Nvidia 豪擲 70 億美元押注 Poolside：由 AI 晶片商走上模型戰場

Nvidia 正試圖向 AI 堆疊更上游走。據報，公司與 AI 初創 Poolside 達成的安排並非一般收購，而是取得技術授權、吸納人才，再另外投資 Poolside；Poolside 則會繼續獨立營運。1 5

背後的盤算相當直接：Nvidia 不想只做訓練和運行 AI 所需硬件的供應商，亦希望參與建立決定 AI 工作負載如何運作的模型和軟件層。

這宗 Poolside 交易包括甚麼？

據報，整個方案主要有三部分：

• 60 億美元非獨家技術授權。 Nvidia 將取得 Poolside 的模型開發系統，這套系統經常被稱為「Model Factory」。由於授權並非獨家，Poolside 仍然擁有相關技術，亦可繼續獨立經營，並向其他一方授權。1 5
• 向逾 100 名員工提供職位。 報道指人數為 109 人，主要是工程師，將加入 Nvidia 的 AI 模型團隊。2 5
• 另外投資 10 億美元。 Nvidia 據報以投資前估值 120 億美元向 Poolside 注資。Poolside 創辦人預計會留在這間獨立公司。1 5

因此，這宗交易更準確的描述，是「技術授權＋人才轉移＋策略投資」，而不是直接買起 Poolside。Nvidia 可取得重要技術和人才，同時毋須正式擁有 Poolside，亦不會接管初創公司的全部業務。

Nvidia 為何要補上「做模型」的能力？

Nvidia 過去的核心優勢，是 AI 熱潮背後的基礎設施，包括加速器、整套系統，以及圍繞硬件建立的軟件生態。然而，AI 的經濟價值不只來自晶片，也取決於在這些晶片上訓練出來的模型。

如果模型開發商日後愈來愈擅長針對競爭對手的晶片作優化，或者透過更小型的模型和更高效率的推理減少算力需求，AI 硬件需求便可能不再與 Nvidia 平台緊密掛鈎。

Poolside 的技術和工程人才，正好讓 Nvidia 加快建立自身的模型開發能力。相關人員預計會支援 Nvidia 的 Nemotron 模型系列。Nvidia 形容 Nemotron 提供開放權重、訓練資料和訓練配方，開發者可以先評估和調整模型，再部署到生產環境。49

這令 Nvidia 的策略變得更垂直整合：由計算硬件、整機系統、開發工具，到愈來愈成熟的模型層，都由同一家公司提供。Nvidia 不需要取代每一間外部模型公司，這套策略才有意義；只要 Nemotron 令開發者和企業願意把更多 AI 工作負載留在針對 Nvidia 優化的環境，公司便可能受益。

真正較直接的戰場：開放權重 AI

Poolside 交易最直接把 Nvidia 推入開放權重模型競賽。開放權重模型的訓練後參數可供下載，開發者能夠自行部署和調整，對基礎設施及資料保留較多控制權。報道將這項策略與 DeepSeek 等開放權重模型開發商的競爭聯繫起來。51 57

至於 OpenAI 和 Anthropic，競爭關係則較複雜。Poolside 交易本身並不能證明 Nvidia 將會做出足以媲美任何一家公司的頂尖模型。它只是為 Nemotron 帶來更多技術和人才；最終能否轉化為實質市場份額，仍要視乎模型質素、採用率、授權條款，以及開發者的取向。

對企業而言，較強的開放權重選項有實際吸引力。企業可能希望更容易控制部署方式、客製化程度和營運成本，而不是完全依賴透過外部 API 使用的封閉模型。Nvidia 則可以把這種需求，與針對自家系統優化的硬件和軟件配套起來。

70 億美元承諾釋出甚麼訊號？

相對於一宗單純的技術授權交易，合共 70 億美元的承諾規模相當大。這顯示 Nvidia 視模型開發專業和專門工程人才為策略資產，而不只是留給買晶片的客戶自行處理的能力。

10 億美元投資亦令 Nvidia 與 Poolside 維持長期關係，即使授權本身並非獨家。這一點很關鍵：Nvidia 並沒有取得 Poolside 技術的壟斷權，其他公司仍可能與 Poolside 合作。Nvidia 最終仍要把手上的技術和新加入的人才，變成開發者真正願意使用的模型。

換句話說，這宗交易買到的是速度和選擇權，而不是模型領導地位的保證。Nvidia 現有的分銷能力、計算平台和開發者生態，或有助把 Poolside 團隊建立的成果推向市場；但這些優勢並不能消除基礎模型競賽本身的技術和商業難度。

伺服器加價，令模型效率更加重要

Poolside 策略落地之際，AI 基建成本亦正面對壓力。路透社報道，Nvidia 部分最大客戶獲通知，採用其 AI 晶片的伺服器在不少情況下可能加價逾 15%；相關加幅與記憶體成本急升有關，並適用於翌年初出貨的系統。33

這種加價會帶來兩個相反效果。一方面，較高的基建成本令高效率模型、小型模型及開放權重部署更吸引，因為客戶要控制訓練和推理成本。另一方面，系統變貴亦可能限制整體 AI 開支，或促使部分客戶重新評估其他晶片和架構。

對 Nvidia 而言，模型效率因此變成策略問題。如果 Nemotron 及相關系統可以用較少算力提供實用表現，客戶便可能從 Nvidia 硬件取得更高價值。不過，這只是市場環境帶來的推論，並不代表 Poolside 交易必然令客戶成本下降。

市值第一也不是永久保證

討論 Nvidia 的市場領導地位時，亦要加上日期背景，不能當成永久不變的事實。路透社報道，Apple 在 2026 年 7 月超越 Nvidia，結束 Nvidia 自 2025 年 6 月起保持的全球最高市值位置。18

市值排名會隨股價快速變動。Nvidia 在 AI 基建領域的領先地位，並不等於它已注定能在 AI 的每一層都保持主導。

結論：由賣「機器」走向參與模型生態

Poolside 讓 Nvidia 有機會由供應 AI 所需的「機器」，進一步直接參與建立其上的模型生態。據報交易條款包括非獨家技術授權、逾 100 名員工轉投，以及對一家保持獨立的初創公司作出財務投資，同時加強 Nemotron 的開放權重模型路線。1 5

機會在於垂直整合：模型、軟件和硬件可以互相配合，形成更完整的平台。風險則是模型領導地位遠比晶片領導地位難以複製；開放權重競爭對手仍在進步，而伺服器成本上升亦可能令客戶更重視效率，甚至考慮替代方案。

這宗交易為 Nvidia 提供一條更快走出晶片業務的路，但距離贏得模型競賽，仍然有一段距離。