与动辄几千亿参数的旗舰大模型不同，这款模型走的是「小而快、专干执行层苦力活」的路线。英伟达给它的定位，不是负责复杂规划的「大脑」，而是在多智能体系统里承担代码审查、安全监控、数据处理等高频、重复、对速度与成本极其敏感的执行任务。

300 亿参数，每次只激活 30 亿

Nemotron 3.5 Lightning 采用混合专家（MoE）架构，总参数为三百亿，但每次推理只激活约三十亿参数。这种「总量大、激活小」的设计，让它在资源占用与推理效率之间找到了新的平衡点。

英伟达称，与同级别开源模型相比，它的输出速度最高可提升四倍，相应地把智能体任务的整體完成速度加快约三成。需要指出的是，单项输出速度提升明显，但由于多智能体协作中存在通信与调度开销，整体任务的加速比并没有达到四倍——这也是它被定位为「特定任务」加速器，而非通用全流程加速器的原因。

在基准测试方面，该模型在 PinchBench 上拿到 86 分，与 OpenAI 的 gpt-oss-120b 相当，仅落后规模为其四倍的 Nemotron-Super 两分。英伟达强调，它的核心价值不在绝对性能排名，而在智能体工作流里的执行效率。

本地就能跑，还能自动路由

部署门槛是这款模型的一大卖点。它可以直接运行在本地 AI 设备上，包括搭载 RTX 显卡的 PC、DGX Spark、Jetson 边缘设备，也能扩展到数据中心与云端。发布当天，vLLM、Ollama、llama.cpp 与 LM Studio 等主流推理框架即宣布提供支持。

英伟达同时放出了配套的 NeMo Switchyard 路由库。它允许开发者定义模型池与路由策略，把工作流的每一步调度到最合适的模型上。内部基准显示，借助路由，系统能在维持前沿级任务完成度的同时，把成本压到单独运行 Opus 4.8 的大约三分之一。已有企业在真实场景中验证这套方案：LangChain 在一百四十四个多轮智能体任务里，仅把百分之七的调用量路由给前沿模型，就实现了百分之七十四的成本下降；Ramp 在 SWE-Bench 基准上匹配了前沿模型性能，同时降低百分之五十八的成本与百分之三十三的运行时间。

从卖芯片到卖整套 AI 工作流

多家媒体指出，Nemotron 3.5 Lightning 与 Switchyard 的打包推出，标志着英伟达正从单纯的硬件供应商，向全栈 AI 生态服务商实质性转型。当企业 AI 应用从「单模型对话」走向「多智能体协作」，执行层模型的市场空白正在被打开。

值得注意的是，英伟达并未停下更大模型的脚步。据多家媒体报道，公司还在开发参数规模至少达到一万亿的开源模型 Nemotron 4，意图与全球领先的开源大模型正面竞争。对开发者而言，一个由芯片厂商主导、软硬件协同优化的开源模型生态，正在快速成形。

来源：CNBC / The New Stack / NVIDIA（2026 年 8 月 11 日）

马斯克在社交媒体上把话说得很满：这将是「地球上规模最大、也最有价值的建筑」，全部完工后的体量大约相当于 50 个五角大楼。

需求大到现有供应链喂不饱

建这座厂的逻辑很简单——两家公司合计的芯片需求，已经超过了地球能供应的上限。SpaceX 在官网公告里写道，SpaceX 与特斯拉未来的芯片需求预计将超过 1 太瓦（约 1000 吉瓦）算力，明显超出全球现有供应量。马斯克此前算过一笔账：目前全球 AI 算力的年产出大约只有 20 吉瓦，仅能覆盖自家业务 2% 的消耗。

缺口就是 Terafab 存在的理由。工厂设定的目标年产超过 1 太瓦算力，约为当前全球芯片年产能的 50 倍。生产重点放在为边缘计算和推理优化的芯片上，一头供给特斯拉的 Optimus 人形机器人和 Cybercab 自动驾驶汽车，另一头供给 SpaceX 计划在太空搭建的分布式 AI 数据中心所用高功率芯片。

钱从哪来，人到哪找

项目初期投资为 168 亿美元，由 SpaceX 与特斯拉共同投入。今年 5 月披露的文件显示，后续扩建阶段可能让总投资大幅增加，最高或触及 1190 亿美元。一期预计至少雇佣 3000 名当地员工——马斯克随后补了一句，这只是十期规划里的第一期，后面的用工规模会高得多。

实际上 Terafab 并非一夜之间从概念图蹦出来。今年 4 月，特斯拉已经在得州超级工厂北园区动工一座研究型晶圆厂，作为主厂的「试验前身」；如今主厂区在格赖姆斯县破土，意味着计划从路线图正式推进到了施工图。招聘侧也已经动起来，光刻、刻蚀、外延、沉积、化学机械抛光等前道工艺岗位陆续挂出，读起来不像概念项目的公关岗，更像一座真要跑通的晶圆厂在凑班子。

邻居未必都买账

体量越大，邻里的顾虑也越具体。据报道，本周已有近 900 名当地居民提交请愿书，要求加强对接受公共激励的大型工业项目的监管，他们担心这些项目会挤压水资源、电力供应并影响环境。SpaceX 在官网写明了环境条款：工业用水取自水库而非当地地下水，厂内配套废水处理与回用，危化品按法规管理。

把视角拉远一点，这件事透露出马斯克系业务的重心正在急剧转向 AI。特斯拉仅用 46 天就拆除了弗里蒙特工厂的 Model S 和 Model X 生产线，改造成 Optimus 的量产线；SpaceX 则盘算着用百万颗卫星在太空拼一台分布式超级计算机。当一家公司的业务对算力的渴求像个无底洞，而全球晶圆厂的天花板又够不着它的胃口时，自己下场造芯，就成了唯一选项。

来源：SpaceX 官方公告、Fox Business

100 亿美元买什么

根据彭博社援引匿名消息人士的报道，Anthropic 已签署合同，使用由英伟达支持的云初创公司 Volta 管理的数据中心算力。Volta 将联手比特币矿场转型而来的数据中心运营商 Bitdeer，在挪威建设一处设施。

• 挪威站点规划容量 133 兆瓦，将搭载英伟达最新一代 Vera Rubin 芯片架构。
• 协议为期六年，是 Volta 的招牌合同，也为这家”几天大”的初创公司提供了背书与现金流。
• Volta 本周二宣布完成 3 亿美元风险投资，投后估值 24 亿美元，投资方包括安德森·霍洛维茨、Altimeter、英伟达以及迈克尔·戴尔。

对 Anthropic 来说，把算力分散给众多供应商是一种保险：没有任何单一供应商能满足它的需求，过度依赖任何一家（包括自己的投资人）都暗藏风险。分散也是为了议价——能在亚马逊、谷歌、AMD 之间迁转工作负载的实验室，对任何一方都更少受制。

算力成了最贵的战场

Anthropic 今年以来疯狂扩充算力：与 SpaceX、AMD（50 亿美元、2 吉瓦 GPU）、Akamai 签下协议，并与 Meta 的数据中心洽谈；最大金主亚马逊已投入至多 250 亿美元，谷歌与博通的合作用量运行率已达 300 亿美元。公司今年早些时候还完成了一轮 650 亿美元融资。

Bitdeer 是众多在比特币价格走低后，把矿场改造成 AI 数据中心的矿企之一。前台 AI 实验室之所以要提前数年锁定算力，根本原因仍是 GPU 供给紧张、需求持续攀升。把 100 亿美元押在一家刚成立的公司身上并非没有风险——Volta 还得真正把设施建出来、跑起来。但在”产能就是天花板”的当下，Anthropic 愿意在任何能找到算力的地方下手，哪怕对方一年前还不存在。

来源：Bloomberg

美国东部时间 7 月 30 日盘后，亚马逊公布了截至 6 月 30 日的 2026 财年第二季度财报。整份财报里最抢眼的一项，是云计算部门亚马逊云科技（AWS）单季营收达到 422 亿美元，同比增长 37%，创下过去 18 个季度以来的最快增速。市场此前的普遍预期是增长 31% 左右，实际数字大幅超出。财报发布后，亚马逊股价盘后一度涨超 10%。

一份被云业务点亮的财报

从整体盘面看，亚马逊第二季度净销售额 2006 亿美元，同比增长 20%；营业利润 275 亿美元，同比增长 43%，去年同期为 192 亿美元。分部门看，北美业务营收 1162 亿美元，同比增长 16%；国际业务营收 422 亿美元，同比增长 15%；广告业务表现同样稳健，同比增长 26%。

利润端出现了一个需要特别说明的数字。亚马逊第二季度净利润为 626 亿美元，摊薄后每股收益 5.75 美元，去年同期分别为 182 亿美元和 1.68 美元。这个看似夸张的跃升并非全部来自主营业务——其中包含 534 亿美元的非经营性税前其他收入，主要来自亚马逊对 Anthropic 的投资估值变动。

真正体现经营质量的是 AWS 的利润表现：该部门第二季度营业利润 166 亿美元，去年同期为 102 亿美元，营业利润率回升至 39% 左右，在新增芯片和服务器折旧成本高企的背景下，这个水平相当扎实。

「AI 和自研芯片，年化收入各自都超过 250 亿美元」

亚马逊总裁兼首席执行官安迪·贾西（Andy Jassy）在财报声明中说：「AWS 正在蓬勃发展，第二季度同比增长 36.7%，这是我们 18 个季度以来的最快增速，而当时 AWS 的营收规模还不到现在的一半。我们的 AI 业务和芯片业务，年化收入运行率各自都超过了 250 亿美元。」

这两项业务的同比增速均为三位数。芯片业务指的是 AWS 自研的 Trainium 训练芯片与 Graviton 通用处理器两大产品线。亚马逊在财报中披露，Trainium 的势头仍在扩大：全球两大人工智能实验室 Anthropic 与 OpenAI 均已做出多年期、多吉瓦级的算力承诺；采用 Trainium 的初创公司持续增加，包括 NEURA Robotics、Odyssey 等独角兽企业，以及 TwelveLabs、Decart、Poolside、Karakuri、Metagenomi Therapeutics、NetoAI、Splash Music 等，Uber、Pinterest 这类规模更大的公司也在其中。

按照贾西在电话会上给出的口径，AWS 当前的年化营收运行率已达 1690 亿美元。他形容，如果 AWS 是一家独立公司，将位列《财富》500 强第 24 位。他还给出了一个更长远的判断：AWS 最终有潜力成长为一项年营收 1 万亿美元的业务。

4960 亿美元订单积压，与继续加码的资本开支

支撑这份乐观的是订单。贾西在电话会上披露，AWS 的在手订单积压（已签约但尚未确认收入的部分）达到 4960 亿美元，同比增长三位数。

代价同样明确。亚马逊第二季度用于物业和设备的支出达到 542 亿美元，去年同期为 321 亿美元。持续的重资产投入让公司过去十二个月的自由现金流由正转负——净流出 76 亿美元，而一年前为净流入 182 亿美元。同期经营性现金流则增长 33% 至 1614 亿美元。

更受关注的是资本开支指引的上调。亚马逊今年 2 月曾表示 2026 年资本支出约为 2000 亿美元，4 月维持了这一预测；本次电话会上，贾西将全年资本支出预期上调至 2200 亿美元，主要投向人工智能相关项目。他把上调的直接原因归结为内存价格上涨，并认为这轮支出热潮短期内不会放缓。

「即便如此，我们到 2026 年仍然不会有足够的产能来满足全部需求，我相信 2027 年同样如此。」贾西说，「事实上，我们对 2028 年的需求预判已经非常惊人了。」

三季度指引偏软，但另有解释

对当前的第三季度，亚马逊给出的营收指引区间为 1970 亿至 2020 亿美元，同比增长 9% 至 12%；营业利润指引为 225 亿至 265 亿美元。这一营收区间低于分析师此前 2041 亿美元的平均预期。

亚马逊对指引偏软给出了解释：今年的 Prime Day 会员大促由惯例的 7 月提前至 6 月举办，造成了同比基数上的错位。公司表示，若剔除两年间 Prime Day 时间错位带来的扰动，2026 年第三季度的内生增速将高出近 4 个百分点。

放在整个云计算赛道里看，这轮加速并非亚马逊独有。此前一周，Alphabet 报告谷歌云增长 82%；微软 Azure 在其财年第四季度（截至 6 月）营收增长 43%。三大云厂商同时提速，指向的是同一个变量——人工智能训练与推理需求正在把云计算的天花板整体抬高，而算力供给仍然吃紧。

来源：亚马逊 2026 财年第二季度财报公告（美国证券交易委员会存档）、CNBC、彭博社、华尔街见闻

90 吉瓦的「自备电厂」大军

在美国，接入电网往往要排队数年。为了抢时间，不少公司干脆在数据中心旁边自建燃气轮机、发电机组和燃料电池，即所谓「表后电力」（behind-the-meter）模式。研究机构 Cleanview 的报告显示，目前已有 59 个数据中心计划采用这种自建电源方案，总容量约 90 吉瓦。

其中一小部分项目走得更激进：让大型园区主要依靠自备电源运转，彻底绕开当地电力公司。基础设施风险分析公司 Occam Edge 追踪了 12 个以现场电源为主力供电的项目，已公布容量约 10.6 吉瓦。

接连出现的「事故现场」

最近一系列挫折，暴露了绕开电网的代价。

本月早些时候，美国新墨西哥州土地管理部门否决了一条天然气管道的申请——这条管道原本要为甲骨文 2.5 吉瓦的「木星计划」（Project Jupiter）数据中心园区的现场燃料电池供气，该园区是甲骨文与 OpenAI 合作的「星际之门」（Stargate）计划的一部分。监管受阻可能导致项目延期数年。

一周后，弗吉尼亚州一座规模小得多的离网数据中心，现场燃气轮机宕机 24 小时，被迫启用污染更重的柴油备用发电机。当时正值加拿大山火导致空气质量恶化，周边居民抱怨「肺部灼烧」，且噪音高达 60 分贝，当地一名行政官员随即呼吁立法监管发电机组。

离网模式的主要推动者包括 OpenAI 及其合作伙伴甲骨文和 Crusoe。据报道，由 Crusoe 开发的「星际之门」阿比林园区就曾因电力和冷却设备故障，一次停摆数天。另一位离网玩家是埃隆·马斯克：他用移动燃气轮机在短短几个月内建成了 xAI 的 Colossus 1，一度震动能源行业——不过该设施如今已接入电网，并向 Anthropic 出售算力。目前马斯克仍在用燃气轮机为 Colossus 2 供电（算力出售给谷歌），本月早些时候还收购了一家移动燃气轮机公司。

「这是部署 AI 最脆弱的方式」

批评者认为，离网数据中心可能部署更慢、成本更高、运行更不可靠，最终还不如扩建电网划算。

「这是一种很脆弱的 AI 部署方式。」能源投资人吉加·沙阿（Jigar Shah）直言，他预计目前那些乐观的离网部署数字大部分不会兑现。Occam Edge 创始人兼 CEO 克里斯蒂安·奥科耶（Christian Okoye）则表示，电力工程师普遍担心离网数据中心达不到可靠性目标，他把这些「暗吉瓦」（Dark Gigawatts）比作互联网泡沫破裂时期的「暗光纤」——铺了却点不亮。

帮助电力公司挖掘现有电网容量的 ThinkLabs AI 创始人兼 CEO 黄乔希（Josh Wong）说得更直接：「这是一个饥不择食的时代，离网商业模式只是权宜的补丁。」

资本已经开始用脚投票

投资人对离网数据中心的可靠性缺乏透明数据，可能因此拒绝为项目提供融资。标普全球评级近期已把甲骨文的长期发行人信用评级从 BBB 下调至 BBB-，距离垃圾级只有一步之遥，理由正是其庞大的数据中心开支——其中就包括现场电力基础设施投资。

数万亿美元押注在大型离网数据中心能否兑现宣传、证明溢价合理并赢得当地支持上。如果高调项目继续出问题，行业恐怕不得不承认：AI 热潮对电网的依赖，远比许多 AI 公司当初设想的要深。

来源：Axios – Off-grid data centers aren’t the panacea that some AI firms hoped（作者：Katie Fehrenbacher）