算力瓶颈不在芯片？云服务商称供电机房成最大限制

据媒体报道，随着人工智能计算需求的不断增长，产业限制因素正发生显著变化。云服务商CoreWeave的两位高管在近期采访中表示，当前行业面临的最大挑战已不再是图形处理器（GPU）或高带宽内存（HBM）等核心计算与存储元器件，而是数据中心的物理基础设施。具体而言，已完成电力配置的“供电机房”成为了扩张的关键阻碍，其中电力施工人员的短缺进一步加剧了这一难题。

在AI智能体快速发展的推动下，数据中心的硬件配置逻辑正在重塑。高管透露，为了适应推理计算任务的激增，公司正对整体架构进行重新设计。目前，中央处理器（CPU）和存储设备的需求占比相较于GPU正显著上升。为此，CoreWeave已调整了数据中心的标准规格，为CPU和存储预留了更多物理空间。在CPU供应商选择上，虽然现有服务器集群主要采用AMD的产品，但英伟达的Vera CPU正受到越来越多关注，有望成为未来的重要选项。未来，数据中心内将出现Vera CPU机架与Vera Rubin GPU服务器并列部署的景象。

关于英伟达新一代Vera Rubin平台的部署进度，CoreWeave方面给出了明确的时间线。据悉，该公司已成为全球首个完成Vera Rubin机柜上线及全面验证的企业。相关服务器预计在今年下半年开始交付，但真正的产能爬坡和大规模量产将主要集中在2027年。这一发展节奏与上一代GB200和GB300平台类似，后者在2025年推出后，于2026年才实现大规模量产。

在商业模式方面，CoreWeave超过98%的收入源于签约客户。针对HBM等零部件成本上涨的问题，公司通过在签订GPU采购合同时提前锁定客户价格，有效规避了价格波动风险，保障了利润率。面对激烈的市场竞争，CoreWeave将其优势总结为执行速度、性能表现以及生态系统深度。据第三方数据显示，全球排名前十的AI实验室（不含中国）中有九家使用了该平台。针对不同客户群体，公司采取了差异化策略：为大型云服务商提供快速部署与稳定运行；为研究机构提供极致的单Token计算效率；为企业客户提供优化的推理与开发工具，助力其将数据转化为AI应用。