美国GPU老大，要贴中国的“冷屁股”

9月25日的云栖大会上，英伟达高调宣布与阿里云合作，共同开发全套物理AI（Physical AI）软件栈。而在此之前，多方消息显示阿里云正积极推进“去英伟达化”。英伟达的“热脸贴冷屁股”的实质是希望成为AI生态的构建者和主导者。

强强联手还是各怀心思？英伟达想借阿里杀回中国市场

阿里在此次云栖大会上，不仅展示了全球T0级别的开源AI大模型，参数量从0.5B到235B，还覆盖文本、图像、视频、音频等领域。阿里同时还展出了单机柜128卡超节点，不仅卡数量比英伟达多，还支持各类GPU，架构上不仅比英伟达目前售卖的NVL72强，甚至已经比英伟达规划中的Rubin 288卡的架构还要先进。

阿里云与英伟达的合作内容包括，阿里云的人工智能平台PAI将全面集成英伟达的Physical AI软件栈，旨在为企业客户提供从数据处理到仿真测试的全链路服务。这一合作主要面向具身智能、辅助驾驶等前沿领域，力图解决其开发过程中的效率瓶颈。此次集成的软件工具覆盖了物理AI开发的全流程，包括用于构建高保真虚拟环境的仿真平台NVIDIA Isaac Sim、支持机器人强化学习训练的NVIDIA Isaac Lab，以及能够生成大规模合成数据的世界基础模型NVIDIA Cosmos和配套的数据集。

而英伟达与阿里云合作的模型，也是未来算力资源消耗的重要方向。随着语言大模型的Scalling Law逐渐停滞，业界普遍认为，下一个方向是VLA\世界模型，用于具身智能领域。这个领域不仅需要海量的真实数据与合成数据，还需要海量的训练算力，提升模型能力，让其真正具备世界理解和交互能力。

谷歌微软字节集体“叛逃”，OpenAI估值逻辑刺痛英伟达

尽管与阿里云达成了新的合作，但英伟达依然面临着不小的挑战。一方面，全球主要的云服务商都在试图摆脱对英伟达的过度依赖。Google的AI计算主力已经大规模切换至自家的TPU芯片，而亚马逊、微软，以及国内的阿里、百度、字节跳动等公司，也都在大力投入自研芯片和组网生态的建设，以寻求更具成本效益和自主性的解决方案。

另一方面，英伟达自身的商业模式也带来了增长的隐忧。虽然作为GPU领域的绝对霸主，英伟达的业绩十分亮眼，但其公司估值在本质上仍受限于硬件公司的逻辑：增长高度依赖大规模的资本投入，行业周期性强，且资产模式偏重。这与以OpenAI为代表的软件公司的估值逻辑形成了鲜明对比。软件公司在形成规模效应后，其边际成本极低，收入增长潜力巨大，因此资本市场通常愿意给予其更高的估值溢价。这种差异，正是驱动英伟达寻求战略转型的核心动力。

千亿撒钱、暗中收购，英伟达疯狂并购重塑权力版图

近期，英伟达与OpenAI签署意向书，承诺分阶段向其投资最多1000亿美元。首阶段资金预计于2026年下半年注入，基于英伟达下一代Vera Rubin平台打造独立数据中心，帮助OpenAI降低对微软Azure的依赖，增强其战略自主性。

此外，英伟达还宣布以每股23.28美元的价格投资50亿美元入股英特尔，成为其重要股东。双方将在数据中心领域合作，由英特尔为英伟达定制x86架构CPU，并整合进AI基础设施平台；在个人计算领域，则将推出集成英伟达GPU的x86系统级芯片。另一项重要收购是以超过9亿美元拿下初创公司Enfabrica，其“Fabric Switch”技术可高效连接超过10万块GPU，将集群计算成本降低50%，内存扩展能力提升50倍，与英伟达单柜容纳72块GPU的整柜设计高度契合。

自2024年起，英伟达已进行约50笔投资，总额达10亿美元，交易数量超过微软和亚马逊。同时，其低调收购了至少11家AI初创公司，如Run:ai、Deci、CentML、OctoAI等专注于提升GPU运行效率，Shoreline、Brev.dev、Solver等致力于降低开发门槛，Nebulon、Lepton AI布局云计算，Gretel则聚焦合成数据领域。这些公司共同强化了英伟达在AI全链路的生态布局。

不想当生态的GPU巨头，注定被生态抛弃

英伟达正通过投资与收购不断扩展自身边界，试图从硬件供应商转型为AI生态的构建者。在海外，其通过“买买买”快速扩张；而在国内市场，则仍需依靠与阿里云等本土巨头的合作，以维持影响力与场景接入。

英伟达不愿只做GPU，它要成为AI时代看不见的底座。