以退為進(jìn)，英偉達(dá)的云霸主夢(mèng)未滅。

作者｜芯芯

編輯｜靖宇

即便市值已經(jīng)突破 4 萬億美元，我們還是低估了英偉達(dá)，大大的低估了。

在不少人的印象中，英偉達(dá)依然是那個(gè)「核彈廠」。其實(shí)，在 AI 急需的芯片之外，英偉達(dá)始終有一個(gè)云平臺(tái)的野心。

2023 年，英偉達(dá)的 DGX Cloud 高調(diào)登場，一臺(tái)實(shí)例配備八塊 H100，月租 36999 美元，定價(jià)直達(dá)天花板，也被外界視作英偉達(dá)挑戰(zhàn) AWS、Azure 這些老牌云廠商的信號(hào)。

然而，2025 年中，這個(gè)「親兒子」卻悄然退出 C 位。英偉達(dá)不再將其數(shù)十億美元的云支出承諾對(duì)齊 DGX Cloud，其角色轉(zhuǎn)向內(nèi)部基礎(chǔ)設(shè)施與研發(fā)用途，而非面向企業(yè)市場的主打產(chǎn)品。

取而代之的，是 2025 年新上線的 Lepton——一個(gè) GPU 租賃與調(diào)度的市場型產(chǎn)品。從定義來看，新的 Lepton 是一個(gè)算力管理和分發(fā)平臺(tái)，更像是一個(gè)算力需求的「入口」。

DGX Cloud 為什么退場？Lepton，能不能接承接住英偉達(dá)在 AI 時(shí)代成為云計(jì)算霸主的野心？

01

以退為進(jìn)

很多人或許都還記得 2023 年的「GPU 荒」，企業(yè)即便有錢，也往往買不到 H100。于是英偉達(dá)順勢(shì)推出了 DGX Cloud，把自有的高端算力集群「按月出租」，企業(yè)開通即用。

在推出的第一年，DGX Cloud 的確收獲了熱度。到 2024 年底，英偉達(dá)的財(cái)報(bào)顯示其軟件與服務(wù)收入（包括 DGX Cloud）達(dá)到了 20 億美元的年化水平。

然而，轉(zhuǎn)折點(diǎn)出現(xiàn)在 2024 年下半年后，隨著 GPU 供應(yīng)逐漸緩解，亞馬遜、微軟、谷歌等云廠商紛紛「砍價(jià)」，DGX Cloud 的優(yōu)勢(shì)隨之消散。以亞馬遜的 AWS 為例，其對(duì) H100 和 A100 實(shí)例降價(jià)幅度高達(dá) 45%，遠(yuǎn)低于 DGX Cloud 的租賃價(jià)格。

對(duì)客戶而言，DGX Cloud 的緊缺溢價(jià)很快失去立足點(diǎn)。

英偉達(dá)在 2023 年 3 月推出 DGX Cloud｜圖片來源：GTC 2023

更現(xiàn)實(shí)的問題還在于「渠道沖突」。

亞馬遜、微軟和谷歌是英偉達(dá)最大的芯片買家，對(duì)英偉達(dá)的營收構(gòu)成了極大支撐。DGX Cloud 的直接客戶模式意味著英偉達(dá)和這些合作伙伴搶生意。每一份 DGX Cloud 合同，都有可能擠壓 AWS、Azure 或 GCP 的收入。

買家的擔(dān)心是可預(yù)期的，更長遠(yuǎn)的后果，是推著這些伙伴加碼自研芯片，如 AWS 的 Trainium、谷歌的 TPU，以降低對(duì)英偉達(dá)的結(jié)構(gòu)性依賴。

而且短時(shí)間內(nèi)，建立起穩(wěn)定的客戶黏性也是挑戰(zhàn)，有些企業(yè)會(huì)把 DGX Cloud 當(dāng)作臨時(shí)方案，在產(chǎn)能緊繃、項(xiàng)目啟動(dòng)急的窗口期租上幾個(gè)月，隨后再遷回長期合作的 AWS、Azure 或谷歌云。

英偉達(dá)黃仁勛與谷歌云高管同臺(tái)｜圖片來源：英偉達(dá)

考慮到這些，到最新的財(cái)年，英偉達(dá)的財(cái)務(wù)披露中不再將巨額的云支出承諾歸于 DGX Cloud，這項(xiàng)服務(wù)仍然列在收入類別中，但其角色已明顯轉(zhuǎn)向內(nèi)22部基礎(chǔ)設(shè)施。換句話說，DGX Cloud 仍然存在，但它逐漸退回英偉達(dá)內(nèi)部，不再打算與微軟、亞馬遜、谷歌等公司正面競爭。

除了選擇把 DGX Cloud「轉(zhuǎn)為內(nèi)用」，英偉達(dá)還把外部注意力引向一個(gè)新的平臺(tái)化入口：

Lepton。

英偉達(dá)在 2025 年 5 月推出這個(gè)新平臺(tái)，也在 DGX Cloud 體系名下，但不同于 DGX Cloud 那種把「英偉達(dá)自己的 AI 芯片直接租給客戶」的模式，Lepton 完全不碰 GPU 庫存，它只是負(fù)責(zé)「把需求導(dǎo)向合適的云服務(wù)商」，包括 AWS、Azure，也包括英偉達(dá)自己一手扶持的云服務(wù)商。

「Lepton 會(huì)將我們的全球 GPU 云提供商網(wǎng)絡(luò)與 AI 開發(fā)者連接起來?！褂ミ_(dá)創(chuàng)始人兼 CEO 黃仁勛在發(fā)布 Lepton 時(shí)稱，目標(biāo)是：

「打造一個(gè)全球規(guī)模的 AI 工廠」。

簡而言之，為了不緩解和渠道的競爭，英偉達(dá)的策略重點(diǎn)已經(jīng)不再是一個(gè)「英偉達(dá)云」。

02

Nvidia「朋友圈」

但 DGX Cloud 角色的淡出并不意味著英偉達(dá)放棄了云。在過去兩年里，英偉達(dá)一直在扶持自己的云服務(wù)商「小弟」。而且還出現(xiàn)過讓人覺得匪夷所思的一幕——英偉達(dá)一邊把 GPU 賣給云伙伴，一邊又從這些伙伴那租回算力。

以 CoreWeave 為例，英偉達(dá)不僅在 2023 年投資了 CoreWeave 1 億美元，還向其優(yōu)先供貨 H100 GPU。在供需緊張時(shí)期，這讓 CoreWeave 成為少數(shù)能大規(guī)模提供英偉達(dá) GPU 的云服務(wù)商。而英偉達(dá)自己又回過頭來，從 CoreWeave 租用這些 GPU。

CoreWeave 承接 AI 東風(fēng)順利上市｜圖片來源：網(wǎng)絡(luò)

Lambda 也類似，這是一家規(guī)模小得多的 GPU 云服務(wù)提供商。2025 年 9 月，英偉達(dá)與 Lambda 簽訂了一份價(jià)值 15 億美元的租賃協(xié)議，租期為四年，其中包括租回 1 萬臺(tái)搭載自家頂級(jí) GPU 服務(wù)器，總價(jià)值約 13 億美元。這個(gè)交易讓英偉達(dá)成為 Lambda 最大的客戶，而英偉達(dá)自己的研發(fā)團(tuán)隊(duì)將使用這些 GPU 訓(xùn)練模型。

Lambda 也是英偉達(dá)生態(tài)圈的一員｜圖片來源：網(wǎng)絡(luò)

具體來說，英偉達(dá)先通過銷售芯片獲得即時(shí)收入，讓財(cái)報(bào)好看、股東滿意；合作伙伴則依靠出租 GPU 獲得穩(wěn)定現(xiàn)金流，從而擴(kuò)大規(guī)模；隨后英偉達(dá)再以租賃的方式把算力鎖定在自己手中，確保關(guān)鍵時(shí)刻不會(huì)斷供。此外，這和普通公司選擇租用云服務(wù)而不是自建機(jī)房的邏輯是一樣的，可以更靈活地應(yīng)對(duì)研發(fā)波峰和波谷。

這個(gè)操作的精妙之處在于，芯片賣出的那一刻，收入立刻計(jì)入英偉達(dá)賬面，支出則后置，租金在未來幾年慢慢攤銷，轉(zhuǎn)化為運(yùn)營成本。與此同時(shí)，英偉達(dá)無需自建數(shù)據(jù)中心，資產(chǎn)壓力最小化。

對(duì)合作伙伴來說，英偉達(dá)成了最大甲方，算力與現(xiàn)金流被綁定，強(qiáng)化了其生態(tài)黏性。更微妙的是，這種操作還能穩(wěn)定市場心理。當(dāng)連英偉達(dá)都愿意以這個(gè)價(jià)格回租，便相當(dāng)于為AI 算力行情做了一次背書，錨定了價(jià)格預(yù)期，最終變成一石三鳥。

這套玩法復(fù)制到了各種英偉達(dá)系云計(jì)算初創(chuàng)公司中：賣芯片-投資客戶-租回服務(wù)-再次賣芯片，最終變成一個(gè)自循環(huán)的 AI 芯片生態(tài)資金鏈。

與此同時(shí)，英偉達(dá)還通過旗下專門的風(fēng)險(xiǎn)投資部門 Nventures，在更廣闊的 AI 生態(tài)下注。它投資了很多初創(chuàng)公司，從模型開發(fā)，到應(yīng)用層的初創(chuàng)企業(yè)。雖然這些公司并非都做云服務(wù)，但邏輯是一致的：通過投資綁定潛在客戶和未來生態(tài)，只要這些初創(chuàng)公司成長壯大，它們的算力需求最終都會(huì)轉(zhuǎn)化為對(duì)英偉達(dá)芯片的采購。

可以說，英偉達(dá)不僅僅是在賣芯片，它就像是在經(jīng)營一個(gè)龐大的 AI 創(chuàng)業(yè)孵化器，來打造一套「英偉達(dá)系」云生態(tài)。

03

AI 算力的「App Store」

說回 Lepton，它與英偉達(dá)「賣一手、租一手」的本質(zhì)有一點(diǎn)相似，就是給算力「做市」。

與 DGX Cloud 直接對(duì)客戶不同，Lepton 并不親自經(jīng)營云服務(wù)，而是作為「流量調(diào)度者」，把客戶的任務(wù)分發(fā)給生態(tài)合作伙伴的數(shù)據(jù)中心。

它本質(zhì)上是一個(gè)算力市場，用戶只需在 Lepton 平臺(tái)提交需求，Lepton 會(huì)自動(dòng)匹配到可用的 H100 或 Blackwell GPU，無論這些硬件位于 CoreWeave、Lambda，還是 AWS、Azure 的機(jī)房。

英偉達(dá) Lepton 平臺(tái)界面｜圖片來源：英偉達(dá)

而且，Lepton 將所有 GPU 云資源整合到英偉達(dá)的軟件棧之下，比如 NIM 微服務(wù)和 NeMo 框架。開發(fā)者無需關(guān)心背后的提供商，只需通過 Lepton 平臺(tái)即可獲得一致的開發(fā)體驗(yàn)和環(huán)境。

更關(guān)鍵的是，Lepton 化解了英偉達(dá)與云巨頭的沖突。在這種模式下，英偉達(dá)不再是 AWS、Azure 的直接競爭對(duì)手，而是中立的調(diào)度平臺(tái)。AWS 和微軟也加入了 Lepton，原因很簡單，通過這個(gè)市場，它們能夠接觸到額外的算力需求。

對(duì)于英偉達(dá)來說，與合作伙伴對(duì)抗的風(fēng)險(xiǎn)太大，遠(yuǎn)不如退到幕后，轉(zhuǎn)而做算力市場的調(diào)度者和掌控者。這是典型的「退一步，海闊天空」，不再冒犯合作伙伴，反而繼續(xù)掌控生態(tài)入口，不論客戶選擇哪家云，最終都離不開英偉達(dá)的 GPU 和軟件棧。

于是，放棄構(gòu)建自己的云服務(wù)就不是軟弱的表現(xiàn)，Lepton 對(duì)英偉達(dá)來說是一個(gè)魚與熊掌兼得的策略。

英偉達(dá) Lepton 平臺(tái)界面｜圖片來源：英偉達(dá)

當(dāng)然，Lepton 的推廣也非一帆風(fēng)順。一些中小型云廠商擔(dān)心英偉達(dá)借此插足客戶關(guān)系，或影響定價(jià)，它并非一夜之間就能改變游戲規(guī)則。但當(dāng) AWS 和 Azure 都進(jìn)入市場后，Lepton 的存在無法忽視。未來 AI 算力的跨云調(diào)度，有可能會(huì)通過某個(gè)平臺(tái)來完成。

對(duì)開發(fā)者來說，「在哪里算」變得次要；能不能算、多久能算、成本如何才是核心，而這些正是 Lepton 試圖統(tǒng)一的體驗(yàn)層。

英偉達(dá)不再需要自建一個(gè)「英偉達(dá)云」，也不必在 IaaS 層與伙伴正面相撞，它想做的是把所有玩家拉入自己的體系，讓所有云使用英偉達(dá)的 GPU、調(diào)用英偉達(dá)的框架、通過英偉達(dá)的入口完成采購與調(diào)度。

如果順利，它看似只是一個(gè) GPU 聚合市場，實(shí)則可以成為算力世界的控制面板。誰接到單子，誰活得下去，分配權(quán)掌握在英偉達(dá)手中。更長線的收益是數(shù)據(jù)與感知，Lepton 在跨云調(diào)度過程中天然能觀察到哪類任務(wù)最活躍、哪些地域更緊張、哪一代 GPU 使用更頻繁、價(jià)格彈性如何，反過來輔助商業(yè)決策。

就像蘋果通過 App Store 掌控了移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)，英偉達(dá)想用 Lepton 做到同樣的事，只是對(duì)象從 App 換成了算力。

英偉達(dá) Lepton 平臺(tái)連接各種云服務(wù)｜圖片來源：英偉達(dá)

這也解釋了英偉達(dá)當(dāng)下的市場邏輯。簡言之，它并不需要擁有云，它只需要擁有算力棧和需求入口。只要全球 AI 訓(xùn)練與推理仍以其 GPU 為核心，無論算力最終落在亞馬遜 AWS、微軟 Azure、谷歌 GCP，還是 CoreWeave、Lambda，無論客戶選擇誰，只要掌控價(jià)值鏈，英偉達(dá)都能獲得價(jià)值。

從 AI 芯片，到 DGX Cloud，再到現(xiàn)在的 Lepton，英偉達(dá)的計(jì)劃早已經(jīng)從硬件過渡到「算力」和「平臺(tái)」的階段——任何一家公司市值突破 4 萬億美元、其產(chǎn)品已經(jīng)成為 AI 時(shí)代重要生產(chǎn)資料的公司，都不可能沒有更大的野心，不是嗎？

*頭圖來源：英偉達(dá)

本文為極客公園原創(chuàng)文章，轉(zhuǎn)載請(qǐng)聯(lián)系極客君微信 geekparkGO

極客一問

你認(rèn)為英偉達(dá)能掌控 AI 時(shí)代的算力入口嗎？

馬斯克：批判性思維很重要，不能一味隨波逐流。

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