整体的账面利润也要等,因为折旧会跑在收入前面。

原因很简单:今年要花 200–250 亿美元买设备,这些设备从装好那天就开始折旧,但对应的收入要等客户陆续上线、再滚动几个季度才能满额。公司自己也说了,二季度签下的大单,主要贡献的是 2027 年的收入。

最直接的预演是 CoreWeave(CRWV)。它比 Nebius 大四倍多,二季度:

• 调整后 EBITDA 利润率 59%;
• 调整后营业利润率只有 5%;
• 净利息支出 6.4 亿美元,净亏损 6.26 亿。

这就是高速扩张期 neocloud 的标准形态:EBITDA 很漂亮,扣完折旧剩一点,再扣利息就是亏损。Nebius 的利息比 CoreWeave 低得多(原因在第四节),但折旧前置这一条是一样的。

我的判断:Nebius 的 GAAP 利润要等到资本开支的增速放缓——大概 2028 年以后——才会真正显现。在那之前,看它的盈利能力应该看两个数:AI 云业务的 EBITDA 利润率能不能稳在 50% 以上,以及每兆瓦的新签合同价格。

下半年指引有多难

公司维持了 2026 年全年指引:收入 30–34 亿美元,调整后 EBITDA 利润率约 40%,资本开支 200–250 亿,年底 ARR 70–90 亿。

算一下就知道难度在哪:上半年收入 9.81 亿,下半年要做 20–24 亿,平均每个季度 10–12 亿,是二季度的 1.7–2.1 倍。年底 ARR 要到 70–90 亿,意味着 12 月一个月的收入就要有 5.8–7.5 亿——差不多是整个二季度的收入。

这完全取决于新机房能不能按时通电、交付。11 月的三季报,第一个要看的就是这个。

三、下一步往哪走：给每一家想要"模型主权"的公司做 AI 云

现在的客户是谁

先看事实。Nebius 今天的收入，主要来自 AI 公司，而不是传统工业企业。

• 二季度签下的四笔大单，客户是 Reflection(做开源大模型)、Cohere(做企业级大模型)、一家美国 AI 实验室和一家美国量化交易公司；
• 更早的两张大合同来自微软(MSFT)和 Meta(META)；
• 6 月成立的客户顾问委员会，成员是 Black Forest Labs、Cloudflare、Cognition、Cohere、Revolut 等——几乎全是 AI 原生公司和科技公司；
• 二季度前三大客户分别占收入的 24%、21%、14%，合计 59%。

换句话说，到目前为止，Nebius 是一家"卖给 AI 公司的算力公司"。财报里没有点名任何一家传统工业客户。

但企业化的信号确实很多

二季度和之后的动作，方向很一致：

1. 托管推理平台 Token Factory:企业不用自己管 GPU,直接按 token 调用开放模型(Kimi K3、GLM-5.2、MiniMax 3、英伟达的 Nemotron 3 Ultra 等)。二季度生产环境的推理负载涨了三倍多,而且越来越多是 AI 智能体类应用;
2. 一口气收购了三家软件公司:Eigen AI 和 Clarifai 做推理优化;Tavily 给 AI 智能体提供实时网络搜索,开发者社区从 2 月的 100 万涨到 250 万,客户里有财富 500 强企业,二季度还拿到了 ISO 27001 信息安全认证——这是企业采购的门槛;
3. 平台新功能明显是给受监管行业准备的:客户自管的加密密钥、免密钥的身份认证、预算控制、自带加固系统镜像。这些功能 AI 创业公司不太在乎,银行、医疗、政府客户一定会问;
4. 7 月新招的首席营销官,之前在 Square、Benchling、MuleSoft 当过首席营销官,还在 Salesforce 做过高管——全是卖企业软件的背景;
5. 推出"轻资产合作"模式:合作方出机房和资金,Nebius 出软件平台、系统设计和销售,把自己的云装进别人的机房;
6. 9 月,Palantir 把它选为首选的主权 AI 基础设施伙伴。

所以答案是:是的,Nebius 在明确地往企业和"主权 AI"方向走。但这里的"企业",不只是 Palantir 背后的那些工业巨头。

不只是大客户:每家公司都想要"模型主权"

"主权 AI"这个词,过去主要指国家和大型机构:AI 用到的算力、数据和模型,都要在自己的控制之下。但在开放模型越来越强的今天,它的含义变宽了——一家二三十人的创业公司,同样会在意三件事:

• 模型主权:不想把整个产品押在某一家闭源模型公司的接口上。对方涨价、改规则、下线旧模型,自己只能被动接受;用开放模型、再用自己的数据微调,模型就是自己的,随时可以换地方部署;
• 数据主权:不希望自己的业务数据被存下来,更不希望被拿去训练别人的模型;
• 部署主权:数据放在哪个国家、哪个机房,要能自己选——这对欧洲公司和受监管行业尤其重要。

Nebius 的产品,正好是按这三件事、从小到大一层层铺开的:

所以更准确的说法是:Nebius 的方向不是只做几个大客户,而是做所有"想拥有自己的模型、又不想自己建机房"的公司的 AI 云——从几个人的团队到大型机构。Palantir 只是这张表的最后一行。

但要把"方向"和"现状"分开看:

• 收入仍然集中在大合同上:微软、Meta,加上二季度那四笔平均超过 10 亿美元的大单;前三大客户占 59%;
• Token Factory 和自助 GPU 的收入没有单独披露。推理负载涨了三倍,但基数多大、占总收入多少,外界不知道;
• 这个市场的对手更多:专做开放模型推理的 Together AI、Fireworks,以及亚马逊 Bedrock、微软 Azure AI Foundry、谷歌 Vertex AI 这些大型云的模型平台,都在卖"开放模型 + 企业合规"。在中大型企业市场,大型云厂商的合规体系和销售网络是 Nebius 最难绕开的对手;Nebius 的差异在价格、中立(不卖自己的前沿模型)和欧洲的机房布局。

为什么这个方向对股东重要?因为"大量中小客户"能同时缓解前面提到的三个问题:客户集中度会下降;按需和托管推理的单价比长约高(10 月起 H100 按需每小时 4.50 美元);而且中小公司跑开放模型推理,大多不需要最新的芯片——旧 GPU 有了稳定的去处。

Palantir 合作到底说明了什么

先看合作公告里写了什么:

• Palantir 把 Nebius 列为"首选的主权 AI 基础设施伙伴";
• 整合期结束后,Palantir 会把 Nebius 的算力和推理接口放进 Palantir 的企业安全边界之内,符合条件的 Palantir 商业客户可以在 Nebius 的基础设施上部署开放模型,并用自己的数据持续训练;
• 双方会一起加快为 Palantir 客户上线新算力,包括在已经有电的地方部署模块化数据中心。

再看公告里没写什么:没有合同金额,没有最低采购承诺,没有时间表。

这几句话里,最关键的是"Palantir 的客户"这几个字。这次合作的结构是:

• Palantir 拥有客户关系,它的软件(本体论 Ontology、AIP 平台等)负责把企业的数据、流程和决策串起来,也负责权限和隔离;
• Nebius 是放在 Palantir 体系里面的算力和推理层。客户看到的是 Palantir,钱主要也是先流向 Palantir。

为什么 Palantir 需要 Nebius?我的判断有两层:

• Palantir 的客户想用"自己的模型"。Palantir 在二季报里的说法是,客户的竞争优势不应该变成未来模型的训练数据。要让企业用自己的数据训练和运行开放模型,就需要大量 GPU,而 Palantir 自己不做重资产的算力;
• Nebius 是"中立"的。亚马逊、微软、谷歌都有自己的大模型或者深度绑定某家模型公司;Nebius 不卖自己的前沿模型,也不和客户抢生意。对强调"主权"的客户来说,这一点有价值。

为什么 Nebius 需要 Palantir?因为它自己没有能力去一家家敲开工业企业和政府的大门。Palantir 二季度美国商业收入 7.64 亿美元,同比增长 149%;一个季度就签了 220 笔 100 万美元以上的合同。这是一个现成的、正在高速增长的企业客户渠道。

所以这次合作说明的方向是:Nebius 想做企业 AI 的"底座",并借 Palantir 的渠道接触工业和政府大客户;但它没有打算自己去做 Palantir 的那一层。

还要冷静看待两点:

• 这是"首选伙伴",不是独家。Palantir 的软件本来就同时跑在亚马逊、微软、甲骨文(ORCL)等多家云上,以后也可以再加别的伙伴;
• 没有披露金额,现阶段它是一个渠道和选择权,还不是合同储备,不能算进收入预测。

它能成为 Palantir 吗

直接回答:不能,而且也不应该这样估值。两家公司站在 AI 价值链的不同层,看二季度的数字就很清楚:

差别的本质在于:

• Palantir 卖的是"脑子"。一套软件卖给一千家客户,边际成本几乎为零;它还有一支"驻场工程师"(Forward Deployed Engineer,简称 FDE)队伍,长期派到客户那里,把软件和客户的业务长在一起;
• Nebius 卖的是"肌肉"。每多服务一个客户,就要多买一批 GPU、多拉一根电线。软件能让它把同一块 GPU 卖得更贵、让客户更难离开,但改变不了"重资产"这个底色。

所以更现实的目标,不是"下一个 Palantir",而是"AI 专用云里软件最强、客户最广的那一家"——从创业公司一直到 Palantir 背后的大型机构。它的利润率天花板,大概是 EBITDA 利润率 50%–60%、营业利润率 20%–30%——这已经是一门很好的生意,但它不是 Palantir 那种 47% 营业利润率、几乎不花资本开支的生意。

对投资者来说,这一点很重要:如果有人用 Palantir 的估值逻辑去给 Nebius 定价,那是在给一门重资产生意付软件公司的价钱。

英伟达在扶持谁

先看英伟达做了什么:

• 2026 年 1 月 26 日,向 CoreWeave(CRWV)追加投资 20 亿美元,每股 87.20 美元,持股几乎翻倍,成为第二大股东。CoreWeave 会率先部署英伟达的新款存储系统和 CPU,目标是 2030 年前新增超过 5 GW 算力;
• 2026 年 3 月 11 日,向 Nebius 投资 20 亿美元,每股 94.94 美元,约占 8.3%(按 SEC 文件,形式是预融资认股权证)。合作范围包括 AI 工厂(大型 AI 数据中心)设计、推理和智能体软件优化、多代英伟达产品的部署、GPU 集群管理,目标同样是 2030 年底前部署超过 5 GW;
• 2025 年 5 月推出 DGX Cloud Lepton,一个算力"撮合市场":开发者在上面下单,英伟达把需求分给 CoreWeave、Crusoe、Lambda、Nebius、Nscale 等一批合作云,后来还加进了亚马逊和微软。

英伟达为什么要扶持 neocloud?我认为核心原因是:

• 它最大的客户,正在变成它的对手。谷歌有 TPU,亚马逊有 Trainium,微软有 Maia——大型云厂商买英伟达的卡,同时也在用自研芯片压低对英伟达的依赖;
• neocloud 几乎只买英伟达,而且会整套采用它的设计:从 GPU、CPU、网络到存储、软件。每 1 GW 算力里,英伟达能卖出的东西更多;
• 英伟达自己不想大规模做云,和客户抢生意,但它需要有人把它的整套软件(包括它自己的开放模型 Nemotron)交付给企业。Nebius 的 Token Factory 上架了 Nemotron 3 Ultra,就是一个例子。

所以答案是:英伟达确实在扶持"能提供全栈软件的 AI 云",Nebius 的全栈工程能力是它被选中的理由之一——黄仁勋在公告里特别强调了"从芯片到软件完全整合"。

但要看清三点:

1. 这不是单押 Nebius。同样的 20 亿美元、同样的"2030 年 5 GW"目标,英伟达也给了 CoreWeave;Lepton 上还有一长串合作云。英伟达押的是整个 neocloud 阵营,作为对冲大型云厂商自研芯片的力量;
2. 英伟达扶持的重点是"算力 + 软件栈",不是"工业咨询"。合作条款里写的是机房设计、推理优化、集群管理,没有一个字提到工业定制;
3. 这笔钱有"循环"的成分。英伟达投进来的钱,很大一部分会变成 Nebius 买英伟达 GPU 的钱。这个结构我在英伟达 5000 亿融资那篇里拆过——它是真实的支持,但不能把它等同于独立的市场需求。

CoreWeave 也在做,而且更像 Palantir

这可能是这篇里最出人意料的发现:在"服务工业大客户"这件事上,CoreWeave 走得比 Nebius 更远、也更像 Palantir。

它的动作是一条完整的链:

• 2025 年收购 Weights & Biases(模型实验管理工具,AI 工程师用来记录和比较训练过程)和 OpenPipe(强化学习工具);
• 2025 年 9 月收购 Monolith AI——一家专门用 AI 解决物理和工程问题的英国公司,客户包括宝马、奔驰、本田、日产、西门子;
• 二季度的新客户名单里出现了卡特彼勒(CAT)、Bentley Systems(工程软件公司)这样的工业企业;
• 2026 年 9 月 10 日,推出"物理 AI 驻场工程服务":派工程师进驻汽车、航空、机械和机器人企业,按"研讨会 → 用客户数据建模 → 搭算力环境 → 让 AI 驱动实际动作 → 集成进现有流程"五步走。公开案例是:日产用它把 90 年的历史测试数据做成预测模型,把某项螺栓连接测试的工作量减少了 17%;另一家车企的发动机标定,从通常的三个月缩短到 24 小时。

"派工程师驻场、用客户自己的数据、解决具体的业务问题"——这正是 Palantir 的打法,只是 CoreWeave 把它用在了工业研发这个垂直领域。

两条路放在一起看:

我的看法:两条路都合理,但它们说明同一件事——纯粹出租 GPU 的生意会越来越像大宗商品,每一家 neocloud 都在想办法往上走一层,把自己和客户绑得更紧。CoreWeave 规模大,有资源自己养一支工业工程队伍;Nebius 规模小,选择借 Palantir 的渠道,把力气花在软件平台上。

客户变多、变企业化,对盈利能力意味着什么

这一节要回到第二节那本"一兆瓦账本"。我在那里说过,Nebius 长期能赚多少,核心变量是旧 GPU 在第 4、5 年还能租多少钱。

大量中小客户和企业、主权客户的特点,正好对应这个变量:

• 它们不追最新的芯片,更在乎稳定、合规、数据可控;
• 它们的迁移成本高——一旦模型、数据和权限体系搭在某家云上,就很少搬家;
• 它们对价格不那么敏感,更看重交付和服务。

按同一本账本算:

这就是"做所有公司的 AI 云"对 Nebius 真正的意义:它不会把 Nebius 变成 Palantir,但可能把长期营业利润率从一成多拉回到两成半以上。Palantir 合作如果真能带来一批"用开放模型、跑自有数据、一签就是多年"的工业和政府客户,影响最大的不是短期收入,而是这门生意的长期质量。

四、还要融多少钱

2026 年：钱基本够了

下半年要花的资本开支是 119–169 亿美元(全年指引减去上半年已花的 81 亿)。手里能用的钱:

覆盖指引的低端绰绰有余,覆盖高端就只剩很薄的余量。另外 ATM 还剩 1,230 万股额度,按现价约 27 亿美元,随时可以用。

所以 2026 年不存在"不融资就断粮"的问题。但公司已经说了,正在推进更多的债务融资——钱是在为 2027 年准备的。

2027 年：缺口大约 60 亿到 240 亿

公司的计划是从 2027 年开始,每年部署超过 1 GW。我按每 MW 投资 2,500–4,000 万美元(含 GPU、网络和机房)来估算,做了三种情景:

说明两点:

• 主业经营现金流为什么不高?因为 2027 年确认的收入里,有一部分是客户早就预付过的钱,不会再带来新的现金;再扣掉利息,能拿来投资的就少了;
• 为什么预付款比例会下降?Q2 新签合同里约 70% 带预付款,覆盖相关投资的 50–60%。但如果行业供给变宽松,客户就没那么急着预付了——悲观情景就是这种情况。

基准情景下,2027 年要从外部再融约 140 亿美元。作为对比:2026 年 1–8 月,Nebius 已经融了约 157 亿(可转债 43.4 亿 + 57.5 亿、英伟达的预融资认股权证 20 亿、ATM 28.5 亿、资产担保贷款 7.75 亿)。也就是说,基准情景只是把今年的融资节奏再重复一遍。

融资对股东意味着什么

Nebius 能用的融资工具有三种,对股东的影响完全不同:

• ATM 市价增发:立刻增加股票数量,是最直接的稀释;好处是没有利息;
• 可转债:利息很低(Nebius 的可转债票面利率在 0.5%–4.5% 之间),但股价涨过转股价后会变成股票。这是"用未来的稀释换今天的低利息";
• 资产担保贷款:拿已经装好的 GPU 和客户合同做抵押去借钱,不稀释股东,但要付利息(7 月那笔是 SOFR 加 2.5 个百分点。SOFR 全称是有担保隔夜融资利率,是美国常用的一种基准浮动利率)。

先看已经存在的稀释。截至 6 月底,Nebius 的流通股是 2.72 亿股,但还要加上两块:

• 英伟达(NVDA)的预融资认股权证 2,107 万股——英伟达在 3 月付了 20 亿美元,随时可以换成股票;
• 8 月用 1,580 万股新股置换了 8 亿美元旧可转债。

合计约 3.09 亿股。按 9 月 18 日收盘价 223.54 美元计算,市值约 690 亿美元。

再看可转债全部转股的最大影响。Nebius 目前有六批可转债,按转股价和 6 月底的公允价值粗估,如果全部转成股票,最多会增加约 7,300 万股,相当于现有股本的约 24%。其中 2025 年发的几批转股价很低(估算约 50 美元和 120 多美元),基本已经"在价内";2026 年 3 月那批转股价约 180 美元,也在价内;8 月那批转股价 313–325 美元,现在还不会转。公司可以选择用现金或股票结算,所以这是上限,不一定会全部发生。

然后看 2027 年新融资的稀释。以基准情景的 140 亿为例,取决于用什么工具:

(新增 ATM 按 223.54 美元、新可转债按转股价 300 美元估算;利息按可转债约 2%、担保贷款约 6.5% 估算。)

这就是 Nebius 和 CoreWeave 最大的区别:CoreWeave 主要借高息债,利息压在利润表上;Nebius 主要发可转债和股票,成本转嫁给了股东的持股比例。二季度 Nebius 的利息支出是 1.19 亿美元,CoreWeave 是 6.4 亿——差距就来自这里。

对股价的影响

短期看,每一次融资公告都是压力。原因有两个:

1. 新增的股票供给。ATM 是持续在卖,相当于上方一直有卖盘;
2. 可转债的对冲卖盘。买可转债的多是对冲基金,它们买入可转债的同时会做空股票来对冲,所以发行当天股价往往承压。8 月 19 日宣布发行可转债当天,Nebius 跌了约 10%。

长期看,稀释本身不是问题,关键是"每股"指标有没有跑赢股本增长。到目前为止,Nebius 是跑赢的:

• 过去一年,加权股数增加约 18%;
• 同期 ARR 从约 4.3 亿涨到 30 亿,增长约 6 倍;
• 折算下来,每股对应的 ARR 从约 1.8 美元涨到约 10 美元。

只要这条"每股 ARR"的曲线还在陡峭上升,融资就是在给股东创造价值;一旦收入增速放缓、融资节奏不变,稀释就会开始真正伤害股价。这是我建议长期跟踪的第一个指标。

五、同赛道的对手：大家在做同一件事

逐个说:

CoreWeave:规模最大、杠杆最高。2026 年收入指引 124–132 亿美元,资本开支指引 350–390 亿;合同储备超过 1,000 亿。它的问题是融资成本——大量高收益债的票面利率在 9% 上下,二季度光净利息就吃掉 6.4 亿。9 月 17 日它又宣布了一笔 30 亿美元的可转债。它是 Nebius 的"未来样子",也是一面镜子:规模上去之后,融资成本决定了利润能剩多少。它在工业客户上的布局,第三节已经讲过。

IREN:从比特币矿工转型。它和Galaxy(GLXY)一样,原本是挖矿公司,手里有现成的电。区别是 Galaxy 只当"房东"(把机房租给 CoreWeave),IREN 自己买 GPU、直接做 AI 云。它给微软交付了第一批容量,新签 3 年期合同每 MW 超过 2,000 万美元——和 Nebius 的价格区间几乎一样,说明这门生意的定价已经高度趋同。但它的稀释更重:上一个财年发了 47 亿美元新股和 63 亿可转债。

甲骨文:最大的"非典型对手"。它不是 neocloud,但它的云基础设施(OCI)在做同样的生意,而且规模大一个数量级:剩余履约义务 6,640 亿美元,一个季度就交付了 850 MW。大合同(比如 OpenAI)的竞争,Nebius 很难和甲骨文正面抢。

还没上市的对手:Lambda(计划 2026 年下半年上市)、Crusoe(OpenAI "星际之门"得州 Abilene 园区的建设方)、Nscale(欧洲最大的本土 neocloud,2026 年 3 月估值 146 亿美元)。它们抢的是同样的 GPU、同样的电、同样的客户。

最后,大型云厂商(亚马逊(AMZN)、微软(MSFT)、谷歌(GOOGL))既是 neocloud 最大的客户,也是最大的对手——它们现在租 neocloud 的算力,是因为自己建得不够快;等自己的机房和自研芯片跟上,就会少租。

Nebius 比对手强在哪:技术底子是它最硬的一张牌

先看出身。这条赛道上的主要玩家,大多是半路出家:

Nebius 是这里面唯一一家"本来就是做云的"。它的前身 Yandex 是俄罗斯最大的互联网公司,自己做搜索、自己建数据中心、自己运营公有云,还训练过自己的大模型。2024 年剥离俄罗斯业务后,留下的是这支做基础设施的团队:公司官网介绍有 500 多名基础设施工程师,另有自己的大模型研发团队,员工全部在俄罗斯境外。

这种背景体现在它自己做到了哪一层:

• 服务器和机柜自己设计:公司称同样条件下比市面上的标准机型省电约 20%;
• 数据中心自己设计:芬兰 Mäntsälä 的自有机房,满负荷时的 PUE(电能使用效率,越接近 1 越省电)约 1.13;
• 云软件自己写:整个平台基于 Kubernetes(一种主流的容器编排系统),用虚拟化做到接近裸机的性能;给 AI 训练用的集群管理工具 Soperator(把 Slurm 调度系统搬到 Kubernetes 上)是开源的;
• 推理软件:Token Factory,加上收购来的 Eigen AI、Clarifai 的推理优化能力。第三方机构 Artificial Analysis 的测试显示,它在 GLM-5.2 上做到了精度无损,输出速度也排在前列。

第三方怎么看?半导体研究机构 SemiAnalysis 的 GPU 云评级(ClusterMAX 2.0)可能是目前最有参考价值的:

• 只有 CoreWeave 拿到最高的"白金"级;
• Nebius 是"金"级,同级的还有 Crusoe、甲骨文、微软 Azure、Together AI;亚马逊和 Lambda 是"银"级;
• SemiAnalysis 认为 Nebius 是客户比较时最常和 CoreWeave 正面竞争的对手。它的长处是按需、弹性扩缩、可抢占实例这些灵活用法,价格透明,上线前的压力测试和健康监控做得扎实;短处是裸机服务器只给大额长约客户,以及部分客户对它的俄罗斯渊源仍有顾虑。

价格和自助购买也是它的优势。按 8 月底的公开价格,Nebius 的 H100 按需价每小时 3.85 美元(10 月起 4.50 美元),CoreWeave 是 6.16 美元;Nebius 是少数公开 B300 按需价的云,而 CoreWeave 的新一代芯片要找销售谈。价格公开、网站上直接下单,正是服务大量中小客户的前提。

所以回答"它的技术背景是不是比别家强":在软件和全栈工程这一项上,是的——它是这条赛道里技术底子最强的之一,也是它和 CoreWeave 以外其他对手拉开差距的地方。但要说清楚三点:

1. "最强"要分场景。在超大规模训练集群的交付和运维上,CoreWeave 仍然是公认的第一:唯一的白金级评级、行业第一个完成 Vera Rubin 机柜调试、刷新了 MLPerf 训练和推理测试的纪录;
2. 技术优势用在哪最值钱?不是抢超大合同——那更看规模、资金成本和交付速度——而是服务大量中小客户:虚拟化和自助平台能把同一批 GPU 分给更多客户、卖出更高的单价,自己设计的硬件又更省电。这正好和第三节"做所有公司的 AI 云"的方向对上;
3. 技术不等于护城河。大型云厂商的工程能力更深,Together AI 这类专做推理的公司也很强。Nebius 的技术优势,要体现在"每块 GPU 的收入"和"客户数量"上,才算真正变成钱。

六、推理时代：赛道变宽了，但门槛也变了

我前两天归纳过一篇 IEEE 的报道——《AI 的重心正在从训练转向推理》。放到 neocloud 这条赛道上看,推理时代带来的是三个好消息和三个挑战。

三个好消息

第一,需求从"一次性"变成"持续性"。训练一个模型是一个项目,做完就停;推理是模型上线之后每天都在跑。推理型模型会反复"思考",生成的文本量最多可达普通模型的 20 倍;AI 智能体更是 24 小时不停地工作。对 AI 云来说,这意味着利用率更稳定、合同更容易续。

第二,旧 GPU 有了"第二人生"。上一篇我说过,折旧和技术迭代赛跑是 neocloud 最本质的风险。但推理不一定需要最新的芯片——很多推理任务用上一代 GPU 完全够用。Nebius 老一代 GPU 的价格一个季度涨了 30% 以上,IREN 的 3 年期合同价格比去年 11 月涨了 125%,就是这件事的证据。如果这个趋势持续,第 4、5 年的续约价格就不会跌一半,前面那张"一兆瓦账本"就更接近理想情况。

第三,价值在往软件层走。单纯出租 GPU 是一门商品生意,谁便宜客户就找谁;但按 token(大模型处理文字的最小单位)收费的托管推理服务,能把同一块 GPU 卖出更高的价钱。Nebius 的 Token Factory 和收购的两家推理优化公司,押的就是这个方向。

三个挑战

第一,推理芯片在多元化,而 neocloud 押的几乎全是英伟达。IEEE 那篇报道里讲得很清楚:推理的瓶颈往往是内存带宽,这催生了 Groq 的 LPU、Cerebras(CBRS)的晶圆级芯片、亚马逊的 Trainium、谷歌的 TPU 等专用方案。大型云厂商有自研芯片可以降低每个 token 的成本,neocloud 没有。如果推理的单位成本被专用芯片大幅拉低,纯英伟达 GPU 的出租价格就会承压。好在英伟达自己也在跟进——它把 Groq 的技术收入囊中,推出了 GPU + LPU 的组合方案,而 neocloud 可以跟着英伟达的路线图升级。

第二,2027–2028 年的供给潮。Nebius 签约 5 GW、CoreWeave 签约 4.2 GW、IREN 管线超过 5 GW、甲骨文一个季度交付 850 MW——整个行业都在同一时间扩产。如果需求增速稍微放缓,续约价格就会下跌。今天的涨价,是建立在"供不应求"这个前提上的。

第三,资本市场是这门生意的氧气。所有 neocloud 都在用"今天融资、明天收租"的模式扩张。一旦资本市场对 AI 基础设施的热情降温,融资成本会同时上升,最先受伤的就是杠杆最高、融资最频繁的公司。

我对赛道前景的判断

推理时代让 neocloud 的需求更持久,但也让竞争的门槛从"有没有 GPU"变成了三件事:手里有没有电、资金成本低不低、软件能不能把每块 GPU 卖出更高的价钱。

按这三条给 Nebius 打分:电——好(5 GW 签约、年底通电 0.8–1 GW);软件——好(同行里最完整);资金成本——一半一半(利息低,但靠稀释股东)。

推理时代还有第四个门槛:谁能把 AI 送进企业的真实业务里。训练阶段的客户是少数几家 AI 实验室;推理阶段的客户是成千上万家企业。这就是为什么 Nebius 找 Palantir、CoreWeave 收购 Monolith——大家都看到了同一个方向,只是走法不同。

七、我的判断

第一,Nebius 的方向是给所有想要"模型主权"的公司做 AI 云,从创业团队到大型机构。按需自助 GPU、Token Factory 的微调和零数据留存、面向受监管行业的认证和权限功能、Palantir 合作——产品从小到大一层层铺开,方向高度一致。但到目前为止,收入仍然主要来自少数大合同,前三大客户占 59%,自助和托管推理的收入没有单独披露。

第二,它最硬的优势是技术底子。它是这条赛道上唯一一家"本来就做云"的公司,服务器、机房、云软件都自己做;第三方评级仅次于 CoreWeave,价格更低、可以自助购买。这种能力最适合的,恰恰是服务大量中小客户,而不是和 CoreWeave、甲骨文抢超大合同。

第三,它成不了 Palantir,也不该按 Palantir 估值。Palantir 毛利率约 85%、资本开支不到收入的 1%;Nebius 扣除折旧后毛利率约 33%、资本开支约是收入的 10 倍。在 Palantir 合作里,客户是 Palantir 的,Nebius 是它背后的那朵云。这个位置有价值,但它是供应商的价值。

第四,英伟达在扶持 neocloud 阵营,Nebius 是被选中的一员,但不是唯一。同样 20 亿、同样"2030 年 5 GW",英伟达也给了 CoreWeave。英伟达看重的是它的全栈软件能力,目的是对冲大型云厂商的自研芯片;这是强大的背书,但其中有一部分钱会回流成对英伟达 GPU 的采购。

第五,在"像 Palantir 一样服务工业客户"这件事上,CoreWeave 走得更远。Monolith 加上驻场工程服务,是一条直接进入工业研发的路。Nebius 如果想在企业客户上不落后,Palantir 渠道能不能在未来几个季度转化成真实的合同,是最关键的检验。

第六,账面利润要等到 2028 年前后,融资会一直伴随。高速扩张期的折旧会一直跑在收入前面;基准情景下 2027 年还要再融约 140 亿美元,加上可转债潜在的约 24% 稀释。买它的股票,就是接受"增长必须跑赢稀释"这个前提。

第七,估值已经不便宜。市值约 690 亿美元,约为 2026 年收入指引中值的 22 倍、年底 ARR 目标中值的 8.6 倍,要求下半年的指引全部完成。

第八,长期最大的变量是续约价格,而"客户变多、变企业化"是它最好的解药。第 4、5 年旧 GPU 是打五折还是七五折,决定了长期营业利润率是约 17% 还是约 26%。

该跟踪的指标

1. Palantir 合作的落地——整合期什么时候结束,有没有公布第一批联合客户、合同金额或专门的算力部署;
2. 客户结构——前三大客户占比(现在是 59%)会不会下降,客户数量会不会开始披露,财报里会不会出现工业、金融、医疗、政府类客户;
3. Token Factory 和自助业务的收入——推理负载和微调业务的增长,以及公司会不会开始单独披露按需、托管推理这部分收入,这是检验"做所有公司的 AI 云"有没有变成钱的关键;
4. 每股 ARR——增长有没有持续跑赢股本增长,这是判断融资是否在创造价值的第一指标;
5. AI 云业务的 EBITDA 利润率——能不能稳在 50% 以上;
6. 新签合同的每 MW 价格和预付款比例——2,000 万美元以上、70% 带预付,是现在的水平;
7. 三季报收入和通电进度——下半年每季要做到 10–12 亿,年底通电 0.8–1 GW;
8. 老一代 GPU 的租赁价格——长期利润率的关键;
9. CoreWeave 工业业务的进展——它的驻场工程服务能不能做大,是检验"neocloud 能不能做成 Palantir 式生意"的试验田。

金豆划重点

• 方向:给所有想要"模型主权"的公司做 AI 云——模型不被闭源接口绑住、数据不外流、机房自己选;产品从自助 GPU、Token Factory 微调和零数据留存,一直铺到通过 Palantir 服务政府和大型工业企业;
• 优势:技术底子——唯一一家"本来就做云"的 neocloud(前身是 Yandex 的基础设施团队),服务器、机房、云软件都自己做;SemiAnalysis 评级为"金"级,仅次于唯一"白金"级的 CoreWeave;公开价格更低、可自助购买;但在超大规模训练集群上,CoreWeave 仍是第一;
• 现状:客户今天仍以 AI 公司和大合同为主:二季度四笔大单来自 Reflection、Cohere、一家 AI 实验室和一家量化公司,前三大客户占收入 59%,财报里没有点名传统工业客户;
• 但企业化的信号很密集:Token Factory 推理负载涨三倍多、收购 Eigen AI/Clarifai/Tavily、为受监管行业推出加密和权限功能、请来企业软件背景的营销负责人、推出轻资产合作模式;
• Palantir 合作的实质:Nebius 成为 Palantir 首选的主权 AI 基础设施伙伴,但客户是 Palantir 的,Nebius 是它背后的算力和推理层;没有披露金额和最低采购承诺,现阶段是渠道和选择权,不是合同储备;
• 它成不了 Palantir:Palantir 二季度毛利率约 85%、GAAP 营业利润率 47%、资本开支不到收入的 1%;Nebius 扣除折旧后毛利率约 33%、营业利润率 −30%、资本开支约为收入的 10 倍。一个卖"脑子",一个卖"肌肉";
• 英伟达押的是整个 neocloud 阵营:1 月给 CoreWeave 投 20 亿,3 月给 Nebius 投 20 亿,目标都是 2030 年 5 GW;目的是对冲大型云厂商的自研芯片;是真实背书,但有循环融资的成分;
• CoreWeave 反而更像在学 Palantir:收购 Weights & Biases、OpenPipe 和工业 AI 公司 Monolith(客户有宝马、奔驰、日产、西门子),9 月推出派工程师驻场的物理 AI 服务;
• 二季报:收入 5.82 亿(+454%)、调整后 EBITDA 利润率 41%(AI 云 50%)、GAAP 净亏损 1.90 亿;经营现金流 22.5 亿主要是客户预付款;上半年净利润全部来自股权重估;服务器折旧年限从 4 年改为 5 年;
• 一兆瓦账本:新合同价格下,成熟期营业利润率约 33%;第 4、5 年续约打七五折约 26%,打五折约 17%——企业化最大的意义,是守住旧 GPU 的续约价格;
• 融资:2026 年资金基本够;2027 年外部融资缺口估算 60 亿到 240 亿,基准约 140 亿;实际股本约 3.09 亿股、市值约 690 亿美元;可转债全部转股最多再加约 24%,2027 年新融资再稀释约 6.5%–15%;
• 一句话:Nebius 成不了 Palantir,但如果它能成为 Palantir 这类企业软件背后的那朵云,它会是一门比"出租 GPU"好得多的生意——前提是增长跑赢稀释。

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本文数据来自 Nebius 二季度 6-K 财报及股东信、Nebius 与 Palantir 9 月 8 日合作公告、Palantir 二季度 8-K、英伟达与 Nebius 及 CoreWeave 的投资公告、CoreWeave 二季度 8-K 与 9 月可转债公告、IREN 2026 财年业绩公告、甲骨文 2027 财年一季度业绩报道及 CoreWeave 驻场工程服务的媒体报道。一兆瓦账本、2027 年资金缺口和稀释测算均为作者按公开数据所做的估算,假设已在文中列明。本文不构成任何投资建议。