英伟达斥资20亿美元，助力Nebius实现AI工厂计划

英伟达的AI豪赌：20亿美元投资瞄准吉瓦级数据中心

英伟达与Nebius集团本周宣布，这家芯片巨头将通过预先融资的认股权证投资约20亿美元，以此获得少数股权，同时为大规模超大规模AI基础设施的建设提供资金支持。预计到2030年，该基础设施将拥有超过5吉瓦的英伟达加速计算能力。

需要说明的是，5吉瓦绝非初创企业常提的“小数目”。这种级别的能耗通常与城市相关，而非服务器机架。从实际意义上讲，此次合作旨在打造庞大的AI“工厂”，能够训练大型模型、运行推理工作负载，并处理当前正席卷科技行业的日益激增的智能AI系统浪潮。

总部位于阿姆斯特丹、在纳斯达克以代码NBIS交易的新比斯（Nebius），是分析师们开始称之为“新云”（neocloud）类别中的新晋企业之一——这类公司专为AI工作负载而建，而非由传统企业云平台改造而来。

若这个名字听起来有些陌生，其渊源却并不陌生。Nebius诞生于2024年，当时俄罗斯搜索巨头Yandex的荷兰母公司以约54亿美元的价格剥离了其俄罗斯业务。剩余的国际业务重组为Nebius，该公司目前在美国、欧洲和以色列运营着AI基础设施业务。

自那时起，该公司便以一种知晓自助餐桌即将断粮者的低调紧迫感迅速行动。Nebius目前已运营着由英伟达硬件（包括H100和H200加速器）驱动的大型GPU集群，并计划作为新合作的一部分，采用英伟达未来的系统，例如Rubin架构、Vera CPU和BlueField存储平台。

作为交换，英伟达锁定了这一将消耗其海量芯片的重要长期生态系统合作伙伴。不妨将其视为硬件领域的“在城里最繁忙的餐厅预订到一张保证有座位的餐桌”。双方表示，此次合作涵盖了整个AI技术栈——从设计数据中心到部署推理基础设施，再到管理GPU集群。

英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋将此次合作视为人工智能热潮下一阶段的重要组成部分。他在联合声明中表示：“人工智能正处于另一个转折点——代理式人工智能（agent-based AI）正推动着惊人的计算需求，并加速基础设施的建设。”黄仁勋补充道：“Nebius正在构建一个专为代理式时代设计的AI云平台。”

Nebius首席执行官阿卡迪·沃洛日（Arkady Volozh）曾是Yandex的联合创始人，并曾协助该公司度过剥离后的重生期。他将Nebius定位为一家罕见的云服务提供商，其业务专为AI而建，而非由传统计算服务改造而来。

“Nebius自成立之初就致力于AI，”沃洛日表示。“如今与英伟达携手，我们将这一愿景延伸至整个技术栈——从吉瓦级AI工厂到推理和软件。”

而他们所谈论的规模绝非纸上谈兵。

就在投资公告发布前几天，Nebius刚刚获得了在密苏里州独立市建设一个1.2吉瓦AI数据中心园区的批准，这是美国规划中规模最大的AI基础设施项目之一。该项目预计将创造约1,200个建筑岗位，并在未来二十年带来约6.5亿美元的经济效益。

密苏里州项目只是更大扩张战略中的一环。根据该战略，Nebius到2026年底可能运营多达16个全球数据中心站点，且在未来一年内签约的电力容量将接近3吉瓦。

毫不意外，其资金投入速度之快，甚至令硅谷的风险投资家们都瞠目结舌。

仅2025年第四季度，Nebius的资本支出就达到约21亿美元；鉴于其正争分夺秒地建设基础设施以应对需求即将超过供应的局面，该公司预计2026年的支出将在160亿至200亿美元之间。

目前，收入仍相对有限——过去十二个月约为5.3亿美元——但该公司表示，长期合同和积压订单预示着业务将快速扩张。

其主要交易包括与微软就新泽西州维尼兰德数据中心项目达成的多年协议（估算价值170亿至194亿美元），以及与Meta Platforms签定的另一项30亿美元协议。

显然，投资者对这些消息反应积极。

在英伟达投资消息公布后，Nebius股价飙升13%至16%，使该公司在早盘交易中的市值突破240亿美元大关。分析师常将此类合作称为“英伟达光环效应”——这是一种委婉的说法，意指当这家芯片制造商带着支票簿出现时，华尔街往往会认为有有趣的事情正在发生。

其传递的更广泛信息不言而喻：人工智能虽建立在算法之上，但真正的瓶颈在于基础设施——电力、散热以及足以维持这些“数字大脑”高效运转的先进芯片。随着英伟达开出数十亿美元的支票来扩展生态系统，构建全球人工智能骨干网络的竞争正愈演愈烈。

常见问题 🤖

• 英伟达为何向Nebius投资20亿美元？ 英伟达支持Nebius，旨在扩展大规模的AI云基础设施，该基础设施将消耗大量其芯片。
• 什么是Nebius？它在人工智能领域为何如此重要？ Nebius是一家专为训练和运行大型人工智能系统而打造的下一代AI云服务提供商。
• 5吉瓦的人工智能基础设施意味着什么？ 这代表着巨大的数据中心容量——大约相当于数百万户家庭用于运行人工智能工作负载的用电量。
• 企业为何要建设吉瓦级AI数据中心？ AI模型、推理服务和自主代理的爆发式增长，需要前所未有的计算能力和能源消耗。