在AI技术飞速发展的今天，我们常常将英伟达简单归类为那个生产'核弹'（高端GPU）的公司。然而，当我们深入审视这家市值已突破4万亿美元科技巨头的战略布局时，会发现一个更加复杂且精妙的商业生态系统正在形成。英伟达早已超越了单纯的硬件供应商角色，正悄然构建一个横跨芯片、云服务、软件开发和生态管理的庞大帝国。
从'核弹厂'到算力生态构建者
英伟达的崛起始于其GPU产品在AI训练领域的不可替代性。当深度学习浪潮席卷全球，H100、A100等高端芯片成为了AI模型的'发动机'。然而，英伟达的野心远不止于此。2023年，随着全球陷入'GPU荒'，英伟达推出了DGX Cloud，将自有的高端算力集群'按月出租'，开启了其云服务之旅。
这一举措在当时被视为英伟向AWS、Azure等传统云巨头发起的挑战。一台配备八块H100的DGX Cloud实例月租高达36999美元，定价直指行业天花板。然而，市场很快发现，这不过是英伟达宏大战略中的一步棋。
DGX Cloud的退场：战略调整而非失败
2025年，DGX Cloud悄然退居二线。英伟达不再将其数十亿美元的云支出承诺对齐DGX Cloud，这项服务转向内部基础设施与研发用途，而非面向企业市场的主打产品。
这一转变看似是战略收缩，实则是深思熟虑后的'以退为进'。随着GPU供应逐渐缓解，亚马逊、微软、谷歌等云厂商大幅降价，AWS对H100和A100实例的降价幅度高达45%，远低于DGX Cloud的租赁价格。DGX Cloud的紧缺溢价优势迅速消散。
更关键的是'渠道冲突'问题。亚马逊、微软和谷歌是英伟达最大的芯片买家，DGX Cloud的直接客户模式意味着英伟达与这些合作伙伴抢生意。每一份DGX Cloud合同，都可能挤压AWS、Azure或GCP的收入。这种冲突会促使云巨头加速自研芯片进程，如AWS的Trainium、谷歌的TPU，从而降低对英伟达的结构性依赖。
Lepton：算力市场的'App Store'
取而代之的是2025年新上线的Lepton平台。与DGX Cloud直接租赁GPU的模式不同，Lepton是一个算力管理和分发平台，更像是一个算力需求的'入口'。
Lepton并不亲自经营云服务，而是作为'流量调度者'，把客户的任务分发给生态合作伙伴的数据中心。用户只需在Lepton平台提交需求，系统会自动匹配到可用的H100或Blackwell GPU，无论这些硬件位于CoreWeave、Lambda，还是AWS、Azure的机房。
Lepton将所有GPU云资源整合到英伟达的软件栈之下，如NIM微服务和NeMo框架。开发者无需关心背后的提供商，只需通过Lepton平台即可获得一致的开发体验和环境。
这种模式巧妙地化解了英伟达与云巨头的冲突。英伟达不再是AWS、Azure的直接竞争对手，而是中立的调度平台。AWS和微软也加入了Lepton，因为通过这个市场，它们能够接触到额外的算力需求。
'卖一手、租一手'的精妙商业逻辑
在Lepton推出之前，英伟达已经通过'卖一手、租一手'的策略构建了一个独特的商业生态。
以CoreWeave为例，英伟达在2023年投资了这家云服务商1亿美元，并向其优先供货H100 GPU。在供需紧张时期，CoreWeave成为少数能大规模提供英伟达GPU的云服务商。而英伟达自己又回过头来，从CoreWeave租用这些GPU。
Lambda也遵循类似模式。2025年9月，英伟达与Lambda签订了一份价值15亿美元的租赁协议，租期为四年，其中包括租回1万台搭载顶级GPU的服务器，总价值约13亿美元。英伟达成为Lambda最大的客户，而自己的研发团队则使用这些GPU训练模型。
这套商业逻辑的精妙之处在于：
- 芯片卖出时，收入立刻计入英伟达账面，支出则后置
- 租金在未来几年慢慢摊销，转化为运营成本
- 英伟达无需自建数据中心，资产压力最小化
- 合作伙伴获得稳定现金流，强化生态黏性
- 英伟达的租赁行为为AI算力行情做背书，锚定价格预期
英伟达的'朋友圈'战略
英伟达不仅通过'卖一手、租一手'绑定直接合作伙伴，还通过旗下风险投资部门Nventures，在更广阔的AI生态中布局。
英伟达投资了许多初创公司，从模型开发到应用层企业。虽然这些公司并非都做云服务，但逻辑一致：通过投资绑定潜在客户和未来生态，只要这些初创公司成长壮大，它们的算力需求最终都会转化为对英伟达芯片的采购。
这套'英伟达系'云生态构建策略，使英伟达不仅仅是在卖芯片，更像是经营一个庞大的AI创业孵化器。通过资本纽带和商业合作，英伟达构建了一个自循环的AI芯片生态资金链。
算力世界的控制面板
Lepton平台的推出，标志着英伟达战略的进一步成熟。它不再试图构建一个'英伟达云'，而是要成为算力世界的控制面板。
Lepton在跨云调度过程中能收集大量有价值的数据：哪类任务最活跃、哪些地域更紧张、哪一代GPU使用更频繁、价格弹性如何等。这些信息反过来可以辅助英伟达的商业决策，使其能够更精准地把握市场脉搏。
就像苹果通过App Store掌控了移动互联网，英伟达希望用Lepton做到同样的事，只是对象从App换成了算力。谁接到单子，谁活得下去，分配权掌握在英伟达手中。
重新定义AI时代的价值分配
从AI芯片，到DGX Cloud，再到Lepton，英伟达的战略已经从硬件过渡到'算力'和'平台'的阶段。这家公司并不需要拥有云，它只需要拥有算力栈和需求入口。
只要全球AI训练与推理仍以其GPU为核心，无论算力最终落在亚马逊AWS、微软Azure、谷歌GCP，还是CoreWeave、Lambda，英伟达都能通过掌控价值链获取价值。这种'不拥有但控制'的模式，代表了科技巨头构建生态的新范式。
对于开发者而言，'在哪里算'变得次要；'能不能算、多久能算、成本如何'才是核心。Lepton试图统一的正是这一体验层，让开发者能够专注于模型创新而非基础设施管理。
结语：算力经济的新纪元
英伟达的案例展示了科技巨头如何通过战略创新和市场洞察，在保持核心业务优势的同时，拓展新的价值增长点。DGX Cloud的退场不是失败，而是战略调整；Lepton的崛起不是偶然，而是深思熟虑后的必然选择。
在AI算力成为关键生产资料的今天，谁掌握了算力分配的权力，谁就掌握了未来科技发展的命脉。英伟达正通过其独特的商业模式和生态构建能力，试图成为这个新纪元的规则制定者。对于行业观察者和从业者而言，理解英伟达的战略逻辑，不仅是对一家公司的认知，更是对AI时代商业范式变革的洞察。
