輝達收購LeptonAI對中國的啟示

3月26日，矽谷知名媒體揭露輝達即將以數億美元收購矽谷新創公司Lepton AI，引發AI產業震動。近年來，輝達主要客戶透過自研晶片和低價租賃策略不斷削弱其GPU市場壟斷地位，由此輝達通過投資佈局，持續補強其在軟件生態和應用落地的短板，實現從“硬體壟斷”向“硬體+軟件+應用全棧服務商”的生態佈局。本次收購Lepton AI正是輝達加碼雲和軟件領域佈局的戰略之舉，對中國AI基礎領域建設有重要啟示。

01. 輝達收購Lepton AI事件分析

數據中心業務是輝達核心成長引擎，2024財年貢獻78%營收（475億美元）。與此同時，輝達的主要客戶1微軟、亞馬遜和Google等加速自研晶片並提供低價算力租賃服務，對其持續成長構成威脅。為此，輝達正謀求從「賣鏟人」轉型為「全端服務商」。

Lepton AI是一家提供GPU雲服務的AI初創公司，具備三方面優勢吸引輝達對其投資：一是輕量化資源調度。 Lepton AI 2的雲原生工具鏈FastGPU透過多雲整合技術與彈性調度演算法，協助客戶優化算力使用效率，降低算力成本，綜合費用約為亞馬遜等頭部企業的60-70% 3。二是低程式碼開發範式。 Lepton Search僅以500行程式碼實現對話式搜尋引擎，開源後迅速登上GitHub熱榜，其「極簡開發」理念降低開發者使用門檻，吸引更多「長尾客戶」。三是頂尖技術團隊。 Lepton AI創始人賈揚清是深度學習框架領域的標竿人物，曾主導開發PyTorch、Caffe等深度學習框架，團隊還集結了神經網絡交換標準ONNX的聯合創始人等頂尖人才，技術能力覆蓋AI框架、分佈式系統、雲原生工具鍊等關鍵領域。

02. 輝達近兩年投資特點

近兩年輝達投資活躍，共投資92次，投資密度遠超微軟和亞馬遜4。根據IT橘子和金融時報資料，2024年輝達投資規模突破10億美元，年增15%。同時，輝達加大收購力度，2024年共完成6起收購，超過前四年總和。輝達投資主體呈現「三駕馬車」架構：NVIDIA主導戰略投資與收購，重點補強AI軟件工具鏈；NVentures專注先進製造、生物醫療等垂直領域風險投資；Inception負責對初創企業開展孵化項目，通過硬體折扣、技術賦能構建開發者生態。總體而言，輝達近兩年投資呈現「生態佈局-技術創新-戰略聯盟」的三維特徵。

1.生態佈局，建構「硬體+軟體+應用」的全鏈體系。

一是AI基礎設施強化。 2024年收購Run:ai（資源調度）、Deci（模型優化）、OctoAI（推理服務）、Brev.dev（開發工具）、Shoreline（故障處理）五家企業，完善數據中心從算力分配到模型部署的全流程工具鏈，形成AI基礎設施生態閉環，本次收購Lepton AIpton AIpton 軟件的持續加碼。二是垂直場景滲透。輝達集中投資智慧製造、生物醫療兩大場景，投資企業數分別佔15%，自動駕駛場景也有涉獵，佔比4%。如投資金屬3D印刷Seurat Technologies，搶佔綠色製造賽道；收購AI醫療公司VinBrain，優化AI影像模型開發；參與自動駕駛Wayve融資，加速建構高精度虛擬測試環境。

2.技術創新，佈局前沿領域搶佔下一代AI技術制高點。

一是空間智慧領域，佈局圖形計算、虛擬模擬和空間感知技術。 2024年投資World Labs，專注世界模型（LWM）開發，將AI從2D影像處理提升至3D空間智慧領域；投資Figure AI、Bright Machines、Serve Robotics等七家機器人公司，覆蓋通用人形機器人、製造、配送全場景。二是生命科學領域，佈局基因工程、生物製藥等交叉學科。投資ArsenalBio（基因編輯）、Generate Biomedicine（蛋白質生成）等七家公司，致力於AI技術加速基因測序和縮短藥物研發周期。三是量子和光子計算領域，佈局光傳輸和GPU超高速計算。設立加速量子研究中心NVAQC，聯合哈佛、MIT、Quantinuum等合作夥伴研發量子糾錯、演算法模擬與硬控制優化技術，突破傳統算力計算問題；投資Xscape Photonics，利用其ChromX光子解決方案破解超大規模GPU群聚互聯瓶頸。

3.戰略聯盟，以資本為紐帶強化產業鏈掌控權。

一是產品繫結，建構GPU應用壁壘。透過投資OpenAI、xAI、CoreWeave等企業，在合作協議中嵌入GPU使用條款，既保障產品銷售又透過資本紐帶強化客戶粘性，使輝達產品成為AI研發的「默認選項」。二是追加投資，鎖定產業話語權。如在AI搜尋賽道，一年內對Perplexity AI實施兩輪注資，推動其估值飆升9倍至90億美元，遠超行業平均水平，以較低成本實現對AI搜尋賽道的掌控。

03. 本次收購事件的啟示

1.建構自主可控的國產技術生態體系。

一是加速建構自主開源技術生態，透過政策引導與市場激勵結合，推動昇騰、MindSpore等國產技術標準完善，提升國產技術應用比例，維持與國際主流標準相容互通，實現技術生態的平穩過渡。二是優勢場景突破，如在機器人、自動駕駛領域鼓勵發展國產高速互聯標準，取代輝達NVLink生態，推動晶片、框架、演算法與應用的縱向深度融合，在中國優勢場景中搶佔話語權。第三是持續加強國產高階AI晶片攻關，應對輝達下一代晶片架構Rubin（2026）和Feynman（2028），重點推進量子晶片研發，突破超高速、大規模平行計算瓶頸，提升高階晶片領域核心競爭力。

2.推動算力建設從物理基建邁向精準使用。

一是提升中國算力智能調度能力，在「東數西算」工程中進一步深化「軟體定義算力」的新範式，針對多叢集廣域網高效互聯、跨硬體異構管理等領域加強研發，提升使用效率。二是加速推動分散式算力網絡建設，探索基於國產晶片的算力聯盟，透過跨區域、跨企業協作建構自主可控的算力池，整合閒置算力資源，試點「算力銀行」模式，提高利用率。第三是加強AI應用工具開發，類似Lepton Search透過極簡程式碼生成AI應用，推動低程式碼工具鏈開發，並加強與國產硬體和軟件框架的協同優化，降低中小企業使用AI的技術門檻，推動算力使用。

3.加強關鍵基礎技術攻關與商業轉化。

一是鼓勵企業、大學、研究機構加強關鍵基礎技術科研，透過技術競賽、人才激勵等舉措，吸引高技術人才開展深度學習架構、AI編譯器等底層領域研發。二是加速研發成果轉化，完善針對技術型初創企業的扶持政策，如稅收減免、設立「AI框架專項基金」等，通過政策引導資本投向底層技術領域，重點支援關鍵基礎技術攻關項目，激勵底層技術研發。 （天翼智庫）