CoreWeave Inc.（CRWV）の株は、火曜日の取引で、TheFlyによると、Cantor Fitzgeraldが同社の直近の社債発行メモ（offering memorandum）における補足開示を指摘したことを受けて、約9%上昇した。この開示では、エクイティ投資家が「ほぼ無視してきた」ことが記されている。開示には、署名済み契約に基づくランレートのEBITDA（利払い・税・減価償却・償却前利益）の数値が含まれており、Cantorはそれを使って、CoreWeaveが第2四半期においてウォール街のバックログ（受注残）見通しを重要な水準で上回る見通しであり、さらにQ2中に新たに約400億ドル規模の契約ブッキングを生み出し得ると見積もった。これはQ1に達成した記録とほぼ同水準にあたる。この分析は、CoreWeaveがAIインフラの拡大を加速していることに合わせて行われており、Cantorは同社が2027年の年次経常収益（ARR）目標300億ドルの約90%をすでに確保したと見積もっている。
Cantor FitzgeraldはCoreWeaveのQ2契約ブッキングを400億ドルと予測
Cantor Fitzgeraldは、CoreWeaveが直近の社債発行メモにおいて、署名済み契約に基づくランレートのEBITDA（利払い・税・減価償却・償却前利益）数値を開示したと述べた。同社は、この開示を用いてCoreWeaveの第2四半期における業績を評価した。
その分析を踏まえ、CantorはCoreWeaveが当該四半期において、ウォール街のバックログの見通しを重要な水準で上回る軌道に乗っていると考えている。同社は、CoreWeaveが第2四半期に新たに約400億ドルの契約ブッキングを生み出し得ると見積もっており、これは第1四半期に達成された記録水準とほぼ同程度だとしている。
さらに先を見れば、CantorはCoreWeaveがすでに、2027年の目標300億ドルの年次経常収益（ARR）の約90%を確保している可能性が高いと考えている。同社はCoreWeaveに対して「Overweight（強気）」の評価を再確認し、目標株価は167ドルとしており、現在の水準から約44%の上振れ余地を示唆している。
CoreWeaveは8,192枚のNvidia GPUを使って6,710億パラメータのAIモデルを学習
CoreWeaveは火曜日、8,192枚のNvidia Corp.（NVDA）のGB300 GPUと、2,048ノードにまたがって、約2分で品質を狙うための6,710億パラメータのDeepSeek-V3 AIモデルを学習させたと発表した。同社は、このGB300プラットフォームを、当該ワークロードにおいて2,048 GPUを超えてスケールさせたのは自社だけだったと述べ、AIインフラの性能を強調した。
CoreWeaveは2026年6月22日にNasdaq-100指数に参加
CoreWeaveは先週、Nasdaq-100 Indexへの組み入れが決定したことを発表しており、市場の開始前に2026年6月22日までにベンチマークに加わる見通しだという。これは、CoreWeaveが2025年3月にNasdaqにデビューし、その時点で2021年以来最大の米国テックIPOとして15億ドルを調達したことから、ちょうど1年あまり後の発表となる。
CoreWeaveの株価動向と個人投資家のセンチメント
Stocktwits上でのCoreWeaveに対する個人投資家のセンチメントは、執筆時点で「強気」領域で推移しており、メッセージの投稿量は「高い」水準だった。CRWV株は年初来で61%上昇している一方、過去12か月では27%下落している。Invesco QQQ Trust（QQQ）は過去12か月で37%上昇し、iShares U.S. Technology ETF（IYW）も50%上昇している。
よくある質問（FAQ）
Cantor FitzgeraldはCoreWeaveの第2四半期の契約ブッキングについて何を言ったの？
Cantor Fitzgeraldは、CoreWeaveが第2四半期に新たに約400億ドルの契約ブッキングを生み出し得ると見積もっており、これは第1四半期に達成された記録水準とほぼ同程度だとしている。同社は、この見通しをCoreWeaveの直近の社債発行メモで開示されたランレートEBITDAの数値に基づけた。
CoreWeaveはいつNasdaq-100 Indexに参加するの？
CoreWeaveは、先週発表された組み入れ決定に続き、市場の開始前の2026年6月22日までにNasdaq-100 Indexに加わる見込みだ。
CoreWeaveは火曜日にどんなAI学習の節目を発表したの？
CoreWeaveは火曜日、8,192枚のNvidia GB300 GPUと2,048ノードにわたって、約2分で6,710億パラメータのDeepSeek-V3 AIモデルを学習させ、品質を狙えるようにしたと発表した。これにより、自社が当該ワークロードにおいて2,048 GPUを超える規模でGB300プラットフォームをスケールした唯一の参加者になった。
