在硅谷科评论（SVTR）的长期观察中，有一条趋势愈发清晰：新一轮的技术革命不再发生在云端，而是在地表之下，在电力、土木与能源调度之中重塑秩序。在大模型的浪潮裹挟下，算力正在演化为战略资源——它昂贵、稀缺，甚至具备“主权”属性。而在这场由硅芯片驱动、却被铜缆与变压器制约的战争中，在AI创投榜算力赛道排名第一的Crusoe 正迅速从边缘角色跃升为基础设施的执牛耳者。
这是一家极具反直觉特质的公司：它从油田废气减排起家，如今却站在全球最大AI基建项目的核心——Stargate 计划的主开发商之列。Crusoe 的故事展示了：用能源思维重写算力逻辑，用工业能力挑战互联网传统，用边缘部署回应中心化的僵化与延迟。
Crusoe 并不只是“清洁”或者“便宜”的云替代品。它代表的是一类新兴物种：Neocloud。当 GPU 成为水、电、地之后的第四种基础资源，如何在无人问津的土地上以极快速度搭建起具备商业可行性的 AI 工厂？Crusoe 用自造电厂、自研模块与低碳能源的组合，给出了一个令人信服的答案。
每一代前沿技术都离不开基础设施，如今的 AI 革命也不例外。短短几年间，AI 已从小众研发转变为资本密集型产业：训练大模型要动辄上万颗高性能 GPU、消耗太瓦时级电力，并配套数百兆瓦的专用供电。现代 AI 背后的算力不再抽象，它是有形的、昂贵的，而且受制约。
随着需求飙升，电力、审批与硬件供给成为新的瓶颈。到 2030 年，AI 相关的数据中心投资将达 5.2 万亿美元，全球需要 156 吉瓦的 AI 专用产能；在更激进情景下，总投资将升至 7.9 万亿美元。2025 年上半年，数据中心建设对美国 GDP 的贡献仅次于能源业，超过其他所有行业；若剔除这项拉动，GDP 增速仅有 0.1%。
当今超大规模云服务商搭建的云基础设施，并非为 AI 而生。它们的优势在于把数字内容就近分发给用户，而不是在偏远地区承载重算力任务。这些数据中心受限于传统供电条件、漫长建设周期与刚性供应链。但 AI 提出了全然不同的要求：更高的功率密度、全新的散热方案，以及远离人口中心、稳定且低价的能源接入。
2025 年 1 月，唐纳德·特朗普总统宣布“Stargate”计划——一项由 OpenAI、甲骨文与软银参与的 5,000 亿美元公私合营项目，旨在建设支撑美国在人工智能领域保持领先所需的物理与虚拟基础设施。该项目被定位为国家级工程，目标是在全国铺设面向 AI 优化的新型数据中心网络，可承载高密度算力与大规模能耗。首个园区选址德州阿比林，占地约 100 万平方英尺（约 9.3 万平方米），数周内即开工。
负责开发该园区的是 Crusoe，这家成立 7 年的初创公司。Crusoe 2018 年起步，最初通过把油田的火炬气（甲烷放空）转化为可用电力来降碳，采用在偏远能源点位部署模块化数据中心的方式削减排放。随着 AI 算力需求提速，公司开始转型。
如今，Crusoe 已成为纵向一体化的 AI 基础设施提供商，能力覆盖能源采购、硬件制造与 GPU 虚拟化。其平台强调速度与规模，能在传统周期的一小部分时间内交付高性能 AI 集群。凭借在北美与欧洲合计 45 吉瓦、与能源资源高度匹配的数据中心项目储备，Crusoe 正在成长为 AI 时代物理底座的关键推动者。
Crusoe：如何用能源重塑云计算版图？
成立时间：Aug 23, 2018
公司总部：Denver, CO
累计融资：$15B
融资轮次：Series E
员工总数：836
一、创立故事
Crusoe 由 Chase Lochmiller（首席执行官）与 Cully Cavness（首席运营官）于 2018 年在科罗拉多州丹佛创立。
Lochmiller 2008 年获 MIT 数学与物理学学士，2016 年获斯坦福计算机科学硕士，方向为人工智能。他的职业生涯始于 Jump Trading 的量化交易员，随后离开金融业，用六个月时间攀登了“全球最高的七座山峰中的五座”。他认为这段经历对其创业思维影响深远。回到科罗拉多后，他与高中同学 Cully Cavness 一同出行，由此萌生合伙创业的念头。
Cavness 于 2010 年毕业于以可持续与环保行动见长的明德学院（Middlebury College），获地质学学士。同年获 Thomas J. Watson Fellowship 资助，在欧洲进行为期一年的能源经济学研究。2010—2013 年就职于 Recurrent Engineering，参与地热、太阳能热利用与工业余热发电项目开发；随后在 2015—2016 年任能源投行副手。
2017 年的一次徒步旅行中，Lochmiller 与 Cavness 决定联手创办一家公司，开发“滞留能源”（stranded energy），将其用于计算供电。他们将公司命名为 “Crusoe”——取自笛福 18 世纪小说中的人物鲁滨逊·克鲁索：被困于委内瑞拉海岸附近的孤岛，凭借适应力生存下来。
二人着手解决“放空火炬”（flaring）问题——在石油开采中把多余天然气直接焚烧的做法。钻井通常产出三种物质：原油、天然气与含油污水。分离后，水与油因属液体，易于运至处理厂或炼厂；天然气则不同，属气态，回收困难、外送成本高。结果是，几十年来大多数油企选择将其点燃处置。
天然气放空会向大气排放大量二氧化碳与甲烷，贡献了全球温室气体排放的近 2%。截至 2024 年，每年被放空（浪费）的天然气超过 1,500 亿立方米，这一体量足以为整个撒哈拉以南非洲供电一年。
Lochmiller 与 Cavness 意识到，这些气体之所以被白白烧掉，主要是因为把它从油田运至负荷中心的成本过于高昂。对油企而言，尽管代价与破坏不小，但“直接处理掉”往往是最经济的选择。基于这一洞见，Crusoe Energy 开发并取得专利的“数字火炬减排系统”（Digital Flare Mitigation，DFM），可就地吸收天然气并将其转化为可用电力。Crusoe 随后用这部分电力驱动数据中心，为比特币挖矿生态提供算力。在概念验证中，公司部署于部分油田的早期移动数据中心将温室气体排放降低了约 70%。
除 DFM 外，Crusoe 还提出“数字可再生优化”（Digital Renewable Optimization，DRO）方法，利用风、光、地热等滞留或被限发的可再生能源。通过在可再生项目变电站附近共址数据中心，降低弃风弃光，推动项目更快投运。
创业初期，团队曾给潜在投资人发送一段视频：伴随比特币钱包余额增长，火炬火焰肉眼可见地变小。2022 年，Crusoe 发布高性能计算平台 Crusoe Cloud，先在蒙大拿州一处偏远数据中心小规模部署 GPU。需求很快超过预期，公司随即在弗吉尼亚与德州增设站点。
为支撑基础设施扩张并在关键环节实现纵向整合，Crusoe 于 2022 年收购 Easter-Owens Electric Co，并更名为 Crusoe Industries。该收购带来一座约 8.7 万平方英尺（约 7,900 平方米）的厂房，以及由工程师、电工与焊工组成的团队，能够自研自造模块化数据中心与配套电力系统。自有制造能力帮助 Crusoe 加快交付、降低对第三方依赖，并在清洁能源与计算两条主线上更高效扩张。
随着 Crusoe 成为全球最大的离网比特币矿工之一，团队看到了 AI 基础设施的崛起机会。Lochmiller 较早坚信面向机器学习的 GPU 将形成庞大市场，而 Crusoe 的独特优势正好契合这一趋势。与单一用途的比特币 ASIC 不同，GPU 可在训练与推理等多样化负载间灵活变现。在 ChatGPT 爆发之前，Crusoe 已开始把 GPU 集群直接部署到油田现场，把原本被浪费的能源转化为 AI 算力。
2023 年，公司从以比特币为主的业务全面转向面向各类高性能计算（HPC），尤其是 AI 与大语言模型。同年末，Crusoe 从投资机构 Upper90 获得 2 亿美元贷款，计划购置 NVIDIA H100 与上一代 A100 GPU。鉴于 AI/ML 需求激增导致算力基础设施普遍受限，这一转型被视为顺势而为的战略举措。
2024 年 6 月，Crusoe 宣布在德州阿比林（Abilene）的 Lancium Clean Campus 建设数据中心，正式进入超大规模数据中心领域。该项目最初被视为 Crusoe AI 基础设施战略的重要扩张；
2025 年 1 月，唐纳德·特朗普总统宣布由 OpenAI、甲骨文与软银牵头的 5,000 亿美元 “Stargate” AI 基建计划，以推动美国在 AI 领域的领先。这使项目上升为国家级工程。2025 年 4 月又披露，Crusoe 是 Abilene 旗舰站点的主开发商，公司由此站到全球最大 AI 基建项目之一的中心位置。
到 2025 年，Crusoe 的 DFM 运营规模已在美国七个州与阿根廷扩展至 250 兆瓦以上，部署移动发电系统逾 110 套，累计消减天然气超 390 亿立方英尺，相当于减少超过 30 万辆汽车上路。
2025 年 3 月，Crusoe 宣布将其全部数字火炬减排与比特币挖矿业务出售给 NYDIG（New York Digital Investment Group）。交易涵盖所有燃气放空治理业务、135 名员工以及使用可再生能源供电的比特币站点。由此，公司得以把全部精力投入新的定位——成为一家纵向一体化的 AI 基础设施提供商。
二、产品服务
Crusoe 是一家纵向一体化的 AI 基础设施公司，专注设计与交付高性能算力。公司在低成本、未充分利用的能源点位就地共址数据中心，并依托自有制造体系加速落地；面向客户提供能效优先的 GPU 云平台直连。这套模式让 Crusoe 以更快周期、更低成本建设面向 AI 的基础设施，同时通过变现滞留与间歇性电力，推动能源结构更清洁。
1、Crusoe Cloud
Crusoe 的核心面向客户产品是 Crusoe Cloud——由其自建数据中心驱动的云基础设施平台。平台面向 AI 的特殊需求而生，强调可扩展、成本友好与可持续。不同于将传统架构“改装”以适配机器学习负载的超大规模云厂商，Crusoe 以全新架构出发，在性能、成本、能效与环境一致性上做了系统优化。
公司于 2022 年在蒙大拿部署首个集装箱化 GPU 集群，从少量 A100 起步；需求迅速超预期，2023 年扩展至德州与弗吉尼亚更大园区，并在 2025 年上线首个由可再生能源供电的冰岛数据中心。
Crusoe Cloud 提供面向 AI 负载优化的主流 GPU 组合：NVIDIA GB200 NVL72、B200、H200、H100、A100，以及 AMD MI300X、MI355x。供给模式涵盖按需、抢占式与多年期保留，平台提供自助价格计算器，可依据 GPU 类型、实例规模与合约期限估算总成本。
在网络骨干上，Crusoe 针对分布式 AI 工作负载做了定制：引入智能路由、动态流量整形与由机器学习驱动的端到端可观测性，保障多节点训练、跨区域推理等场景下的低时延与高可靠。
物理层面，Crusoe 并不将算力集中在少数超大园区，而是采用模块化数据中心在多地域铺开。这样的分布式布局既可就地利用滞留/非竞争性能源，又不牺牲可用性：当某站点功率下滑时，负载可在网络内平滑迁移，天然具备容错与均衡能力。
相较 AWS、Azure、GCP 等，Crusoe 将自身的结构性成本优势传递给客户：算力与电源共址，规避电网售电价、输电费与尖峰时段波动，由此在不牺牲速度与可靠性的前提下，提供更低价格、更稳定性能与更低碳强度。
Crusoe 将这一思路称为 “Neocloud”，为 AI 时代量身打造，并在电力、硬件与网络三层深度耦合。随着专业化 AI 基础设施需求上行，Crusoe Cloud 作为高性能、低成本的通用云替代方案正加速成型。
2、数据中心
Crusoe 设计、建设并运营面向 AI 负载的各类数据中心——无论模块化还是大型一体化，均与其能源系统打通，以满足现代算力对速度与密度的要求。其基础设施从油井现场的移动式机组延伸至超大规模 AI 园区。截至 2025 年 10 月，Crusoe 数据中心总面积约 980 万平方英尺（约 91 万平方米），可容纳最高约 94.6 万块 GPU，装机功率约 3.4GW。
模块化数据中心
Crusoe 的模块化产品线 “Crusoe Spark” 是一体化的 AI “工厂”，将 GPU 机柜、先进冷却、远程监控、消防与配电集成于可运输机箱中，开箱即可运行。
Spark 于 2025 年 6 月发布，面向本地化、低时延算力的迅速增长需求，适配实时推理场景，如自动驾驶、医疗监测、预测性运维与智慧城市。由于可摆脱电网约束，Spark 能在偏远或工业场景落地，在集中式云不可达的地方提供算力。
每台 Spark 都支持最新一代 AI 芯片，交付周期最短约 3 个月。客户既可单点部署，也可多单元拼接成可扩展集群。截至 2025 年 6 月，Crusoe 已在全球部署 400 余套模块化数据中心。
Crusoe 于 2024 年 6 月宣布在德州阿比林（Lancium Clean Campus）建设数据中心，正式切入超大规模领域。2025 年 1 月，特朗普总统宣布由 OpenAI、甲骨文与软银牵头的 5,000 亿美元 “Stargate” 计划，该项目在 2025 年 4 月披露由 Crusoe 担任阿比林旗舰站点主开发商，使其置身全球最大 AI 基建项目之一的核心。
定制化数据中心
Crusoe 亦建设面向高密度 AI 的大型定制园区：高吞吐网络、大规模供电能力，以及按芯片世代定制的散热与硬件配置。
在 Stargate 项目中，Crusoe 负责的产能规划超过 1.2GW、GPU 规模逾 45 万片，成为全球体量最大的 AI 数据中心之一；前两栋总计约 98 万平方英尺（约 9.1 万平方米）的建筑已于 2025 年 9 月投运。
除德州阿比林外，Crusoe 正在多地扩展定制园区：在挪威与 Polar 合作打造 12MW、可扩至 52MW 的水电数据中心；在冰岛扩容 atNorth 运营的 ICE02 机房，引入 NVIDIA Blackwell 与液冷，能源来自地热与水电。2025 年 7 月，Crusoe 宣布与 Tallgrass 合作在怀俄明东南部开发 1.8GW 的 AI 园区，并规划扩容至 10GW，成为北美最具雄心的 AI 基建之一。
Crusoe 在定制开发上的优势，源于其纵向一体化：通过 Crusoe Industries 自产关键电气部件，降低对第三方依赖并加速建设；同时将园区共址于低成本、未充分利用的能源点，进一步压低运营成本、提升电力可得性。
3、能源方案
Crusoe 以“能源优先”的方法为 AI 供电：在选址阶段即纳入电力规划，优先靠近富余或低利用率的能源，并自建专有配电网络进行统筹，让算力部署以更低成本、更可控的环境影响落地。其数据中心能源结构多元：天然气、风电、光伏、电池储能、水电与地热，并通过内部能源管理系统跨站点动态平衡成本、可得性与碳强度。
Crusoe 的能源策略始于 DFM（数字火炬减排）：在油田就地捕获滞留天然气并转化为电力。峰值时在 2024 年，DFM 占其能源结构的约 87%。2025 年 3 月，公司出售 DFM 相关业务，聚焦清洁、可扩展的算力基础设施。
在交付纪录上，Crusoe 曾在德州阿比林用不到 6 个月时间完成园区内自建电厂与变电站的建设与送电。2025 年 6 月，公司与 Redwood Materials 合作，在其太浩园区部署一套由光伏与二次寿命电动车电池供能的 Spark 机组——据称为北美同类中规模最大的太阳能微电网之一。
面向未来，Crusoe 正推进下一代清洁能源技术的开发协议，包括碳捕集与封存（CCUS）、小型模块化核反应堆（SMR）与电网级储能。截至 2025 年 10 月，Crusoe 在建与储备中的能源项目合计逾 45GW，为大规模 AI 基建的长期供电打基础。
4、制造能力
Crusoe 的快速交付离不开其内部制造部门 Crusoe Industries。该部门源于 2022 年对模块化数据中心制造商 Easter-Owens 的收购，目前在科罗拉多州阿瓦达（丹佛附近）、俄克拉何马州塔尔萨与路易斯安那州庞恰图拉设有基地。
该部门生产覆盖 Spark 模块化机组、金属结构、电气柜、工业控制系统与配电设备，并提供从定制设计、焊接、加工到涂装的全流程工程服务，确保符合当地规范、即装即用。
制造端的纵向整合帮助 Crusoe 穿越行业瓶颈、掌控关键工期。正如 CEO Chase Lochmiller 所言：
“我们拿到的低压开关柜（相当于数据中心的电气控制室）交期报价长达 100 周。于是我们自己建厂做开关柜，现在 22 周就能交付。”
2024 年 8 月，Crusoe 宣布在塔尔萨追加 1,000 万美元投资，建设一座 12 万平方英尺（约 1.1 万平方米）的新厂，用于规模化生产开关柜等核心系统，预计新增 100 个岗位，并支撑公司不断扩大的部署管线。
三、市场格局
1、公司客户
Crusoe 能在短时间内部署大规模 GPU 集群，这是其在 AI 基础设施市场的核心差异点。公司通过设计与运营，确保数据中心全生命周期成本主要由“能源”驱动，而非硬件或软件。截止 2024 年 1 月，平均 AI 数据中心的总支出中，电力与能源占比最高可达 60%。凭借涵盖能源采购、数据中心设计到自有制造的纵向一体化能力，Crusoe 往往能在数月内让新站点上线，为客户带来实质性的时间与成本优势。
Crusoe 主要服务三类客户，其中以 AI 创业团队为基本盘。这些团队在训练与微调大语言模型、生成式 AI 与其他高强度应用上，对算力的可获得性与弹性要求极高。Anysphere（Cursor）、Together AI、Windsurf、Decart、Playground 等公司，借助 Crusoe Cloud 获得清洁、具成本效率的训练与推理算力，并可灵活选择规模与采购方式。
大型企业技术团队也使用 Crusoe Cloud 支撑内部的 AI 研究与产品开发，这类客户更看重清晰透明的定价、可靠性与可持续性资质。包括 Sony、Databricks、MIT 在内的用户，已在生产与实验性负载中采用 Crusoe 基础设施。
此外，Crusoe 通过基础设施合作为大型云厂商与超大规模服务商提供支持。在德州阿比林，Crusoe 在 Lancium Clean Campus 打造了 Stargate 站点——高容量数据中心由 Oracle 承租，并被 OpenAI 使用。
2、市场规模
AI 的崛起正在改写数据中心与能源产业格局：AI 基建已成为全球用电增长最大、增速最快的驱动之一。彭博数据显示，到 2035 年，数据中心年耗电量或达 1.6 千太瓦时（约占全球用电 4.4%），若按国家计量，其用电规模仅次于中国、美国与印度。
这一转变的核心，是为 AI 负载专门建设的新一代超大规模与高性能计算设施。2010 年代初，典型数据中心的电力规模约 5MW；如今，开发者常以“数百兆瓦”为单位规划，吉瓦级项目已在推进中。
Crusoe 位于这股趋势的前沿：在建容量约 2GW，长期项目管线达 45GW——约为 2024 年全球最大数据中心集群北弗吉尼亚（4.5GW）的 10 倍。麦肯锡测算，仅 AI 就将在 2030 年前拉动 5.2 万亿美元的数据中心投资，全球需要 156GW 的 AI 专用产能；在更激进情景下，总投资将升至 7.9 万亿美元。
与此同时，这种增长被质疑是否可持续。一次 AI 搜索的用电，约为传统谷歌搜索的 10 倍；一台满载运行的 NVIDIA H100 服务器（含 8 块 H100 GPU）耗电量相当于 10 户美国家庭。更集中的数据中心建设，也在电网已然吃紧或不稳定的地区加剧压力；而电网扩容并不现实——新增电源建设至少需要 4 年，算力增长与电网扩张之间存在显著时间差。
因此，能够在不牺牲环境安全、也不进一步挤占稀缺电网资源的替代供能与云服务模式，将在 2025–2030 年迎来强劲顺风。凭借就近用能、分布式部署与能源优先的工程方法，Crusoe 相对那些试图切入 AI 与云计算赛道的传统科技公司，形成了明确的逆向定位。
到 2024 年，全球云计算市场规模约 9,120 亿美元，预计到 2030 年将增至 2.3 万亿美元，其中 “GPU 即服务”等新型 Neocloud 形态有望贡献约 1,800 亿美元。
四、竞争对手
Crusoe 面临三类对手：为 AI 团队提供云算力的传统超大规模云厂商与 “新云（Neocloud）” 公司，以及数据中心开发/托管商。
1、传统巨头（Incumbents）
AWS、Google Cloud、Microsoft Azure 到 2025 年 Q2，全球 990 亿美元云市场中，AWS、Azure 与 Google Cloud 合计占有率达 63%。AWS 自 2006 年起向企业提供云服务，至 2024 年已在全球数据中心提供 200+ 项完备服务；其母公司亚马逊在 2025 年 10 月的市值约 2.3 万亿美元。自 2020 年起，AWS 推出多项可持续举措，如先进冷却技术以降低数据中心能耗。 Google 与 Microsoft 分别在 2008 年推出 Google Cloud 与 Azure，同样设定明确的用电与碳目标；例如 Google 目标在 2030 年实现碳中和。
2、新云（Neoclouds）
CoreWeave（成立于 2017） 面向 AI 的云基础设施公司，提供弹性可扩展的算力生产管线。至 2025 年 4 月已完成 12 轮融资，合计超 134 亿美元；其中 2024 年 10 月由高盛、摩根大通、摩根士丹利牵头的 6.5 亿美元债务融资值得关注。其他投资方包括富达与 Magnetar。 2025 年 3 月 IPO，募资 15 亿美元，发行价 40 美元/股；至 2025 年 10 月股价累计上涨逾 250%，市值约 650 亿美元。公司与 NVIDIA 关系紧密；在供给长期偏紧、黄仁勋对产能分配避免过度集中于少数超大客户的背景下，转售产能带来的价差被看好，预计 2025 年营收可增至约 80 亿美元。
Lambda Labs（成立于 2012） 聚焦机器学习与 AI 研究的 GPU 云，提供工作站、服务器与云服务，直面 Crusoe 的 GPU 加速云细分市场，同时在研发导向上具备差异化。至 2025 年 10 月累计融资约 17 亿美元；2025 年 2 月完成 4.8 亿美元 D 轮，估值约 25 亿美元。
Nebius（前身为 Yandex NV，Arkady Volozh 于 1989 年创立） 2011 年在纳斯达克募资 13 亿美元上市；2022 年 2 月因俄乌相关制裁停牌。到 2024 年 7 月剥离俄罗斯业务并更名为 Nebius Group，转向 AI。2024 年 10 月恢复交易，至 2025 年 10 月市值约 243 亿美元。其云平台提供用于开发、部署与管理 AI/ML 的弹性工具，GPU 实例涵盖 L40s、H100、H200。CEO 称其为 NVIDIA 的“重要云合作伙伴”。总部在荷兰，定位与 Crusoe 高度相近，构成直接竞争。
Core Scientific（成立于 2017） 经营比特币挖矿数据中心并生产矿机，利用自有算力支撑高能耗任务。2022 年 1 月通过 43 亿美元 SPAC 上市；2023–2024 年加大数据中心投资，最大单项预计到 2026 年合约总价值超 87 亿美元。2025 年 7 月，CoreWeave 提出以 90 亿美元收购 Core Scientific，以获得其 1.3GW 数据中心产能；2025 年 10 月，ISS 与 Glass Lewis 建议股东否决该交易，理由为估值偏低且波动性高。截至 2025 年 10 月，Core Scientific 市值约 54 亿美元。
3、数据中心开发商与托管商
Digital Realty 全球上市数据中心 REIT，在六大洲运营 300+ 处设施，服务对象涵盖企业、超大规模客户与云平台。2023 年 12 月与黑石成立 70 亿美元合资企业，在法兰克福、巴黎与北弗吉尼亚开发面向 AI 的园区。尽管不提供类似 Crusoe 的云服务，但在超大规模建设、供电与 AI 战略合作上直接竞争，尤其在 Crusoe 新进入的欧洲市场（如挪威）。截至 2025 年 10 月，市值约 600 亿美元。
Equinix（成立于 1998） 全球最大托管与互联服务商之一，运营 270+ 数据中心，亦是 Crusoe 的共址合作伙伴之一。其 Equinix Fabric 连接企业、云与网络生态。面对可持续诉求，Equinix 加大先进冷却与主权云布局；随着其在高密度 AI 产能与全球互联方面的积极扩张，与 Crusoe 构成间接竞争。截至 2025 年 10 月，市值约 810 亿美元。
Vertiv 面向边缘/企业/超大规模市场提供关键数字基础设施与模块化数据中心方案。其 SmartMod 与 OneCore 预制化产品整合配电、液冷与 IT 机柜，加速高密度 AI 负载落地。2025 年，Vertiv 与 Polar 合作在挪威进行模块化 AI 部署，并与 Chemours、DataVolt 达成推进能量一体化基础设施的合作。虽不运营自有云平台，但在模块化数据中心产品上与 Crusoe 的自研线直接对位。截至 2025 年 10 月，市值约 650 亿美元。
五、商业模式
Crusoe 将电力、网络设备与 GPU 统合到自建数据中心，对外服务两类客户：其一通过 Crusoe Cloud 租用算力；其二通过与超大规模客户（hyperscalers）的合作租赁实体产能。纵向整合让 Crusoe 能更直接地管控成本、提升部署速度，并与可持续目标保持一致。
核心收入：Crusoe Cloud 平台为 AI 训练与推理提供按需与预留两种访问方式。客户可按小时支付（约 2–3 美元/小时），机型覆盖 NVIDIA A100、H100、B200、GB200 以及 AMD MI300X 等。另提供多月/多年期的折扣预留合约，并配备自助定价计算器，可按 GPU 型号、集群规模与合约期限动态测算总成本。
第二条业务线：面向超大规模客户的实体基础设施租赁 Crusoe 设计并建设靠近清洁电源或滞留能源资产的定制站点，再整体租赁给云巨头。标志性案例是 Stargate：Crusoe 负责建设并将园区租给 Oracle，后者再向 OpenAI 提供算力。此类项目以长期合约锁定收入，同时帮助 Crusoe 持续扩张资产版图。
第三条业务线：Crusoe Industries（自有制造） 该部门由 2022 年收购 Easter-Owens 而来，负责生产模块化与超大规模数据中心所需的关键电气与结构部件，包括开关柜、电气机柜、配电系统及自研模块化单元。自制带来更短的建设周期、更少的供应链瓶颈，并为原本需要外包的环节贡献制造毛利。
建设并运营数据中心资本开支巨大：以密度与冗余而定，约 1MW 需 1,000 万美元。随着 AI 负载攀升，不少运营商正规划 GW 级 园区，单体项目预算以十亿美元计。
这类基础设施通常通过多元融资组合完成：超大规模客户直投、私募信贷、公司债、资产支持证券（ABS）等；同时，私募股权、主权基金与风险投资等机构正日益参与算力基础设施投资。
六、重大进展
自“火炬气减排”起步以来，Crusoe 已成长为 AI 基建时代扩张最快的基础设施提供商之一。2018–2025 年间，其 DFM（Digital Flare Mitigation）系统再利用逾 210 亿立方英尺（>21 billion cubic feet）的滞留天然气，发电约 2.5 太瓦时（TWh），累计避免 270 万吨二氧化碳当量排放。仅 2024 年一年，便就地消纳 >100 亿立方英尺（10 bcf）天然气，转化为 1.3 TWh 电力。
2024 年，Crusoe 在德州阿比林开工建设 1.2GW 级 AI 数据中心园区，全面建成后有望跻身全球最强。该园区采用闭式液冷系统，并配置 350MW 站内燃气电厂，以加速送电、替代柴油后备并降低全生命周期排放。首期已于 2025 年 9 月 上线，预计 20 年内为当地带来 超 10 亿美元经济影响。该园区将租赁给 Oracle，后者再向 OpenAI 提供算力。
同时，Crusoe 正在冰岛、挪威与怀俄明等地扩张。截止 2025 年 10 月，公司全职员工 >1,000 人，阿比林现场承包商 >5,000 人。近期关键任命包括：Matt Field 出任首席房地产官（CREO），前 Google Cloud 高级副总裁 Erwan Menard 负责 Crusoe Cloud 平台建设。
公司预计 2025 年营收 9.98 亿美元，同比增长 262%。增长动因之一是参与 5,000 亿美元规模的 Stargate 项目：Crusoe 共同开发首批超大规模园区，预计至 2026 年 对应资本开支约 120 亿美元。2025 年 8 月，Crusoe 以 1.5 亿美元收购以色列 GPU 编排初创 Atero，在特拉维夫设立研发中心。
运营侧，Crusoe 提供覆盖四个时区的 7×24 小时支持：平均响应 <6 分钟、问题 24 小时内闭环、SLA 99.5%。客户满意度截至 2025 年 10 月 维持 100%。凭借纵向一体化与能源获取优势，Crusoe 在 H100 等高性能 GPU 机型上的价格可低于传统云商，形成实质性成本优势。公司为 NVIDIA Preferred Partner，并入选 2025 Forbes AI 50 与 TIME100AI。
七、融资估值
截至 2025 年 10 月，Crusoe 共融资 39 亿美元（股权与债务合计），在SVTR AI创投榜算力赛道排名第一。同月，公司完成 13.8 亿美元新一轮融资，投后估值 100 亿美元；领投方为 Valor Equity Partners 与 Mubadala Capital，跟投包括 NVIDIA、Altimeter Capital、BAM、Founders Fund、Fidelity、Salesforce 等。
在此之前，2024 年 12 月，公司完成 6 亿美元 D 轮，估值 28 亿美元，由 Founders Fund 领投。主要信贷安排包括：2025 年 6 月 Brookfield 的 7.5 亿美元贷款、2025 年 3 月 Upper90 的 2.25 亿美元、2025 年 8 月 Victory Park Capital 的 1.75 亿美元。
围绕德州阿比林的 Stargate 项目，Crusoe 已落实 116 亿美元融资，由 Blue Owl Capital（施工合作方）与 Primary Digital Infrastructure 管理；该笔贷款以阿比林数据中心资产及 Crusoe 与 Oracle 的 15 年租约作担保。为覆盖 GPU 采购等资本开支，公司亦采用资产支持融资。正如 CEO Chase Lochmiller 所述：
“我们确实做了不少股权融资，但在 CapEx（资本开支）侧，我们用了很多办法在不持续投入大笔股权的情况下扩张业务。我们的 CapEx 大致分四块：一是支撑发电侧的发电机与电气基础设施；二是 GPU、相关网络设备与服务器；三是比特币挖矿硬件；四是数据中心本体（机箱或建筑）。最优的融资结构，是分别为每一块配置不同的资产支持贷款，然后用股权去持续扩张、投入技术与团队。”
公司预计 2025 年营收 9.98 亿美元，据此计算，2025 年 10 月 100 亿美元估值对应约 10× EV/销售额。可比上市公司包括 CoreWeave、Nebius、Vertiv、Digital Realty、Equinix。
- CoreWeave：9.3×
- Equinix：10.2×
- Digital Realty：12.6×
- Vertiv：6.1×（较低）
- Nebius：24.3×（溢价）
综合来看，Crusoe 的估值处于“新云 + 基建”同业的中位区间，反映其同时具备 资本密集型基础设施 与 高成长 AI 原生平台 的混合属性。
八、关键机会
1、云份额转移
到 2030 年，Neocloud 与“GPU 即服务”市场有望达到 1,800 亿美元。凭借更低的成本底盘、针对 AI 负载优化的架构与具竞争力的定价，Crusoe 有机会承接来自 AI 创业公司、企业团队与超大规模客户对“传统云替代”的需求。通用云向专用基础设施迁移已在发生，而 Crusoe 的纵向一体化与“能源优先”模型，构成这场迁移中的结构性优势。
2、数据中心建设潮
AI 基建需求正推动前所未有的资本投放。Crusoe 拥有 >45GW 的项目管线，多个超大规模园区在建；其能力覆盖寻找远端地块、锁定电力、自产关键硬件、快速送电，形成交付速度与全栈把控力的差异化。在“电力、钢材、审批”多重约束同时存在的环境里，速度与垂直整合将是可持续的护城河。
3、前沿能源路径
纵向一体化让 Crusoe 得以探索多数同业难以承载的能源技术。其 DRO（Digital Renewable Optimization） 体系支持移动数据中心离网运行，与滞留/被限发的可再生能源共址。比如与 Redwood Materials 合作，利用退役电动车电池构建模块化微电网；并与核能、储能、碳捕集等创新企业开展探索。随着电力可得性成为 AI 基建的决定性约束，主动投入与采用SMR、小型化储能与 CCUS等新型能源，将释放长期战略弹性。正如 COO Cully Cavness 所言：
“当我们在一个园区投入 150 亿美元 时，就有足够空间去投资 SMR、去拿 SMR 的 PPA、去尝试电池与光伏的创新路线。”
4、全球化扩张
2024 年，Crusoe 宣布进入冰岛——截至 2025 年 10 月当地共有 13 座在用数据中心。冰岛富集地热与水电，为 HPC 提供可持续且具成本效率的能源基础。Crusoe 借此在国际市场建立关键据点。除冰岛外，公司还计划在阿根廷与中东持续扩张。通过避开加州等传统科技/AI 聚集地，Crusoe 在竞争密度更低的区域争取先发优势，并与当地油气与 AI 生态建立深度合作关系。
九、关键风险
1、GPU 价格下行与债务压力
Crusoe 的业务高度依赖高性能 GPU，并在价格高位时重投基础设施。但随着供给缓解、参与者增多，GPU 租赁单价在部分场景已从 8 美元/小时降至 2 美元/小时。若既有合约到期后价格继续走低，单机经济性将显著被压缩。 同时，公司债务规模上升使风险被放大：预计到 2025 年底，年化利息支出接近 3 亿美元。利息覆盖依赖高利用率与健康毛利，若 GPU 定价或需求出现持续下滑，偿债能力将承压。
2、AI 泡沫争议
Crusoe 的增长与当下 AI 基建热密切相关，但其可持续性正遭质疑。2025 年 8 月，Sam Altman 警示投机过度；9 月，Mark Zuckerberg 发表相近看法，强化了“投资跑在真实应用前面”的担忧。 宏观数据亦提供佐证：哈佛经济学家 Jason Furman 指出，2025 年上半年若剔除数据中心建设，对美国 GDP 的贡献仅 0.1%，显示 AI 基建对经济增速的“单点拉动”过强。若 AI 工作负载与商业价值未按预期兑现，市场可能出现显著回调，直接冲击 Crusoe 的 GPU 租赁、超大规模合作与园区建设三大主业，带来需求走弱、利润下压与融资环境收紧，而这恰值公司加大资本开支之际。
3、竞争风险
Crusoe 所处市场竞争激烈，AWS、Azure、Google Cloud 等巨头资源雄厚，并在可持续领域持续加码，可能削弱 Crusoe 的相对优势。云服务的迁移成本高，企业更换供应商往往面临重大改造与停机风险，巨头已锁定的客户群体对 Crusoe 来说难以触达。 此外，数据中心为重资产行业，建设成本极高；与 Google、Amazon、Microsoft 等现金充裕的公司相比，Crusoe 在同等速度扩张上的空间更受限。巨头对政策与立法走向的影响力也更强，可能在 AI 相关规则制定中塑造对自身更有利的竞争环境。
十、全文总结
Crusoe 是一家纵向一体化的 AI 基础设施公司，成立于 2018 年，初衷是把滞留能源转化为可用算力。公司最早以自研并获专利的 DFM（Digital Flare Mitigation，数字火炬减排）技术削减油田放空导致的甲烷排放；随着 AI 负载需求飙升，Crusoe 转向高性能计算，逐步搭建起涵盖定制数据中心、以能源为先的部署方式与 Crusoe Cloud 在内的全栈平台。Crusoe 的业务覆盖全美并走向国际，并担任 “Stargate” 阿比林（德州）园区的主开发商——该项目由 OpenAI、Oracle 与 SoftBank 牵头，规模 5000 亿美元。
Crusoe 的收入结构包括三条主线：基于云的 GPU 租赁、面向超大规模客户的基础设施租赁，以及通过 Crusoe Industries 开展的硬件制造。公司拥有逾 45GW 的在建与储备项目，配合可离网部署的模块化产品 Crusoe Spark，既能承接全球日益增长的算力需求，也推动更清洁的能源利用。随着规模扩大，Crusoe 旨在把“速度、纵向一体化与能源优势”沉淀为长期护城河。