英伟达近期正式推出了一项创新性的收入分成与信贷支持计划，专注于扶持快速崛起的AI初创企业、大语言模型开发商以及其他对算力有强烈需求的客户群体。简单来说，这项计划为这些公司开辟了一条获取GPU算力的全新路径。

这一模式如何运作？客户可以通过合作的云服务商获取GPU算力资源。对英伟达而言，既能从硬件销售中获取收入，又能与云服务商共同分享云服务的收益。需要强调的是，英伟达并非直接将GPU租赁给初创企业，而是提供GPU芯片、软件平台及信贷支持。随后，由Sharon AI、Firmus Technologies等合作伙伴将这些资源转化为云端算力，最终交付给终端客户使用。

当前，人工智能正从模型开发阶段向规模化推理应用演进，企业对算力的需求持续膨胀。模型训练完成后，不仅需要长期稳定运行，还需大规模生成词元（tokens）。这意味着算力基础设施必须保持持续运转，并具备同时服务多个客户的能力——这种模式，正是业界所定义的“AI工厂”。

然而，新兴AI企业若要自建数据中心，面临的资金压力十分巨大。即便企业承诺长期采购算力，云服务商也未必能凭借此类承诺顺利获得融资。为解决这一困局，英伟达推出了收入分成与信贷支持模式，帮助AI云服务商采购芯片、扩大算力供给能力。

对于大模型开发商、推理服务提供商及智能体平台而言，这一模式能显著缩短获取算力的周期。这些企业无需自行选址、处理电力采购、建设项目或部署硬件，只需通过合作的云服务商，即可直接调用英伟达的全栈加速计算资源。

当然，英伟达自身也并未吃亏——其收入来源反而更加多元化。一方面，通过销售GPU获得产品收入；另一方面，与云服务商分成云服务收益，从而形成一种与算力使用量挂钩的持续性现金流。这才是整个模式的核心价值所在。

目前，英伟达已正式公布了两家首批合作伙伴，相关项目计划部署多达21万颗GPU。其中，来自澳大利亚的AI云服务商Sharon AI计划部署最多4万颗Grace Blackwell GB300 GPU。另一家澳大利亚公司Firmus Technologies，则在印度尼西亚巴淡岛建设了一座DSX标准AI工厂园区，规划扩容至360兆瓦，并计划部署最多17万颗英伟达GPU。

Firmus Technologies的联合首席执行官Tim Rosenfield坦言：AI原生企业需要具备可扩展性、兼顾能效与成本效益的计算基础设施，才能在全球竞争中立足。他们正在建设符合英伟达DSX标准的AI工厂，以便让更多客户能够获取开发与拓展AI业务所需的算力支持。

英伟达在官方博客中还提到，Baseten、Fireworks AI和Together AI等AI原生企业，已经清晰指明了未来算力需求的方向——这些公司迫切需要快速获得AI云算力，用于模型训练、推理、微调以及大规模智能体推理等场景。

CNBC的分析指出，GPU供应紧张、算力成本波动以及融资压力，正成为AI企业扩张道路上的三大障碍。GPU一度被市场比作“石油”，部分算力资源甚至已被纳入期货类交易安排。

与此同时，越来越多AI公司开始通过收入分成与股权合作的方式，与芯片制造商及云服务商建立更紧密的绑定关系。英伟达这一创新模式能否扩展到更多合作伙伴，并形成稳定的云服务分成收入，将是未来值得持续关注的核心看点。