CoreWeave: детальний огляд. Як колишній криптомайнер став незамінним хмарним сервісом для ШІ

Оновлено 8 грудня 2025 року

Оновлення за грудень 2025 року: CoreWeave провів IPO на 1,5 млрд доларів у березні 2025 року — перше велике технологічне IPO з 2021 року. Дохід зріс на 737% до 1,92 млрд доларів у 2024 році. OpenAI підписав контракт загальною вартістю 22,4 млрд доларів, Meta уклала угоду на 14,2 млрд доларів. Парк тепер налічує понад 250 000 GPU у 32+ дата-центрах. Компанія першою комерційно розгорнула як GB200 NVL72 (лютий 2025), так і GB300 NVL72 (липень 2025). Зобов'язання щодо європейської експансії досягають 3,5 млрд доларів. Концентрація клієнтів покращується, оскільки частка Microsoft падає нижче 50% майбутнього доходу.

OpenAI міг обрати AWS, Azure або Google Cloud для наступного етапу розширення інфраструктури. Натомість компанія підписала контракт на 12 млрд доларів з CoreWeave у березні 2025 року, а потім додаткову угоду на 10,5 млрд доларів у вересні, довівши загальну суму до 22,4 млрд доларів на п'ять років.¹ Meta пішла слідом із зобов'язанням на інфраструктуру в 14,2 млрд доларів до 2031 року.² CoreWeave трансформувався з трьох осіб, що займалися криптовалютним майнінгом у 2017 році, у GPU-хмарного провайдера вартістю 23 млрд доларів, який обслуговує найвимогливіші ШІ-навантаження на планеті. Зростання компанії розкриває як інфраструктурні потреби сучасного ШІ, так і архітектурні рішення, які гіперскейлерам важко відтворити.

Від майнінгу Ethereum до ШІ-інфраструктури

Історія CoreWeave починається в офісі в Нью-Джерсі, де засновники Майкл Інтратор, Браян Вентуро та Бреннін Макбі збирали GPU-установки для майнінгу Ethereum. Криптовалютний бум навчив їх критично важливим урокам про економіку GPU, управління теплом та високощільні розгортання, які пізніше виявилися необхідними для ШІ-навантажень. Коли Ethereum перейшов на proof-of-stake у 2022 році, усунувши потребу в GPU-майнінгу, CoreWeave переорієнтувався на хмарні обчислення саме тоді, коли з'явився генеративний ШІ.

Час виявився надзвичайно вдалим. ChatGPT запустили в листопаді 2022 року, що спровокувало безпрецедентний попит на GPU-обчислення, який гіперскейлери не могли задовольнити. Наявні GPU-запаси CoreWeave та налагоджені відносини з постачальниками дозволили компанії захопити попит, який AWS, Azure та Google Cloud не могли задовольнити. NVIDIA, приймаючи рішення про розподіл під час дефіциту GPU, спрямовувала постачання до CoreWeave, а не до гіперскейлерів, які розробляли конкурентні ШІ-чіпи.³

Інвестиція NVIDIA в розмірі 250 млн доларів та постійний пріоритетний розподіл створили симбіотичні відносини, вигідні обом компаніям. CoreWeave є найбільшим клієнтом GPU-хмари NVIDIA, який не розробляє конкурентний кремній, що робить партнерство стратегічно цінним поза фінансовими умовами. Ця домовленість дозволила CoreWeave забезпечити постачання GPU під час дефіциту, який змусив навіть Microsoft та Google боротися за розподіл.

Зростання доходів відображає траєкторію попиту: 16 млн доларів у 2022 році зросли до 229 млн доларів у 2023 році та 1,92 млрд доларів у 2024 році — збільшення на 737% за один рік.⁴ IPO у березні 2025 року залучило 1,5 млрд доларів при ринковій капіталізації, що наближається до 35 млрд доларів, зробивши CoreWeave першим великим технологічним IPO з часів ейфорії ринку 2021 року.

Перевага bare-metal

Технічна архітектура CoreWeave фундаментально відрізняється від підходів гіперскейлерів. Традиційні хмарні провайдери віртуалізують GPU-ресурси, додаючи шари гіпервізора, які створюють затримки та зменшують доступну обчислювальну потужність. CoreWeave запускає Kubernetes безпосередньо на bare-metal серверах, забезпечуючи хмарну гнучкість з продуктивністю виділеного обладнання.⁵

CoreWeave Kubernetes Service (CKS) розгортає кластери без віртуальних машин або гіпервізорів між навантаженнями та GPU-обладнанням. NVIDIA BlueField Data Processing Units (DPU), підключені до кожного вузла, розвантажують мережеві та безпекові завдання, звільняючи GPU для зосередження виключно на обчисленнях.⁶ Архітектура DPU забезпечує розширені функції безпеки, включаючи власні мережеві політики, виділені Virtual Private Clouds та контроль привілейованого доступу без жертвування утилізацією GPU.

Мережева архітектура виявляється так само критичною для розподіленого навчання ШІ. CoreWeave побудував свою магістраль на NVIDIA Quantum-2 InfiniBand fabric з неблокуючою fat-tree топологією, оптимізованою для колективних операцій на тисячах GPU.⁷ NVIDIA Scalable Hierarchical Aggregation and Reduction Protocol (SHARP) додатково прискорює синхронізацію градієнтів, яка домінує в комунікаційних патернах навчання. Мережа надійно з'єднує десятки тисяч GPU з потужністю масштабування до кластерів шестизначного розміру.

Гіперскейлери стикаються зі структурними труднощами при спробах досягти подібної щільності GPU. Застарілі проекти дата-центрів, податок на віртуалізацію та мережеві топології, оптимізовані для традиційних хмарних навантажень, створюють вузькі місця, яких спеціалізована інфраструктура CoreWeave уникає. AWS та Azure можуть розгортати H100, але досягнення еквівалентного часу навчання та пропускної здатності інференсу вимагає подолання архітектурних рішень, прийнятих за роки до появи генеративного ШІ.

Стратегія дата-центрів для ери ШІ

CoreWeave управляє 32+ дата-центрами в Північній Америці та Європі, де розміщено понад 250 000 GPU з потужністю в сотні мегават.⁸ Темп розширення прискорився протягом 2025 року: два дата-центри у Великій Британії з GPU H200 стали операційними в січні, а континентальні європейські об'єкти в Норвегії, Швеції та Іспанії отримали інвестиційні зобов'язання на 2,2 млрд доларів.

Більшість об'єктів CoreWeave, що відкриваються у 2025 році, мають вбудовану здатність до рідинного охолодження. На відміну від застарілих операторів, які модернізують невеликі частини існуючих об'єктів, CoreWeave проектує цілі дата-центри навколо рідинного охолодження від фундаменту до даху.⁹ Цей підхід забезпечує підтримку стійок потужністю 130+ кВт, необхідних для розгортання GPU наступного покоління — рівні щільності, яких повітряно охолоджувані об'єкти не можуть досягти незалежно від інвестицій у модернізацію.

Стратегічні партнерства розширюють охоплення CoreWeave без потреби в капітальних витратах на кожну локацію. Альянс з Flexential забезпечує високощільну колокаційну потужність на додаткових ринках.¹⁰ Core Scientific виділив 200 мегават інфраструктури через 12-річні контракти з річними платежами приблизно 290 млн доларів.¹¹ Ці домовленості прискорюють розгортання потужностей, розподіляючи капітальні вимоги між партнерами.

Розгортання GB200 NVL72 у лютому 2025 року зробило CoreWeave першим хмарним провайдером, що комерційно пропонує архітектуру NVIDIA Blackwell.¹² У липні 2025 року відбулася ще одна віха — перше комерційне розгортання систем GB300 NVL72 (Blackwell Ultra), поставлених через сервери Dell.¹³ Ранній доступ до обладнання наступного покоління створює конкурентні бар'єри, які посилюються з кожним наступним поколінням GPU.

Ціноутворення, що кидає виклик економіці гіперскейлерів

Структура ціноутворення CoreWeave стабільно нижча за гіперскейлерів на 30-60% для еквівалентних GPU-конфігурацій.¹⁴ H100 з InfiniBand-мережею коштує приблизно 6,16 долара за GPU-годину на CoreWeave, порівняно з 6,98 долара в Azure та приблизно 3,90 долара в AWS після зниження цін.¹⁵ Зобов'язання щодо зарезервованої потужності можуть розширити знижки до 60% від цін за запитом.

Порівняння A100 виявляється ще більш разючим: 2,39 долара за годину на CoreWeave проти 3,40 долара на Azure та 3,67 долара на Google Cloud.¹⁶ Для завдання навчання 70-мільярдної параметрової моделі, що вимагає 6,4 млн GPU-годин, CoreWeave коштує приблизно 39 млн доларів порівняно з 45-48 млн доларів на AWS або Azure та 71 млн доларів на Google Cloud.

Простота ціноутворення посилює перевагу. CoreWeave об'єднує GPU, CPU, RAM та мережу в погодинні тарифи за екземпляр, забезпечуючи передбачувану оплату для планування потужностей. Гіперскейлери стягують плату окремо за обчислення, зберігання, вихідний трафік даних та допоміжні сервіси, створюючи складну систему оплати, яка ускладнює прогнозування витрат. Нульова плата CoreWeave за вихідний трафік усуває значну категорію витрат для ШІ-навантажень, що вимагають частих передач даних.

Гіперскейлери зберігають переваги в широті екосистеми сервісів. AWS SageMaker, Google Vertex AI та ШІ-платформа Azure надають керовані сервіси, аналітичні інструменти та готові інтеграції, яких інфраструктурно орієнтована пропозиція CoreWeave не має. Організації, що потребують глибокої інтеграції з існуючими хмарними екосистемами, можуть вважати премії гіперскейлерів виправданими через зменшену складність інтеграції та операційні накладні витрати.

Концентрація клієнтів та диверсифікація

Концентрація клієнтів CoreWeave створила як можливості, так і вразливість. Microsoft становив 62% доходу 2024 року та досяг 71% доходу другого кварталу 2025 року — надзвичайна залежність від одного клієнта.¹⁷ Концентрація виникла через термінову потребу Microsoft в GPU-потужності для обслуговування навантажень OpenAI після того, як несподіваний успіх ChatGPT переповнив існуючу інфраструктуру.

Контракти з OpenAI та Meta фундаментально змінюють клієнтський мікс. CEO Майкл Інтратор зазначив, що Microsoft становитиме менше половини очікуваного майбутнього контрактного доходу, оскільки OpenAI, Meta та інші клієнти масштабують своє використання.¹⁸ Диверсифікація зменшує ризик одного клієнта, демонструючи, що ціннісна пропозиція CoreWeave виходить за межі специфічних вимог Microsoft.

Менші ШІ-компанії, включаючи Cohere, Mistral та Poolside, доповнюють головні контракти.¹⁹ Ці клієнти представляють ширшу спільноту розробників ШІ, яку приваблюють переваги CoreWeave в ціноутворенні та продуктивності. Оскільки розробка ШІ-моделей поширюється за межі кількох передових лабораторій, цей середньоринковий сегмент може виявитися настільки ж стратегічно цінним, як і головні корпоративні контракти.

Сем Альтман чітко охарактеризував ці відносини: «CoreWeave є важливим доповненням до інфраструктурного портфеля OpenAI, доповнюючи наші комерційні угоди з Microsoft та Oracle, а також наше спільне підприємство з SoftBank щодо Stargate».²⁰ Навіть організації з відносинами з гіперскейлерами вважають спеціалізовану GPU-хмару CoreWeave цінною для специфічних навантажень.

Фінансові реалії та ринкові занепокоєння

Зростання CoreWeave супроводжується значною фінансовою складністю. Компанія залучила понад 14,5 млрд доларів боргового та власного капіталу через 12 раундів фінансування, включаючи приватний борговий фонд на 7 млрд доларів під керівництвом Blackstone та Magnetar у травні 2024 року.²¹ Капіталомістка модель вимагає постійних інвестицій у GPU-запаси та потужності дата-центрів для підтримки конкурентних позицій.

Чисті збитки зросли до 863 млн доларів у 2024 році з 594 млн доларів у 2023 році, незважаючи на зростання доходу на 737%.²² Траєкторія збитків відображає агресивне розширення потужностей, а не операційну неефективність, але інвестори уважно аналізують, чи зростання врешті-решт генерує прибутки, достатні для обслуговування накопиченого боргу. Відсоткові витрати та амортизація GPU-активів поглинають значну частину доходу до досягнення прибутковості.

Ринкові занепокоєння зосереджені на концентрації клієнтів, конкурентній динаміці та стійкості поточних рівнів попиту. Деякі аналітики характеризують бізнес-модель як «GPU боргову пастку», де потреби в капіталі постійно розширюються без досягнення прибуткового масштабу.²³ Пріоритетний розподіл NVIDIA теоретично може змінитися на користь інших партнерів, підриваючи перевагу CoreWeave в постачанні.

Контраргумент зосереджений на попиті на ШІ-інфраструктуру, який не демонструє ознак уповільнення. OpenAI, Anthropic, Google, Meta та десятки інших організацій продовжують розширювати обчислювальні потужності, оскільки розміри моделей збільшуються, а попит на інференс зростає. Перевага раннього входу CoreWeave, технічна архітектура та відносини з клієнтами створюють бар'єри, які нові учасники не можуть легко відтворити. Розбудова інфраструктури представляє ставку на продовження розширення ШІ — тезу, яку поточні докази підтримують.

Конкурентне позиціонування на ринку GPU-хмар

Ринок GPU-хмар сегментується між гіперскейлерами (AWS, Azure, Google Cloud) та спеціалізованими провайдерами (CoreWeave, Lambda Labs, Together AI, Hyperbolic). CoreWeave позиціонується в преміум-сегменті серед спеціалізованих провайдерів, пропонуючи корпоративні можливості та масивний масштаб, зберігаючи при цьому ціни нижчими за тарифи гіперскейлерів.

Lambda Labs пропонує конкурентоспроможні ціни на H100 (приблизно 2,99 долара за GPU-годину), але