英伟达正在把商业模式从“卖 GPU”进一步推向“参与 AI 云收入分成”。
7 月 1 日，英伟达 CFO Colette Kress 与 Raj Mirpuri 联名发布文章，介绍面向 AI 云服务商的 AI Computing Partner Program。核心安排是：中小云服务商可以部署英伟达 Grace Blackwell GB300 算力，不必一次性支付全部硬件成本；作为交换，英伟达除硬件收入外，还可以从这些 GPU 产生的云服务收入中持续分成，或获得股权认购权。
更关键的是兜底条款。如果 GPU 部署完成后没有被充分租用，英伟达可以按事先约定价格回租或回购闲置算力。对融资能力有限的中小云服务商来说，这相当于英伟达为下行风险提供背书。有了这层保证，它们再去融资建设数据中心，难度会明显降低。
首批合作方有两家。澳大利亚的 Sharon AI 计划最多部署 4 万张 GB300；Firmus 则计划在印尼巴淡岛建设一座 360 兆瓦的 DSX AI 工厂，最多容纳 17 万张 GPU。两家公司合计锁定约 21 万张卡。
Kress 在文里把这套逻辑概括成一句:
“通过收入分成和信用支持模式，实现经济利益的一致。”
换句话说，英伟达不再只是把 GPU 卖给云服务商，而是希望在下游 AI 云业务增长中继续分享收益。
这不是英伟达第一次采用类似结构。此前它曾为 CoreWeave 提供一笔 63 亿美元、持续到 2032 年的闲置算力保证；市场也传出英伟达与 OpenAI 数据中心项目讨论类似安排。不同交易背后的逻辑是一致的：英伟达用资产和信用支持客户扩张，再通过硬件销售、分成或权益安排分享后续收益。
风险也在这里。英伟达一边向客户供货，一边为客户的闲置算力提供回购或回租承诺，角色开始从供应商延伸到融资支持方和潜在买方。这种结构在需求旺盛时像飞轮，可以帮助更多云服务商加速扩张；但如果 AI 算力供需反转，租不出去的风险也可能沿着合作链条回到英伟达账上。
眼下 GPU 仍处在紧缺周期，这套模式短期内会提高英伟达的市场渗透速度。真正的压力测试，要等到算力不再“一卡难求”之后才会到来。
参考来源：CocoLoop、NVIDIA Unlocks AI Compute at Scale（NVIDIA Blog）；NVIDIA Revenue Sharing AI Cloud Debuts With 210,000 GPUs（Tech Times）；Nvidia reportedly expands financing push with revenue-sharing model for AI cloud providers（DigiTimes）