• Nvidia dostarcza sprzęt z góry — GPU, sieci oraz pełny projekt referencyjny Nvidia DSX (Data Center AI Factory), obejmujący chłodzenie cieczą, stos oprogramowania i plany architektoniczne .
• Partnerzy chmurowi budują, uruchamiają i sprzedają usługi obliczeniowe AI swoim klientom, korzystając z tej infrastruktury .
• Nvidia czerpie dwa strumienie przychodów: standardowy przychód ze sprzedaży produktów w momencie wdrożenia oraz cykliczny udział w przychodach z chmury generowanych przez wykorzystanie mocy obliczeniowej przez klientów w okresie obowiązywania wieloletniej umowy .

W efekcie Nvidia przechodzi od jednorazowej sprzedaży GPU do modelu „GPU jako usługa” lub współinwestycji, w którym jej zwroty są bezpośrednio powiązane z tym, ile mocy obliczeniowej AI jej partnerzy zdołają sprzedać.

Sharon AI: 4,88 miliarda dolarów za 72 MW mocy AI w Australii

Najbardziej szczegółowym publicznym przykładem jest Sharon AI (NASDAQ: SHAZ), która ogłosiła sześcioletnią strategiczną współpracę obliczeniową z Nvidią 12 czerwca 2026 roku . Kluczowe warunki, potwierdzone w zgłoszeniu SEC 8-K, są następujące:

• Wartość umowy: do 4,88 miliarda dolarów na mocy Master Cloud Services Agreement z pierwszym zamówieniem (Order Form 1) z dnia 8 czerwca 2026 r.
• Lokalizacja i skala: 72 megawatów (MW) nowej mocy centrum danych w Australii, co zwiększa łączną planowaną moc fabryki AI Sharon AI do 132 MW
• GPU: do 40 000 układów Nvidia Grace Blackwell GB300
• Struktura finansowa: model podziału przychodów i wsparcia kredytowego. Sharon AI nie kupuje chipów bezpośrednio; Nvidia i pożyczkodawcy finansują większość sprzętu w zamian za udział w przychodach z chmury
• Już zakontraktowane: 102 MW mocy jest już zarezerwowane u klientów końcowych

Sharon AI sprzedaje usługi chmurowe oparte na Nvidii, a Nvidia zarabia zarówno standardowy przychód ze sprzedaży produktów, jak i część przychodów z chmury z tej obsługiwanej mocy . W zgłoszeniu zauważono znaczące ryzyko wykonawcze, w tym napięte terminy dostaw i potrzeby finansowe .

Firmus Technologies: 30 miliardów dolarów, 170 000 GPU w Indonezji

Nieco ponad dwa tygodnie później, 28 czerwca 2026 r., Firmus Technologies ogłosiło strategiczne partnerstwo z Nvidią obowiązujące do 2034 r. — zobowiązanie na ponad 8 lat . Kluczowe liczby robią wrażenie:

• Skala kampusu: dedykowany 360 MW kampus fabryki AI Nvidia DSX w Batam w Indonezji, tuż u wybrzeży Singapuru
• GPU: do 170 000 układów Nvidia
• Oczekiwany wolumen: do 30 miliardów dolarów w zobowiązaniach do odbioru mocy obliczeniowej w ciągu pierwszych sześciu lat
• Struktura finansowa: Firmus pozyskuje sprzęt Nvidii w ramach tego samego modelu podziału przychodów i wsparcia kredytowego DSX, kierując ofertę do „globalnych firm natywnie cyfrowych” z opłacalną wysokowydajną mocą obliczeniową

Firmus i singapurskie DayOne będą rozwijać kampus w Batam. Projekt jest częścią szerszych wysiłków mających na celu zapewnienie mocy obliczeniowej poza dominującymi hiperskalowymi chmurami .

Inni znani partnerzy

Nvidia ogłosiła również podobne umowy z:

• Naver (Korea Południowa): budowa infrastruktury AI w skali gigawatów opartej na DSX, zaczynając od 55 MW i zwiększając do 200 MW do 2028 r., z długoterminowym celem 1 GW
• SK Telecom (Korea Południowa): wejście do biznesu chmury AI opartej na DSX, ekspansja z Korei na całą Azję
• IREN: partnerstwo z Nvidią w celu operacjonalizacji architektury DSX w skali gigawatów, gdzie IREN jest właścicielem warstwy fizycznej, danych i AI . IREN podpisał pięcioletni, wart 3,4 miliarda dolarów kontrakt na chmurę AI z Nvidią na wdrożenia GPU Blackwell o mocy 60 MW centrum danych

Co to oznacza dla strategii Nvidii

Te partnerstwa ujawniają celową zmianę w podejściu Nvidii do rynku infrastruktury AI. Firma przechodzi od sprzedaży pojedynczych układów do finansowania przewagi sprzętowej na kilku poziomach:

• Od jednorazowej sprzedaży do cyklicznych przychodów. Zamiast sprzedawać GPU raz, Nvidia pobiera część każdego tokena AI sprzedanego na tym sprzęcie przez 6–10 lat . Wygładza to cykle przychodów i wiąże wzrost z rzeczywistym zużyciem AI, a nie tylko z budową centrów danych.

• Od dostawcy komponentów do architekta platformy. Nvidia dostarcza pełny projekt fabryki AI DSX — projekty chłodzenia cieczą, sieci (NVLink/NvSwitch/InfiniBand), oprogramowanie CUDA i AI Enterprise oraz architektury referencyjne . Partnerzy praktycznie obsługują fabryki sygnowane marką Nvidia, co daje Nvidii kontrolę nad architekturą referencyjną, nawet gdy nie jest właścicielem budynku.

• Warstwowa ekspozycja finansowa. Nvidia ma teraz:

  1. Przychód ze sprzedaży produktów z góry z tytułu sprzedaży GPU do tych fabryk.
  2. Cykliczny udział w przychodach z chmury z tytułu użytkowania w okresach wieloletnich.
  3. Ekspozycję na wsparcie kredytowe i finansowanie – współinwestując, Nvidia bierze częściowe ryzyko bilansowe związane z sukcesem swoich partnerów .
  4. Zablokowanie ekosystemu – głębsze powiązania finansowe utrudniają konkurentom, takim jak AMD czy Intel, wejście do tych centrów danych.

• Skalowanie poza hiperskalery. Finansując mniejszych dostawców chmur AI, Nvidia zwiększa całkowity adresowalny rynek poza AWS, Azure i GCP. Partnerzy ci kierują swoją ofertę do startupów AI i przedsiębiorstw, które mogą nie mieć dostępu do mocy GPU w chmurach hiperskalowych .

Krótko mówiąc, Nvidia stawia na to, że jej siła bilansowa i przewaga produktowa pozwolą jej przechwycić wartość na każdym poziomie stosu obliczeniowego AI – nie tylko w momencie sprzedaży chipa, ale przez lata użytkowania, marże usług chmurowych i adopcję ekosystemu.

• Nvidia dostarcza sprzęt z góry — GPU, sieci oraz pełny projekt referencyjny Nvidia DSX (Data Center AI Factory), obejmujący chłodzenie cieczą, stos oprogramowania i plany architektoniczne .
• Partnerzy chmurowi budują, uruchamiają i sprzedają usługi obliczeniowe AI swoim klientom, korzystając z tej infrastruktury .
• Nvidia czerpie dwa strumienie przychodów: standardowy przychód ze sprzedaży produktów w momencie wdrożenia oraz cykliczny udział w przychodach z chmury generowanych przez wykorzystanie mocy obliczeniowej przez klientów w okresie obowiązywania wieloletniej umowy .

W efekcie Nvidia przechodzi od jednorazowej sprzedaży GPU do modelu „GPU jako usługa” lub współinwestycji, w którym jej zwroty są bezpośrednio powiązane z tym, ile mocy obliczeniowej AI jej partnerzy zdołają sprzedać.

Sharon AI: 4,88 miliarda dolarów za 72 MW mocy AI w Australii

Najbardziej szczegółowym publicznym przykładem jest Sharon AI (NASDAQ: SHAZ), która ogłosiła sześcioletnią strategiczną współpracę obliczeniową z Nvidią 12 czerwca 2026 roku . Kluczowe warunki, potwierdzone w zgłoszeniu SEC 8-K, są następujące:

• Wartość umowy: do 4,88 miliarda dolarów na mocy Master Cloud Services Agreement z pierwszym zamówieniem (Order Form 1) z dnia 8 czerwca 2026 r.
• Lokalizacja i skala: 72 megawatów (MW) nowej mocy centrum danych w Australii, co zwiększa łączną planowaną moc fabryki AI Sharon AI do 132 MW
• GPU: do 40 000 układów Nvidia Grace Blackwell GB300
• Struktura finansowa: model podziału przychodów i wsparcia kredytowego. Sharon AI nie kupuje chipów bezpośrednio; Nvidia i pożyczkodawcy finansują większość sprzętu w zamian za udział w przychodach z chmury
• Już zakontraktowane: 102 MW mocy jest już zarezerwowane u klientów końcowych

Sharon AI sprzedaje usługi chmurowe oparte na Nvidii, a Nvidia zarabia zarówno standardowy przychód ze sprzedaży produktów, jak i część przychodów z chmury z tej obsługiwanej mocy . W zgłoszeniu zauważono znaczące ryzyko wykonawcze, w tym napięte terminy dostaw i potrzeby finansowe .

Firmus Technologies: 30 miliardów dolarów, 170 000 GPU w Indonezji

Nieco ponad dwa tygodnie później, 28 czerwca 2026 r., Firmus Technologies ogłosiło strategiczne partnerstwo z Nvidią obowiązujące do 2034 r. — zobowiązanie na ponad 8 lat . Kluczowe liczby robią wrażenie:

• Skala kampusu: dedykowany 360 MW kampus fabryki AI Nvidia DSX w Batam w Indonezji, tuż u wybrzeży Singapuru
• GPU: do 170 000 układów Nvidia
• Oczekiwany wolumen: do 30 miliardów dolarów w zobowiązaniach do odbioru mocy obliczeniowej w ciągu pierwszych sześciu lat
• Struktura finansowa: Firmus pozyskuje sprzęt Nvidii w ramach tego samego modelu podziału przychodów i wsparcia kredytowego DSX, kierując ofertę do „globalnych firm natywnie cyfrowych” z opłacalną wysokowydajną mocą obliczeniową

Firmus i singapurskie DayOne będą rozwijać kampus w Batam. Projekt jest częścią szerszych wysiłków mających na celu zapewnienie mocy obliczeniowej poza dominującymi hiperskalowymi chmurami .

Inni znani partnerzy

Nvidia ogłosiła również podobne umowy z:

• Naver (Korea Południowa): budowa infrastruktury AI w skali gigawatów opartej na DSX, zaczynając od 55 MW i zwiększając do 200 MW do 2028 r., z długoterminowym celem 1 GW
• SK Telecom (Korea Południowa): wejście do biznesu chmury AI opartej na DSX, ekspansja z Korei na całą Azję
• IREN: partnerstwo z Nvidią w celu operacjonalizacji architektury DSX w skali gigawatów, gdzie IREN jest właścicielem warstwy fizycznej, danych i AI . IREN podpisał pięcioletni, wart 3,4 miliarda dolarów kontrakt na chmurę AI z Nvidią na wdrożenia GPU Blackwell o mocy 60 MW centrum danych

Co to oznacza dla strategii Nvidii

Te partnerstwa ujawniają celową zmianę w podejściu Nvidii do rynku infrastruktury AI. Firma przechodzi od sprzedaży pojedynczych układów do finansowania przewagi sprzętowej na kilku poziomach:

• Od jednorazowej sprzedaży do cyklicznych przychodów. Zamiast sprzedawać GPU raz, Nvidia pobiera część każdego tokena AI sprzedanego na tym sprzęcie przez 6–10 lat . Wygładza to cykle przychodów i wiąże wzrost z rzeczywistym zużyciem AI, a nie tylko z budową centrów danych.

• Od dostawcy komponentów do architekta platformy. Nvidia dostarcza pełny projekt fabryki AI DSX — projekty chłodzenia cieczą, sieci (NVLink/NvSwitch/InfiniBand), oprogramowanie CUDA i AI Enterprise oraz architektury referencyjne . Partnerzy praktycznie obsługują fabryki sygnowane marką Nvidia, co daje Nvidii kontrolę nad architekturą referencyjną, nawet gdy nie jest właścicielem budynku.

• Warstwowa ekspozycja finansowa. Nvidia ma teraz:

  1. Przychód ze sprzedaży produktów z góry z tytułu sprzedaży GPU do tych fabryk.
  2. Cykliczny udział w przychodach z chmury z tytułu użytkowania w okresach wieloletnich.
  3. Ekspozycję na wsparcie kredytowe i finansowanie – współinwestując, Nvidia bierze częściowe ryzyko bilansowe związane z sukcesem swoich partnerów .
  4. Zablokowanie ekosystemu – głębsze powiązania finansowe utrudniają konkurentom, takim jak AMD czy Intel, wejście do tych centrów danych.

• Skalowanie poza hiperskalery. Finansując mniejszych dostawców chmur AI, Nvidia zwiększa całkowity adresowalny rynek poza AWS, Azure i GCP. Partnerzy ci kierują swoją ofertę do startupów AI i przedsiębiorstw, które mogą nie mieć dostępu do mocy GPU w chmurach hiperskalowych .

Krótko mówiąc, Nvidia stawia na to, że jej siła bilansowa i przewaga produktowa pozwolą jej przechwycić wartość na każdym poziomie stosu obliczeniowego AI – nie tylko w momencie sprzedaży chipa, ale przez lata użytkowania, marże usług chmurowych i adopcję ekosystemu.