CoreWeave 首席执行官推出 Forge，一款旨在提高利润的云产品

这家人工智能基础设施公司押注于其 GPU 云之上的软件层将改变其经济并锁定客户。

CoreWeave 刚刚做出了迄今为止最明确的举动，不再被称为“只是一家 GPU 云公司”。该公司在旧金山举行的全连接人工智能会议上推出了集成人工智能软件平台 CoreWeave Forge，首席执行官 Michael Intrator 将其视为利润扩张引擎，可将业务转移到更高价值的领域。

Forge 实际上是做什么的

Forge 将构建 AI 的混乱、支离破碎的生命周期统一到 CoreWeave 所说的“AI 循环”中。该循环涵盖四个阶段：运行、观察、评估和改进。团队无需将来自不同供应商的十几种不同工具拼接在一起，而是可以在位于 CoreWeave 裸机 NVIDIA GPU 集群上的一个平台内处理训练、推理和强化学习。

该平台捆绑了多个专用组件。 CoreWeave Notebooks 提供开发环境。 Agent Lens 处理可观察性，为工程师提供了一个了解模型和 AI 代理在生产中实际行为方式的窗口。沙箱提供隔离的测试环境。 CoreWeave 自己的编码代理 ARIA 旨在协助完成开发任务。

Forge 还插入了人工智能团队已经依赖的第三方工具，包括用于实验跟踪的权重和偏差以及用于微调管道的 OpenPipe。

性能声明很激进。 CoreWeave 表示，Forge 上的某些工作负载可实现高达 96% 的有效吞吐量，该指标衡量 GPU 计算实际执行有用工作与闲置的比例。据报道，一些训练作业的运行速度比分散设置快 1.8 倍。

边际数学

该公司最近的财务业绩报告表明，合同边际贡献率已经在扩大。 Forge 预计将加速这一趋势，预计利润率将增长 5 至 10 个百分点。

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该策略还针对客户粘性。当一家公司的整个人工智能开发工作流程在 Forge 上运行时，转向竞争对手会变得痛苦且昂贵。随着时间的推移，这种锁定会提高单位经济效益，因为客户获取成本会在更长、更可预测的收入流中摊销。

谁已经在使用它

CoreWeave 并没有将 Forge 推向真空。该公司强调 MasterClass 和 Canva 是早期采用者，这两个品牌的人工智能用例截然不同。

Forge 分为三个级别：免费版、专业版和企业版。免费层充当入口，让较小的团队和个人开发人员无需财务承诺即可进行实验。

竞争格局日趋紧张

CoreWeave 进军平台领域使其与一些强大的竞争对手发生冲突。 AWS、Google Cloud 和 Microsoft Azure 都提供集成的 AI 开发环境。 Lambda Labs 和 Together AI 等专业公司也在 GPU 云之上构建软件层。

CoreWeave 带来的是专业化。与将人工智能作为数百种云服务之一提供的超大规模企业不同，CoreWeave 从一开始就围绕 GPU 工作负载构建了整个运营。从历史上看，这一重点使其能够在特定于人工智能的任务上提供更好的性价比，而 Forge 将这一优势扩展到了软件层。