全给黄仁勋玩明白了！教小弟用GPU换融资，英伟达又一世子准备IPO

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明敏 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI

英伟达用自家AI芯片，还要从外面租吗？
15亿美元大单，砸向云厂商Lambda。
The Information消息，今年夏天英伟达将从Lambda租赁1万个装有自家AI芯片的GPU服务器，为期四年，总价值13亿美元。
另外还达成1笔8000个装有英伟达芯片的服务器租赁交易，价值达2亿美元。
租赁目的是用于满足英伟达内部研究和开发需求。

另一边，Lambda被曝正在准备IPO的消息不胫而走。
由此，黄仁勋这一波“左手倒右手”的操作也就弄明白了。
扶持“小弟”是一方面，更重要的是英伟达正在不遗余力加强在云市场的主导性。
是客户、投资者更是供应商

英伟达目前是Lambda的供应商+投资者+客户。
首先在供应方面，Lambda是能最快速提供英伟达最新一代GPU的云厂商之一。
这是一家专注为AI/ML开发提供高性能计算基础设施和服务的公司。核心聚焦于为AI模型训练、微调和部署提供算力支持。相较于大型云厂商，Lambda的GPU租赁价格通常更便宜划算，尤其在长期或者大规模使用场景下。
主要产品包括：

• 裸金属GPU云服务：以NVIDIA的高性能GPU为基础的云算力；
  
• 一键式集群：快速启动多节点GPU训练集群；
  
• Lambda Inference API：提供托管式推理端点，让企业更便捷地部署模型；
  
• Lambda Chat：基于开源模型的隐私优先聊天应用，方便直接调用已优化模型；
  
• Lambda Stack：集成 PyTorch、TensorFlow、CUDA、cuDNN、驱动等工具链的软件环境，便于快速部署和开发；
  
• 以及NVIDIA DGX Systems
  

投资方面，英伟达参与了Lambda于2025年2月完成的4.8亿美元D轮融资（股权融资）。在此轮融资中，英伟达作为新的投资者加入，与Andra Capital、SGW等共同领投。
值得一提的是，2024年Lambda还以债务融资的方式完成5亿美元融资。这轮融资主要用于购买数万块英伟达GPU扩大其云基础设施，而购买的GPU将抵押，如果Lambda无法偿还债务，债权人则有权获得这些GPU。能这么做是因为与英伟达签订了协议。
债务融资的好处是能够快速获取大量资本，同时保持股权完整性。对于大规模的硬件采购，债务融资的成本通常低于股权融资；以及这也能加杠杆，如果投资回报率高于借贷成本，债务融资可以放大股东的回报。
最后，英伟达现在也是Lambda的最大客户。
通过这种“循环关系”，英伟达直接推动Lambda在GPU市场的渗透，使其成为AWS、Azure等传统巨头之外“新云”的关键补充。同时也加强和Lambda的合作关系，Lambda扩张得越顺利，英伟达在整体云市场的权重则还能进一步增加。
最关键的是，这种手法已经取得一定效果，号称“英伟达亲儿子”的CoreWeave今年刚刚完成上市。

套路几乎如出一辙，不过CoreWeave的规模更大、英伟达的押注程度也更高。
首先在债务融资上，卖卡换资金这种路数，CoreWeave玩得更溜。
通过抵押英伟达GPU的债务融资，使CoreWeave从Magnetar Capital、摩根大通、高盛、摩根士丹利等投资方手中筹集了将近100亿美元。

• 2023年8月宣布完成23亿美元债务融资，主要用于扩大GPU基础设施；
  
• 2024年5月宣布完成75亿美元债务融资，同样用于购买更多英伟达GPU；
  
• 2024年10月又获得6.5亿美元信贷额度。
  

另外，英伟达也参与了CoreWeave多轮融资，尤其在2025年CoreWeave上市时，英伟达再次投资约2.5亿美元，巩固其作为战略股东的身份，扩大持有比例。
根据英伟达披露的13F文件，截至今年6月30日，CoreWeave已成为英伟达投资组合中的绝对核心资产。英伟达将91.36%的公开持仓集中押注于AI云计算服务商CoreWeave，总投资额达39.6亿美元。
CoreWeave上市后，在6月中旬前股价一度暴涨400%，市值逼近900亿美元。
不过其Q2财报显示，由于在AI基础设施上的投入过大，其亏损进一步扩大至2.91亿美元，超出市场预期。目前股价在80-90美元之间，是开盘价的2倍以上。
最近Lambda也被曝申请IPO，最早可能在2026年上半年完成。

捍卫算力市场的绝对地位

那么问题就来了，英伟达为啥要费这么大劲扶持小弟？
主要还是为了在云计算市场的竞争。
目前数据中心业务已经成为英伟达最主要的增长引擎，2026财年Q2数据中心业务贡献411亿美元营收，同比增长56%，其中Blackwell平台收入环比增长17%，已进入规模化阶段。

 该图片可能由AI生成

但是为了摆脱来自英伟达的制约，一些大型云厂商已经开始生产自研芯片部署于数据中心，比如AWS和谷歌云。
这对于英伟达的增长构成威胁，为此他们开始进一步深入云市场。
一方面它推出了DGX Cloud服务，这是一个直接向企业提供高性能、完全托管的AI平台。
另一方面就是和“新云”服务商深度绑定，以确保英伟达芯片在市场的渗透率。这对于双方而言是共赢的，英伟达能够保护自身核心业务，小型云厂商也能在英伟达的助力下快速成长。
总之，英伟达还是希望进一步捍卫其在算力市场中绝对霸主的地位。
看来这台“AI印钞机”在老黄的操控下，还会出现更多纪录（骚操作）。
参考链接：[1]https://www.theinformation.com/articles/nvidia-quietly-boosts-cloud-ally-1-5-billion-deal-rent-ai-chips[2]https://techcrunch.com/2025/09/04/cloud-provider-lambda-may-be-gearing-up-for-an-ipo/

wakeman

英伟达：我租我自己，这波血赚

酷狗e族

我之前用Lambda的GPU云服务跑模型，价格确实比大厂便宜，但网络延迟偶尔抽风，1万个服务器租四年，够训练好多大模型了

voo

英伟达先投资 Lambda 这类小厂商，给他们供应芯片，再花大价钱租其服务器，借此推动自家芯片渗透云市场，还能通过租赁服务器来支撑 DGX Cloud 业务，实现二次盈利，一举多得

mulunbo

Lambda 获得英伟达资金支持和业务订单，能快速发展，双方合作既巩固英伟达芯片地位，又给 Lambda 上市筑牢业绩基础

疯了吧

英伟达为了应对云厂商自研芯片威胁，布局定制芯片部门，为云厂商设计 ASIC，同时扶持小型云服务商，让它们更依赖英伟达硬件，扩大市场份额，还挺机智

standme

AI 算力市场 “新云” 革命正兴起，小型云服务商发展迅猛，它们和英伟达深度合作，用英伟达芯片搭建服务器租赁业务，能从传统云巨头手里抢市场，逐渐改变云算力市场格局，让竞争格局变得更多元化。

kingfirefly

黄仁勋有着全球算力霸权野心。英伟达不断推出新芯片架构，提升芯片性能，像 CPO 技术也在推进，从纵向横向去扩展算力生态架构，意图让英伟达未来在全球 AI 算力市场，始终保持绝对领先地位。