1. 英伟达15亿美元租赁Lambda服务器

2024年，全球AI算力竞争进入白热化阶段。就在科技巨头们纷纷加码自研AI芯片的背景下，英伟达突然抛出一枚“重磅炸弹”——与云服务商Lambda签署总额15亿美元的GPU服务器租赁协议。这笔交易不仅涉及超过1.8万台服务器的长期绑定，更揭示了英伟达在面对亚马逊、谷歌等巨头自研芯片冲击时，如何通过“资本+生态”双轮驱动巩固市场主导地位的深层逻辑。

2. 1.8万台H100服务器背后的算力布局

根据英伟达与Lambda的协议内容，这笔15亿美元的合作分为两部分：核心租赁协议覆盖1万台服务器（价值13亿美元，租期4年），补充协议涉及8000台服务器（价值2亿美元，租期未公开）。值得注意的是，所有服务器均搭载英伟达最新的H100 Tensor Core GPU——这款被称为“AI算力引擎”的芯片，目前仍是全球高性能AI训练的首选硬件。

从规模上看，1.8万台H100服务器集群的总算力可达约1.8 EFLOPS（百亿亿次浮点运算/秒），相当于2023年全球Top500超级计算机第5名的算力水平。Lambda在官方公告中明确表示，这些服务器将用于“扩展英伟达的AI云基础设施”，并计划借此在2025年将自身算力规模扩大3倍以上。

交易类型 金额（美元） 服务器数量 核心配置 租期
长期租赁协议 13亿 10,000台 英伟达H100 GPU集群 4年
补充租赁协议 2亿 8,000台 英伟达H100 GPU集群 未披露

3. 英伟达的“内循环”战略

这笔交易的核心并非简单的“租赁”，而是英伟达精心设计的“资金内循环”模式：先投资中小云服务商→推动其采购自家GPU→再回租算力资源。这种模式的背后，是英伟达应对行业变局的战略防御。

3.1 对抗“客户变对手”的危机

随着亚马逊Trainium、谷歌TPU、Meta MTIA等自研芯片陆续落地，英伟达正面临“核心客户流失”的风险。据福布斯分析，这些自研芯片已分流了英伟达10%-15%的云市场份额。通过扶持Lambda、CoreWeave等中小厂商，英伟达相当于打造了“第二梯队”算力供应商，对冲大客户自研芯片带来的冲击。

3.2 用生态壁垒锁定GPU标准

英伟达的真正护城河并非芯片本身，而是CUDA软件生态——全球超400万开发者基于此开发AI模型。通过资本绑定中小云厂商，英伟达可确保这些服务商持续采用其GPU架构，进而巩固CUDA生态的垄断地位。正如行业分析师所言：“当所有中小服务商都在用英伟达GPU时，客户切换成本将高到难以承受。”

3.3 财务杠杆：花更少的钱，卖更多的芯片

租赁模式对英伟达而言是一笔“划算买卖”。一方面，回租算力的成本低于直接自建数据中心；另一方面，Lambda等服务商为满足租赁需求，需持续采购新一代GPU（如未来的Blackwell架构），间接拉动英伟达芯片销量。这种“以租促售”的逻辑，让英伟达在控制成本的同时，维持了芯片出货量的增长。

4. CoreWeave从“挖矿玩家”到190亿估值巨头的逆袭

英伟达这套“内循环”战略并非首次实践，CoreWeave的崛起就是最佳验证。这家2017年成立的公司，最初靠以太坊挖矿基础设施起家，2019年转型AI云服务商后，成为英伟达重点扶持对象。

  • 资本输血：英伟达不仅投资CoreWeave，还帮助其获得银行贷款，使其有足够资金采购GPU服务器。
  • 资源回租：CoreWeave的90%收入来自英伟达的租赁协议，形成稳定现金流。
  • 资本化路径：2024年5月，CoreWeave完成75亿美元融资，估值飙升至190亿美元；更与微软签订23亿美元AI算力供应合同，成为英伟达生态的“明星案例”。

彭博社报道显示，CoreWeave计划2025年IPO，目标估值超300亿美元。这意味着英伟达作为早期投资者，将获得数十倍的回报——这种“投资-回租-上市退出”的闭环，正成为英伟达生态扩张的范本。

5. Lambda的机遇与挑战

与CoreWeave相比，Lambda的定位更聚焦于“高性能AI训练”。成立于2012年的Lambda，早期以数据中心空间租赁为主，近年来凭借与英伟达的深度合作，逐步转向AI云服务。其差异化优势在于：

  • 低成本算力：提供比AWS、GCP更低价格的按需GPU集群，吸引Midjourney、Anthropic等AI初创公司。
  • 技术协同：与英伟达联合开发基于H100的高密度计算集群，算力密度比行业平均水平高40%。

但Lambda也面临隐忧：其80%的采购成本来自英伟达GPU，过度依赖单一供应商。若未来英伟达推出新架构（如Blackwell），Lambda需快速升级基础设施，否则可能失去竞争力。此外，在英伟达生态内部，Lambda还需与CoreWeave、TensorDock等厂商争夺资源，竞争压力不小。

6. AI算力市场的“分层时代”来临

英伟达与Lambda的合作，正在重塑AI算力市场格局：

  • 市场分层：头部云厂商（AWS、Azure）凭借自研芯片主打通用算力，英伟达系厂商（CoreWeave、Lambda）则专注高性能AI训练，形成“双轨竞争”。
  • 算力商品化：中小厂商的崛起降低了企业获取高端GPU的门槛，推动AI算力从“稀缺资源”向“标准化商品”转变。

未来，随着英伟达持续复制“CoreWeave模式”，更多中小云服务商可能加入其生态。这不仅会巩固英伟达的GPU霸权，还将加速AI技术的普及——毕竟，当算力变得触手可及时，创新的火花才会真正迸发。

参考链接