SMCI 与 CoreWeave：哪种 AI 基础设施模式拥有更长的增长空间？
Supermicro 和 CoreWeave 的营收均大幅增长，但 Google News 的这一比较揭示了即时硬件销售与经常性云需求之间更深层的分歧。
Super Micro Computer，通常称为 Supermicro 或 SMCI，销售服务器、液冷设备、网络系统及完整的数据中心机架。CoreWeave 则拥有并运营 GPU 基础设施，再将这些算力容量出租给 AI 开发者和企业。
这种差异决定了两家公司如何赚钱、为扩张提供资金，以及承受风险的方式。SMCI 在客户建设基础设施时受益；CoreWeave 的目标则是在这些系统开始运行工作负载后持续获得收入。
最新业绩让两种模式都显得颇具吸引力。SMCI 在其第四财季实现强劲的年度增长、创纪录的订单量和显著的利润率回升。CoreWeave 则录得三位数的季度营收增速，以及规模庞大的客户承诺订单积压。
不过，它们的财务状况正朝着不同方向发展。SMCI 将零部件需求转化为产品收入，同时限制自己持有数据中心资产的规模。CoreWeave 为追求经常性云收入，承担了高得多的资本需求。
因此，长期机会并不只取决于表面的增长数字。投资者必须判断，经常性计算收入是否足以证明 CoreWeave 的融资负担、客户集中度和建设风险是合理的。
最新业绩将同一轮 AI 热潮变成两种不同的押注
SMCI 销售建设所需的设备，而 CoreWeave 则在基础设施部署后持续出售使用权。
Supermicro 报告称，截至 2026 年 6 月 30 日的季度净销售额为 111 亿美元，而上年同期为 58 亿美元。
全年净销售额达到 391 亿美元，高于 2025 财年的 220 亿美元。同期净利润从 10 亿美元升至 22 亿美元。
公司的财务业绩还显示出显著的环比利润率改善。其非 GAAP 毛利率从第三季度的 9.9%升至第四季度的 17.6%。
管理层将这一改善部分归因于更有利的客户和产品组合。公司表示，较低的关税成本也对此有所贡献。
Supermicro 表示，公司新增订单超过 600 亿美元，并以创纪录的订单积压进入 2027 财年。公司预计 2027 财年销售额将在 650 亿至 720 亿美元之间。
这些数字表明，AI 基础设施需求能够带来惊人的硬件出货量。但它们并不能保证较高的利润率会在未来不同的产品与客户组合中持续。
CoreWeave 的业绩展现了另一种机会。其第二季度营收达到 26 亿美元，同比增长 112%。
截至 2026 年 6 月 30 日，收入订单积压约为 1,040 亿美元。该数字不包括第三季度初签署的超过 250 亿美元新增客户承诺。
订单积压包括 CoreWeave 预计在满足服务可用性和交付要求后确认的合同收入，并不等同于已经赚取的收入。
CoreWeave 在本季度将已启用电力容量增加近 500 兆瓦，达到 1.5 吉瓦。已签约电力容量约为 3.7 吉瓦。
这些容量支持训练、推理、存储、网络及相关云服务。推理是指运行已训练的 AI 模型，以生成答案、预测、图像或其他输出。
当客户反复使用其基础设施时，CoreWeave 的模式就更具价值。一台已部署的服务器可在其使用寿命内支持可计费工作负载，前提是利用率保持在较高水平。
Google News 的标题将这些业绩简化为一场直接竞争，但两家公司处于同一供应链中相互关联的环节。CoreWeave 的扩张需要系统、冷却、网络、电力和设施。
无论是 CoreWeave 还是其他云运营商建设容量，SMCI 都可能从中受益。随后，CoreWeave 必须将这些容量商业化足够长的时间，以覆盖运营开支、融资成本和设备更换费用。
因此，这一比较并非只是高速增长与低速增长的较量，而是交易驱动的基础设施销售与资本密集型经常性消费之间的竞争。
为什么 Google News 让 CoreWeave 的模式看起来更具规模
CoreWeave 面向更长的收入周期，因为每座数据中心投入运营后，它都可以持续从计算需求中获利。
硬件供应商通常会在设备交付或完整系统完成时确认收入。持续增长需要新的订单、部署或基础设施更新。
云运营商则可以在多年客户关系中持续收取收入。这种结构使 CoreWeave 能够从模型训练、推理、存储和软件服务中捕捉需求。
这一区别解释了为何最初的基础设施比较更看好 CoreWeave 的长期增长模式。该结论取决于需求能否持续，以及融资是否保持审慎。
CoreWeave 表示，第二季度来自存储、CPU、网络和软件的收入，按年化经常性收入计算已超过 4 亿美元。年化经常性收入是将当前的经常性收入运行水平推算至全年。
托管推理的年化经常性收入在数月内从 100 万美元增至超过 1 亿美元。管理层预计，该数字将在年底前达到至少 2.5 亿美元。
这些服务之所以重要，是因为原始 GPU 使用权可能变得更加标准化。软件、调度、数据移动和托管推理能够强化客户关系，并扩大每次部署带来的收入。
CoreWeave 还宣布了连接其平台与其他供应商的跨云能力。公司称，这些工具可帮助客户在不同云环境中平衡可靠性、性能和运营成本。
其客户名单包括 AI 实验室、成熟企业和金融公司。最新更新中列出的客户包括 Bentley Systems、Caterpillar、Grammarly、Isomorphic Labs 和 Sunday Robotics。
CoreWeave 还报告称，与 Databricks、Cognition、Hudson River Trading、Rescale 和 Runway 的合作关系有所扩大。这些例子表明，其需求并不局限于单一类型的 AI 客户。
其底层机会在于经常性的机器需求。训练会带来集中的计算活动高峰，而当 AI 应用获得用户时，推理可能产生持续使用量。
一款广泛使用的编程助手、媒体生成器或企业智能体每天都可能提交请求。这些工作负载需要可用的加速器、网络、存储和编排软件。
当底层系统被采购时，Supermicro 便会参与其中。只要签约客户消费服务，CoreWeave 就会参与其中，但仍受制于协议条款。
这种持续关系为 CoreWeave 提供了更大的理论收入池。但它也使公司面临硬件供应商可以转移给基础设施所有者的执行问题。
云容量必须在正确的地点和时间到位。电力、GPU、网络、建设和融资必须在 CoreWeave 能够履行客户承诺之前汇聚到位。
闲置容量会削弱这一模式，因为即使客户使用量不足，折旧和融资成本仍会持续。延迟交付的容量也可能推迟在含有服务要求的合同下确认收入。
CoreWeave 报告称，第二季度调整后 EBITDA 为 15 亿美元。调整后 EBITDA 不包含若干费用，也不代表基础设施投资后的可用自由现金。
其调整后营业利润为 1.28 亿美元，对应 5%的利润率。公司还录得 6.26 亿美元净亏损。
这一差距说明了核心权衡。CoreWeave 能够捕捉经常性需求，但必须先为支撑该需求的实体资产融资并进行运营。
SMCI 的硬件模式以经常性收入换取财务灵活性
Supermicro 较小的经常性收入机会，意味着其对数据中心利用率和漫长建设周期的直接风险敞口较低。
SMCI 将处理器、加速器、内存、存储、网络、冷却和管理技术整合为可部署系统。其机架级方案将众多组件作为一个经过测试的整体交付。
这种整合可以缩短客户的部署周期，也能够支持比单独销售不含网络或冷却系统的服务器更高价值的订单。
公司将这种方法称为 Data Center Building Block Solutions。客户可根据工作负载、电力、空间和冷却要求配置相关产品。
随着新一代加速器对数据中心提出更高的散热要求，液冷变得尤其重要。直接液冷通过计算组件附近的液体带走热量。
Supermicro 预计，其全球生产能力将超过每月 6,000 个机架。管理层称，其中超过 3,000 个机架将支持直接液冷。
公司还宣布将在硅谷建设一座占地 32 英亩、用于其模块化系统的园区。该项目将使其美国设施面积接近 400 万平方英尺。
这些投资表明，SMCI 正在超越传统服务器组装业务。它希望交付完整 AI 部署所需设备中更大的一部分。
这一转变能够提高每位客户带来的收入，并简化安装流程。但它不会让 SMCI 变成一家针对每项工作负载持续计费的云运营商。
这种限制同时也是一种保护。Supermicro 通常无需承担购买土地、预留电力、建设设施以及维持 GPU 利用率的全部成本。
其第四季度经营现金流为 7.47 亿美元，而资本支出和投资合计为 2,500 万美元。这些数字反映出，其资产负担远轻于 CoreWeave 的扩张模式。
Supermicro 在 6 月底持有 75 亿美元现金及现金等价物。银行债务和可转换票据合计为 87 亿美元。
仅在第二季度，CoreWeave 的资本支出就达到 94 亿美元。公司预计全年资本支出将在 350 亿至 390 亿美元之间。
这种支出差异定义了风险转移：SMCI 通过供应基础设施获得付款，而 CoreWeave 必须通过运营这些基础设施赚取足够回报。
Supermicro 仍面临可观的营运资本风险。其年度申报文件显示，截至 6 月 30 日，其库存为 129 亿美元。
独立审计师将库存估值认定为一项关键审计事项。当需求变化或新一代加速器平台上市时，快速的产品周期可能降低零部件价值。
该申报文件还披露，截至 2026 年 6 月 30 日，公司财务报告内部控制无效。审计师对这些控制措施出具否定意见，但对财务报表出具无保留意见。
这一差异很重要。财务报表的无保留意见，并不能消除旨在防止或发现报告错误的流程中存在的缺陷。
因此，SMCI必须证明，创纪录的订单能够转化为已确认收入，同时不牺牲控制质量、现金转换能力或可持续利润率。
该公司第四季度的利润率回升提供了令人鼓舞的证据。然而，其全年毛利率为10.8%，低于一年前的11.1%。
即使需求旺盛，硬件领域的竞争仍可能十分激烈。客户可以在Supermicro、Dell、Hewlett Packard Enterprise和原始设计制造商之间就大额订单进行谈判。
组件也占据了每套系统价值的很大一部分。当加速器持续供不应求时，Nvidia和其他供应商仍可保有相当大的经济议价能力。
对于比较SMCI与CoreWeave的投资者而言，这一模式提供了更清晰的近期经济性。若AI应用在未来多年持续扩张，它对持续性计算消耗的敞口则较小。
CoreWeave更大的机会伴随着更严峻的失败风险
CoreWeave拥有更长的潜在收入周期，但其资本结构对部署失误或利用率疲软的容错空间更小。
CoreWeave在第二季度披露中表示，已通过无担保债务和可转换债券筹集逾100亿美元资金。该公司还完成了一笔31亿美元的延迟提款定期贷款。
Jane Street在扩大商业合作关系后进行了10亿美元的战略投资。这些交易增强了流动性，但也增加了债务义务或股东稀释。
CoreWeave在本季度末持有69亿美元的现金、现金等价物、受限现金和有价证券。融资渠道仍至关重要，因为计划支出远超当前年度收入。
该公司的季度文件披露了其经营业绩与风险背后的正式信息。投资者应区分已签约需求与已完成的服务交付。
1040亿美元的积压订单表明需求可见性较高。但这并不能消除建设风险、客户集中度、取消条款、产能限制或履约要求。
CoreWeave使用剩余履约义务及其他已承诺合同金额来定义积压订单。收入确认取决于其是否满足交付和服务可用性条件。
这意味着电力延迟可能演变为收入延迟。设备交付问题、许可问题和输电限制，都可能影响已签约产能何时开始产生销售额。
客户集中度是另一项担忧。大型AI实验室和超大规模云服务商可以做出巨额承诺，但失去一段重要客户关系可能会实质性改变未来收入。
这些客户同样拥有议价能力。其中一些可以直接采购基础设施、使用成熟云服务，或在专业服务商之间分配工作负载。
Amazon Web Services、Microsoft Azure和Google Cloud已经运营着全球基础设施。它们能够将计算能力与数据库、开发者工具、分发渠道及企业客户关系结合起来。
Nebius和Lambda等专业竞争者正在争夺GPU云市场的部分份额。当供应允许时，传统云服务商也可以扩大加速器的可用性。
CoreWeave认为，其专业化架构、软件和快速部署能力使其平台与众不同。随着更大的服务商作出回应，这些说法需要持续获得技术和财务层面的验证。
该公司表示，已完成对Nvidia Vera Rubin NVL72平台的早期验证。它还公布了使用Nvidia Grace Blackwell系统取得的MLPerf结果。
MLPerf是一套行业基准测试，用于在既定条件下衡量AI训练和推理性能。基准测试领先并不自动意味着在各类客户工作负载中具备更优的经济性。
实际回报取决于利用率、能源成本、软件可靠性、合同条款和融资情况。即使技术高效的集群，若建设成本或利息支出过高，仍可能令人失望。
CoreWeave的调整后EBITDA利润率达到59%，但调整后营业利润率仅为5%。折旧、股票薪酬、利息和基础设施投资带来了严苛得多的最终盈利结果。
6.26亿美元的季度净亏损并不能证明该模式不可持续。但它表明，仅靠收入快速增长无法为这一比较定论。
SMCI面临不同的失败风险。数据中心订单放缓可能迅速降低硬件收入，而库存可能在产品迭代期间贬值。
其客户结构也可能带来波动。大型基础设施项目会产生可观收入，但项目排期和组件供应情况可能导致交付在不同季度之间变动。
在审计师对内部控制出具不利意见后，公司治理仍是一个重大问题。管理层必须在支持显著扩大收入规模的同时修复这些弱点。
因此，两种模式都不存在明确胜者。SMCI承担执行、库存、利润率和报告控制风险；CoreWeave则额外面临债务、建设、利用率和长期资产风险。
只有在要求严苛的假设成立时，CoreWeave才拥有更强的机会。客户需求必须保持韧性，基础设施必须按时到位，利用率必须能够支撑融资成本。
SMCI只需较少假设便可证明当前业务的合理性。其上行空间更直接地取决于订单转化、企业客户多元化以及维持近期的利润率改善。
真正的竞争是建设收入与计算消耗之间的较量
若AI需求成为持久的公用事业型需求，CoreWeave将胜出；而当基础设施采购驱动大部分价值时，SMCI仍具优势。
AI基础设施周期的第一阶段围绕获取加速器展开。实验室和云服务商争相获得Nvidia系统，用于规模不断扩大的训练集群。
这一阶段有利于设备供应商。每增加一个集群，都需要服务器、机架、网络、存储、冷却和电力集成。
下一阶段正日益转向高效运营这些集群。客户需要用于推理、微调、强化学习、实验和生产级应用的计算能力。
这一变化扩大了CoreWeave的可服务机会。其基础设施无需针对每一次客户交互都新增硬件销售，便可反复产生收入。
但经常性收入并不自动等同于高质量收入。支撑这些收入的资产可能会过时，而融资义务仍然固定。
加速器代际持续演进。运营商必须决定是延长旧设备的使用期限、升级集群，还是在资产财务寿命结束前更换系统。
CoreWeave可以从不同工作负载下的高利用率中获益。如果客户在早期资产获得足够回报之前就偏好更新硬件，它也可能承受损失。
Supermicro则受益于这种更换周期。每一次迭代都会带来对重新设计的系统、更高密度机架、更新网络和不同冷却配置的需求。
这使表面上的竞争关系出现了重要反转。更快的硬件更换周期可能给CoreWeave带来压力，同时为SMCI创造新订单。
反过来，更长的使用寿命可帮助CoreWeave从现有资产中获得更多收益。它们也会降低设备供应商可获得的替换订单频率。
因此，两项业务在经济上彼此关联。CoreWeave的扩张能够支持供应商，而供应商快速的产品周期也会提高CoreWeave的再投资需求。
投资者还应将市场规模与股东回报区分开来。一家公司可以在更大的市场中运营，却未必能在扣除债务、稀释和再投资后创造更高回报。
CoreWeave的机会覆盖持续性的计算消耗。SMCI的机会则覆盖CoreWeave、超大规模云服务商、企业、政府及其他运营商所需的设备。
CoreWeave有可能随着时间从每项已部署资产中赚取更多收入。SMCI则可向更广泛的客户群销售，而不必押注于某一家运营商的利用率。
SMCI报告称，第四季度企业和渠道收入达到56亿美元。这占季度收入的50%，而上一季度为28%。
如果这种趋势持续，客户多元化将减少对少数大型数据中心项目的依赖。企业客户购买更多集成系统时，这也可能改善产品组合。
CoreWeave也在推动自身多元化。存储、网络、CPU服务、软件和托管推理可以降低其对同质化GPU租赁的依赖。
这些新增业务也使该公司更接近成熟云平台。在更多服务领域展开竞争，需要持续的软件开发和运营可靠性。
对于企业买家而言，决策通常不仅涉及成本，也涉及控制权。直接拥有基础设施可以带来定制化和可预测的使用权，但需要人员和资本投入。
专业云计算能力能够在无需拥有每项资产的情况下提供更快的接入。买家随后会依赖服务商的可用性、合同条款、安全性和长期财务稳定性。
许多组织将同时采用两种方式。它们可以为可预测的工作负载拥有基础设施，并为峰值需求、实验或更新一代的加速器租用专业计算能力。
这种混合模式为两家公司都留下了空间。但它并未解决哪一家能够攫取更大行业利润份额的问题。
答案取决于稀缺性持续存在于何处。当集成和交付仍然稀缺时，硬件供应商受益；当可用且管理良好的计算能力仍然稀缺时，云运营商受益。
如今，土地、电力、网络、加速器和建设进度都在限制供给。CoreWeave正试图在需求到来前整合这些资源。
这一战略使其对需求上升拥有更大的杠杆。若供给扩张快于可盈利的使用需求，它也将面临更大的风险敞口。
三个信号将决定SMCI与CoreWeave的结果
积压订单转化、经常性服务增长和财务纪律将揭示CoreWeave更大的机会能否带来更好的经济性。
第一个信号是CoreWeave将已签约需求转化为已确认收入的能力。其约1040亿美元的积压订单，只有在产能可用且客户获得已签约服务时，才具备可见性。
关注活跃电力规模与季度收入。CoreWeave在6月底拥有1.5吉瓦活跃电力和3.7吉瓦已签约电力。
这两项指标同步稳步增长，将支持管理层的扩张逻辑。已签约电力增加而活跃产能未能相应增长，则会凸显建设和通电风险。
投资者还应关注积压订单是否增长快于收入。这种模式在扩张期间可能是积极信号，但若持续背离，则可能表明部署延迟。
第二个信号是原始GPU接入以外服务的增长。托管推理、存储、网络和软件可以提升客户留存率与基础设施利用率。
CoreWeave的第二季度更新显示，非GPU服务的年度经常性收入已超过4亿美元。托管推理超过1亿美元。
朝公司2.5亿美元托管推理目标取得进展，将支持其经常性平台的逻辑。进展较慢则会使公司更依赖资本密集型的产能租赁。
这一信号同样检验竞争差异化。软件和托管服务可以建立比标准化加速器接入更牢固的客户关系。
第三个信号是：随着营收增长，各公司的财务纪律是否得到改善。对 CoreWeave 而言，这意味着关注营业收入、净亏损、融资成本和资本效率。
高调整后 EBITDA 利润率本身不足以支撑这一论点。投资者需要看到证据，证明新增产能在扣除折旧、利息和持续再投资后仍能创造回报。
对 SMCI 而言，纪律意味着维持毛利率、将订单积压转化为收入、控制库存，并修复财务报告控制机制。第四季度利润率反弹设定了一个颇具挑战性的比较基准。
其 2027 财年营收指引也提高了执行要求。规模更大的业务需要可靠的供应商、准确的预测、有效的控制措施，以及客户及时验收。
Google News 可能会将这个故事描述为两只 AI 基础设施股票之间的选择。但更有价值的结论，是将机会的规模与其产生长期回报的概率区分开来。
CoreWeave 拥有更大的理论机会，因为部署完成后，持续性的算力消耗仍可能延续。SMCI 的经济模式更简单，也承担了更少的直接利用率风险。
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然后提出三个问题：产能是否转化为营收，服务业务是否增长到 GPU 租赁之外，以及财务风险是否下降？这些答案将比又一则宣布胜者的新闻标题更重要。
