当地时间7月1日，英伟达宣布推出全新的AI基础设施合作模式，通过收入分成与信用支持机制，与AI云服务商共同建设大规模、多租户AI工厂。

　　英伟达官方表示，这一举措旨在帮助初创企业、模型开发者、企业及科研机构更快获得AI算力，同时为英伟达创造与算力使用量挂钩的持续性收入。

　　记者注意到，在新模式下，客户无需等待数据中心选址、供电建设及硬件部署，即可更快获得大规模AI算力，以满足模型训练、后训练、微调及Agent AI推理等需求。

　　根据方案，AI云厂商将部署基于英伟达DSX AI Factory架构的AI工厂，对外提供云计算服务。首批合作伙伴包括Sharon AI和Firmus。其中，Sharon AI计划部署最多4万块NVIDIA Grace Blackwell GB300 GPU；Firmus将在印度尼西亚巴淡岛建设DSX AI工厂园区，规划扩展至360兆瓦电力规模，并部署最多17万块英伟达GPU。

　　对于此次新增的算力合作模式，英伟达在其官方博客中详细阐述了这一模式的战略逻辑。

　　英伟达认为，随着AI从模型开发走向生产级推理，算力需求正在加速增长，并持续转向能够大规模生产Token的AI工厂。这一转变需要快速上线、持续高利用率的大规模多租户加速计算能力。

　　然而与此同时，新兴AI公司长期以来面临资本密集型基础设施获取困难的问题。英伟达通过此次新合作模式，为初创企业、模型开发者、企业、研究机构和区域AI参与者打开了算力获取通道。AI云厂商获得大规模英伟达基础设施，英伟达则获得新的持续性、与使用量挂钩的盈利来源。

　　值得注意的是，据报道，英伟达正利用其强大的资产负债表，承诺为参与项目的年轻云服务商提供财务支持，作为交换从中获取一部分收入。这一“信用支持”机制实质上降低了AI云厂商部署大规模GPU集群的资金门槛。

　　从纯粹的显卡供应商，到成为全球头部“AI工厂”，此次新推合作模式无疑是英伟达AI战略布局的重要一环。

　　就在一周前的6月24日，英伟达2026年度股东大会上，创始人兼CEO黄仁勋对AI产业进行了系统性阐释。（详见信息量大！黄仁勋最新重磅演讲）

　　他的核心判断是：AI不是一轮短期技术热潮，而是计算产业的一次深层变革。过去数据中心主要承担存储、检索和传输信息的功能；如今，数据中心正在变成生产数字智能的“AI工厂”。

　　彼时，黄仁勋释放了三个关键信号。首先，他认为“AI的投资回报率问题已经有了答案”。AI已经从生成式AI发展到智能体AI，能够使用工具、访问记忆、编写代码并持续工作直到任务完成。算力需求逻辑由此形成闭环：AI能完成实用工作→Token具备价值→Token产生利润→算力需求持续加速。

　　“AI基础设施不再是实验性的，它已经进入生产阶段。AI不仅仅是一个模型，它是一个新的产业。你可以把它想象成一个五层蛋糕：能源、芯片和系统、基础设施、模型以及应用。”黄仁勋说。

　　其次，黄仁勋透露了产品路线图的关键进展。Vera Rubin已全面投产，每个主要的模型开发商、公有云、AI云和超大规模云厂商都准备基于Vera Rubin进行建设。Vera CPU预计成为公司历史上最重要的产品之一，已经开始有订单。

　　黄仁勋强调，物理AI是英伟达的下一波增长浪潮。他判断，AI工厂将成为人类有史以来规模最大的基础设施建设浪潮，整体建设周期长达数十年。

　　而从近期全球市场来看，算力租赁的价格也在持续走高。

　　据不完全统计，海外方面，Baseten、AWS、谷歌云上调B200等高端GPU租赁价格，涨幅最高达94%，高端千卡算力交付周期拉长至12个月至15个月。

　　AWS于7月1日起对EC2容量块机器学习GPU实例的预留价格上调约20%。根据SemiAnalysis数据，H100 GPU一年期租约合同价格已从2025年10月的低点每小时每GPU 1.70美元上涨至2026年3月的2.35美元，涨幅接近40%，且所有种类GPU按需租赁容量已全部售罄。

　　而在国内方面，此前阿里云、百度、腾讯云全线上调AI训练与推理租金15%至50%。DeepSeek模型算力调价进一步印证了推理算力供需的极度紧张——V4 Pro/Flash高峰时段算力调用价格全面翻倍，百万Token最高收费达12元。

　　从市场规模看，据第三方机构预测，中国算力租赁市场预计2026年能达到2600亿元规模。今年一季度国内AI算力需求同比暴涨417%，供给增速仅128%，全年缺口持续扩大。

　　分析人士认为，本轮算力涨价并非单一GPU缺货，而是AI推理需求爆发、上游产能瓶颈及原材料短缺共同形成的产业链共振。阿波罗报告认为，本轮短缺是GPU、先进制程、存储、电力和电网接入同时承压的结果。扎克伯格在业绩电话会上也表示，“算力短缺至少持续到明年底”。