Nscale 夥 Figure 先投 35 億美元算力　最多 10 萬枚 Vera Rubin GPU 瞄準人形機械人 AI

Nscale 同人形機械人公司 Figure 簽訂多年策略合作，核心係為「實體 AI」（physical AI，即能感知並在現實環境行動的 AI 系統）提供雲端算力。協議的首階段算力承諾為 35 億美元，雙方表示有意把規模擴展至 超過 60 億美元；Nscale 同時會入股 Figure，並成為其首選算力供應商。 14

不過，最吸睛的數字要睇清楚：最多 10 萬枚 NVIDIA Vera Rubin GPU 屬於「有潛力達到」的部署上限，並非一開始就會裝好的數量。首批 GPU 目標是在 2027 年下半年，於 Nscale 位處美國德州巴斯托（Barstow）的設施開始部署。 14

今次合作實際包括甚麼？

協議有三個扣連部分：

• 雲端算力： Nscale 初步承諾為 Figure 提供值 35 億美元的運算資源，並有意擴展至逾 60 億美元。這筆是算力供應承諾，與 Nscale 另外入股 Figure 的金額並不是同一回事。 14
• 股權投資： Nscale 會成為 Figure 股東，但雙方未公開投資額或相關估值。 14
• 首選供應商： Figure 指定 Nscale 為首選算力供應商，令 Nscale 的基建服務更直接連繫到 Figure 未來的模型研發及部署需求。 14

一般雲端合約，供應商只係供應商；但今次再加上入股與首選地位，Nscale 同 Figure 的長遠利益綁得更緊。不過，這不代表日後一定會有超出已公布承諾的訂單，亦不保證最終必然部署到 10 萬枚 GPU。

10 萬枚 GPU 幾時落地？兩個關鍵分別

合作以 NVIDIA 的 Vera Rubin 平台為基礎。雙方稱，安排有潛力部署最多 10 萬枚 NVIDIA GPU，首批設備目標在 2027 年下半年於德州巴斯托啟用。 4

讀這宗消息時，最重要是分清兩點：

1. 「最多 10 萬枚 GPU」是潛在上限，不是已確認的首日安裝量。 4
2. 「超過 60 億美元」是擴展意向，不是起始簽約額。 現時公布的初始承諾是 35 億美元算力。 14

大型 AI 基建能否按計劃擴張，仍取決於晶片交付、數據中心建設進度、供電能力，以至 Figure 對算力的實際需求。

這批算力用來做甚麼？

Figure 計劃把相關基建用於支援 Helix AI 模型，以及研發自主、通用型人形機械人。 24

人形機械人的運算需求不只訓練一個大型模型。要令機械人在真實環境中可靠運作，通常還涉及大規模訓練、模擬、合成數據生成、測試，以及根據實際運作結果持續迭代。若機械人機隊日後能達到具規模的商業部署，這類工作負載有可能帶來持續的雲端需求；但機械人能否真正量產及商業化，仍是最大變數。

所謂「實體 AI 飛輪」如何運作？

這宗交易亦呼應 NVIDIA 對機械人研發的整體思路：集中式 AI 基建負責訓練與模擬，現場機械人則配備可即時運行模型的運算硬件。

NVIDIA 將 Isaac Sim 描述為一套用於機械人模擬、測試及合成數據生成的框架，可在具物理基礎的虛擬環境中運作。更廣泛的 Isaac 平台則包括模擬及機械人學習框架、加速函式庫、AI 模型和開發流程，適用於包括人形機械人在內的自主機器。

概念上的工作流程可理解為：

1. 雲端訓練與大型模擬： Nscale 的 Vera Rubin 算力供應模型訓練及大規模模擬。
2. 模擬與合成數據： Isaac Sim 可建立虛擬場景，測試機械人行為並生成訓練資料。
3. 機械人本體即時推論： 已部署的機械人需要低延遲的感知與控制，因此除雲端外，機身本身亦要有運算能力。
4. 持續迭代： 機械人在現實世界累積到的運作結果，可回饋到後續的測試、模擬及模型更新。

這是一個研發模式的描述，並不代表 Figure 已公布一套最終、具體的部署架構。現時已確認的是基建合作；實際會部署多少部機械人、如何運行，仍有待驗證。

Nscale 會不會自己用 Figure 機械人？

雙方亦計劃探索在 Nscale 的供應鏈中使用 Figure 機械人。 8 但這只是潛在應用方向，並非已公布的採購訂單、正式營運部署或落地時間表。

若成事，戰略意義相當明顯：Nscale 不只供應訓練機械人所需的 AI 基建，還可能成為這類實體 AI 系統的企業用戶。

跟 Nscale 的 Anthropic 大單有何關係？

Figure 合作令 Nscale 的客戶覆蓋面，由通用 AI 雲端需求延伸到實體 AI。另一邊廂，Nscale 早前被報道與 Anthropic 達成一項約 450 億美元、為期六年的算力安排，涉及其位於美國西維珍尼亞州 Monarch 園區約 460 兆瓦容量。

兩宗交易反映的需求類型不同：

• 前沿 AI 模型需求： 著重用大型、集中式算力來開發及提供先進 AI 模型服務。
• 實體 AI 需求： 除了集中訓練及模擬，長遠還要支援大量機械人的學習、改進與推論。

以公布金額計，Figure 交易遠小於據報的 Anthropic 安排；但它測試的是另一個長線市場：若人形機械人日漸成熟，模擬、多模態模型訓練及機隊持續改善，會否成為可重複、可持續的雲端算力需求。答案仍取決於執行力，尤其是德州設施建設、電力與硬件取得情況，以及 Figure 能否把人形機械人推向規模化商業應用。

總結

Nscale 與 Figure 的合作，唔只係一宗 GPU 供應消息：它結合了 35 億美元算力承諾、擴展至 逾 60 億美元的意向、股權投資，以及首選供應商身份。 14

但最搶眼的兩個數字——10 萬枚 GPU 和逾 60 億美元——目前都仍是未來目標，而非既成事實。首批 Vera Rubin GPU 目標於 2027 年下半年部署，屆時基建能否交付，以及市場是否真的大規模採用人形機械人，才是「實體 AI」會否成為長期雲端算力新來源的真正試金石。 14