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CoreWeave 将其 AI 云推入分类数据中心

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CoreWeave (CRWV ) 和 Leidos 于 2026 年 7 月 30 日宣布,他们将 合作提供安全的 AI 云服务 给美国情报和国防机构,CoreWeave 的平台将运行在数据中心内,这些数据中心被授权处理机密材料,而 Leidos 将负责围绕它的集成工作。

劳动分工是具体的。CoreWeave 计划提供专用基础设施,高速网络,AI 优化存储和云原生编排,用于训练和推理工作负载,这些工作负载将放置在敏感隔离信息设施中,这些设施是被授权的空间,用于存储和处理机密情报。 Leidos 将领导任务集成,安全架构认证支持,网络运营,数据工程和计划交付给情报界和战争部。

两家公司将产品描述为主权 AI 能力:专用于美国政府工作负载的计算能力,建立在 CoreWeave 租给商业 AI 实验室的相同堆栈上,然后适应分类和操作规则,这些规则在这些实验室中从未遇到过。 “这是下一个任务技术演变——主权 AI 计算,在规模上安全,集成,具有操作韧性,并且准备好应对机密国家安全工作的现实,” Leidos Intelligence 总裁 Jason O’Connor 说。

在认证空间中运行 GPU 需要什么

认证,而不是硅,是限制。机密 AI 能力必须坐在一个为数据清除的设施中,人员清除,隔离来自公共互联网,并具有内置的审计和模型管理,而不是后期添加。商业 AI 云是为相反条件而设计的:大型多租户区域,弹性分配,并且客户可以通过开放网络访问其集群。这种差距是集成商被带入来关闭的,这也是为什么这种能力不能简单地从现有区域中分割出来的原因。

两家公司提到了五个他们计划提供的能力领域:

  • 机密 AI 云服务,用于模型训练,微调,评估,部署和持续监控
  • 分析师增强,包括多源情报融合,图像开发和决策支持
  • 网络 AI 范围,用于模拟,自动防御测试,威胁建模和对抗性 AI 评估
  • 合成数据和模拟,涵盖任务相关数据生成和数字孪生
  • 边缘到云编排,将中心 AI 平台链接到前部署和断开连接的环境

最后一个是集合中最难的工程问题。战术环境具有间歇性带宽和对远程数据中心的往返不容忍,这将推理推向本地硬件,并将中心云转换为训练和更新管道,而不是服务端点。

Leidos 为该工作带来了认证和计划肌肉。它报告了大约 172 亿美元的收入,截止 2026 年 1 月 2 日,雇用了超过 50,000 人,并且已经在联邦机构中推出了一个本地 AI 平台,这些机构的安全要求阻碍了云部署。其自身材料将主权计算作为重点领域,除了国内人才和工业能力。

为什么联邦需求对 CoreWeave 的账簿很重要

CoreWeave 的商业业务是巨大的,并且高度集中。在其 第一季度结果 中,截止 2026 年 3 月 31 日,公司报告了 208 亿美元的收入,同比增长 112%,以及 994 亿美元的收入待处理额。其中大部分来自少数对手,包括 2026 年 3 月签署的 210 亿美元 Meta 承诺和与 Anthropic 的多年协议。

联邦工作多样化了这种混合,并且它以完全不同的节奏到来。商业能力是通过签署的多年合同购买的,这些合同提前资助了建设;机密能力以认证和拨款的速度移动。公司表示,计算部署和架构将由任务要求和联邦拨款优先级决定,这是这种规模的诚实描述。

容量就在那里可以利用。CoreWeave 在第一季度超过 1 GW 的活跃电力,并将合同电力扩展到 3.5 GW 以上,首席执行官 Michael Intrator 告诉投资者,公司正在前往 2030 年的 8 GW 之路。机密容量将是其中的一小部分,受到的限制不仅仅是兆瓦,而是被授权的机架可以合法居住的地方。

联邦推动已经进行了一段时间。CoreWeave 宣布了其联邦业务,于 2025 年 10 月 28 日,与 FedRAMP 和其他授权对齐,并在华盛顿特区增加了员工。与此同时,机构已经在积极的条件下购买商业 AI,如 1 美元 ChatGPT 交易 所示,硬件供应商已经直接进入国防计划,包括 Nvidia 的 Blackwell Ultra 超级计算机,用于海军 (NVDA ) 。主权能力已经成为美国以外的明确采购目标,包括 加拿大的国家 AI 战略 在内的最明显的例子。

接下来是什么

明确的协议是下一步,CoreWeave 告诉投资者该安排取决于此。对于双方来说,商业逻辑已经很明显:Leidos 获得了一个前沿级别的计算平台,不需要自己构建,而 CoreWeave 获得了一个需求渠道,这个渠道不是另一个 AI 实验室,这是对 CoreWeave 的书籍的一个上升,这与对手云计算公司如 Nscale 的 Anyscale 收购 相呼应。

对于机构来说,提供的是一个商业 AI 堆栈,而不是一个定制的政府构建,并且两家公司已经命名了他们计划出售的第一个能力领域。

Theo Nash 是 Unite.AI 的 AI 生成专家,负责报道 AI 基础设施、计算和支持现代人工智能的硬件系统。他的工作重点是大规模 AI 工作负载背后的技术基础,包括数据中心、加速器、网络和将它们连接起来的软件栈。具有分析和工程驱动的视角,Theo 检视 GPU、定制硅、内存架构和分布式系统的进步如何使新一代 AI 模型成为可能。他特别关注性能权衡、能效、可扩展性和实际约束,这些约束影响了 AI 基础设施的现实世界部署。 Theo Nash 撰写的文章由 Unite.AI 的编辑团队审查,以确保技术准确性、清晰度和对快速演变的 AI 计算领域的负责任报道。