Cloudflare Agentic Internet · 议会共识简报

01 / Vendor TAM：先定供应商池，再算 CF

唯一主模型是 vendor TAM；J、GTV、capex 保留为宏观背景变量。所有数字均为 LOW / MODEL 分析假设，不是市场统计。

TAM 情景

2035 J · 模型变量

12.45T

agentic workload proxy

GTV · 年度区间

15–25T

gross transaction value

Vendor TAM

250B

CF SAM 96B

真正增量

6.556B

30% overlap haircut

Vendor TAM 不是“所有 Agentic Internet 价值”，而是可被供应商收费的池：Base = Security 75B + Runtime 130B + Gateway 45B = 250B。CF 只取其中的 addressable slice，再乘 share，最后扣 overlap；这一步把战略上限压回收入现实。

J、GTV、capex 是背景变量：它们帮助校准经济活动规模，却不能直接加成 vendor TAM，也不能直接推出 Cloudflare revenue。

Scenario	J	GTV	Vendor TAM	CF SAM	Attributable	True incremental	Capex

02 / Vendor TAM → CF SAM → 收入桥

CF SAM 是唯一桥接起点：Bear / Base / Bull = 50B / 96B / 169.5B。桥接路径只展示 attributable 与 overlap 后增量。

Base vendor pool 由 Security / Runtime / Gateway 三层组成。Cloudflare addressability 与 share 分开建模：前者是触达，后者才是竞争后收入。

96B CF SAM

50B / 96B / 169.5B across Bear / Base / Bull

!

当前 Workers 价格不能支撑 toll-road

$0.30 / M requests · $0.02 / M CPU-ms · Browser $0.09 / hour。要收路径税，产品形态必须从廉价执行扩展到默认信任与结算入口。

9.365B attributable revenue

Base vendor layers × CF addressability × share + rail；overlap 30%。

30% overlap haircut → 6.556B true incremental

Agent path：默认链路

01 / discover意图与身份agent 证明自己是谁、代表谁。

02 / execute边缘执行把任务拆成可运行的动作。

03 / settle交易与结算把授权变成可对账的经济动作。

04 / attest结果证明日志、策略与信任回写。

GATE · FAIL

Path monopoly $25–50B：反例，不入模型

该数字是不可接受的上限反例，不能作为正常情景，也不能与任何 top-3 口径叠加。Base 2035 只有 6.556B overlap-adjusted incremental 进入主模型。

Vendor TAM / 2035	Bear	Base	Bull
Vendor TAM	130B	250B	450B
CF SAM	50B	96B	169.5B
Attributable revenue	2.325B	9.365B	24.345B
Overlap haircut	45%	30%	15%
真正增量	1.279B	6.556B	20.693B

30%P(≥10B)
2035 CF agentic-attributable revenue

8%P(≥25B)
2035 CF agentic-attributable revenue

<3%P(rail toll ≥25B)
需要 rails 先闭环

Request-only 反证：Base runtime revenue 3.12B ÷ ($0.30 / M) × 1M = 10.4 quadrillion paid external requests / year。这个数量级说明当前 request price 更像 adoption wedge，而不是 $10B toll-road。

2030 check：attributable = 0.719 / 2.720 / 7.003B；incremental = 0.360 / 1.768 / 5.602B（Bear / Base / Bull）。

Base vendor layer	Layer TAM	CF addressability	Share	Revenue
Security	75B	55%	12%	4.95B
Runtime	130B	30%	8%	3.12B
Gateway	45B	35%	6%	0.945B
Rail GMV	700B GMV	5% path	1% toll	0.35B

03 / 竞争：八个控制点，比“谁的模型更强”重要

热力值是议会对结构位置的判断：5 = 强势控制，1 = 弱/易被绕过。它不是当前市占率。

控制点	Cloudflare	Hyperscaler	Model labs	Browser / OS	Agent federation
Edge execution	5	5	2	3	2
Identity / policy	4	4	3	4	5
Global reach	5	5	1	4	2
Developer distribution	4	5	4	3	2
Payments / rails	2	4	1	3	5
Attestation / audit	4	4	3	3	4
Agent default path	3	4	5	5	4
Economic switching cost	3	5	4	4	5

1 · 弱2345 · 强

控制点的产品与软硬件栈

CF today 代表已有位置；build / partner 是必须补齐的能力；killer dependency 是一旦被别人控制就会打穿路径的依赖。

Capability	CF today	Build / partner	Killer dependency	Hardware / physical substrate
Identity / delegation	Zero Trust、Access、service identity	跨 agent delegation、可撤销授权	Okta/Auth0 或 OS identity 成为默认	HSM / TEE、edge PoP
Policy / security	WAF、DDoS、Gateway、Zero Trust	agent policy、risk scoring、审计 policy	hyperscaler security bundle	dual 100GbE NIC、HSM / TEE
Runtime / orchestration	Workers、Durable Objects、Queues	多 agent scheduler、跨 provider placement	AWS / Azure / GCP compute 默认化	CPU / AI accelerators、RAM / NVMe
State / storage	KV、R2、D1、Durable Objects	可迁移 state、transactional memory	state lock-in 或数据主权约束	RAM / NVMe、power / cooling
Browser Run / sandbox	Browser Run、隔离执行	更强 browser agent sandbox、device attestation	Browser / OS 把执行收编	CPU / AI accelerators、TEE
Observability / attestation	Logs、Analytics、Trace	跨域 action receipt、可验证结果	无法证明 agent action，信任层旁路	HSM / TEE、dual 100GbE NIC
Payments / settlement	仍弱：不是 rails 默认入口	Visa / Stripe / Coinbase partner、programmable settlement	支付 network 自带 identity / reputation	NIC、HSM / TEE
Model / inference routing	Workers AI、AI Gateway	frontier model、GPU 供给与跨 provider routing	Microsoft / Google / OpenAI 控制模型默认入口	AI accelerators、RAM / NVMe、power / cooling
Private connectivity	Mesh、Workers VPC、Tunnel	跨云 private link 与 enterprise routing	AWS / Azure / GCP 私网控制网络边界	NIC、edge PoP / backbone

Hardware control	为什么是硬约束	CF position	Failure mode
CPU / AI accelerators	执行与推理吞吐的底座	edge placement，需 partner supply	hyperscaler 获得更低 unit cost
RAM / NVMe	state、cache、browser sandbox	边缘节点可扩展	stateful workload 回到云厂商
NIC / network offload	安全、网络和线速 policy	Gen13 为 dual 100GbE NIC；DPU/SmartNIC 仅可作为 build / partner 选项	芯片/云网捆绑导致差异消失
Edge PoP / backbone	低延迟与全球可达性	网络约 335–337 cities；500Tbps 是外部互联端口 capacity，不是 compute	私有网络、OS edge 旁路
HSM / TEE	密钥 root / HSM today	agent workload TEE、remote attestation must build / partner	无法取得可信执行与结算资格
Power / cooling	AI 与 browser workload 的物理上限	多依赖供应链/云伙伴	capex、能源与选址成为扩张瓶颈

最小硬件锚点 · [DIRECT]：Gen13 2U1N AMD EPYC 9965 192C/384T、768GB DDR5、24TB NVMe、dual 100GbE、TPM/HRoT、1300W PSU、0–2 PCIe accelerators。Identity/delegation 与 settlement 依赖外部标准和双边网络效应，单纯砸研发预算不能独立解决。

实名竞争格局：谁赢哪个控制点

对手不是一个“hyperscaler”黑盒；每个控制点都有现成赢家，也都有绕开 CF 的路径。

Competitor / winner	Control point	CF advantage	Bypass / threat
AWS / Azure / GCP	compute、storage、AI infrastructure	更靠近网络、跨云与开发者 edge	bundled compute + identity + data，直接绕过 CF runtime
Akamai / Fastly	edge、CDN、security、compute	Cloudflare single-stack 与 network reach	edge price parity、专业 CDN / security 反向切分
Microsoft / Google / OpenAI	model、OS、distribution、agent default	中立执行层，不绑定单一模型	把 discovery→execute 直接收进 Copilot、Android/Chrome、model API
Okta / Auth0	identity、delegation、policy	可把 network 与 policy 放在同一 stack	身份成为独立默认层，CF 只做 transport
Visa / Stripe / Coinbase	payments、settlement、reputation rails	edge 可把 policy 推近交易动作	支付网络自带 settlement 与信任，CF 拿不到 toll

04 / 公司垄断性：局部路径垄断，非全网定价垄断

分数是议会判断（5 = 强控制），不是法律结论或当前市占率。Cloudflare 的优势集中在网络与入口，不等于全网拥有定价权。

L1 / local control

入口比模型更值钱

Cloudflare 的局部控制点来自反向代理、WAF 和 edge 入口，而不是拥有模型或全网交易的定价权。

伪证条件：OS、浏览器或大模型平台内建 discovery→settle 全链路。

补充结构评分（未列入主层）：DNS local 3.4 / 5 · Scale economics 3.9 / 5 · Enterprise contract lock 3.2 / 5。它们强化局部网络位置，但不足以推导全网定价权。

05 / 当前锚点：Q2 2026

Q2 2026 · DIRECT / HIGH 这些是用于校准规模的当前事实，不是对 2035 情景的证明。

696.061Mquarter revenue

2.864–2.870BFY26 guide

120%DBNR

4,698>$100K customers

73%revenue from >$100K cohort

2.732BRPO

71.8%GAAP gross margin

56.384MFCF · 8% margin

量纲 sanity check · [INFERENCE]：FY26 guide midpoint 2.867B；2035 attributable 2.325 / 9.365 / 24.345B = 0.81× / 3.27× / 8.49× guide。True incremental 1.279 / 6.556 / 20.693B = 0.45× / 2.29× / 7.22×。当前 696.061M 季收 × 4 × 73% ÷ 4,698 ≈ 433K/大客户/年；仅靠当前 cohort 承载 10B / 25B 需约 2.13M / 5.32M，即 4.9× / 12.3×。这是量纲检查，不是预测。

06 / 假设与边界

所有 TAM、SAM、share、overlap、竞争热力、当前事实标签和公司垄断性判断都需要在主线程 Gate 复核。它们不是 Cloudflare 指引、共识估值或事实性预测。

唯一主模型：vendor Base TAM = 75B Security + 130B Runtime + 45B Gateway = 250B；J、GTV、capex 只保留作宏观背景，不与 vendor TAM 相加。Rail GMV 700B × 5% path × 1% toll 另算 0.35B，不属于 TAM pool。

07 / Sources

官方来源（折叠）

Cloudflare Q2 2026 results · 当前事实的官方新闻稿。
Q2 supplemental · 官方补充财务信息。
SEC Q2 10-Q · 季度正式财务申报。
Workers pricing · requests / CPU 的价格口径。
Browser Run pricing · Browser hours 的价格口径。
Cloudflare Agents、Workers AI、AI Gateway、AI Cloud · agent / inference 路由。
Multi-vendor architecture、Cloudflare network · 多供应商与网络位置。
Unified Billing、Pay Per Crawl、Monetization Gateway · rails / monetization 产品证据。
Hardware security modules、Gen13 config · key root 与物理配置锚点。
AWS Compute、Azure VMs、Google Cloud Compute · compute 控制点。
Akamai Connected Cloud、Fastly Edge Cloud · edge 竞争。
Okta/Auth0 · identity / delegation。
Stripe Payments、Visa Intelligent Commerce、Coinbase developer platform · settlement rails。

证据标签与更新说明

[DIRECT/HIGH] Q2 2026 官方新闻稿、补充资料与 10-Q。
[DIRECT] 官方产品、定价、架构、硬件与竞品页面。
[INFERENCE] TAM、SAM、share、overlap、竞争热力、硬件依赖与垄断性是本简报推理。
[UNKNOWN] J/GTV 的真实定义、2035 渗透速度、最终 rails 形态与 path monopoly 尚未被证实。