在这样一个“泡沫化”的时代，几乎每天都有英伟达（NVIDIA）签署某种形式的数十亿美元交易。然而，英伟达与AI初创公司Poolside的交易可能是其一段时间以来最重要的协议，这暗示着这家GPU巨头正在加大对AI领域风险敞口的对冲倾向。
英伟达与Poolside的交易将帮助它建立一套可行的开放权重Nemotron级AI模型组合，使这家GPU巨头在GPU需求崩溃时成为最后的买家。
整个周末，英伟达的新闻量密集，其交易节奏如今也变得可预测。首先，据称台积电（TSMC）将从2027年1月起对部分客户将代工价格提高约10%，彭博社（Bloomberg）随后报道称，英伟达将于明年初将Grace Blackwell GPU和Vera Rubin系统的价格提高约15%，而The Information则将涨幅定为17%，这将使单个Vera Rubin NVL 72机架的预期价格升至约800万美元。此次提价还将使1GW数据中心的成本增加约50亿美元，使其在美国的总成本接近600亿美元。
此外，埃奇沃特（Edgewater）推测，英伟达可能已与美光（Micron）和SK海力士（SK hynix）签署长期协议，同时将其对英伟达的HBM需求预期从310-330亿Gb当量下调至接近200亿1Gb当量，这与关于Rubin Ultra机架中HBM含量降低的报道一致。
这便引出了今天的核心话题。据《华尔街日报》（Wall Street Journal）报道，英伟达将向AI初创公司Poolside支付60亿美元，以授权其技术并雇佣其大部分工程师。这家GPU巨头还将以120亿美元的估值向Poolside投资10亿美元。英伟达显然试图建立一个可行的开放权重AI模型生态系统，以有效抵御中国AI实验室此类产品的攻势。具体而言，这家GPU巨头旨在利用Poolside工程师的专业知识，大幅提升其Nemotron AI模型的能力。
请注意，英伟达于8月初发布了Nemotron 3.5 Lightning，并声称该模型的词元生成速度比“同尺寸模型”快4倍。即便如此，正如我们当时所指出的，该模型的词元输出量增至四倍，但在智能体任务加速方面却收益递减，实际智能体任务仅提速30%。显然，这里仍有很大的改进空间，而Poolside的技术可以帮助英伟达弥补这些不足。
然而，在战略层面，英伟达仅向Poolside拨出约70亿美元，便获得了对GPU需求可能崩溃的显著对冲，使其能够在需求骤降时将相当大比例的GPU转用于内部Nemotron相关负载。本质上，英伟达现在正试图将自己打造成OpenAI和Anthropic的竞争对手，而不仅仅是提供这场AI淘金热中的“鹤嘴锄”。
当然，英伟达开始对冲其在GPU需求波动中的风险敞口是明智之举。毕竟，OpenAI的首席执行官山姆·阿尔特曼（Sam Altman）刚刚承认，他在激进的AI采用时间表上错了，并坦言经济将以比此前认为的慢得多的速度整合AI。
