英伟达砸�亿美元，从Lambda租用搭载自家芯片的GPU服务器
发布时间：2025-09-07 来源：今不如昔网作者：evdcrgdgrg
媒体报道，正在准备上市的人工智能小型云服务提供商Lambda，近日获得其最重要供应商英伟达的大力支持。
知情人士对媒体透露，今年夏天，英伟达同意从Lambda租万个装有英伟达自家AI芯片的GPU服务器，为期四年，总价�亿美元。
此外，英伟达还与该公司达成另一亿美元的交易，租�个装有英伟达芯片的服务器，具体时间尚未确定。这些合约使英伟达成为Lambda迄今最大客户，也为该公司即将启动的首次公开募股（IPO）打下基础。
媒体称，这也是英伟达通过“循环式”财务安排，推动其芯片进入云市场、协助小型云服务商与亚马逊、谷歌等传统巨头竞争的最新案例。这也显示出AI领域的资本市场是如何“内循环”的：英伟达同时作为供应商、投资者与客户，扶持多家“小型云公司”，也被称为“neocloud”。
商业模式与CoreWeave类似
Lambda的商业模式是租赁数据中心空间，部署搭载英伟达GPU的服务器，并与客户签约出租这些服务器。目前尚不清楚Lambda向英伟达出租GPU服务器的具体成本，以及英伟达在财务上如何记录这笔交易，因为英伟达同时是买方和卖方，还是Lambda的股东。
另一名知情人士对媒体表示，英伟达自身的研究人员也将使用其从Lambda租赁的GPU服务器。
除了英伟达，Lambda的其他主要客户还包括亚马逊和微软，这两家公司在第二季度合计贡献了该公司.14亿美元云收入的一半。值得注意的是，亚马逊和微软主要是将Lambda的GPU服务器用于内部用途，而非AWS或Azure平台的客户服务。
Lambda预计其云收入将�年突�亿美元，2030年突�亿美元，目标是争取包括OpenAI、谷歌、Anthropic、xAI等大型AI开发商的合约。
Lambda还预计�年其算力规模将达到GW（千兆瓦），相当于目前一些最大云服务商总算力的近一半，而今年第二季度仅�兆瓦。公司如何实现这一增长尚未明确，但上市后或能帮助其通过举债扩大运营。
Lambda的业务模式以及客户高度集中度与CoreWeave类似。后者是一家规模更大的GPU云服务提供商，近期已上市，并同样获得英伟达大量支持。
此前，Lambda主要签署的是一些小规模、短期的GPU租赁合同，而此次与英伟达的交易是其历史上最大的一笔，很可能为其明年上半年上市前的市场推广提供助力。
扶持小厂是英伟达一贯策略
英伟达一贯支持那些愿意使用其芯片、并比传统云巨头更愿意采购多种硬件产品的公司。例如，英伟达曾与微软就GPU服务器机架设计产生冲突；而Lambda的高层则在内部讨论是否采用英伟达正在开发的新型光学网络技术。
英伟达也曾协助CoreWeave迅速崛起。CoreWeave由加密矿业转型而来，在转型早期便与英伟达签署了几乎与Lambda相同的协议。该协议帮助CoreWeave获得债务融资并拓展云业务，从而在市场中抢占了传统云厂商的份额。
英伟达扶持小型云服务商，旨在长期保护自身核心业务。尽管英伟达目前最大的客户仍是微软、亚马逊和谷歌，但这些科技巨头也在自研AI芯片，意图减少对英伟达的依赖。
客户集中风险
尽管亚马逊和微软为自家数据中心采购的GPU远多于从Lambda等第三方租赁的GPU，但两家公司均表示，其GPU服务器几乎全天候满负荷运转，且数据中心扩建速度跟不上需求。
微软与Lambda的合约规模远小于其与CoreWeave的租赁协议，但Lambda高层表示，公司正与其他潜在客户洽谈更大规模的合作。
不过，Lambda能否达成这类交易仍存疑，公司高层也坦言，和其他云服务商一样，Lambda面临电力供应与数据中心空间紧张等问题。
CoreWeave过去也依赖外部租赁数据中心，但近期�亿美元收购了一家大型电力与数据中心公司，计划自建站点以降低成本。
英伟达的合作关系
媒体报道，Lambda高管表示，英伟达�亿美元签署的GPU租赁协议，代号“Project Comet”，将用于支持其新兴的云计算业务DGX Cloud。通过该平台，英伟达向云服务商租赁GPU，然后转租给开发AI的企业；英伟达自己的研究人员也在使用该平台。
分析称，英伟达看重Lambda有多重原因，其中之一是Lambda正在吸引更多客户转用英伟达GPU。例如，Lambda近期与图像生成初创公司Midjourney签署了一年期合作协议，帮助该公司将原本运行在谷歌AI芯片上的代码迁移到英伟达新一代Blackwell GPU上。
Lambda高管表示，将谷歌AI芯片用户转为英伟达GPU用户，让公司在英伟达内部获得了更高评价。
谷歌的TPU（Tensor Processing Unit）芯片近年来在AI领域的竞争力增强。谷歌也曾与CoreWeave等专注GPU的云服务商接洽，希望他们部署谷歌芯片，目前已有一家公司同意合作。
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