Neocloud们的核心资产 -- AI-ready energized MW资产浅析 比GPU更稀缺的，是HBM；比HBM更稀缺的是电力。 更准确说，是“已经带电、已经完成工业化部署、可以立刻承载AI负载的AI-ready energized MW”。 这正在成为AI时代最核心的新资产类别。 aiDC行业越来越关注EV / MW、EV / Energized MW、Contracted MW、Time-to-Power、Power Density。因为AI rack功率密度已经从过去的5–15kW/rack，跃升到80–150kW/rack，传统IDC逻辑开始失效。 电网扩容、大型变压器、switchgear、substations、cooling、transmission、permitting、construction。这些全都是物理世界的瓶颈。 因此，真正重要的是“已经完成并网、真正带电、可以立刻部署GPU”的容量。 Neocloud行业现在已经形成一条非常清晰的资产等级链： Active AI MW > Contracted MW > Queued MW > Land Only。 同样是100MW，不同阶段的估值可能相差十倍以上。 很多公司会宣传secured power、contracted power、future power access。但真正含金量最高的，是Energized MW。 也就是utility已经送电，substation完成，transformer installed，cooling ready，rack ready，GPU理论上可以立刻上架的电力资产。这些资产本质上已经跨过了AI基础设施建设最困难的阶段。 市场现在对AI-ready energized MW的隐含估值，大约已经达到800万–2500万美元 / MW。而普通传统IDC，之前可能只有200万–500万美元 / MW。 市场对MW估值方式，是DCF + 重置成本 + 稀缺溢价 + AI需求增长期权。 尤其重要的是“时间价值”。现在新增一个真正AI-ready的GW级园区，很多地方可能需要4–6年。但AI等不了那么久。 这也是为什么市场愿意给已经上线的capacity极高溢价。因为AI行业现在处于典型的supply constrained hypergrowth阶段。

加密矿工到 NeoCloud：币圈转型 AI 最成功的一批企业 当币圈人还在惊叹 AI 的发展和股价的暴涨时，已经有一批企业悄然完成了从 Crypto 到 AI 的转型。 曾经它们是加密矿工，靠挖 BTC 和 ETH 赚钱； 现在它们已经或正在转型 NeoCloud，靠给 OpenAI 和 Anthropic 提供 AI 算力赚钱。 1. 什么是 NeoCloud? 2022年 ChatGPT 推出后爆火，出现了历史级别的 GPU 算力短缺，NeoCloud 应运而生。 Neocloud 可以理解为新一代 AI 云服务商，他们为客户提供大规模AI算力，不像 AWS/Azure 做通用云，代表公司有 CoreWeave，Nebius 等。 2. 为什么是加密矿工? 加密挖矿和NeoCloud，本质上做的是同一件事：把电力转换成算力赚钱。 矿工的商业模式： 电 -> GPU/矿机 -> BTC/ETH 算力 -> 区块奖励 NeoCloud的商业模式： 电 -> GPU -> AI 算力 -> OpenAI/Anthropic 合同 如果从零开始做 NeoCloud，你需要：买电，买地，买GPU，建变电站，建冷却系统，建数据中心，组运营团队。 而这些，矿工恰好都有！ 3. 龙头 CoreWeave $CRWV 的故事 目前 NeoCloud 的龙头之一 CoreWeave $CRWV 的前身叫 Atlantic Crypto，是一家创立于 2017 年的 GPU 挖矿公司。 2019 年加密熊市，公司更名为 CoreWeave，并用筹集的 300万美元从破产的矿工手上买了4万张GPU（矿卡），一边挖矿，一边组建GPU云服务。 2021 年加密牛市到来，CoreWeave 没有选择继续挖 ETH，而是将手上的显卡以 10x 的价格全部变现。他们用赚来的钱 + $50M 融资，从英伟达购买数据中心级的显卡（A100 等），开始建立AI数据中心。 2023 年是改变命运的一年，ChatGPT 爆发，AI 公司疯狂缺 GPU，CoreWeave 知道 NeoCloud 东风以来。这一年，CoreWeave 获得英伟达战略投资成为“亲儿子”，拿到微软的大合同，开始迅速飞速扩张。 2025 年，CoreWeave 上市，ticker 是 $CRWV，成为美股 AI Neocloud 龙头之一。 今天的 CoreWeave 已经从 ETH 矿工完美转换为 AI infra 公司，价值得到了重估：目前 $CRWV 市值 $64B，而 ETH 市值仅为 $216B，接近 1:3。 4. “一人得道，鸡犬升天” CoreWeave 的成功也重新定价了整个矿工行业，市场意识到，既然 CoreWeave 可以从 ETH 矿工变成 NeoCloud，那其他公司是不是也可以？ 于是，一批矿工迎来重新估值。 目前美股 NeoCloud 赛道除了 Nebius 之外，基本都是正在或者已经转型的矿工。我们按照以下3个指标，可以把他们进行分级： - 电力储备：GPU可以从英伟达买，但是大规模电力的审批/购买/建设周期较长。 - AI数据中心数量：BTC/ETH矿场转型AI数据中心有门槛 - AI大合同数量：产品被市场认可，现金流健康，才能纳入 NeoCloud 估值体系 S CoreWeave $CRWV 拿到 OpenAI、Anthropic、Meta、Microsoft 等大客户合同 Nebius $NBIS 前身 Yandex，俄罗斯版谷歌，非矿工转型，拿到 Microsoft、Meta 合同 A IREN $IREN 拿到 Microsoft 合同 Applied Digital $APLD 前身 Applied Blockchain，拿到 CoreWeave 合同 TeraWulf $WULF 拿到 Fluidstack 合同（Google 背书） Cipher $CIFR 拿到 Fluidstack 合同（Google 背书） HUT 8 $HUT 拿到 Fluidstack 合同（Google 背书） Core Scientific $CORZ 拿到 CoreWeave 合同 B Galaxy Digital $GLXY 其中的 Helios 正在从矿工转型 NeoCloud，拿到 CoreWeave 合同 MARA $MARA Riot Platforms $RIOT 前身 Riot Blockchain CleanSpark $CLSK Bitdeer $BTDR 分拆自比特大陆体系的矿工 C Bit Digital $BTBT Hive Digital $HIVE.NE 前身 HIVE Blockchain Keel Infrastructure $KEEL 前身 BitFarms Greenidge Generation $GREE 加密矿工：“谢谢你中本聪，谢谢你 Vitalik，但是 AI 更需要我。” 本文仅作科普，没有投资建议

軟銀成立「SB Neo」進軍美國Neocloud市場 軟銀公司與軟銀集團公司於2026年7月宣布，在美國共同成立SB Neo, Inc.（暫定名），由軟銀公司持股51%、軟銀集團持股49%，成為軟銀公司的合併子公司。 SB Neo將利用軟銀集團開發中的10吉瓦級能源與AI基礎設施，預計2028年3月（FY2027）正式推出neocloud服務，為美國大型企業及超大規模雲端業者提供大規模AI模型訓練與推論所需的運算資源。未來將分階段擴大規模，目標達到10吉瓦級AI基礎設施。 軟銀公司已在日本自2026年5月提供「Infrinia AI Cloud OS」驅動的GPU雲端測試版服務，將把累積的技術與經驗應用於美國市場。軟銀集團則負責提供美國現有的大型AI基礎設施支援。 孫正義表示，集團將共同打造世界級AI基礎設施，推動AI革命；宮川潤一則強調，將加速在美發展neocloud業務，並計畫在日本興建吉瓦級AI資料中心。

SemiAnalysis 研报更新：关于 Meta Compute 首先 SemiAnalysis 认为市场上主要的两种观点：Meta 将会进军 neocloud 赛道和 Meta 算力过剩都是错误的。 SemiAnalysis 认为 Meta 的 capex 支出将加速而不是放缓，在2027年会达到一个惊人的数字。航拍图上显示 Meta 园区内的基建正在加速，当前在建的算力大概有 2.5GW。既然算力在建，那么主要的出口就需要理清楚，总共会有四个方向：MSL 自用，广告推荐系统优化，Claude 私有化部署和大规模按需算力（SemiAnalysis 独家信息），这四个用例刚好和 neocloud 错开。 MSL 自用和大规模按需算力：几乎所有人认为 Meta 将会退出前沿模型竞争，毕竟像 Anthropic 这样的实验室不会出售任何算力。但注意看 SpaceX 的 Cursor 收购案和算力出售合同的细节。在出售惊人的算力后，SpaceX 仍然留有大于 900MW 的算力，这部分算力足够提供几次前沿模型的训练尝试（Fable5和GPT5.6所用的训练算力可能小于这一数字）。而 Cursor 的表述已经由“打造最好的 AI 编程体验”改为了“构建 RSI”，再加上目前没有任何人认为马斯克和 SpaceX 会退出前沿模型的竞争，说明出售算力并不意味着认输。而算力出售的重中之重在于90天双边无责取消条款，Anthropic/Google 找到更便宜的算力即可直接取消交易，或者马斯克认为 Cursor 的表现更好更需要算力时可直接取消交易。在商业上来看，假设未来6个月 SpaceX+Cursor的组合能够追上第一梯队，那么马斯克回收大量算力将成为现实，而如果没追上，唯一损失的就是剩余没有直接变现的 GPU 计算时长。目前来看 Meta 出售算力很有可能是在效仿马斯克的这一举措。 广告推荐系统优化：25年Q1开始，Meta 在被外界认为进入低增长阶段的环境下重新实现了广告收入的高增长和广告单价的反弹，这主要得益于广告个性化推荐模型。广告推荐模型参数量越来越大，但是效果也随着参数增长，广告主有了更好的付费意愿。SemiAnalysis 认为，Meta 能够在盈利的前提下用 GEM 模型吸收超过当前10倍的算力增长。每增加1GW算力都直接关联到更好的预测能力，这种改进通过广告展示量和单价逐渐体现。2026Q1广告展示量同比增长19%，广告单价同比增长12%，并且这一趋势仍在延续。 Claude 私有化部署：据 SemiAnalysis 独家消息，Meta 很有可能和 Anthropic 进行谈判来获得 Claude 系列模型的私有化部署权限。这部分将会有几个不同的用途：内部消化和类似 AWS Bedrock 的 Token-as-a-service 服务。内部消化除了 Anthropic API 高额定价导致有私有化的部署需求外，更重要的是数据隐私问题。预计未来类似的交易会越来越多，如果不能够提供私有化部署解决隐私问题，可能不会有更多超大型企业选择全面押注 Claude。 总结：这次剧烈下跌更像是高杠杆环境下的踩踏和获利盘了结，而不是头部资方对于 capex 支出的拐点。至于价格多久能修复就完全看 SemiAnalysis 这篇研报的影响力了

一篇不错的解读：《META出租H100与购买先进算力并不矛盾》 Meta 做 NeoCloud 与继续租 Crusoe 1.6GW，并不矛盾 昨天盘前，Meta 被报道正在考虑把多余 AI 算力对外商业化，甚至做成类似 NeoCloud 的业务。市场第一反应非常剧烈：Meta 盘前上涨接近 6%，但 AI算力和 neocloud 相关股票则受到负面 Narrative 影响, 市场担心的是：如果 Meta 也开始把 GPU 算力对外卖，是否会直接导致算力过剩？ 这个反应可以理解，但我们认为市场把问题想简单了。 首先，Meta 这件事本质上不是“AI 算力需求见顶”，也不是“Meta 不需要继续买算力”。相反，Meta 同时还在继续锁定非常大规模的新算力。根据 Bloomberg/Reuters 报道，Meta 最近与 Crusoe 签署了新的 AI computing capacity 协议，将从 Crusoe 位于 Texas Childress 和 Missouri Warrenton 的两个数据中心获得合计约 1.6GW 的容量。 同时，Meta还在向其他Neocloud购买算力。我们在去年3Q25 META Preview中就提到过META正在向NeoCloud寻求购买3GW算力。 所以表面上看，这里确实有一个矛盾：如果 Meta 自己已经有多余算力，为什么还要继续向 Crusoe 租 1.6GW？ 我们的理解是，这不是矛盾，而是算力代际切换。 过去两年，Meta 已经采购和部署了大量 H100/H200。这些 GPU 不是没价值，恰恰相反，它们对 inference、fine-tuning、企业模型服务、图像/视频生成、传统 ML workload 仍然非常有价值。但对于下一代 frontier model training，尤其是 3T+ 参数规模的 MoE、长上下文、多模态和 RL-heavy post-training，H100/H200 的训练经济性会明显下降。 关键不是 H100 不能训练，而是单位有效 token 成本变差。 当模型进入 3T+ 规模后，瓶颈不再只是单卡 FLOPS，而是 HBM 容量/带宽、GPU 间通信、scale-up 网络、checkpoint/restart、expert routing、sequence parallel、pipeline bubble、以及大规模 collective communication。H100 集群当然还能跑，但训练 wall-clock 更长，通信开销更高，集群利用率更难维持，最终表现为同样训练一个 frontier model，成本和时间都不如 GB200/GB300，未来更不如 Vera Rubin。 因此，Meta 现在面对的是一个很典型的资产配置问题： 最先进的 GB200/GB300/Rubin，要优先留给下一代模型训练；上一代 H100/H200，则应该尽量转成 inference 或外部商业化收入。 这也是为什么“做 NeoCloud”和“继续租 Crusoe 1.6GW”可以同时成立。 Meta 继续向 Crusoe 锁定 1.6GW，本质上是在为更长期、更先进、更大规模的 AI infrastructure 做准备。这种资源对于 Meta 来说，更多是未来 GB200/GB300/Rubin 时代的战略性产能，而不是简单补 H100 的缺口。 另一方面，Meta 既然已经买了大量 H100/H200，就不可能让这些资产在 frontier training 代际切换后闲置。Meta 内部当然有广告、推荐、内容排序等大量推理 workload，但这和 OpenAI/Anthropic 那种直接面向外部客户卖 token 的 LLM inference 业务并不完全一样。Meta 如果没有足够多可以直接 monetization 的外部 token demand，把 H100/H200 做成 cloud capacity 或 hosted model API 对外销售，是非常合理的资本回收方式。 这其实和 xAI / SpaceX 的思路有相似之处。xAI 今年公开宣布与 Anthropic 达成 compute partnership，向 Anthropic 提供 Colossus 1 算力；xAI 官方称 Colossus 1 包含超过 22 万张 NVIDIA GPU，包括 H100、H200 和 GB200，并可支持 training、fine-tuning、inference 和 HPC workload。(xAI) 这说明即使是 frontier AI 公司，也可能把一部分已有 GPU fleet 对外出租，同时把最新、最稀缺、训练效率最高的下一代集群保留给自己的 frontier model。 所以今天市场担心“Meta 进入 NeoCloud 会打垮所有 NeoCloud”，我们觉得有些过度。 更准确的判断应该是： AI 算力市场正在从单一的 GPU shortage，进入多代 GPU 分层定价和分层使用阶段。 第一层是最新训练算力：GB300、Rubin，以及后续更大 scale-up domain 的系统，主要服务 frontier model training。这部分供给仍然稀缺，客户仍然会向 Crusoe、CoreWeave、Nebius、Oracle、Microsoft 等各类供应商锁产能。 第二层是上一代高端算力：H100/H200/部分 GB200，更适合 inference、fine-tuning、enterprise AI、hosted model、agent workload 和中小模型训练。这部分不是没有需求，而是从“最稀缺的训练资源”变成“可以规模化商业化的推理资源”。 第三层是更通用的 GPU cloud 和 long-tail enterprise workload，对价格更敏感，但需求弹性也更大。 在这个框架下，Meta 的行为其实很合理：它不是停止建设 AI infrastructure，而是在把不同代际的 GPU 放到最适合的经济用途上。 因此，我们不认为这是 AI infrastructure 的大问题。真正重要的判断是：下一代 frontier model training 对 GB200/GB300/Rubin 的需求仍然非常强；同时，H100/H200 这类上一代 GPU 也不会被废弃，而会进入 inference monetization 和外部算力销售阶段。 这对整个 AI supply chain 的含义反而是： GPU fleet 开始变成多代际资产，而不是一次性训练工具。旧 GPU 不归零，新 GPU 继续稀缺。Meta 做 NeoCloud，不是需求崩了，而是算力资产终于开始金融化和商业化。