英伟达于 7 月 6 日宣布推出全球营收分润模式，允许 AI 新创以未来营收折抵 GPU 算力，无需先承担大额硬件采购成本。该模式由英伟达主导推进，首批合作伙伴为 Sharon AI 和 Firmus，显示这家 GPU ���商正在把业务重心从单纯卖芯片，转向更深度参与 AI 基础设施运营。
从卖GPU到参与云端运营分成
过去，AI 公司要拿到足够算力，通常只能选择直接采购 GPU，或与云服务商签长期租约。对不少新创来说，这两条路都意味着很重的资金压力，尤其在 Blackwell 架构 GB300 GPU需求持续上升时更是如此。英伟达这次推出的模式，属于“算力即服务”混合结构：由其云合作伙伴向新创提供 GPU 服务，英伟达除获得硬件销售收入外，还会从合作伙伴的云运营收入中取得一定比例分润。
这也意味着，英伟达不再是在芯片出货后结束交易，而是把自身收益与合作生态的长期运营表现绑定。对现金流紧张、但又急需算力支持模型训练、微调和推理服务的 AI 新创而言，这种安排改变了过去“先筹资、再建设”的顺序。
首批合作落地印尼，规划大规模扩容
首批加入该模式的两家公司中，Sharon AI 正在部署最多 4 万颗 Nvidia Grace Blackwell GB300 GPU；Firmus 则在印尼巴淡岛建设 DSX AI 工厂园区，规划��展至 360 兆瓦电力容量，并可容纳最多 17 万颗 Nvidia GPU。素材显示，此前围绕 Firmus 与英伟达在巴淡岛的合作，还只是单一基地试点；如今已被英伟达正式升级为全球商业策略。
Sharon AI 共同创办人兼 CEO James Manning 表示，与英伟达的战略合作，是 Sharon AI 实现主权级大规模 AI 算力愿景的关键时刻。Firmus Technologies 共同 CEO Tim Rosenfield 则称，AI 原生公司需要具备可扩展性、能源效率和成本效率的算力基础设施，才能参与全球竞争。
目标瞄准AI原生公司与区域市场需求
Baseten、Fireworks AI、Together AI 等 AI 原生公司，被视为这类模式的潜在受益者。这些企业往往需要尽快取得云端算力，用于模型训练、后训练微调和高并发推理，但产品仍处在从试点走向量产的阶段，商业模式尚未完全稳定。传统采购框架下，它们要么被资本开支拖住，要么因为算力不足错失窗口。
英伟达在官方博客中提到，AI 基础设施需求正在从模型开发转向生产推理，AI 工厂需要持续运行并大规模生成 Token。新模式让 AI 云服务��快导入英伟达平台，也让其生态覆盖范围从大型云厂商，延伸到新创、模型开发者、企业、研究机构和区域型 AI 参与者。
从这次安排看，英伟达押注的并不只是 GPU 销售，而是一个能够持续抽取云端运营收入的平台化体系。