摘要

Cloudflare 现在通过“一张全球私有网络”承载全球超过20%的网络流量，每秒吸收“超过250万次网络攻击”，年化收入超过20亿美元。 Square Peg 全球科技基金的 Sam Eden 将这项业务概括为一个持续复利了15年的洞见：先把所有流量拦截一次，再在同一套通用硬件上不断叠加产品。
Cloudflare 的护城河不是某个产品，而是一套自我强化的循环：廉价硬件加慷慨的免费层吸引长尾客户，更多流量带来更多威胁数据和与13,000多个网络的更强对等互联议价权，进而同时降低成本、提升质量。 “网络越大，网络越好”（“This network gets better as it gets bigger”）；Akamai 等传统厂商无法跟进，一方面是简单拦截会威胁企业收入，另一方面是大规模技术实现本身就很困难。
三条业务主线——网站服务（约占收入2/3）、零信任企业安全（约30%，增量毛利率最高）和开发者平台——都运行在同一套服务器上，从而分摊资本开支回报。 Cloudflare 曾赢下一家大客户，原因是其 DDoS 防护容量“超过两家传统竞争对手合计容量的4倍”，可轻松承接30+ Tbps；Workers 上已有超过300万名开发者，许多业务完全运行在免费层内。
企业市场重建是近期拐点：2023年销售代表人效下滑并裁员后，前 Palo Alto 销售总裁 Mark Anderson 推动大客户收入增速从约30%同比提速至40%，Q3 NRR 也从112%跃升至119%。 “资金池”式打包销售——一笔1.3亿美元、5年的合同——目前已占总 ACV 的低两位数百分比；RPO 同比增长约40%，而渠道合作伙伴收入占比为30%，对比 Zscaler/Netskope 约90%，说明增长空间仍大。
最新披露显示，头部 AI 原生公司中有80%是 Cloudflare 客户，Workers AI 则利用部署在330座城市的 GPU 提供推理服务；这一能力之所以成为可能，是因为 Cloudflare 的主板“预留了一个空插槽”，等待未知的未来用途。但 Eden 认为，这也是战略分化的风险所在：GPU 的回报集中于单一产品，而不是由所有服务共同分摊；推理业务来自对市场机会的主动押注，而非内部工具自然演化。
这次宕机“不是攻击……而是流程错误”：上游错误让机器人管理模型的特征数量翻倍，一份损坏文件每5分钟推送一次，最终耗尽服务器内存；Eden 认为，像 CrowdStrike 2024年那样在当天透明披露报告，足以让这项业务的基本盘保持完整。 Matt Reustle 的框架是：像 Moody’s 或 Equifax 一样，“如果这都杀不死它，反而有点证明了护城河”。
估值是唯一无法回避的障碍：年初约25倍 NTM 收入意味着“实际上没有执行失误的容错空间……市场定价对应的是近乎完美的执行”。 要建立足够信心，必须相信 Act 2 能追上、甚至超越传统龙头，Act 3/推理业务也能成长为非常大的业务；公司当前 FCF 利润率接近10%（资本开支占收入11–14%），管理层指引为25%以上，Square Peg 认为实际水平可以更高。

精读

1. 邮政服务模式：为一切带 URL 的业务提速并保驾护航

Eden 开场介绍，Cloudflare 最初的产品可以保护任何公开网站——无论是“周末做着玩的个人项目”，还是全球最大的网站——免受 DDoS 洪泛、流量拦截和机器人抓取。他的比喻是：Cloudflare 像一家拦截所有邮件的分拣工厂，挡住垃圾邮件和有组织的垃圾攻击、扫描包裹，然后进一步建设“本地仓库”（CDN 缓存）以及遍布邮政网络的“专用高速公路”。
Matt 追问 Shopify 案例：黑色星期五期间，僵尸网络攻击一家商户的店面；没有 Cloudflare 时，服务器会过载，商店直接宕机——“网站一旦停摆，就不会再产生任何收入”。Cloudflare 则在网络边缘吸收这场攻击。
首先看规模：Cloudflare 承载全球超过20%的网络流量，平均每秒吸收并拦截“超过250万次网络攻击”。Matt 的反应是：“多少有点吓人。”

2. 旧世界与 Project Honeypot

Cloudflare 于2009年由 Matthew Prince、Michelle Zatlyn 和 Lee Holloway 创立。2009年以前，Akamai 等传统 CDN 会把网络拆开：客户自行决定哪些内容放在 CDN、哪些直接传输，另行购买实体防火墙，还需要销售工程师完成复杂部署；这是一套只服务企业客户的体系，“长尾网站没有解决方案”。
3位创始人各有分工：Matthew Prince 从小喜欢摆弄电脑，大学读文学，后来成为律师；他没有接手包括一家 Hooters 在内的家族生意，而是选择进入 HBS。Michelle Zatlyn 在 HBS 与他相识——“Matthew 带来愿景，Michelle 带来运营上的严谨”；技术联合创始人 Lee Holloway 后来被诊断出额颞叶痴呆，但“他的技术影响力至今仍深植于 Cloudflare”。
Project Honeypot 是 Cloudflare 的前身：设置诱捕邮箱地址，让垃圾邮件发送者主动抓取，最终建立起“实际上是给垃圾邮件发送者准备的拒接名单”。数十万人安装了这套系统，网络效应的基因就此形成：“用户越多，服务越好，因为名单变得更大。”

3. 突破：用一个代理拦截一切

Cloudflare 没有采用多个反向代理和分拆规则，而是让客户只需说：“我的新邮寄地址是 Cloudflare。”之后所有服务都可以直接切换开启，不需要销售工程师参与，这使 Cloudflare 成为“互联网服务领域第一家真正的产品驱动增长公司”。Matt 问他们当时是否已经从中收费，答案引出全篇反复出现的主题：没有，慷慨的免费层才是构建护城河的工具。
传统厂商没有复制这套模式，既有收入层面的原因——这是“创新者困境”的经典案例，企业客户并不希望简单地拦截全部流量——也有成本原因：大规模拦截所有流量本身极其困难，Cloudflare 最终用通用硬件和一套“受 Google 启发”的软件定义网络解决了问题。
最早采用 Cloudflare 的是非营利组织和黑客社区：前者流量很大但没有预算，后者则是在保护自己。其逻辑是：“如果他们能保护黑客，那当然也能保护更普通的网站。”

4. 对等互联议价权与自我强化循环

聚合长尾客户后，Cloudflare 获得了与 ISP 谈判的筹码：“我为什么不把服务器直接放在你的服务器旁边？”ISP 可以免去流量传输费，网络速度也会提升，而 Cloudflare 往往连带宽费都无需支付。Matt 问 ISP 是否反而成了输家，Eden 坚持认为这是双赢，因为用户遇到网速慢时，通常会把责任归咎于 ISP。如今，这张单一网络已直接连接超过13,000个网络。
Eden 认为，飞轮是这项业务最重要的部分：廉价硬件和易用产品带来长尾客户，长尾客户带来更多流量和威胁信号，推动拦截和优化能力提升，进而吸引更多企业客户，带来更强的对等互联议价权和更低的成本，再把节省下来的资源投入更多产品。“网络越大，网络越好……这是一个运营15年后仍极难复制的系统。”

5. 一张网络上的3幕业务

Act 1 已经跨过临界点，容量和服务能力开始胜过传统厂商：Cloudflare 最近赢下一家大客户，就是因为其 DDoS 防护容量“超过两家传统竞争对手合计容量的4倍”，可轻松吸收超过30 Tbps 的攻击流量。
Act 2 则把代理方向翻转：同一套硬件不再只检查进入网站的流量，也检查企业向外发出的流量。零信任的含义是，“你能访问应用1，并不意味着你也能访问应用2”；每一次 Web 请求都要被重新检查，这与 Cloudflare 最初的服务“看起来非常相似”。业务大致分为3类：员工访问公共互联网的流量、访问内部应用的流量，以及钓鱼防护和邮件安全等相邻领域。
Act 3 源于 Cloudflare 内部工具：包括 AWS 在内，没有其他平台能够承受 Cloudflare 自身的规模，因此公司开发了专有软件，随后意识到开发者也能用同样的工具构建强大的产品。Workers 提供无服务器函数、存储和轻量级数据库，已有超过300万名开发者；免费层每天提供10万次 Worker 查询和10GB 存储，且不收取出口流量费。一个典型用例是：通过边缘脚本替换本地价格或语言，比查询中央数据库更快。

6. AI：围绕市场的全面受益，以及一笔主动押注

Eden 对 AI 的判断分为几层：相邻的顺风包括让智能体读取数据且无需支付出口流量费，直接服务 AI 公司——最新披露显示，头部 AI 原生公司中有80%是 Cloudflare 客户——以及通过 Workers AI 直接提供推理服务。
空插槽的故事揭示了 Cloudflare 的长期战略：设计主板时，公司“预留了一个空插槽，因为当时不知道未来会有什么用途……结果 AI 推理就是那个用途”。GPU 被插入部署在330座城市的服务器，而且无需预先配置资源——“你只为实际使用的 AI 推理付费”。
Eden 指出的风险是，这一业务偏离了“每台服务器运行所有产品”的原有模式。GPU 的回报“只来自 AI 推理，因此回报风险更加集中”；与从 Cloudflare 内部既有实践中自然演化出的 Act 2 和 Act 3 不同，“公司只是看到了这个市场的重要性，然后决定主动进入”。

7. 企业市场重建：Anderson、资金池与渠道伙伴

Cloudflare 从 PLG 转向企业销售的过程一度受挫：2023年销售代表人效下滑，大部分销售团队被裁撤；随后，曾任 Palo Alto Networks 销售总裁、Alteryx CEO 的 Mark Anderson 于2024年加入。招聘重心转向以企业销售代表为主，大客户收入增速由“约30%提升至40%同比增长”。收入超过10万美元的客户占客户总数不到1.5%，却贡献约75%的收入；在20亿美元年化收入规模下，Cloudflare 的100万美元以上客户不到200家，而同等规模的 Zscaler 约有500家，这意味着增长空间仍然很大。
“资金池”模式解决了3类产品分别面对3类买家的摩擦：客户先作出多年期承诺——其中一笔合同规模为1.3亿美元、期限5年——再将资金提取用于任意产品，从而鼓励客户尝试较新的业务主线。该模式于2024年推出，目前已占总 ACV 的低两位数百分比；RPO 同比增长约40%，NRR 也在 Q3 从112%重新加速至119%。
在新聘的 Tom Evans——前 Palo Alto 全球渠道负责人——带领下，合作伙伴主导的业务连续2年同比增长约65%，来自合作伙伴的增量收入占比从约20%升至超过40%。目前渠道收入占总收入30%，而 Zscaler 和 Netskope 约为90%，“他们其实才刚刚起步”。大型合作伙伴往往靠实施服务而非产品分成赚钱，这有助于保护 Cloudflare 的利润率；Act 2 是增量毛利率最高的业务。

8. 数字化模型：为复杂度收费，而不是为流量收费

免费增值是 Cloudflare 的基本教义：免费用户可以无限量使用 DDoS 防护和 CDN 带宽——“不会因为你遭到攻击就惩罚你”；Act 1 通过订阅层级对规则、机器人管理等复杂度收费，Act 3 则采用按使用量计费。Eden 的验证是，Square Peg 曾在 Cloudflare 上内部搭建“相当复杂的 AI 产品”，但“我们的账单一直低得惊人”。收入约2/3来自 Act 1，约30%来自 Act 2，Act 3 目前规模较小但增速很快；公司已有55+个创收产品，使用10个以上产品的客户是增长最快的类别。
毛利率需要调整口径：GAAP 口径下的毛利率为75–78%，其中约6%的收入对应设备折旧；按现金口径比较，毛利率实际为83–85%。资本开支占收入11–14%，FCF 利润率约10%，管理层指引为25%以上；销售与营销费用占收入35%，是经营杠杆释放的主要机会。
资本配置保持克制：公司“跟着需求曲线投资”，采用通用硬件，更关键的是每台服务器运行所有产品，因此每1美元资本开支的回报都能在 Act 1、Act 2 和 Act 3 之间分摊。

9. 宕机、Zscaler 与没有犯错空间的估值

关于宕机，Eden 的结论是：“这不是攻击，也不是安全漏洞……而是流程错误。”上游错误让机器人管理模型的特征数量翻倍，一份损坏文件每5分钟推送一次，直到服务器内存耗尽。Eden 将其与 CrowdStrike 2024年事件相提并论；工程师主导的社区认可 Cloudflare 当天发布的透明事故报告。更早发生的一次 Google Cloud KV cache 故障，甚至加速了 Cloudflare 从第三方软件迁出的进程。Matt 的框架是 Moody’s 或 Equifax：“如果这都杀不死它，反而有点证明了护城河。”
Act 2 的竞争更加激烈，Cloudflare 也承认自己是落后于 Zscaler 的第二进入者，后者在大型企业中拥有先发优势。但网络效应仍然成立：经由 Zscaler 路由的请求，最终可能仍会落到由 Cloudflare 保护的网站上——“反正这些流量我们都在处理，为什么不顺便处理它们发出去的路径？”Canva 案例说明了这一点：东南亚的设计外包人员可以低延迟、无代理地获得内联访问，因为 Cloudflare 拥有对等互联关系，并且多年来持续改善这些市场的连接质量；Zscaler 直接与应用建立对等连接的模式，在部分市场可能效果较差。
Eden 对估值的收尾非常坦率：年初约25倍 NTM 收入，“是行业内最高的估值之一”，同时维持约29–30%的增长，但“实际上没有执行失误的容错空间——市场定价对应的是近乎完美的执行”。投资者必须相信 Act 2 能追上、甚至超越传统龙头，Act 3 的推理业务也“可以成长为一项非常大的业务”。Matt 将其与暗示 SpaceX IPO 可能达到销售额约100倍的新闻标题相比，后者“反而让 Cloudflare 看起来很便宜”。
按 Square Peg 的主题/团队/模式/护城河框架，最终提炼出的模式包括：创始人基因，建立在技术复杂度之上的产品简洁性（类似 Snowflake、Datadog），多条增长杠杆，以及一个逆向判断——“只要资本开支能带来非常高的回报，软件公司的资本开支也可以是合理的”。一句话概括这项投资逻辑：“一家越做越强的公司”（“a business that gets better as it gets bigger”）。

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