Altimeter Capital 合伙人 Clark Tang 近日发文称，英伟达（Nvidia）正以很快的速度完成一场外界几乎未察觉的定位转型。按他的说法，这家公司正在同时掌握超大规模云服务商（Hyperscaler）的软件运营层与金融融资层，打造出一个「合成版超大规模云服务商（Synthetic Hyperscaler）」，并在 AI 算力供应链上取代亚马逊、微软和 Google 的原有位置。
AI 时代改变了 Hyperscaler 的旧商业模式
Tang 先解释了超大规模云服务商的基本形态：这类平台本质上是大规模基础设施的集合，覆盖 CPU、网络和存储，并在其上搭建开发平台。
他认为，这套商业模式长期建立在两个支柱上。财务层面，Hyperscaler 把客户的资本支出（Capex）转成运营费用（Opex），帮助企业平滑财务义务。运营层面，它们通过软件将底层资源抽象化，让开发者不必理解硬件细节，也能直接消费算力。
在这一模式下，云厂商凭借大规模采购硬件、压低资金成本，再用软件提高硬件利用率，使 AWS、Azure 和 GCP 长期维持 35% 到 40% 的营业利润率。
但 Tang 认为，AI 时代已经动摇了这套体系的基础。训练大型模型需要大规模同步 GPU 集群，推理工作负载则对每瓦 Token 数量（Tokens per Watt）和首个 Token 延迟（Time to First Token）高度敏感。这两项需求与传统云时代追求多租户、最大化虚拟机密度的设计方向并不一致。
在训练集群中，单一节点的延迟就可能拖慢整个任务，而传统超大规模云服务商常见的虚拟化与网络叠加层，反而会压低 GPU 效能。Tang 直言，面对这种范式变化，Hyperscaler 正陷入「创新者困境（Innovator’s Dilemma）」：它们不愿放弃 35% 至 40% 的利润率，也希望用自家 ASIC 方案把英伟达 75% 的毛利空间压缩到 25%，但在执行速度与技术灵活度上持续落后。
Neocloud 抓住了机会，但卡在资产负债表
Tang 提到，新兴云服务商（Neoclouds）已经在这波变化中建立起自己的生态。按他的描述，这类公司发现，Hyperscaler 本质上只是用一层较薄的软件包装现成的英伟达硬件，却能获取可观利润，而 Neocloud 则可以用 20% 甚至更低的毛利率参与竞争。
更关键的是，Neocloud 与英伟达进行了更深度的共同开发，围绕 AI 工作负载推出了专门的软件能力，包括热备援、预测性维护，以及面向训练场景优化、费率更低的存储软件。
他称，AI 实验室已经明显更偏好与 Neocloud 合作，对 Hyperscaler 的主要批评集中在三点：
- 动作太慢
- 集群建设过度僵化
- 虚拟化层压低 GPU 性能
不过，Tang 也指出，Neocloud 存在一个难以跨越的结构性弱点，即资产负债表偏弱。Hyperscaler 因为体量大、信用评级高，可以在需求明确前先行融资建设产能，等需求到来后再进行套利；相比之下，Neocloud 的贷款方通常只愿意对已有合同支撑的硬件放款，而早期 AI 实验室本身的信用评级又偏投机级，融资成本更高。
他据此认为，这一障碍使 Neocloud 一直无法像马斯克的 Colossus 那样，在需求兑现之前就大举押注产能。
英伟达同时复制了运营层和融资层
Tang 认为，过去几年里，英伟达已经低调完成了对超大规模云服务商两项关键能力的复制，而且这不是偶然结果，而是一套逐步推进的布局。
在运营层，英伟达推出了 DSX OS 和 Mission Control 来管理 GPU 机队，并通过 DSX 参考设计与 Omniverse 数字孪生，为数据中心建设提供标准化方案，再用 Dynamo 框架处理推理服务。这些工具被他概括为一套完整的 AI 数据中心操作系统，而且向任何具备技术能力和机房场地的团队开放。
在融资层，Tang 称，英伟达先将自家硬件资产标准化，再通过参考设计向基础设施投资者证明算力资产的「可互换性与跨客户可转移性」，使这类资产能够以 7% 至 8% 的无杠杆收益率（Unlevered Yield）通过金融体系的尽职调查。
在此之后，英伟达又引入总规模达到 5,000 亿美元的第三方资本，合作方包括 Apollo、贝莱德（BlackRock）、黑石（Blackstone）、高盛（Goldman Sachs）和 KKR，并陆续建立了 6 个独立融资平台。
Tang 还列出了一条时间线，说明这项布局已筹划多年：英伟达在 2023 年签下 CoreWeave 主协议，2024 年促成与贝莱德的 AI 基础设施伙伴关系，2025 年推动 Brookfield 1,000 亿美元基金，2026 年推进与 KKR Helix 的合作。他写道，黄仁勋在 2025 年密集走访欧洲、中东和东南亚，目的正是为这些新算力站点推进地面工程。
Tang 回应市场对资金与资产可融资性的质疑
对于市场围绕这一叙事提出的主要质疑，Tang 在文中也逐一作出回应。
关于资金是否存在循环使用的问题，他表示，Apollo、贝莱德等 6 家机构分别独立承销、彼此不相互挂钩，因此引入的属于真实的外部资本，而不是英伟达自身资产负债表的延伸。
关于 GPU 资产寿命与可融资性，他援引 CoreWeave 的案例称，6 年前出厂的 A100 合同已经延长至 2029 年，而且在 2025 年 7 月，CoreWeave 还对整个机队实施了 25% 涨价。按他的判断，这说明 GPU 的折旧曲线更接近飞机，而不是市场部分观点所担心的智能手机。
Tang 最后的结论是，CoreWeave 的成功已经证明，在英伟达融资支持下，Neocloud 模式具备盈利潜力；与此同时，传统超大规模云服务商依赖的资产负债表优势正在减弱。他举例称，Google 在公布首个负自由现金流季度后增资 500 亿美元，微软账上待开始计租的租约规模已达到 3,290 亿美元，这些迹象都显示传统金融护城河正在被削弱。
按 Tang 的说法，英伟达的「合成版超大规模云服务商」或许早已在多数人察觉之前成形。