利益相关：首先，我已经在 Cloudflare 平台成功开发了三款 AI Agents 应用(polymaster.io, isnow.ai 和 artistq.ai)，而我的创业项目也获得了 Cloudflare Startup Program 的支持，在启动阶段就拿到了 5000 美元的平台额度。如果后续有 VC 背书，还可以申请高出数十倍的资源支持。这种投入体现了 Cloudflare 对开发者和创业生态的长期重视。

Cloudflare 对免费用户实际上也相当慷慨，它在开发者群体中素有“赛博活菩萨”之称: 在商言商，这种慷慨并不意味着成本失控，而是体现了其凭借庞大全球基础设施、规模化流量调度能力，以及由此带来的成本摊薄效应。Cloudflare 有条件以比较低的边际成本向开发者提供基础服务。

与此同时，长期慷慨的免费额度与创业者扶持，是一种长期的生态投资。如果你能够在开发者和创业团队最需要你的阶段对其进行扶持，并且培养使用习惯，以建立对平台能力的信任，当这些项目走向商业化、需要重新进行基础设施选型时，这种早期形成的熟悉度与依赖，往往就能转化为更高的留存率、付费意愿和长期客户价值。

事实上，我就是因为 Cloudflare 的长期低成本优势，而果断地从 Vercel 全站迁移到了 Cloudflare。

同时我也是 Cloudflare 的长期投资者。Q1 财报前，我以 169 美元买入 NET，两周后在 201 美元卖出，正股收益约 18.9%。此外，我长期持有 LEAPS Call，并通过 Sell Put 捕捉波动。不过，财报前股价已在乐观预期下提前上涨，我却没能及时止盈。财报公布后，业绩与市场反应却“冰火两重天”。延迟离场虽未造成亏损，却消耗了部分期权时间价值。接下来我们就先聊下 Q1 财报的那次“冰火两重天”效应。

冰火两重天

转型阵痛

这份财报本身看起来还不错，但紧接着 Cloudflare 宣布裁减 11,000 名员工，约占员工总数的 20%，并称此举是为了向 “Agentic AI First” 运营模式进行结构性转型。这场重组预计将在 2026 年产生 1.4 亿到 1.5 亿美元的巨额重组费用，其中绝大部分将在第二季度进行财务确认。也就是说，Q2 的财报预期被提前“砍掉”了一部分。

另外，GAAP 毛利率从 77.1% 下滑至 72.8%。

尽管 CFO 解释称，这主要源于免费流量向付费流量转化的计算方式发生变化；同时，高速增长的开发者平台（即 Workers）业务在早期毛利率偏低，但仍处于快速扩张阶段。

即便如此，财报发布后，股价仍在盘后暴跌逾 24%。

再度狂热的财报预期

PLTR 与云服务商（CSP）双双交出超预期成绩单，再度点燃软件与半导体板块。更重要的是，它们释放出更强的信号：企业级 AI 与 Agents 正从 POC 走向规模化部署，客户不仅愿意续费，还在持续追加预算。ROI 的问题也从“能不能打正”转向“多久能赚回来”。

这股热情很快向上游蔓延，也让资本市场重新抬高了对 AI Agent 基础设施企业 Cloudflare 的预期。

PLTR 与云服务商（CSP）的二季度业绩，再次点燃了软件与半导体板块：PLTR 营收同比增长 93%，调整后运营利润率达 62%；Google Cloud 营收增长 82%，运营利润增至 88 亿美元；AWS 营收增长 37%，运营利润增至 166 亿美元。

这已不只是“ROI 打正”的问题：头部 AI 应用实现了约六成的调整后运营利润率，云端则跑出了百亿美元级的单季利润。企业级 AI 与 Agents 正走向规模化采购（从能否回本的逻辑，快速进入到了“小步快跑、投得越多赚得越多”的逻辑）。热情也随之向基础设施层蔓延，市场也重新抬高了对 Cloudflare 的预期。

但当时资本市场的判断显然更偏情绪化：Cloudflare 一边没能把激增的 AI 流量有效转化为高毛利收入的护城河，一边又要裁员，这或许暴露出某种结构性隐忧。市场有这样的担忧可以理解，但他们忽略了一个关键变量：掌舵人，以及这个人打算把帝国的边界推向何方。Matthew Prince 不是受命守城的职业经理人，而是自 Cloudflare 创业第一天起便一直掌舵至今。在其任内，Cloudflare 从网络安全走向边缘计算，用 Workers 打开开发者平台，又以 R2、AI Gateway 与 Agents SDK 不断向传统云计算腹地推进。

他不是守成之君，也不是孤注一掷的赌徒——他更擅长在旧的长城仍然繁华时，提前厉兵秣马，准备再度扩大帝国的版图。

帝国版图

赌财报预期这件事，本质上是在和系统的反身性进行下注。你要关注的，除了财报，还有财报的预期，以及管理好对预期的预期。

所以，我们与其困在这些数字游戏里，不如把镜头拉得再远一点。我们跳出这个情绪档口，重新审视一下：当 Cloudflare 裁减了约 20% 的员工、重组组织以后，它又做了些什么，以及它究竟想成为什么？

接下来，我们就沿着它最近这一个季度以来逐渐露出神秘面纱的 AI Agent 版图，看看这家公司的野心有多大，它又为自己撑起了多大的舞台。

执行层的极致优化

每个 Agent 收到指令后，通常会先推理，再执行。但这里的“执行”并非一次调用、一次返回，而是一个循环：它会携带上一轮的上下文、工具调用结果与外部反馈，不断回送给模型，由模型决定下一步是继续生成代码、继续执行，还是结束。函数调用的成本主要由算法的时间复杂度决定；而 Agent 的循环每多转一圈，上下文就会更厚一分，下一次推理需要处理的 token 也随之增加。

因此，Agent 的计算消耗并不只是“多问模型几句”那么简单：每回答一个问题，Agent 往往都要反复迭代，多次搬运上下文、反复分发外部工具调用，并根据推理深度决定是否要对调用结果再推理，计算负担也在迭代中持续叠加。与此同时，每次清空上下文又会让运行环境被反复重建——这个执行层，就是首当其冲的成本消耗之所在。

Cloudflare 给出的底层解法是 @cloudflare/computer 以及 V8 Isolates。Isolates 是 Google Chrome 浏览器底层使用的沙盒技术：它不启动完整的操作系统，而是在共享的运行时进程中划出数以千计的安全隔离区。单个 Isolate 的冷启动时间低于 5 毫秒，内存占用仅为几兆字节；相比传统容器，启动速度快约 100 倍，内存效率高出 10～100 倍。

通过 @cloudflare/computer，Cloudflare 重构了 Agent 的运行态：系统让 Agent 优先在轻量级 Isolates 中完成 90% 的高频常规任务（如文件读写、数据处理、状态协同）。只有在确实需要完整的 Linux 环境、特定原生二进制文件（如 FFmpeg）或复杂的 npm 依赖时，才会通过 Dynamic Workers 动态按需挂载更“重”的容器作为工具。借助这种混合调度机制，当你把 agent 调用迁移到 Cloudflare 边缘端时，往往能显著降低成本，同时 Cloudflare 也能维持相当可观的利润空间。

推理层的极端压榨

极端压榨的第一层，是先选一个足够便宜的“大脑”。在同一 API 口径下，Workers AI 支持大量“量大管饱”的开源国产模型——其中 GLM‑5.2 与 GPT‑5.4 在 AA v4.1 中同为 51 分，但成本低约 67%；Kimi K2.6 相比 Claude Sonnet 4.6 则低约 72%。不过，对比 GPT‑5.4 mini，Kimi 只便宜约 6%——优势确实存在，此时还并非无条件碾压。而更进一步的是：Cloudflare 与 SGLang 社区合作，在几乎无法察觉的精度损失下，再把每 token 的空间占用压低近 40%、成本压低约 30%。在服务 Kimi K2.6 与 GLM 5.2 这两款顶级 MoE 大模型时，他们借助量化技术把 GPU 显存“榨出了两倍空间”。

• 以 Kimi K2.6 为例，他们将 KV Cache 的存储精度从 BF16 降到 FP8，内存占用直接减半——可装入显存的上下文长度从 68.6 万 token 翻倍到 137 万 token，相当于原来只能放进一本书，现在能放两本。并发方面，BF16 在撑到 32 路并发（峰值 1,558 tokens/s）后便因显存耗尽而崩溃；而 FP8 在 64 路并发下仍能稳定输出 2,192 tokens/s，比 BF16 的“天花板”高出 41%，同时将每 token 成本再降约 30%。
• 对 GLM 5.2，他们把模型权重从 FP8 进一步压到 INT4，权重体积从 705 GB 缩到 421 GB，节省约 40% 的空间。由于解码阶段本质上是“把权重从显存搬到计算单元”，数据量更小后，每个 token 的生成自然更快——低并发场景下解码速度最高提升 55%；而精度损失在所有基准测试中均低于 0.8 个百分点，几乎察觉不到。

Agents 变现逻辑的闭环

传统互联网的经济模型无外乎两种：卖广告，或收订阅。两者都以“人”为前提——人看广告、人付订阅费。但 AI Agent 不看广告，也不会为偶尔调用一次的数据源付费。当数据访问的主体从人切换为 Agent，旧的变现逻辑就会彻底失效。内容提供方需要一条新的支付通道，让 Agent 的每次调用都能产生可结算的交易。问题在于，现有支付基础设施根本承载不了这种场景：Stripe 的标准费率是交易额的 2.9% 外加固定 $0.30。一次 Agent 查询的价值可能只有 $0.001，而 $0.30 的手续费会让这笔交易直接失去经济意义。摩擦成本，正是 Agent 经济模型的天花板。

账户

Cloudflare 的答案，是构建一个双边 Agent 支付市场——把账户、支付与身份三层基础设施整合为一套体系，绕开信用卡网关，让机器与机器之间的经济往来真正流通。这不仅是一套工具，更是对 AI 时代互联网基础设施话语权的主动抢占。

在“账户”层，Cloudflare 试图把人类与 Agent 的资金与权限边界先明确下来：谁拥有资产、谁被授权、谁为行为负责。

支付

在“支付”层，Cloudflare 联合 Coinbase 成立 x402 基金会，把 HTTP 协议中自 1997 年起预留、从未投入使用的 402 Payment Required 状态码正式激活。

流程如下：Agent 请求受保护资源，Cloudflare 边缘节点返回 402，响应体附带 Base64 编码的支付指令——价格、收款钱包地址、支持的区块链网络。Agent 在链上（Base 或 Solana）以 USDC 完成支付，将签名凭证附在请求头 PAYMENT-SIGNATURE 里重新发起请求。Cloudflare 验证签名后直接放行。

全程无需注册账户、申请 API Key、绑定信用卡。交易费用压到一美分以内，结算时间不超过两秒。 Cloudflare Wallets（账户体系）

真正棘手的是授权。Cloudflare 为此设计了一套层级钱包体系：人类实体持有“账户钱包”，并可在其下为每个 Agent 创建独立的“虚拟钱包”。人类通过策略配置划定边界——例如每周消费上限 $10，或仅允许向白名单商家付款。Agent 只能在这些边界内自主运作，而人类仍保留最终控制权：自主支付，并不等于失控支付。

身份

支付放开之后，信任问题随之而来：商家收到一个机器请求，如何判断它是正常购物的 Agent，还是伪装成 Agent 的恶意爬虫？

Cloudflare 的答案是 cloudflare.pay：每个通过验证的 Agent 都会被分配一个稳定、可读的身份域名，例如 research.example.cloudflare.pay，并与背后的人类账户绑定。Agent 携带这一身份（通过 HTTP 消息签名技术）访问商家，商家即可据此更精准地评估风险，决定是否开放资源。

而此刻 Cloudflare Wallet 也正在通过：https://cloudflare.pay 注册，快去注册属于你的唯一 Id（一个 cloudflare 账户只能绑定一个）。

Cloudflare 正在抢占“机器 DNS”的战略位置——掌握全网机器流量的信用背书底座，进而成为 AI 时代的互联网信任基础设施。

边缘节点的外挂大脑

对开发者而言，Cloudflare 最大的价值在于：它把搭建 Agent 最麻烦的几件事做成了真正的“开箱即用”。

记忆方面，可以用 Durable Objects 绑定 SQLite 与向量数据库：短期对话上下文放在 SQLite，长期语义记忆交给向量库，Agent 天然就拥有连贯的“工作记忆”，无需自建存储。

容错方面，Think 框架会在节点崩溃或推理中断时自动保存现场，并切换节点继续运行；对上层应用完全透明，省去了手写重试与状态恢复逻辑。

可观测性方面，OpenTelemetry 已内置，从一次 Agent 调用到每一步工具执行，链路都会自动结构化记录，调试与审计无需另起炉灶。

更关键的是成本：这一切运行在 Cloudflare 遍布全球的边缘节点上，按实际执行时间计费，没有常驻服务器的闲置开销。对于需要快速验证 Agent 产品的团队来说，基础设施这一层基本可以不用操心。

财报，你赌我不赌

恢宏的 Agents 帝国版图固然令人热血沸腾，但是我们投资的目的显然不是单纯地为星辰大海而买单。我们投资的是对于市场预期差的反复博弈。

博值率与反身性

Cloudflare Q1 财报本身并不差，但股价随后暴跌，揭示了一个残酷的市场逻辑：在极高预期之下，“符合预期”往往等同于“利好出尽”。索罗斯的反身性理论在这里体现得很具体——过去四个月密集的产品发布（Agents SDK、Wallets、x402、SGLang 推理优化）把市场情绪推到了危险的高度，算法与成长股基金经理很容易将“技术领先”线性外推为“即期财务爆发”。但现实是，Wallets 和 Monetization Gateway 仍处于候补名单阶段，Q2 财报里几乎不可能出现对应营收；反而是 Q1 已经预警的 1.4 亿至 1.5 亿美元重组费用将在本季度集中确认，让 GAAP 利润表雪上加霜。冷酷的定价数据也印证了这种紧张：当前 EV/Sales 约在 33–36 倍区间，期权市场为这次财报定价的隐含波动率约 10.46%，意味着做市商已预留近百亿美元市值的双向震荡空间。

牌面上的故事足够动人，但动人的故事往往早已写进价格。并不是说这次不会交出一份亮眼的财报，而是在当前逐渐白热化的市场情绪下，财报超出预期的博值率并不高——此刻若是在重仓押注或者上杠杆去押注 NET 的单季财报，显然不是一笔拥有安全边际的好交易。

风物长宜放眼量

把视线拉长会发现，华尔街围绕单季度财报展开的博弈往往短视而喧嚣。对顶级基础设施资产而言，真正的护城河不在于下个季度多卖出几百万美元的 CDN 流量或 WAF 防护配额，而在于跨越多个季度的技术代差，以及不可复制的网络拓扑结构。

Cloudflare 的终局潜力，正在于其确立的不可替代生态位：全球 AI Agent 的默认路由与执行层。

未来的互联网流量结构正在发生不可逆的代际跃迁：从“人类通过浏览器获取超文本”，转向“机器（Agent）通过 API 与微交易自主交换资源”。数据显示，截至 2026 年中，全网已有超过 52% 的爬虫请求用于 AI 训练与推理。当互联网中超过一半的流量不再来自人类点击，而由具备自主性的 AI 爬虫、推理代码与自动化工作流发起时，传统网络基建将难以适配：拦截所有 Bot 的旧式安全策略会让你错失下一代用户；依靠信用卡扣费的传统网关会以高摩擦成本扼杀机器微交易；而沉重缓慢的中心化云容器部署，也无法满足 Agent 在全球各地实时触发的并发需求。

Cloudflare 的起点，是一张覆盖全球 330 多个城市、承载约 20% 互联网流量的边缘网络。这张网络本身就是护城河；而它如今所做的，是在其之上逐层叠加 Agent 运行所需的关键能力：计算（V8 Isolates，将执行成本降至微美分级别）、推理（Infire 与 SGLang，以更低成本支撑长文本推理）、记忆（Durable Objects + Vectorize，提供持久化状态与向量检索）、支付（x402 协议与 Cloudflare Wallets，实现稳定币亚美分级自动结算）、信任（cloudflare.pay 域名与身份验证，为机器请求提供可信标识）。这五项能力，正是任何需要在网络上自主运行、自主付费、自主协作的 Agent 都必须同时解决的问题，而 Cloudflare 恰好把答案集中在同一个地方。

这意味着它正在悄然卡住机器互联网的三条命脉：谁有资格发起请求（身份）、在哪里以及以什么成本执行（计算与推理）、资源消耗如何结算（清算）。掌握这三点，Cloudflare 就不只是基础设施供应商，更像是 Agent 新经济时代的默认操作系统。对于这种级别的底层网络资产，资本市场需要学会容忍商业化节奏与市场预期的错位：基础设施的投资回报曲线前期往往平缓而煎熬，并伴随重组阵痛；但一旦其铺设的底层协议（如 x402 和 V8 Isolate 标准）与路由体系越过临界点，成为新一代机器互联网的通用标准，其规模效应与垄断性现金流将是惊人的。

面对 Cloudflare 这样正经历宏大底层蜕变的科技巨头，我们固然需要用量化的交易思维规避短期财报波动的刀光剑影，但更重要的是穿透博弈的迷雾：不必过分纠结于某个财报季里毛利率几十个基点的波动，或重组费用带来的短期账面亏损；而应凝视其深植于全球 330 多个城市的底层网络，以及那些试图定义下一个十年“机器沟通法则”的协议护城河——这或许才是理解并捕获 AI 时代基础设施终极价值的最佳范式。

后记

就在写下这篇文章的今天，openai 的Tibo发推说：

“Given some of the results I'm seeing recently, it's pretty clear Codex is a good harness.But it will seem primitive in 2-3 months and we're about to go through another major evolution in how we use AI at the frontier. The next generation of models need more than your laptop.”

大意是：Codex（OpenAI 的代码/代理工具）现在已经不错了，但再过 2-3 个月就会显得原始，因为下一代 AI 使用方式需要“比你的笔记本更多的东西”。

目前最有影响力、也最合理的解读，几乎都指向同一方向：openai 的”下一代演进”将并非是让模型本身突然“变神”，而是 harness（运行环境）需要从本地笔记本升级为云端持久、可大规模编排的多智能体系统。笔记本更多成为“遥控器/控制屏”，真正干活的是云端的 agent 群。

无独有偶，我的 Claude客户端升级以后也出现了一个预览版的云端执行环境。

AI Agents 的时代：未来已来，你究竟还在等什么？

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