【今日導讀】據《回聲報》統計，自2023年以來，輝達已投資入股36家歐洲初創公司（含英國），領域相當廣泛。

Doctolib公司、黑森林實驗室公司、米斯特拉爾人工智慧公司、雷沃盧特公司，這些名字有一個共同點：它們都是歐洲初創公司，而且都拿到了全球市值最高的公司輝達的投資。

10月中旬，黃仁勳展開了歐洲巡演，像一位世界搖滾明星一樣穿梭於舊大陸，依然穿著那件標誌性的黑色皮夾克。他公佈了一連串新投資：上周在法國投了Doctolib公司等四家企業，19日又在德國新增了四個投資對象。

黃仁勳10月13日途經巴黎時說：“人工智慧時代是一個巨大的機遇，因為它相當於一次重新洗牌。這是一個新的起點，我希望歐洲不要錯過這個機會。”

據《回聲報》統計，自2023年以來，輝達已投資入股36家歐洲初創公司（含英國），領域相當廣泛：人工智慧模型、算力、處理器、語音和視訊、軟體、量子技術、醫療健康、支付，還有工業和機器人。

輝達稱，僅去年一年在歐洲就投了80億歐元。黃仁勳不無得意地說，這“比任何一家風投基金都多”。不過，《回聲報》無法核實這些數字，因為大多數交易仍處於保密狀態。

這股源源不斷的美元洪流逐年加快，範圍遠超歐洲。據專業網站“項目建議書”資料公司的資料，輝達2023年完成32筆對外融資交易，2024年增至73筆，2025年為83筆，2026年截至10月20日已達118筆。增速驚人，也說明輝達正越來越廣泛地向其他技術領域拓展。

事實上，輝達市值達5.25兆美元，隨著營收的爆發式增長，其融資能力也在不斷增強。公司營收從2022年的270億美元增至2026財年（截至1月25日）的2160億美元。輝達的投資規模如此之大，以至於許多分析師如今將其視為“人工智慧界的中央銀行”。

輝達這麼做，不只是為了潛在的財務回報，而是在同時下好幾盤棋。在晶片和算力領域，這家美國公司一邊深耕佈局、尋找新興創新，一邊用自己的處理器把整個行業鎖住。在歐洲，它就給Nscale公司投了10億多美元，給荷蘭的內比於斯公司投了20多億美元。

輝達對開發人工智慧模型的初創企業的投資與合作也遵循同樣的邏輯：獲得輝達數百萬資金的年輕公司，隨後絕大多數會購買其處理器，並圍繞CUDA軟體建構自己的工具，而這是一個難以替代的生態系統。

在歐洲，這家巨頭投了法國的米斯特拉爾人工智慧公司和先進機器智能實驗室，還有德國的阿勒夫-阿爾法公司和黑森林實驗室公司。這些眾多歐洲明星初創企業之一的一位聯合創始人證實說：“輝達是我們最早的合作夥伴之一。說實話，如果沒有優先獲得其晶片的管道，我們根本不可能建構自己的模型。”

這樣一來，輝達既穩住了銷路，也製造出一種依賴關係，尤其是在人工智慧晶片競爭越來越激烈的當下。另外，法國競爭管理局過去兩年對輝達“涉嫌反競爭行為”展開了調查，但迄今尚未公佈結論。

一位法國投資者補充說：“黃仁勳是一位精明的戰略家。他在矽谷以親自稽核每一筆投資而著稱，並且具有長遠眼光。他知道，輝達在半導體領域的霸主地位有朝一日可能被撼動。”

通過投資醫療健康、工業和機器人領域的企業，他其實是在為人工智慧在現實世界中的落地鋪路，讓其應用場景擴散開來。他上周在巴黎說：“我們投資的這些初創企業將成為下一代的超級明星。”歐洲雖然在人工智慧方面並非最領先的大陸，但它仍然是一個擁有4億潛在使用者的市場，並且匯聚了眾多大型工業集團。

不過，和所有私募股權投資機構一樣，輝達的某些交易也受到市場質疑，尤其是在美國。比如它向開放人工智慧研究中心投出的300億美元支票，就是一場極其大膽的豪賭，而眼下外界對開放人工智慧研究中心的模式能否持續運轉的懷疑正在加劇。“核心編織”公司也是如此，這家新型雲服務商獲得了輝達超過20億美元的投資，目前卻因債務異常高企而飽受市場質疑。    (參考消息)

Anthropic正式提交IPO申請，目標估值據稱高達2兆美元，但巨額算力帳單引人關註：公司與博通相關租賃安排總額約1612億美元，另承諾向SpaceX AI及輝達相關安排支出最高1205億美元、向Nscale支出最高446億美元；三項金額合計約3263億美元。上半年營收163億美元，淨虧損卻達807億美元，這場超級IPO將檢驗AI增長能否覆蓋長期算力投入。

全球AI行業最受矚目的IPO之一，正式進入公開申報階段。

根據10月26日披露的申報資訊，Anthropic正式向美國證券交易委員會（SEC）提交首次公開募股（IPO）申請，計劃以股票代碼「ANT」在納斯達克全球精選市場掛牌交易。

同日，據《華爾街日報》報導，Anthropic計劃於11月16日當周進行IPO。

此前彭博社報導稱，市場傳出的目標估值高達2兆美元，有望超過SpaceX此前創紀錄的1.77兆美元上市規模。路透社報導，在Anthropic於近期一場投資者活動披露部分財務細節後，部分投資者目前對其估值約為1.5兆美元，較一周前的約2兆美元明顯下調。

申報檔案顯示，Anthropic上半年營收163億美元，上半年淨虧損807億美元。公司警告投資者，未來可能無法實現或維持盈利。

不過，據路透社此前對申報材料的報導，807億美元的淨虧損中，其中約720億美元來自可轉換債券及其他融資工具公允價值變動產生的非現金會計費用，而非日常經營支出。

算力與基礎設施帳單規模驚人。根據此次IPO申報檔案，公司與博通相關的設備租賃總額約1612億美元，向SpaceX AI及輝達相關安排的支出最高達1205億美元，另有向Nscale支付最高約446億美元的服務承諾。三項金額合計約3263億美元。

Anthropic招股書中特別強調，如果其技術在開發過程中缺乏足夠的安全防護措施和有效監管，可能會"對人類構成災難性或生存級別的風險，尤其是在此類系統被濫用、複製、武器化或被賦予高度自主運行權限的情況下"。

此次發行由高盛、摩根士丹利、摩根大通、花旗等多家金融機構參與承銷，巴克萊、富國銀行、美銀證券、德意志銀行、瑞銀及加拿大皇家銀行等也在承銷團之列。

Anthropic選擇在市場動盪背景下推進上市，引發外界對定價時機的關注。目前全球投資者對債務驅動的AI投資熱潮日益審慎，擔憂巨額資本投入能否迅速產生足夠回報以支撐高估值。美債殖利率攀升，進一步強化了市場的謹慎情緒。

專注於IPO研究的機構Renaissance Capital高級策略師Matt Kennedy表示："儘管Anthropic資金雄厚，但IPO將為公司帶來寶貴的財務靈活性。沒有那家公司願意在即將上市的臨界點上耗費太長時間，因為這可能會分散注意力。"他補充稱："也許他們明年能獲得更高的估值，但他們決定'一鼓作氣'。"

算力支出激增，但成本佔比持續改善

招股書顯示，截至2026年6月30日的六個月內，公司在算力與基礎設施上的支出達89億美元，同比增長283%。

然而公司特別指出，這一支出佔營收的比重已大幅下降。

從2023年的逾10倍營收，降至2024年的653%、2025年的160%，再至2026年上半年的55%，僅在今年第二季度便進一步縮小至48%，即每實現1美元營收，對應的算力與基礎設施成本約為0.48美元。

在長期算力採購方面，僅自2025年底至今，Anthropic已就算力資源簽訂新協議，最低承付金額約達4170億美元，協議期限最長延伸至20年。

截至2026年6月30日，公司總債務為62億美元，並擁有一項上限150億美元的循環信貸額度（由原先的32.5億美元擴容而來），該額度將於2031年到期。公司表示，在獲得至少兩家主要評級機構的投資級評級後，該循環貸款可轉為無擔保形式。

企業客戶留存亮眼，分散度進一步提升

Anthropic的商業化進展已展現出清晰的規模效應。

截至2026年9月30日，Anthropic有約250家客戶在過去12個月內分別貢獻了至少1000萬美元收入；截至同期口徑，公司擁有超過1900家過去12個月收入達到或超過100萬美元的客戶。這表明其企業業務已形成一定規模，但公司仍需證明收入增長能夠持續覆蓋日益龐大的算力與研發投入。

衡量客戶留存與擴張能力的關鍵指標——淨收入留存率約為900%，意味著現有客戶的平均消費規模已擴大至原來的九倍。招股書顯示，在今年第三季度，79%的營收來自前五大客戶以外的客戶群體，客戶結構的分散度進一步提升。

從收入結構看，基於消費量的收入——即客戶按實際使用的Token數量及模型類型付費——增速尤為迅猛。

該項目從2024年全年的2.88億美元（佔總營收75%）躍升至2025年全年的38億美元（佔83%），並在2026年上半年進一步達到131億美元，佔當期總營收的80%。

公司上半年訂閱收入32億美元，上年同期為1.8億美元。

對於即將面對公開市場投資者的Anthropic而言，關鍵問題已不僅是收入能否繼續高速增長，還包括增長最終能否轉化為可持續的經營利潤和現金流。

算力承諾規模驚人：博通租賃支出約1612億美元

招股書披露的基礎設施承諾，是投資者評估Anthropic商業模式時繞不開的一環。前沿模型的訓練與推理需要持續投入計算資源，算力供給既決定產品能力，也直接影響成本結構。

根據申報檔案，Anthropic在與博通相關的租賃安排下，租賃期內租金支付總額約為1612億美元，且這一金額不包括利息。

此外，公司還披露了與其他算力及基礎設施合作方的巨額支出安排：

SpaceX AI及輝達相關安排：Anthropic同意在相關協議期限內支出總額最高約1205億美元，協議期限延續至2029年。

Nscale服務協議：公司同意在相關協議期限內支出總額最高約446億美元，協議期限延續至2033年。

這些數字代表協議約定期限內的支出承諾上限或總額，並不等於Anthropic已經支付了相同金額，也不能直接視為單一年度的資本開支。

巨額合同凸顯出AI企業面臨的結構性挑戰：為了維持模型性能、滿足企業客戶需求並爭奪市場份額，公司需要提前鎖定長期算力供給；但隨著合同規模擴大，投資者也將更關注未來收入能否覆蓋基礎設施成本，以及算力需求和技術迭代發生變化時，公司是否仍能有效利用已承諾的資源。

對於一家計劃以超大規模估值上市的AI企業而言，這些長期支出安排將成為市場評估其增長質量和財務風險的重要依據。

風險因素章節篇幅超90頁，Anthropic提示人類"生存性風險"

在招股書中，Anthropic風險因素章節篇幅超90頁，其中就包括公司在AI安全與商業目標之間尋求平衡所面臨的風險。

招股書明確警示，公司AI系統可能以"非預期、不對齊或自主的方式運行"，若未能在充足的安全保障與監管機制下推進技術開發，可能"對人類構成災難性或存在性風險"——尤其是在相關係統遭到濫用、複製、武器化，或被允許以高度自主的方式運行的情形下。

招股書羅列的具體風險還包括AI系統"抵制關閉"及"隱瞞或操縱資訊"等場景。

公司坦言："我們越來越多地使用人工智慧系統來加速自身的研發，這可能會導致模型能力的提升速度超過我們開發、驗證和實施相應安全、對齊及保障措施的能力。"

檔案顯示，如果無法管控和AI安全相關的各類風險，公司的"品牌、業務、財務狀況以及經營業績都可能遭受不利影響。"Anthropic稱，公司會經常性作出主觀判斷，決定模型達到何種安全標準才可以對外發布。

但同時也坦言，無法保證自身設置的安全防護措施足夠有效，也無法保證公司能夠準確識別那些模型能力應當加以限制。

招股書寫道："這類判斷至關重要。隨著AI系統能力持續增強，一旦模型出現目標偏離或者被濫用，其潛在危害程度也會同步上升。眾多相關方，包括研究人員與政策制定者都提出擔憂：如果不能以負責任的方式研發、部署，足夠先進的AI系統可能會給社會帶來災難性乃至生存級風險。"

這一表述的出現有其現實背景：Anthropic與競爭對手OpenAI均面臨日益加劇的公眾審視。據悉，一系列由失控代理主導的高知名度網絡入侵事件接連發生，外界對此類事件衝擊Anthropic IPO的擔憂正在升溫。

從"存在性風險"到"可保性缺口"，高估值下的尾部風險定價

在風險因素部分，除了AI可能對人類構成災難性或存在性風險外。市場還特別關注招股書中表示：災難性AI事件造成的損害，"沒有任何單一保險公司，甚至可能是整個保險行業合計"都無法覆蓋；公司坦言其保險"可能不足以"覆蓋所面臨的賠償責任。

這則表述的份量在於其指向性。它沒有停留在"部分損失可能超出單一保險公司承保能力"這類措辭，而是直接把參照系拉到了"整個保險行業合計"的承保上限，實質上承認了一個結構性缺口。

傳統估值框架中，極端尾部風險通常可通過保險轉移或避險來管理；當公司自己在招股書中承認保險"可能不足以"覆蓋最壞情形、且該情形可能超出整個保險業的承保能力時，投資者為這一風險定價的錨點便被抽掉了。

對投資者而言，這意味著在評估這家目標估值可能高達2兆美元的公司時，必須直面一個此前未被充分定價的尾部風險——在最壞情況發生時，作為傳統風險緩釋手段的保險機制可能整體失效。

創始人通過F類股份掌握50.1%投票權

除了業務和財務資訊，Anthropic的股權結構也是此次IPO檔案的一大看點。

申報檔案顯示，公司計劃設置A類、F類、E類、T類和N類普通股，並通過特殊股權安排將創始人的投票權與普通經濟權益區分開來。

Anthropic計劃向由聯合創始人組成的Founder LLC發行一股F類普通股。該實體的初始成員包括首席執行長達裡奧 · 阿莫迪(Dario Amodei)、丹妮拉·阿莫迪、湯姆·布朗、傑克·克拉克、賈裡德·卡普蘭、薩姆·麥坎德利什和克里斯·奧拉。

這股F類普通股不享有經濟權益，卻擁有公司總投票權的50.1%。相比之下，A類普通股每股擁有一票表決權；N類普通股不附帶投票權。

其他類別股份也有各自的安排：E類普通股僅對部分有限事項享有表決權，且不享有經濟權益；N類普通股的持有人主要為戰略業務合作夥伴，相關股份通常在出售或轉讓給非關聯第三方時轉換為A類普通股。公司還表示，A類普通股不可轉換。

這套安排意味著，Anthropic計劃在引入公開市場投資者的同時，保留創始人對關鍵公司事務的控制力。對投資者而言，特殊投票權結構有助於理解公司上市後的治理機制，也意味著普通股股東的經濟權益與實際投票影響力並不完全對等。

公共利益基金與捐贈匹配計劃：治理承諾也進入招股書

Anthropic還披露了與公共利益相關的安排。根據檔案，公司董事會已批准一項框架：當股價每上漲50%時，可向公共利益基金額外發行最高相當於2%的N類股份。

這項機制將股價表現與公共利益基金的股份配置聯繫起來，但具體實施仍應以招股書所披露的完整條款及後續執行情況為準。

此外，截至2025年12月31日的財年，Anthropic與捐贈匹配計劃相關的費用為5.41億美元。這一數字反映了公司在相關計劃上的財務支出，也表明公共利益安排已進入公司財務披露範圍。

對於一家以AI安全與負責任開發為重要定位的公司而言，這些安排不僅涉及公司治理和資金使用，也將成為公開市場投資者理解其長期戰略的一部分。

IPO考驗：增長能否覆蓋巨額投入？

Anthropic此次公開申報，標誌著其上市進程邁出關鍵一步。但從高達2兆美元的市場估值預期，到延伸至未來多年的算力合同，再到特殊投票權與公共利益基金安排，投資者需要評估的遠不只是Claude的市場熱度。

一方面，超過1900家百萬美元級客戶顯示出企業市場的商業化基礎；另一方面，博通、SpaceX AI、輝達及Nscale等相關安排所涉及的巨額支出，也意味著公司未來仍需持續獲得資金、算力和穩定的企業需求。

與此同時，AI相關股票近期承壓，市場對資本開支回報的要求正在提高。即使Anthropic如期推進IPO，最終發行估值和市場表現仍將取決於投資者如何權衡增長潛力、長期支出義務、盈利能力及AI行業風險。

這場IPO因此不僅是Anthropic自身的融資事件，也將成為公開市場檢驗前沿AI商業模式的重要一關。   (華爾街見聞)

輝達重倉，字節或為隱形大客戶。

智東西10月14日報導，最近，曾與Anthropic簽下至多約450億美元算力大單的AI算力基建創企Nscale，再次走到了聚光燈下——2026年9月25日，其宣佈已通過可轉換貸款票據完成33.6億美元融資。

本次融資包括輝達的10億美元承諾，資金預計於2026年11月中旬到位。

據Nscale稱，本輪是IPO前可轉換融資，9月18日，Nscale已正式向美國證券交易委員會（SEC）遞交Form S-1註冊聲明，擬在紐約證券交易所上市。

經過此次融資，市場預期Nscale估值最高可達約350億美元，而不到1個月前這個數字還是146億美元。

該公司向潛在投資者披露，其合同總收入已飆升至約1034億美元。

同期，9月11日，在7月離開OpenAI的“二把手”、前AGI部署業務CEO Fidji Simo，官宣加入Nscale董事會。

Nscale是一家總部位於英國倫敦的全端AI基礎設施公司，業務覆蓋面非常廣，包括電力與土地獲取、資料中心建設營運、GPU叢集部署及上層軟體編排等。

在亮眼的IPO前景、千億級合同與明星客戶加持之下，很少有人留意到，這家風頭正盛的創企，直到2024年5月才從一家比特幣挖礦企業分拆獨立。

而其創始人Josh Payne的故事則更加戲劇化——高中輟學，當過煤礦工人，做過建築工地的吊裝工，如今卻把一家公司帶到了百億乃至衝擊350億美元估值的位置。

從煤礦到AI基建，從加密礦場到千億合同，Nscale只用了兩年半時間。這背後，究竟發生了什麼？

01.  募資超200億元  字節跳動或是“隱身”大客戶

2026年9月18日前後，Nscale正式向美國證券交易委員會（SEC）遞交Form S-1註冊聲明，擬在紐約證券交易所上市。

其主承銷商陣容十分豪華，由高盛、摩根大通和摩根士丹利擔任聯席主簿記行，另有數十家國際投行參與。

9月25日，其宣佈已通過可轉換貸款票據完成33.6億美元融資，其中包括輝達的10億美元承諾，資金預計於2026年11月中旬到位。

市場預期估值最高可達約350億美元，這個資料較其2026年3月Series C時的私人估值翻了一倍多。

支撐這一高估值的核心，是Nscale披露的合同資料。

截至2026年8月31日，Nscale活躍與簽約總合同價值（Total Contract Value）約達1034億美元，平均合同期限約5.7年。

其中，最重磅的是與Anthropic在2026年8月簽署的GPU服務協議，總額最高約446億至450億美元，覆蓋西弗吉尼亞Monarch Compute Campus約460兆瓦容量，主要部署輝達Vera Rubin系列GPU，預計2027年底起逐步上線。

同時，Nscale也與輝達深度繫結。根據檔案，輝達通過認股權證等已持有Nscale超過5%的普通股（主要為非投票權股份），並在2026年9月中旬完成的約31億美元可轉換貸款票據中，認購約10億美元。

這些票據將在IPO完成後自動轉為股份。輝達整體支援（含承諾、擔保及投資）已超20億美元，既是其晶片供應商，也是重要資本盟友。

▲輝達創始人兼CEO黃仁勳與Nscale創始人兼CEOJosh Payne交流

在其IPO申報檔案中還有一個細節很值得推敲：Nscale在2025年的3300萬美元營收中，一個未具名客戶貢獻了73%。

IPO申報檔案並沒有明說這個未具名的客戶究竟是誰，但在一份支援性附件中的貸款協議上，Nscale將新加坡實體Spring (SG) Pte Ltd列為重要客戶。SEC檔案顯示，Nscale曾於2025年5月與Spring簽署合同。而據英國《金融時報》爆料，Spring正是字節跳動的子公司。

這樣一來，字節跳動很可能就成了Nscale在2025年最大收入來源。

差不多在和字節簽合同的同一時間段，Nscale挖來前阿里雲高管Jing Yin。作為聘用條件，Nscale給到他相當於總股本5%的期權，同時承諾董事會席位。

包含股權獎勵在內，Jing Yin是Nscale去年薪酬最高的高管，甚至超過該公司CEO、聯合創始人Josh Payne。目前，Jing Yi負責Nscale亞洲範圍內多項重要的雲、支付和電商業務。

財務層面，該公司仍處高速擴張期：2026年上半年，其總營收1.406億美元，同比增長約1252%，但淨虧損擴大至10.2億美元。重資本投入、資料中心建設與GPU採購是虧損主因。

與此同時，Nscale已通過多筆項目貸款、循環信貸及可轉債工具籌集數十億美元債務資金，以支撐德克薩斯、北卡羅來納、挪威、葡萄牙等地的產能擴張。其電力管線展望已超10吉瓦，活躍與簽約GPU規模達數十萬塊量級。

02.  乘AI東風  Nscale從比特幣礦場走到AI算力新秀

一個“初出茅廬”的創企，為什麼可以獲得Anthropic和輝達等多家行業龍頭的青睞？

根本原因在於，Nscale把電力、土地、資料中心、GPU叢集和軟體層完全打通，串成了一條線。

尤其在電力，這個AI基建最大瓶頸上，通過鎖定挪威水電、葡萄牙、西弗吉尼亞超8GW微電網等大規模低價/可再生電力，市場認為Nscale可以實現比純能源或純基建玩家更低的單位成本和更高的交付確定性。

而這一切，與Nscale的發展歷程密不可分。

Nscale前身可追溯至澳大利亞的Arkon Energy。約在2019至2020年間，Josh Payne與Nathan Townsend共同創立Arkon（初期稱Arkon Mining），總部位於墨爾本/雪梨，專注於利用可再生能源進行比特幣挖礦的資料中心基礎設施。

Arkon策略十分清晰：尋找廉價過剩電力，尤其是北歐水電。該公司在挪威Glomfjord、美國俄亥俄Hannibal等地收購或建設設施，積累了高密度計算環境營運與電力合同管理經驗。

那一年，加密市場低迷導致挖礦利潤大幅下滑，而生成式AI爆發令GPU算力供不應求。Payne團隊敏銳捕捉到，同一套“廉價電力+高密度計算設施”用於AI訓練與推理的價值遠高於挖礦。

2023年底，Arkon完成約1.1億美元融資，並明確提出從現有挪威資料中心推出AI雲服務。

2024年5月29日，Nscale正式從中剝離，在英國倫敦註冊成立，聯合創始人為Josh Payne與Nathan Townsend，Payne為唯一重大控制人。該公司從“隱身模式”中走出，定位徹底轉向AI資料中心、GPU雲與全端超大規模基礎設施。

其初期核心資產包括從Arkon繼承的挪威水電資料中心，以及部分綠地項目管線。與此同時，Arkon逐步收縮比特幣業務，部分美國資產被出售，網站最終下線。

此後，乘著AI的東風，Nscale擴張節奏極快。

2024年7月前後，其收購芬蘭模組化資料中心公司Kontena；12月完成Series A融資，共1.55億美元，管線從300兆瓦擴展至1.3吉瓦。

2025年9月，Nscale完成歐洲歷史上最大規模Series B，融資11億美元，由Aker領投，輝達、諾基亞、戴爾等參與，並與Aker成立挪威合資公司推進Stargate相關項目。

10月，其再獲約4.33億美元Pre-Series C SAFE融資，同時與微軟簽署約20萬塊輝達GPU的大規模部署協議，覆蓋歐洲與美國多站點。

2026年3月，Nscale的Series C融資約20億美元落地，投後估值146億美元，Aker成為最大股東。

同期，Nscale的董事會還引入了Meta前首席營運官Sherl Sandberg、雅虎前首席財務官和總裁Susan Decker與Meta前全球事務與傳播副總裁、全球事務總裁Nick Clegg等人。

同年，該公司收購美國智能與電力公司，獲得了潛力超8吉瓦的Monarch Compute Campus（君主計算園區），交易對價約7.926億美元（包括現金與Nscale股票）。

通過這次收購，Nscale成立新的全球事業部Nscale Energy & Power，實現垂直整合。同時還為後續大客戶合同奠定基礎，後來Anthropic約450億美元的大單也主要落在這個園區。

從加密礦場分拆到合同背書超千億美元，Nscale僅用了不到兩年半的時間，就完成了從邊緣玩家到行業焦點的躍遷。

其核心邏輯十分清晰：把已有的能源與基礎設施能力，快速遷移到更高價值的AI算力賽道，並以資本與大客戶合同形成正向飛輪。

03.  從16歲的煤礦工人，到32歲的CEO  Payne的草根逆襲故事

Nscale的創始人兼CEO名為Josh Payne（Joshua David Payne），他的經歷也有著和Nscale相似的草根逆襲底色。

大約在1993年12月，Josh Payne出生於澳大利亞新南威爾士州紐卡斯爾工業區。紐卡斯爾（Newcastle）是新南威爾士州第二大城市，歷史上是重要的煤炭、鋼鐵和港口工業城市。

由於歷史原因，當地許多青年註定要進入煤礦工作，Josh Payne也不例外。16-17歲時，Josh Payne從高中輟學，隨後在附近的Ravensworth煤礦從事了近三年的體力勞動。

之後，他又做過建築與隧道項目的普通勞工。2016年左右，Josh Payne移居雪梨，成為一名“dogman”，即負責吊裝與指揮起重機的建築工人。

他白天在工地揮汗如雨，晚上則自學比特幣交易與商業知識。2017年前後，他與朋友聯合創立CTM Workforce，一家面向土木、隧道與礦業的勞務派遣公司。

隨後，Josh Payne進入雪梨的PT Capital，專注可再生能源與技術項目的顧問與融資業務。

2019至2020年，他與Nathan Townsend共同創立Arkon Energy，正式踏入資料中心與加密挖礦領域。這段經歷讓他深刻理解大規模電力、冷卻與硬體供應鏈的運作邏輯，而這些經驗在AI時代極具價值。

2024年，Payne主導將AI業務分拆為Nscale，並將重心移至倫敦。

他沒有矽谷精英光環，沒有名校學歷，也沒有顯赫的家族背景，卻憑藉對能源與基礎設施的直覺、快速學習能力以及對市場時機的敏銳把握，在短短兩年內將公司推至百億乃至衝刺350億美元估值的高度。

他從紐卡斯爾的工業煙塵中走來，最終站到了全球AI基礎設施競逐的舞台中央。

04.  結語：從挖礦到算力  Nscale轉型的實質是能力延續

AI競賽的重心，正從模型參數轉向基礎設施交付。

算力問題涉及電力獲取、並網排隊、冷卻方案、土建周期、供應鏈調度等等。誰能把這些分散要素變成按時上線的容量，誰就掌握定價權。

這也解釋了為何礦企、能源商、工程公司和資料中心營運商被重新拉回舞台中央。Payne的路徑已經證明，在算力成為硬通貨的時代，真正稀缺的是能把電力、土地、晶片與資本高效組織起來的操盤手。

從工業煙塵走到舞台中央，NScale給出了上半場的答案。而上市之後，市場會追問利用率、交付節奏、客戶集中度、債務成本和電力鎖價能力。能否成為一家真正穿越周期的公司，才是Nscale接下來要回答的問題。    (智東西)

9月3日，一條消息在機器人圈炸了鍋。

Figure AI宣佈與英國AI基礎設施公司Nscale達成戰略合作，將部署NVIDIA最新的Vera Rubin平台，最高配置10萬張GPU。首期算力採購承諾35億美元，雙方意向後續擴大至超60億美元。

首批GPU將於2027年下半年在德克薩斯州巴斯托的資料中心上線。

消息一出，圈內人的第一反應不是”Figure真有錢”，而是——人形機器人這門生意，終於從”拼身體”捲到了”拼腦子”，而”拼腦子”的本質，就是拼誰更能燒錢。

一、一家零營收的公司，為什麼敢砸400億買算力？

Figure AI目前估值390億美元，但公開營收為零。它的機器人還在寶馬工廠做測試，沒有大規模商業化交付。就是這樣一家公司，一口氣簽下400億的算力採購大單。

這不是瘋狂，這是人形機器人賽道的”生存邏輯”。

何小鵬此前在公開場合說過一句話：“人形機器人大模型訓練投入，50億隻是入門門檻。”

50億人民幣，約7億美元，在Figure的400億面前，連零頭都不到。

為什麼人形機器人這麼”吃”算力？

答案藏在一個技術細節裡：人形機器人需要建構”世界模型”。

自動駕駛訓練靠的是行車資料，積累幾億公里就能跑通。但人形機器人面對的是一個完全開放的物理世界——一塊布怎麼抓、一杯水怎麼端、一個易碎品怎麼放，每一個動作都涉及對物理規律的理解和模擬。布料的形變、液體的流動、物體的重心變化，這些都需要在虛擬環境中進行海量模擬訓練。

業內估算，人形機器人的訓練算力需求是自動駕駛的數十倍。

Figure的Helix大模型，就是用來幹這件事的。10萬張Vera Rubin GPU，意味著Figure可以同時跑數百萬個模擬環境，讓機器人在虛擬世界裡”練習”端茶倒水、整理貨架、操作工具，然後把學到的技能遷移到真實世界。

這還不算完。就在算力大單宣佈前一周，Figure剛推出了Index資料採集項目——一個面向全球使用者的手機App，採集真實環境下的任務執行視訊。創始人Brett Adcock透露，未來12個月將投入超過10億美元用於資料和計算資源。目前Index已覆蓋全球108個國家和地區。

資料+算力，雙管齊下。Figure的邏輯很清晰：機器人的智能上限，由訓練資料的規模和模型迭代的速度決定，而這兩者，都需要算力來支撐。

二、算力正在重塑人形機器人的競爭規則

如果說2024年的人形機器人賽道還在比”誰能走得穩、誰能跳得高”，那麼2026年的競爭焦點已經徹底變了。

鈦媒體的一篇報導點破了這個趨勢：“研發投入核心方向已從’運動能力炫技’轉向具身智能大模型、工業場景泛化。”

東方財富的研報說得更直白：“目前阻礙人形機器人大規模商業化落地的主要瓶頸，是大模型泛化能力不足。”

什麼叫泛化能力？就是機器人在A工廠學會了擰螺絲，到了B工廠能不能直接上手，而不需要重新程式設計訓練。這個能力，恰恰是大模型的核心能力，而大模型的能力上限，由算力決定。

這就解釋了為什麼Figure要花400億買算力——它不是在買GPU，它是在買”機器人變聰明的速度”。

10萬張GPU意味著什麼？做個簡單對比：訓練GPT-4大約用了2.5萬張A100 GPU。Figure的10萬張Vera Rubin（性能遠超A100），相當於同時開4個以上”GPT-4級”的訓練任務。這種算力規模，足以讓Figure的模型迭代速度比競爭對手快一個數量級。

更值得玩味的是這筆交易背後的資本格局。

Nscale不只是供應商，還對Figure進行了戰略投資。而Figure的背後，站著OpenAI——2026年5月，OpenAI以29億美元收購Figure，正式成立OpenAI Robotics部門。再往上追溯，OpenAI剛完成1100億美元融資，估值7300億美元，計畫到2030年投入6000億美元在算力上；OpenAI與輝達達成千億美元合作，共建10吉瓦AI基礎設施。

輝達造晶片，OpenAI做大模型，Figure做機器人本體，Nscale建資料中心——一條完整的”算力-模型-本體”產業鏈正在形成。

這不是簡單的商業合作，這是一場”算力寡頭”對人形機器人賽道的降維打擊。

三、人形機器人競爭到最後，真的是資本的競爭嗎？

Figure的400億算力大單，把一個殘酷的問題擺到了所有從業者面前：人形機器人的終局，是不是一場”誰錢多誰贏”的遊戲？

要回答這個問題，得先看看中美兩國的競爭格局。

出貨量上，中國碾壓。2025年全球人形機器人出貨約1.8萬台，中國企業佔74%。宇樹科技以超5500台位居全球第一，智元以5100台緊隨其後，優必選1000台排第三。TrendForce預計2026年宇樹與智元合計將佔全球出貨近80%。

但在算力和資本上，美國碾壓。Figure一家公司的算力採購就400億人民幣，而2025年全年國內人形機器人賽道融資總額才511億元。OpenAI一家的算力投入計畫（6000億美元），相當於整個中國具身智能賽道三年融資總和的數十倍。

這就形成了一個詭異的局面：中國企業靠性價比和供應鏈優勢，在出貨量上遙遙領先；美國企業靠算力和資本優勢，在模型能力上加速追趕。

那麼，資本真的能決定一切嗎？

人形機器人的商業化落地，至少需要跨過三道門檻：

沒有足夠的算力，模型迭代速度上不去，泛化能力就是空談。這道門檻，Figure已經用400億跨過去了，而國內大多數創業公司，還在為幾億人民幣的融資奔波。

算力可以買，但真實場景的資料買不來。Figure的Index項目在全球108個國家採集資料，而國內企業的資料採集大多侷限在工廠和實驗室。誰能拿到更多真實場景的資料，誰的模型就能更快落地。

算力再強、模型再好，最終要落到真實場景裡賺錢。中國企業的優勢恰恰在這裡——宇樹的四足機器人已經在電力巡檢、消防應急領域規模化部署，智元的人形機器人在汽車工廠和3C產線落地，優必選在比亞迪和富士康的車間裡幹活。這些真實場景的資料反饋，反過來又能加速模型迭代。

所以，人形機器人的競爭不是單純的”資本競爭”，而是“資本+技術+場景”的三角競爭。資本決定了你能不能買得起算力，技術決定了你能不能用好算力，場景決定了你能不能把算力投入轉化為真實收入。

Figure的400億算力大單，是資本維度的”核武器”，但核武器能不能炸出效果，還得看它的模型能不能真正解決工業場景的問題。畢竟，一家零營收的公司，不可能永遠靠融資活著。

Figure的400億，標誌著人形機器人賽道正式進入”算力軍備競賽”階段。未來兩年，我們大機率會看到更多類似的消息——頭部企業瘋狂採購GPU，資料中心建到德州的沙漠裡，模型迭代速度從”月”壓縮到”周”。

對於中國企業來說，這既是挑戰也是機會。

挑戰在於，算力差距是真實存在的。10萬張GPU的採購規模，國內沒有幾家人形機器人公司能跟得起。如果模型能力被拉開代差，出貨量的優勢可能會被快速抹平。

機會在於，中國有全球最完整的製造業供應鏈和最豐富的工業應用場景。宇樹能把四足機器人的成本打到國外同行的十分之一，智元能在工廠裡快速迭代產品，這些都是Figure們短期內學不來的。

人形機器人的”GPT時刻”，一定是算力、資料、演算法三重共振的結果。Figure用400億買了一張”決賽入場券”，但比賽才剛剛開始。

最後說一句：當一家零營收的公司敢砸400億買算力的時候，你就知道，這個賽道的天花板，遠比大多數人想像的要高得多。(未來機器人網)

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