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萬億參數！英偉達被曝正在開發新一代AI，目標直指全球頂尖開源模型
英偉達正全力研發至少達1萬億參數的開源模型Nemotron 4，旨在降低對OpenAI等頭部客戶及雲巨頭的依賴。公司不僅通過回租服務器將雲服務算力承諾大幅增至280億美元，還組建了包括Mistral、Cursor等在內的「Nemotron聯盟」共建生態。英偉達美股盤前漲近2%。
英偉達正大力押注自研開源人工智能模型，試圖以此擴大GPU需求——儘管這一策略同時將其推入與自身客戶和投資對象正面競爭的微妙處境。
The Information 11日報道稱，英偉達目標是將Nemotron 4最大版本的性能打造至與全球頂尖開源模型比肩的水準。多名員工透露，該模型參數量預計至少達到一萬億——約爲其現有最大模型Nemotron 3 Ultra的兩倍。英偉達生成式AI副總裁Kari Briski在一封郵件中表示，"英偉達投資Nemotron，是因爲我們相信每家企業、每個國家都需要可及的前沿開源模型。"
英偉達當前的芯片需求高度集中於OpenAI、微軟、SpaceX等少數前沿實驗室和雲服務商，而上述機構正日益佈局自研AI芯片。Nemotron 4的推進旨在將需求基礎拓展至更廣泛的企業用戶群體，從而降低英偉達對頭部客戶的依賴。AI模型評測機構Arena的首席執行官Anastasios Angelopoulos表示，"無論哪家公司做出優秀的開源模型，英偉達都是贏家。"
英偉達美股盤前漲近2%。
千億參數目標，算力投入三倍躍升
據多名參與Nemotron項目的員工透露，英偉達計劃開發的最大規模Nemotron 4模型參數量至少達到1萬億，約爲其今年6月發佈的現有最大模型Nemotron 3 Ultra的兩倍。該模型參數規模仍將遠低於中國頭部開源模型，但英偉達同時強調其壓縮技術可使較小模型實現超越性的性能表現。
在算力投入層面，英偉達的決心體現於其資金承諾的大幅擴張。據悉，該公司通過向購買其芯片的雲服務商回租AI服務器獲取算力。截至今年4月，英偉達多年期雲服務承諾的總價值已增至2031年初的280億美元，約爲一年前披露金額的三倍。其中針對本財年（截至2028年1月）的相關支出約爲70億美元，雖遠低於OpenAI和Anthropic的投入規模，但已超過絕大多數美國和中國領先開源實驗室的歷史融資總額。
在研發人員規模上，Nemotron項目同樣持續擴張。英偉達上一個重要模型的研究論文署名作者多達570人，多名員工表示Nemotron 4的參與人數將更多。"現在每個人都想參與進來，"一位前員工說。
組建"Nemotron聯盟"，廣納開源生態夥伴
爲加速Nemotron 4的研發，英偉達構建了一個名爲"Nemotron聯盟"的合作網絡，成員包括Reflection、Cursor、Thinking Machines和Mistral等開源開發商，各方在推進自身模型項目的同時，也向Nemotron 4貢獻訓練數據、評估支持和模型設計方案。
此外，據一位直接參與合作的人士透露，AI模型訓練初創公司Prime Intellect已向該項目貢獻了30萬個模擬環境，用於輔助模型訓練。AI編程工具初創公司Cognition也在聯盟成員之列，據知情人士透露，該公司已就向英偉達提供代碼訓練數據展開討論，但相關合作尚未正式對外公佈。
聯盟成員的參與動機各異。部分公司希望藉助英偉達對開源生態的推動擴大市場份額；另一些則期望以較低成本影響一個可供自身使用的高質量模型的研發方向，從而規避自行承擔訓練算力成本的壓力。Prime Intellect首席執行官Vincent Weisser將這一聯盟定位爲對抗單一"神級"模型壟斷的集體行動，而非一場爭奪最佳開源模型名號的零和博弈。
客戶與競爭對手的邊界趨於模糊
Nemotron 4的推進令英偉達陷入一種微妙的結構性張力之中。一方面，OpenAI長期以來是英偉達芯片需求的重要驅動方，英偉達已向其投資300億美元；另一方面，Nemotron 4的定位恰恰是爲企業提供成本更低的替代方案，與OpenAI等前沿實驗室的商業模型形成競爭。與此同時，聯盟中包含的Reflection AI和Thinking Machines等公司，也是英偉達已注資的開源創業企業。
不過，對英偉達而言，這一競爭邏輯並不必然是零和遊戲。AI模型評估機構Arena的首席執行官Anastasios Angelopoulos表示："無論哪家公司做出優秀的開源模型，英偉達都是贏家。"英偉達的核心邏輯在於：開源生態越繁榮、參與主體越多元，GPU的整體需求就越旺盛。
目前，Nemotron系列模型已獲得一定市場採用，帕蘭提爾（Palantir）於今年6月宣佈與英偉達合作，將Nemotron模型用於美國政府客戶。但據Arena和Artificial Analysis等機構的基準測試數據，英偉達現有最大模型Nemotron 3 Ultra在美國開源模型中僅排名第二，位列Thinking Machines新發布的Inkling模型之後，在全球模型整體排名中更位於前40名之外。
發佈時間表仍不明朗
儘管項目規模宏大，Nemotron 4的發佈時間仍存在較大不確定性。多名員工表示，英偉達已就預訓練數據和架構做出若干決策，但尚未最終確定具體規格和發佈日期，最終訓練階段亦尚未啓動，預計耗時數月。兩名員工認爲模型最快可在今年秋末發佈，另有員工認爲時間可能更晚。
與此同時，英偉達本週已發佈了Nemotron系列的一個較小版本——Nemotron 3.5 Lightning，該模型主打以儘可能快的速度和效率運行AI代理任務。英偉達同步發佈了免費的模型路由軟件，協助企業更便捷地構建自定義模型路由工具，將特定AI任務自動分配至最優、最經濟的模型處理。
英偉達應用深度學習研究副總裁Bryan Catanzaro今年1月在一檔播客中表示，投資Nemotron"對我們公司的未來至關重要"。英偉達首席執行官黃仁勳也在上月的一封郵件中公開表態支持開源，稱開源模型"促進安全、網絡安全、科學進步和國家安全"。
英偉達正大力押注自研開源人工智能模型，試圖以此擴大GPU需求——儘管這一策略同時將其推入與自身客戶和投資對象正面競爭的微妙處境。
The Information 11日報道稱，英偉達目標是將Nemotron 4最大版本的性能打造至與全球頂尖開源模型比肩的水準。多名員工透露，該模型參數量預計至少達到一萬億——約爲其現有最大模型Nemotron 3 Ultra的兩倍。英偉達生成式AI副總裁Kari Briski在一封郵件中表示，"英偉達投資Nemotron，是因爲我們相信每家企業、每個國家都需要可及的前沿開源模型。"
英偉達當前的芯片需求高度集中於OpenAI、微軟、SpaceX等少數前沿實驗室和雲服務商，而上述機構正日益佈局自研AI芯片。Nemotron 4的推進旨在將需求基礎拓展至更廣泛的企業用戶群體，從而降低英偉達對頭部客戶的依賴。AI模型評測機構Arena的首席執行官Anastasios Angelopoulos表示，"無論哪家公司做出優秀的開源模型，英偉達都是贏家。"
英偉達美股盤前漲近2%。
千億參數目標，算力投入三倍躍升
據多名參與Nemotron項目的員工透露，英偉達計劃開發的最大規模Nemotron 4模型參數量至少達到1萬億，約爲其今年6月發佈的現有最大模型Nemotron 3 Ultra的兩倍。該模型參數規模仍將遠低於中國頭部開源模型，但英偉達同時強調其壓縮技術可使較小模型實現超越性的性能表現。
在算力投入層面，英偉達的決心體現於其資金承諾的大幅擴張。據悉，該公司通過向購買其芯片的雲服務商回租AI服務器獲取算力。截至今年4月，英偉達多年期雲服務承諾的總價值已增至2031年初的280億美元，約爲一年前披露金額的三倍。其中針對本財年（截至2028年1月）的相關支出約爲70億美元，雖遠低於OpenAI和Anthropic的投入規模，但已超過絕大多數美國和中國領先開源實驗室的歷史融資總額。
在研發人員規模上，Nemotron項目同樣持續擴張。英偉達上一個重要模型的研究論文署名作者多達570人，多名員工表示Nemotron 4的參與人數將更多。"現在每個人都想參與進來，"一位前員工說。
組建"Nemotron聯盟"，廣納開源生態夥伴
爲加速Nemotron 4的研發，英偉達構建了一個名爲"Nemotron聯盟"的合作網絡，成員包括Reflection、Cursor、Thinking Machines和Mistral等開源開發商，各方在推進自身模型項目的同時，也向Nemotron 4貢獻訓練數據、評估支持和模型設計方案。
此外，據一位直接參與合作的人士透露，AI模型訓練初創公司Prime Intellect已向該項目貢獻了30萬個模擬環境，用於輔助模型訓練。AI編程工具初創公司Cognition也在聯盟成員之列，據知情人士透露，該公司已就向英偉達提供代碼訓練數據展開討論，但相關合作尚未正式對外公佈。
聯盟成員的參與動機各異。部分公司希望藉助英偉達對開源生態的推動擴大市場份額；另一些則期望以較低成本影響一個可供自身使用的高質量模型的研發方向，從而規避自行承擔訓練算力成本的壓力。Prime Intellect首席執行官Vincent Weisser將這一聯盟定位爲對抗單一"神級"模型壟斷的集體行動，而非一場爭奪最佳開源模型名號的零和博弈。
客戶與競爭對手的邊界趨於模糊
Nemotron 4的推進令英偉達陷入一種微妙的結構性張力之中。一方面，OpenAI長期以來是英偉達芯片需求的重要驅動方，英偉達已向其投資300億美元；另一方面，Nemotron 4的定位恰恰是爲企業提供成本更低的替代方案，與OpenAI等前沿實驗室的商業模型形成競爭。與此同時，聯盟中包含的Reflection AI和Thinking Machines等公司，也是英偉達已注資的開源創業企業。
不過，對英偉達而言，這一競爭邏輯並不必然是零和遊戲。AI模型評估機構Arena的首席執行官Anastasios Angelopoulos表示："無論哪家公司做出優秀的開源模型，英偉達都是贏家。"英偉達的核心邏輯在於：開源生態越繁榮、參與主體越多元，GPU的整體需求就越旺盛。
目前，Nemotron系列模型已獲得一定市場採用，帕蘭提爾（Palantir）於今年6月宣佈與英偉達合作，將Nemotron模型用於美國政府客戶。但據Arena和Artificial Analysis等機構的基準測試數據，英偉達現有最大模型Nemotron 3 Ultra在美國開源模型中僅排名第二，位列Thinking Machines新發布的Inkling模型之後，在全球模型整體排名中更位於前40名之外。
發佈時間表仍不明朗
儘管項目規模宏大，Nemotron 4的發佈時間仍存在較大不確定性。多名員工表示，英偉達已就預訓練數據和架構做出若干決策，但尚未最終確定具體規格和發佈日期，最終訓練階段亦尚未啓動，預計耗時數月。兩名員工認爲模型最快可在今年秋末發佈，另有員工認爲時間可能更晚。
與此同時，英偉達本週已發佈了Nemotron系列的一個較小版本——Nemotron 3.5 Lightning，該模型主打以儘可能快的速度和效率運行AI代理任務。英偉達同步發佈了免費的模型路由軟件，協助企業更便捷地構建自定義模型路由工具，將特定AI任務自動分配至最優、最經濟的模型處理。
英偉達應用深度學習研究副總裁Bryan Catanzaro今年1月在一檔播客中表示，投資Nemotron"對我們公司的未來至關重要"。英偉達首席執行官黃仁勳也在上月的一封郵件中公開表態支持開源，稱開源模型"促進安全、網絡安全、科學進步和國家安全"。
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瞄準AI產業鏈「資金缺口」！摩根士丹利(MS.US)啓動1.5萬億美元融資促成計劃，覆蓋AI基建與國防科技
這是繼摩根大通(JPM.US)去年10月發起同等規模計劃後，又一家華爾街頂級投行以「國家戰略」之名大規模動員資本。兩家機構在計劃規模上的不謀而合，折射出大型金融機構正積極將自身業務與美國國家經濟和安全戰略相綁定，在政策環境日趨強調本土產業競爭力的背景下，搶佔戰略性行業的融資主導權。
摩根士丹利該計劃圍繞三大核心領域展開：從芯片到國防的全面覆蓋
第一支柱：創新平台與戰略產業。 重點佈局人工智能、先進計算與軟件、量子技術、半導體、數據基礎設施、網絡安全、航空航天與國防技術、製藥、關鍵礦產，以及對美國再工業化具有戰略意義的行業。摩根士丹利聯席總裁Dan Simkowitz在聲明中表示：「美國正進入一個科技、基礎設施和戰略產業領域進行大量投資和創新的時期」。
第二支柱：創新經濟的基礎設施。 促進數字、實體和能源基礎設施的開發與融資，以及相關的關鍵供應鏈建設。在當前AI數據中心電力需求爆發式增長的背景下，這一支柱直擊AI產業最緊迫的瓶頸。
第三支柱：爲創業者和成長型公司提供資本。 爲創始人、企業家和成熟公司提供資本市場、諮詢和投資能力，幫助他們從成立和成長階段走向規模化、流動性、公開市場準入和長期價值創造。
華爾街的「國家戰略」競賽：1.5萬億的巧合與分野
摩根士丹利此計劃與摩根大通去年10月發起的計劃形成直接對標——後者同樣承諾在十年內向對國家經濟安全和韌性至關重要的行業投資1.5萬億美元。
值得注意的是，兩家機構所稱的1.5萬億美元均爲「促成」規模，涵蓋資本募集、融資安排、顧問服務及相關投資活動，而非自有資金的直接投入。這一口徑意味着銀行扮演的是資本市場撮合與中介方的角色，而非單一出資人。該計劃時間跨度長達十年，年均對應規模約1500億美元，但具體執行機制、各業務條線的目標拆解以及進度追蹤方式，目前尚未披露更多細節。
戰略背景：AI基建的「資本飢渴」與政策共振
摩根士丹利此舉正值AI融資多重力量交匯的關鍵節點。AI數據中心投資正在「超預期狂奔」。 據7月報道，華爾街銀行普遍認爲AI正掀起一輪「超級週期」，大幅提振交易與融資活動。2026年數據中心資本支出原本預測爲5750億美元，實際正逼近8500億美元。
英偉達的巨額融資模式正在重塑行業生態。 8月10日，英偉達剛與阿波羅全球管理、貝萊德、黑石等六家金融巨頭簽署協議，目標長期動員超過5000億美元第三方資本用於AI基礎設施建設。摩根士丹利雖未出現在英偉達的六家合作名單中，但其1.5萬億美元計劃在規模上遠超英偉達的融資平台，顯示出華爾街投行在AI基建融資領域更大的野心。
政策層面，特朗普政府持續推動關鍵礦產與國防供應鏈「去中國化」。 8月7日，白宮剛召集百名礦業高管召開關鍵礦產峰會，力拓、必和必和、自由港麥克莫蘭等全球巨頭悉數出席。摩根士丹利計劃中將「關鍵礦產」列爲重點戰略產業，與此高度契合。
國防需求同樣成爲關鍵驅動力。 長達五個多月的美伊戰爭已大量消耗美軍精確制導導彈與防空攔截彈庫存，補充部分庫存可能耗時數年。摩根士丹利將「航空航天與國防技術」列爲核心佈局領域，精準卡位了這一結構性需求。
摩根士丹利此前已在2月發佈的戰略報告中提出，市場已進入一個 「由生成式AI資本支出驅動」的時代，體現從消費主導型增長轉向投資主導型的 「再工業化復興」 。此次1.5萬億美元計劃正是這一戰略判斷的落地執行。
結語
摩根士丹利1.5萬億美元計劃的推出，標誌着華爾街頂級投行正以前所未有的規模，將自身業務錨定於美國國家戰略產業的重塑進程。從AI芯片到數據中心電力，從量子計算到國防供應鏈，從關鍵礦產到網絡安全——這場由AI引發的資本洪流，正在將金融中介的角色從「被動服務」推向「主動動員」。
Simkowitz表示，摩根士丹利長期以來支持客戶建立、融資和發展重要業務，此次計劃將「這一影響力整合爲一項專項行動，聚焦對美國長期經濟實力和競爭力至關重要的企業、技術與平台」。在AI基礎設施投資從「軍備競賽」走向「國家戰略」的當下，華爾街的1.5萬億競賽，才剛剛鳴槍。
摩根士丹利該計劃圍繞三大核心領域展開：從芯片到國防的全面覆蓋
第一支柱：創新平台與戰略產業。 重點佈局人工智能、先進計算與軟件、量子技術、半導體、數據基礎設施、網絡安全、航空航天與國防技術、製藥、關鍵礦產，以及對美國再工業化具有戰略意義的行業。摩根士丹利聯席總裁Dan Simkowitz在聲明中表示：「美國正進入一個科技、基礎設施和戰略產業領域進行大量投資和創新的時期」。
第二支柱：創新經濟的基礎設施。 促進數字、實體和能源基礎設施的開發與融資，以及相關的關鍵供應鏈建設。在當前AI數據中心電力需求爆發式增長的背景下，這一支柱直擊AI產業最緊迫的瓶頸。
第三支柱：爲創業者和成長型公司提供資本。 爲創始人、企業家和成熟公司提供資本市場、諮詢和投資能力，幫助他們從成立和成長階段走向規模化、流動性、公開市場準入和長期價值創造。
華爾街的「國家戰略」競賽：1.5萬億的巧合與分野
摩根士丹利此計劃與摩根大通去年10月發起的計劃形成直接對標——後者同樣承諾在十年內向對國家經濟安全和韌性至關重要的行業投資1.5萬億美元。
值得注意的是，兩家機構所稱的1.5萬億美元均爲「促成」規模，涵蓋資本募集、融資安排、顧問服務及相關投資活動，而非自有資金的直接投入。這一口徑意味着銀行扮演的是資本市場撮合與中介方的角色，而非單一出資人。該計劃時間跨度長達十年，年均對應規模約1500億美元，但具體執行機制、各業務條線的目標拆解以及進度追蹤方式，目前尚未披露更多細節。
戰略背景：AI基建的「資本飢渴」與政策共振
摩根士丹利此舉正值AI融資多重力量交匯的關鍵節點。AI數據中心投資正在「超預期狂奔」。 據7月報道，華爾街銀行普遍認爲AI正掀起一輪「超級週期」，大幅提振交易與融資活動。2026年數據中心資本支出原本預測爲5750億美元，實際正逼近8500億美元。
英偉達的巨額融資模式正在重塑行業生態。 8月10日，英偉達剛與阿波羅全球管理、貝萊德、黑石等六家金融巨頭簽署協議，目標長期動員超過5000億美元第三方資本用於AI基礎設施建設。摩根士丹利雖未出現在英偉達的六家合作名單中，但其1.5萬億美元計劃在規模上遠超英偉達的融資平台，顯示出華爾街投行在AI基建融資領域更大的野心。
政策層面，特朗普政府持續推動關鍵礦產與國防供應鏈「去中國化」。 8月7日，白宮剛召集百名礦業高管召開關鍵礦產峰會，力拓、必和必和、自由港麥克莫蘭等全球巨頭悉數出席。摩根士丹利計劃中將「關鍵礦產」列爲重點戰略產業，與此高度契合。
國防需求同樣成爲關鍵驅動力。 長達五個多月的美伊戰爭已大量消耗美軍精確制導導彈與防空攔截彈庫存，補充部分庫存可能耗時數年。摩根士丹利將「航空航天與國防技術」列爲核心佈局領域，精準卡位了這一結構性需求。
摩根士丹利此前已在2月發佈的戰略報告中提出，市場已進入一個 「由生成式AI資本支出驅動」的時代，體現從消費主導型增長轉向投資主導型的 「再工業化復興」 。此次1.5萬億美元計劃正是這一戰略判斷的落地執行。
結語
摩根士丹利1.5萬億美元計劃的推出，標誌着華爾街頂級投行正以前所未有的規模，將自身業務錨定於美國國家戰略產業的重塑進程。從AI芯片到數據中心電力，從量子計算到國防供應鏈，從關鍵礦產到網絡安全——這場由AI引發的資本洪流，正在將金融中介的角色從「被動服務」推向「主動動員」。
Simkowitz表示，摩根士丹利長期以來支持客戶建立、融資和發展重要業務，此次計劃將「這一影響力整合爲一項專項行動，聚焦對美國長期經濟實力和競爭力至關重要的企業、技術與平台」。在AI基礎設施投資從「軍備競賽」走向「國家戰略」的當下，華爾街的1.5萬億競賽，才剛剛鳴槍。
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萬億參數！英偉達被曝正在開發新一代AI，目標直指全球頂尖開源模型
英偉達正全力研發至少達1萬億參數的開源模型Nemotron 4，旨在降低對OpenAI等頭部客戶及雲巨頭的依賴。公司不僅通過回租服務器將雲服務算力承諾大幅增至280億美元，還組建了包括Mistral、Cursor等在內的「Nemotron聯盟」共建生態。英偉達美股盤前漲近2%。
英偉達正大力押注自研開源人工智能模型，試圖以此擴大GPU需求——儘管這一策略同時將其推入與自身客戶和投資對象正面競爭的微妙處境。
The Information 11日報道稱，英偉達目標是將Nemotron 4最大版本的性能打造至與全球頂尖開源模型比肩的水準。多名員工透露，該模型參數量預計至少達到一萬億——約爲其現有最大模型Nemotron 3 Ultra的兩倍。英偉達生成式AI副總裁Kari Briski在一封郵件中表示，"英偉達投資Nemotron，是因爲我們相信每家企業、每個國家都需要可及的前沿開源模型。"
英偉達當前的芯片需求高度集中於OpenAI、微軟、SpaceX等少數前沿實驗室和雲服務商，而上述機構正日益佈局自研AI芯片。Nemotron 4的推進旨在將需求基礎拓展至更廣泛的企業用戶群體，從而降低英偉達對頭部客戶的依賴。AI模型評測機構Arena的首席執行官Anastasios Angelopoulos表示，"無論哪家公司做出優秀的開源模型，英偉達都是贏家。"
英偉達美股盤前漲近2%。
千億參數目標，算力投入三倍躍升
據多名參與Nemotron項目的員工透露，英偉達計劃開發的最大規模Nemotron 4模型參數量至少達到1萬億，約爲其今年6月發佈的現有最大模型Nemotron 3 Ultra的兩倍。該模型參數規模仍將遠低於中國頭部開源模型，但英偉達同時強調其壓縮技術可使較小模型實現超越性的性能表現。
在算力投入層面，英偉達的決心體現於其資金承諾的大幅擴張。據悉，該公司通過向購買其芯片的雲服務商回租AI服務器獲取算力。截至今年4月，英偉達多年期雲服務承諾的總價值已增至2031年初的280億美元，約爲一年前披露金額的三倍。其中針對本財年（截至2028年1月）的相關支出約爲70億美元，雖遠低於OpenAI和Anthropic的投入規模，但已超過絕大多數美國和中國領先開源實驗室的歷史融資總額。
在研發人員規模上，Nemotron項目同樣持續擴張。英偉達上一個重要模型的研究論文署名作者多達570人，多名員工表示Nemotron 4的參與人數將更多。"現在每個人都想參與進來，"一位前員工說。
組建"Nemotron聯盟"，廣納開源生態夥伴
爲加速Nemotron 4的研發，英偉達構建了一個名爲"Nemotron聯盟"的合作網絡，成員包括Reflection、Cursor、Thinking Machines和Mistral等開源開發商，各方在推進自身模型項目的同時，也向Nemotron 4貢獻訓練數據、評估支持和模型設計方案。
此外，據一位直接參與合作的人士透露，AI模型訓練初創公司Prime Intellect已向該項目貢獻了30萬個模擬環境，用於輔助模型訓練。AI編程工具初創公司Cognition也在聯盟成員之列，據知情人士透露，該公司已就向英偉達提供代碼訓練數據展開討論，但相關合作尚未正式對外公佈。
聯盟成員的參與動機各異。部分公司希望藉助英偉達對開源生態的推動擴大市場份額；另一些則期望以較低成本影響一個可供自身使用的高質量模型的研發方向，從而規避自行承擔訓練算力成本的壓力。Prime Intellect首席執行官Vincent Weisser將這一聯盟定位爲對抗單一"神級"模型壟斷的集體行動，而非一場爭奪最佳開源模型名號的零和博弈。
客戶與競爭對手的邊界趨於模糊
Nemotron 4的推進令英偉達陷入一種微妙的結構性張力之中。一方面，OpenAI長期以來是英偉達芯片需求的重要驅動方，英偉達已向其投資300億美元；另一方面，Nemotron 4的定位恰恰是爲企業提供成本更低的替代方案，與OpenAI等前沿實驗室的商業模型形成競爭。與此同時，聯盟中包含的Reflection AI和Thinking Machines等公司，也是英偉達已注資的開源創業企業。
不過，對英偉達而言，這一競爭邏輯並不必然是零和遊戲。AI模型評估機構Arena的首席執行官Anastasios Angelopoulos表示："無論哪家公司做出優秀的開源模型，英偉達都是贏家。"英偉達的核心邏輯在於：開源生態越繁榮、參與主體越多元，GPU的整體需求就越旺盛。
目前，Nemotron系列模型已獲得一定市場採用，帕蘭提爾（Palantir）於今年6月宣佈與英偉達合作，將Nemotron模型用於美國政府客戶。但據Arena和Artificial Analysis等機構的基準測試數據，英偉達現有最大模型Nemotron 3 Ultra在美國開源模型中僅排名第二，位列Thinking Machines新發布的Inkling模型之後，在全球模型整體排名中更位於前40名之外。
發佈時間表仍不明朗
儘管項目規模宏大，Nemotron 4的發佈時間仍存在較大不確定性。多名員工表示，英偉達已就預訓練數據和架構做出若干決策，但尚未最終確定具體規格和發佈日期，最終訓練階段亦尚未啓動，預計耗時數月。兩名員工認爲模型最快可在今年秋末發佈，另有員工認爲時間可能更晚。
與此同時，英偉達本週已發佈了Nemotron系列的一個較小版本——Nemotron 3.5 Lightning，該模型主打以儘可能快的速度和效率運行AI代理任務。英偉達同步發佈了免費的模型路由軟件，協助企業更便捷地構建自定義模型路由工具，將特定AI任務自動分配至最優、最經濟的模型處理。
英偉達應用深度學習研究副總裁Bryan Catanzaro今年1月在一檔播客中表示，投資Nemotron"對我們公司的未來至關重要"。英偉達首席執行官黃仁勳也在上月的一封郵件中公開表態支持開源，稱開源模型"促進安全、網絡安全、科學進步和國家安全"。
英偉達正大力押注自研開源人工智能模型，試圖以此擴大GPU需求——儘管這一策略同時將其推入與自身客戶和投資對象正面競爭的微妙處境。
The Information 11日報道稱，英偉達目標是將Nemotron 4最大版本的性能打造至與全球頂尖開源模型比肩的水準。多名員工透露，該模型參數量預計至少達到一萬億——約爲其現有最大模型Nemotron 3 Ultra的兩倍。英偉達生成式AI副總裁Kari Briski在一封郵件中表示，"英偉達投資Nemotron，是因爲我們相信每家企業、每個國家都需要可及的前沿開源模型。"
英偉達當前的芯片需求高度集中於OpenAI、微軟、SpaceX等少數前沿實驗室和雲服務商，而上述機構正日益佈局自研AI芯片。Nemotron 4的推進旨在將需求基礎拓展至更廣泛的企業用戶群體，從而降低英偉達對頭部客戶的依賴。AI模型評測機構Arena的首席執行官Anastasios Angelopoulos表示，"無論哪家公司做出優秀的開源模型，英偉達都是贏家。"
英偉達美股盤前漲近2%。
千億參數目標，算力投入三倍躍升
據多名參與Nemotron項目的員工透露，英偉達計劃開發的最大規模Nemotron 4模型參數量至少達到1萬億，約爲其今年6月發佈的現有最大模型Nemotron 3 Ultra的兩倍。該模型參數規模仍將遠低於中國頭部開源模型，但英偉達同時強調其壓縮技術可使較小模型實現超越性的性能表現。
在算力投入層面，英偉達的決心體現於其資金承諾的大幅擴張。據悉，該公司通過向購買其芯片的雲服務商回租AI服務器獲取算力。截至今年4月，英偉達多年期雲服務承諾的總價值已增至2031年初的280億美元，約爲一年前披露金額的三倍。其中針對本財年（截至2028年1月）的相關支出約爲70億美元，雖遠低於OpenAI和Anthropic的投入規模，但已超過絕大多數美國和中國領先開源實驗室的歷史融資總額。
在研發人員規模上，Nemotron項目同樣持續擴張。英偉達上一個重要模型的研究論文署名作者多達570人，多名員工表示Nemotron 4的參與人數將更多。"現在每個人都想參與進來，"一位前員工說。
組建"Nemotron聯盟"，廣納開源生態夥伴
爲加速Nemotron 4的研發，英偉達構建了一個名爲"Nemotron聯盟"的合作網絡，成員包括Reflection、Cursor、Thinking Machines和Mistral等開源開發商，各方在推進自身模型項目的同時，也向Nemotron 4貢獻訓練數據、評估支持和模型設計方案。
此外，據一位直接參與合作的人士透露，AI模型訓練初創公司Prime Intellect已向該項目貢獻了30萬個模擬環境，用於輔助模型訓練。AI編程工具初創公司Cognition也在聯盟成員之列，據知情人士透露，該公司已就向英偉達提供代碼訓練數據展開討論，但相關合作尚未正式對外公佈。
聯盟成員的參與動機各異。部分公司希望藉助英偉達對開源生態的推動擴大市場份額；另一些則期望以較低成本影響一個可供自身使用的高質量模型的研發方向，從而規避自行承擔訓練算力成本的壓力。Prime Intellect首席執行官Vincent Weisser將這一聯盟定位爲對抗單一"神級"模型壟斷的集體行動，而非一場爭奪最佳開源模型名號的零和博弈。
客戶與競爭對手的邊界趨於模糊
Nemotron 4的推進令英偉達陷入一種微妙的結構性張力之中。一方面，OpenAI長期以來是英偉達芯片需求的重要驅動方，英偉達已向其投資300億美元；另一方面，Nemotron 4的定位恰恰是爲企業提供成本更低的替代方案，與OpenAI等前沿實驗室的商業模型形成競爭。與此同時，聯盟中包含的Reflection AI和Thinking Machines等公司，也是英偉達已注資的開源創業企業。
不過，對英偉達而言，這一競爭邏輯並不必然是零和遊戲。AI模型評估機構Arena的首席執行官Anastasios Angelopoulos表示："無論哪家公司做出優秀的開源模型，英偉達都是贏家。"英偉達的核心邏輯在於：開源生態越繁榮、參與主體越多元，GPU的整體需求就越旺盛。
目前，Nemotron系列模型已獲得一定市場採用，帕蘭提爾（Palantir）於今年6月宣佈與英偉達合作，將Nemotron模型用於美國政府客戶。但據Arena和Artificial Analysis等機構的基準測試數據，英偉達現有最大模型Nemotron 3 Ultra在美國開源模型中僅排名第二，位列Thinking Machines新發布的Inkling模型之後，在全球模型整體排名中更位於前40名之外。
發佈時間表仍不明朗
儘管項目規模宏大，Nemotron 4的發佈時間仍存在較大不確定性。多名員工表示，英偉達已就預訓練數據和架構做出若干決策，但尚未最終確定具體規格和發佈日期，最終訓練階段亦尚未啓動，預計耗時數月。兩名員工認爲模型最快可在今年秋末發佈，另有員工認爲時間可能更晚。
與此同時，英偉達本週已發佈了Nemotron系列的一個較小版本——Nemotron 3.5 Lightning，該模型主打以儘可能快的速度和效率運行AI代理任務。英偉達同步發佈了免費的模型路由軟件，協助企業更便捷地構建自定義模型路由工具，將特定AI任務自動分配至最優、最經濟的模型處理。
英偉達應用深度學習研究副總裁Bryan Catanzaro今年1月在一檔播客中表示，投資Nemotron"對我們公司的未來至關重要"。英偉達首席執行官黃仁勳也在上月的一封郵件中公開表態支持開源，稱開源模型"促進安全、網絡安全、科學進步和國家安全"。
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瞄準AI產業鏈「資金缺口」！摩根士丹利(MS.US)啓動1.5萬億美元融資促成計劃，覆蓋AI基建與國防科技
這是繼摩根大通(JPM.US)去年10月發起同等規模計劃後，又一家華爾街頂級投行以「國家戰略」之名大規模動員資本。兩家機構在計劃規模上的不謀而合，折射出大型金融機構正積極將自身業務與美國國家經濟和安全戰略相綁定，在政策環境日趨強調本土產業競爭力的背景下，搶佔戰略性行業的融資主導權。
摩根士丹利該計劃圍繞三大核心領域展開：從芯片到國防的全面覆蓋
第一支柱：創新平台與戰略產業。 重點佈局人工智能、先進計算與軟件、量子技術、半導體、數據基礎設施、網絡安全、航空航天與國防技術、製藥、關鍵礦產，以及對美國再工業化具有戰略意義的行業。摩根士丹利聯席總裁Dan Simkowitz在聲明中表示：「美國正進入一個科技、基礎設施和戰略產業領域進行大量投資和創新的時期」。
第二支柱：創新經濟的基礎設施。 促進數字、實體和能源基礎設施的開發與融資，以及相關的關鍵供應鏈建設。在當前AI數據中心電力需求爆發式增長的背景下，這一支柱直擊AI產業最緊迫的瓶頸。
第三支柱：爲創業者和成長型公司提供資本。 爲創始人、企業家和成熟公司提供資本市場、諮詢和投資能力，幫助他們從成立和成長階段走向規模化、流動性、公開市場準入和長期價值創造。
華爾街的「國家戰略」競賽：1.5萬億的巧合與分野
摩根士丹利此計劃與摩根大通去年10月發起的計劃形成直接對標——後者同樣承諾在十年內向對國家經濟安全和韌性至關重要的行業投資1.5萬億美元。
值得注意的是，兩家機構所稱的1.5萬億美元均爲「促成」規模，涵蓋資本募集、融資安排、顧問服務及相關投資活動，而非自有資金的直接投入。這一口徑意味着銀行扮演的是資本市場撮合與中介方的角色，而非單一出資人。該計劃時間跨度長達十年，年均對應規模約1500億美元，但具體執行機制、各業務條線的目標拆解以及進度追蹤方式，目前尚未披露更多細節。
戰略背景：AI基建的「資本飢渴」與政策共振
摩根士丹利此舉正值AI融資多重力量交匯的關鍵節點。AI數據中心投資正在「超預期狂奔」。 據7月報道，華爾街銀行普遍認爲AI正掀起一輪「超級週期」，大幅提振交易與融資活動。2026年數據中心資本支出原本預測爲5750億美元，實際正逼近8500億美元。
英偉達的巨額融資模式正在重塑行業生態。 8月10日，英偉達剛與阿波羅全球管理、貝萊德、黑石等六家金融巨頭簽署協議，目標長期動員超過5000億美元第三方資本用於AI基礎設施建設。摩根士丹利雖未出現在英偉達的六家合作名單中，但其1.5萬億美元計劃在規模上遠超英偉達的融資平台，顯示出華爾街投行在AI基建融資領域更大的野心。
政策層面，特朗普政府持續推動關鍵礦產與國防供應鏈「去中國化」。 8月7日，白宮剛召集百名礦業高管召開關鍵礦產峰會，力拓、必和必和、自由港麥克莫蘭等全球巨頭悉數出席。摩根士丹利計劃中將「關鍵礦產」列爲重點戰略產業，與此高度契合。
國防需求同樣成爲關鍵驅動力。 長達五個多月的美伊戰爭已大量消耗美軍精確制導導彈與防空攔截彈庫存，補充部分庫存可能耗時數年。摩根士丹利將「航空航天與國防技術」列爲核心佈局領域，精準卡位了這一結構性需求。
摩根士丹利此前已在2月發佈的戰略報告中提出，市場已進入一個 「由生成式AI資本支出驅動」的時代，體現從消費主導型增長轉向投資主導型的 「再工業化復興」 。此次1.5萬億美元計劃正是這一戰略判斷的落地執行。
結語
摩根士丹利1.5萬億美元計劃的推出，標誌着華爾街頂級投行正以前所未有的規模，將自身業務錨定於美國國家戰略產業的重塑進程。從AI芯片到數據中心電力，從量子計算到國防供應鏈，從關鍵礦產到網絡安全——這場由AI引發的資本洪流，正在將金融中介的角色從「被動服務」推向「主動動員」。
Simkowitz表示，摩根士丹利長期以來支持客戶建立、融資和發展重要業務，此次計劃將「這一影響力整合爲一項專項行動，聚焦對美國長期經濟實力和競爭力至關重要的企業、技術與平台」。在AI基礎設施投資從「軍備競賽」走向「國家戰略」的當下，華爾街的1.5萬億競賽，才剛剛鳴槍。
摩根士丹利該計劃圍繞三大核心領域展開：從芯片到國防的全面覆蓋
第一支柱：創新平台與戰略產業。 重點佈局人工智能、先進計算與軟件、量子技術、半導體、數據基礎設施、網絡安全、航空航天與國防技術、製藥、關鍵礦產，以及對美國再工業化具有戰略意義的行業。摩根士丹利聯席總裁Dan Simkowitz在聲明中表示：「美國正進入一個科技、基礎設施和戰略產業領域進行大量投資和創新的時期」。
第二支柱：創新經濟的基礎設施。 促進數字、實體和能源基礎設施的開發與融資，以及相關的關鍵供應鏈建設。在當前AI數據中心電力需求爆發式增長的背景下，這一支柱直擊AI產業最緊迫的瓶頸。
第三支柱：爲創業者和成長型公司提供資本。 爲創始人、企業家和成熟公司提供資本市場、諮詢和投資能力，幫助他們從成立和成長階段走向規模化、流動性、公開市場準入和長期價值創造。
華爾街的「國家戰略」競賽：1.5萬億的巧合與分野
摩根士丹利此計劃與摩根大通去年10月發起的計劃形成直接對標——後者同樣承諾在十年內向對國家經濟安全和韌性至關重要的行業投資1.5萬億美元。
值得注意的是，兩家機構所稱的1.5萬億美元均爲「促成」規模，涵蓋資本募集、融資安排、顧問服務及相關投資活動，而非自有資金的直接投入。這一口徑意味着銀行扮演的是資本市場撮合與中介方的角色，而非單一出資人。該計劃時間跨度長達十年，年均對應規模約1500億美元，但具體執行機制、各業務條線的目標拆解以及進度追蹤方式，目前尚未披露更多細節。
戰略背景：AI基建的「資本飢渴」與政策共振
摩根士丹利此舉正值AI融資多重力量交匯的關鍵節點。AI數據中心投資正在「超預期狂奔」。 據7月報道，華爾街銀行普遍認爲AI正掀起一輪「超級週期」，大幅提振交易與融資活動。2026年數據中心資本支出原本預測爲5750億美元，實際正逼近8500億美元。
英偉達的巨額融資模式正在重塑行業生態。 8月10日，英偉達剛與阿波羅全球管理、貝萊德、黑石等六家金融巨頭簽署協議，目標長期動員超過5000億美元第三方資本用於AI基礎設施建設。摩根士丹利雖未出現在英偉達的六家合作名單中，但其1.5萬億美元計劃在規模上遠超英偉達的融資平台，顯示出華爾街投行在AI基建融資領域更大的野心。
政策層面，特朗普政府持續推動關鍵礦產與國防供應鏈「去中國化」。 8月7日，白宮剛召集百名礦業高管召開關鍵礦產峰會，力拓、必和必和、自由港麥克莫蘭等全球巨頭悉數出席。摩根士丹利計劃中將「關鍵礦產」列爲重點戰略產業，與此高度契合。
國防需求同樣成爲關鍵驅動力。 長達五個多月的美伊戰爭已大量消耗美軍精確制導導彈與防空攔截彈庫存，補充部分庫存可能耗時數年。摩根士丹利將「航空航天與國防技術」列爲核心佈局領域，精準卡位了這一結構性需求。
摩根士丹利此前已在2月發佈的戰略報告中提出，市場已進入一個 「由生成式AI資本支出驅動」的時代，體現從消費主導型增長轉向投資主導型的 「再工業化復興」 。此次1.5萬億美元計劃正是這一戰略判斷的落地執行。
結語
摩根士丹利1.5萬億美元計劃的推出，標誌着華爾街頂級投行正以前所未有的規模，將自身業務錨定於美國國家戰略產業的重塑進程。從AI芯片到數據中心電力，從量子計算到國防供應鏈，從關鍵礦產到網絡安全——這場由AI引發的資本洪流，正在將金融中介的角色從「被動服務」推向「主動動員」。
Simkowitz表示，摩根士丹利長期以來支持客戶建立、融資和發展重要業務，此次計劃將「這一影響力整合爲一項專項行動，聚焦對美國長期經濟實力和競爭力至關重要的企業、技術與平台」。在AI基礎設施投資從「軍備競賽」走向「國家戰略」的當下，華爾街的1.5萬億競賽，才剛剛鳴槍。
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萬億參數！英偉達被曝正在開發新一代AI，目標直指全球頂尖開源模型
英偉達正全力研發至少達1萬億參數的開源模型Nemotron 4，旨在降低對OpenAI等頭部客戶及雲巨頭的依賴。公司不僅通過回租服務器將雲服務算力承諾大幅增至280億美元，還組建了包括Mistral、Cursor等在內的「Nemotron聯盟」共建生態。英偉達美股盤前漲近2%。
英偉達正大力押注自研開源人工智能模型，試圖以此擴大GPU需求——儘管這一策略同時將其推入與自身客戶和投資對象正面競爭的微妙處境。
The Information 11日報道稱，英偉達目標是將Nemotron 4最大版本的性能打造至與全球頂尖開源模型比肩的水準。多名員工透露，該模型參數量預計至少達到一萬億——約爲其現有最大模型Nemotron 3 Ultra的兩倍。英偉達生成式AI副總裁Kari Briski在一封郵件中表示，"英偉達投資Nemotron，是因爲我們相信每家企業、每個國家都需要可及的前沿開源模型。"
英偉達當前的芯片需求高度集中於OpenAI、微軟、SpaceX等少數前沿實驗室和雲服務商，而上述機構正日益佈局自研AI芯片。Nemotron 4的推進旨在將需求基礎拓展至更廣泛的企業用戶群體，從而降低英偉達對頭部客戶的依賴。AI模型評測機構Arena的首席執行官Anastasios Angelopoulos表示，"無論哪家公司做出優秀的開源模型，英偉達都是贏家。"
英偉達美股盤前漲近2%。
千億參數目標，算力投入三倍躍升
據多名參與Nemotron項目的員工透露，英偉達計劃開發的最大規模Nemotron 4模型參數量至少達到1萬億，約爲其今年6月發佈的現有最大模型Nemotron 3 Ultra的兩倍。該模型參數規模仍將遠低於中國頭部開源模型，但英偉達同時強調其壓縮技術可使較小模型實現超越性的性能表現。
在算力投入層面，英偉達的決心體現於其資金承諾的大幅擴張。據悉，該公司通過向購買其芯片的雲服務商回租AI服務器獲取算力。截至今年4月，英偉達多年期雲服務承諾的總價值已增至2031年初的280億美元，約爲一年前披露金額的三倍。其中針對本財年（截至2028年1月）的相關支出約爲70億美元，雖遠低於OpenAI和Anthropic的投入規模，但已超過絕大多數美國和中國領先開源實驗室的歷史融資總額。
在研發人員規模上，Nemotron項目同樣持續擴張。英偉達上一個重要模型的研究論文署名作者多達570人，多名員工表示Nemotron 4的參與人數將更多。"現在每個人都想參與進來，"一位前員工說。
組建"Nemotron聯盟"，廣納開源生態夥伴
爲加速Nemotron 4的研發，英偉達構建了一個名爲"Nemotron聯盟"的合作網絡，成員包括Reflection、Cursor、Thinking Machines和Mistral等開源開發商，各方在推進自身模型項目的同時，也向Nemotron 4貢獻訓練數據、評估支持和模型設計方案。
此外，據一位直接參與合作的人士透露，AI模型訓練初創公司Prime Intellect已向該項目貢獻了30萬個模擬環境，用於輔助模型訓練。AI編程工具初創公司Cognition也在聯盟成員之列，據知情人士透露，該公司已就向英偉達提供代碼訓練數據展開討論，但相關合作尚未正式對外公佈。
聯盟成員的參與動機各異。部分公司希望藉助英偉達對開源生態的推動擴大市場份額；另一些則期望以較低成本影響一個可供自身使用的高質量模型的研發方向，從而規避自行承擔訓練算力成本的壓力。Prime Intellect首席執行官Vincent Weisser將這一聯盟定位爲對抗單一"神級"模型壟斷的集體行動，而非一場爭奪最佳開源模型名號的零和博弈。
客戶與競爭對手的邊界趨於模糊
Nemotron 4的推進令英偉達陷入一種微妙的結構性張力之中。一方面，OpenAI長期以來是英偉達芯片需求的重要驅動方，英偉達已向其投資300億美元；另一方面，Nemotron 4的定位恰恰是爲企業提供成本更低的替代方案，與OpenAI等前沿實驗室的商業模型形成競爭。與此同時，聯盟中包含的Reflection AI和Thinking Machines等公司，也是英偉達已注資的開源創業企業。
不過，對英偉達而言，這一競爭邏輯並不必然是零和遊戲。AI模型評估機構Arena的首席執行官Anastasios Angelopoulos表示："無論哪家公司做出優秀的開源模型，英偉達都是贏家。"英偉達的核心邏輯在於：開源生態越繁榮、參與主體越多元，GPU的整體需求就越旺盛。
目前，Nemotron系列模型已獲得一定市場採用，帕蘭提爾（Palantir）於今年6月宣佈與英偉達合作，將Nemotron模型用於美國政府客戶。但據Arena和Artificial Analysis等機構的基準測試數據，英偉達現有最大模型Nemotron 3 Ultra在美國開源模型中僅排名第二，位列Thinking Machines新發布的Inkling模型之後，在全球模型整體排名中更位於前40名之外。
發佈時間表仍不明朗
儘管項目規模宏大，Nemotron 4的發佈時間仍存在較大不確定性。多名員工表示，英偉達已就預訓練數據和架構做出若干決策，但尚未最終確定具體規格和發佈日期，最終訓練階段亦尚未啓動，預計耗時數月。兩名員工認爲模型最快可在今年秋末發佈，另有員工認爲時間可能更晚。
與此同時，英偉達本週已發佈了Nemotron系列的一個較小版本——Nemotron 3.5 Lightning，該模型主打以儘可能快的速度和效率運行AI代理任務。英偉達同步發佈了免費的模型路由軟件，協助企業更便捷地構建自定義模型路由工具，將特定AI任務自動分配至最優、最經濟的模型處理。
英偉達應用深度學習研究副總裁Bryan Catanzaro今年1月在一檔播客中表示，投資Nemotron"對我們公司的未來至關重要"。英偉達首席執行官黃仁勳也在上月的一封郵件中公開表態支持開源，稱開源模型"促進安全、網絡安全、科學進步和國家安全"。
英偉達正大力押注自研開源人工智能模型，試圖以此擴大GPU需求——儘管這一策略同時將其推入與自身客戶和投資對象正面競爭的微妙處境。
The Information 11日報道稱，英偉達目標是將Nemotron 4最大版本的性能打造至與全球頂尖開源模型比肩的水準。多名員工透露，該模型參數量預計至少達到一萬億——約爲其現有最大模型Nemotron 3 Ultra的兩倍。英偉達生成式AI副總裁Kari Briski在一封郵件中表示，"英偉達投資Nemotron，是因爲我們相信每家企業、每個國家都需要可及的前沿開源模型。"
英偉達當前的芯片需求高度集中於OpenAI、微軟、SpaceX等少數前沿實驗室和雲服務商，而上述機構正日益佈局自研AI芯片。Nemotron 4的推進旨在將需求基礎拓展至更廣泛的企業用戶群體，從而降低英偉達對頭部客戶的依賴。AI模型評測機構Arena的首席執行官Anastasios Angelopoulos表示，"無論哪家公司做出優秀的開源模型，英偉達都是贏家。"
英偉達美股盤前漲近2%。
千億參數目標，算力投入三倍躍升
據多名參與Nemotron項目的員工透露，英偉達計劃開發的最大規模Nemotron 4模型參數量至少達到1萬億，約爲其今年6月發佈的現有最大模型Nemotron 3 Ultra的兩倍。該模型參數規模仍將遠低於中國頭部開源模型，但英偉達同時強調其壓縮技術可使較小模型實現超越性的性能表現。
在算力投入層面，英偉達的決心體現於其資金承諾的大幅擴張。據悉，該公司通過向購買其芯片的雲服務商回租AI服務器獲取算力。截至今年4月，英偉達多年期雲服務承諾的總價值已增至2031年初的280億美元，約爲一年前披露金額的三倍。其中針對本財年（截至2028年1月）的相關支出約爲70億美元，雖遠低於OpenAI和Anthropic的投入規模，但已超過絕大多數美國和中國領先開源實驗室的歷史融資總額。
在研發人員規模上，Nemotron項目同樣持續擴張。英偉達上一個重要模型的研究論文署名作者多達570人，多名員工表示Nemotron 4的參與人數將更多。"現在每個人都想參與進來，"一位前員工說。
組建"Nemotron聯盟"，廣納開源生態夥伴
爲加速Nemotron 4的研發，英偉達構建了一個名爲"Nemotron聯盟"的合作網絡，成員包括Reflection、Cursor、Thinking Machines和Mistral等開源開發商，各方在推進自身模型項目的同時，也向Nemotron 4貢獻訓練數據、評估支持和模型設計方案。
此外，據一位直接參與合作的人士透露，AI模型訓練初創公司Prime Intellect已向該項目貢獻了30萬個模擬環境，用於輔助模型訓練。AI編程工具初創公司Cognition也在聯盟成員之列，據知情人士透露，該公司已就向英偉達提供代碼訓練數據展開討論，但相關合作尚未正式對外公佈。
聯盟成員的參與動機各異。部分公司希望藉助英偉達對開源生態的推動擴大市場份額；另一些則期望以較低成本影響一個可供自身使用的高質量模型的研發方向，從而規避自行承擔訓練算力成本的壓力。Prime Intellect首席執行官Vincent Weisser將這一聯盟定位爲對抗單一"神級"模型壟斷的集體行動，而非一場爭奪最佳開源模型名號的零和博弈。
客戶與競爭對手的邊界趨於模糊
Nemotron 4的推進令英偉達陷入一種微妙的結構性張力之中。一方面，OpenAI長期以來是英偉達芯片需求的重要驅動方，英偉達已向其投資300億美元；另一方面，Nemotron 4的定位恰恰是爲企業提供成本更低的替代方案，與OpenAI等前沿實驗室的商業模型形成競爭。與此同時，聯盟中包含的Reflection AI和Thinking Machines等公司，也是英偉達已注資的開源創業企業。
不過，對英偉達而言，這一競爭邏輯並不必然是零和遊戲。AI模型評估機構Arena的首席執行官Anastasios Angelopoulos表示："無論哪家公司做出優秀的開源模型，英偉達都是贏家。"英偉達的核心邏輯在於：開源生態越繁榮、參與主體越多元，GPU的整體需求就越旺盛。
目前，Nemotron系列模型已獲得一定市場採用，帕蘭提爾（Palantir）於今年6月宣佈與英偉達合作，將Nemotron模型用於美國政府客戶。但據Arena和Artificial Analysis等機構的基準測試數據，英偉達現有最大模型Nemotron 3 Ultra在美國開源模型中僅排名第二，位列Thinking Machines新發布的Inkling模型之後，在全球模型整體排名中更位於前40名之外。
發佈時間表仍不明朗
儘管項目規模宏大，Nemotron 4的發佈時間仍存在較大不確定性。多名員工表示，英偉達已就預訓練數據和架構做出若干決策，但尚未最終確定具體規格和發佈日期，最終訓練階段亦尚未啓動，預計耗時數月。兩名員工認爲模型最快可在今年秋末發佈，另有員工認爲時間可能更晚。
與此同時，英偉達本週已發佈了Nemotron系列的一個較小版本——Nemotron 3.5 Lightning，該模型主打以儘可能快的速度和效率運行AI代理任務。英偉達同步發佈了免費的模型路由軟件，協助企業更便捷地構建自定義模型路由工具，將特定AI任務自動分配至最優、最經濟的模型處理。
英偉達應用深度學習研究副總裁Bryan Catanzaro今年1月在一檔播客中表示，投資Nemotron"對我們公司的未來至關重要"。英偉達首席執行官黃仁勳也在上月的一封郵件中公開表態支持開源，稱開源模型"促進安全、網絡安全、科學進步和國家安全"。
@橙子Joyce 🧧🧧🧧🧧🧧🧧💰💸
橙子Joyce
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瞄準AI產業鏈「資金缺口」！摩根士丹利(MS.US)啓動1.5萬億美元融資促成計劃，覆蓋AI基建與國防科技
這是繼摩根大通(JPM.US)去年10月發起同等規模計劃後，又一家華爾街頂級投行以「國家戰略」之名大規模動員資本。兩家機構在計劃規模上的不謀而合，折射出大型金融機構正積極將自身業務與美國國家經濟和安全戰略相綁定，在政策環境日趨強調本土產業競爭力的背景下，搶佔戰略性行業的融資主導權。
摩根士丹利該計劃圍繞三大核心領域展開：從芯片到國防的全面覆蓋
第一支柱：創新平台與戰略產業。 重點佈局人工智能、先進計算與軟件、量子技術、半導體、數據基礎設施、網絡安全、航空航天與國防技術、製藥、關鍵礦產，以及對美國再工業化具有戰略意義的行業。摩根士丹利聯席總裁Dan Simkowitz在聲明中表示：「美國正進入一個科技、基礎設施和戰略產業領域進行大量投資和創新的時期」。
第二支柱：創新經濟的基礎設施。 促進數字、實體和能源基礎設施的開發與融資，以及相關的關鍵供應鏈建設。在當前AI數據中心電力需求爆發式增長的背景下，這一支柱直擊AI產業最緊迫的瓶頸。
第三支柱：爲創業者和成長型公司提供資本。 爲創始人、企業家和成熟公司提供資本市場、諮詢和投資能力，幫助他們從成立和成長階段走向規模化、流動性、公開市場準入和長期價值創造。
華爾街的「國家戰略」競賽：1.5萬億的巧合與分野
摩根士丹利此計劃與摩根大通去年10月發起的計劃形成直接對標——後者同樣承諾在十年內向對國家經濟安全和韌性至關重要的行業投資1.5萬億美元。
值得注意的是，兩家機構所稱的1.5萬億美元均爲「促成」規模，涵蓋資本募集、融資安排、顧問服務及相關投資活動，而非自有資金的直接投入。這一口徑意味着銀行扮演的是資本市場撮合與中介方的角色，而非單一出資人。該計劃時間跨度長達十年，年均對應規模約1500億美元，但具體執行機制、各業務條線的目標拆解以及進度追蹤方式，目前尚未披露更多細節。
戰略背景：AI基建的「資本飢渴」與政策共振
摩根士丹利此舉正值AI融資多重力量交匯的關鍵節點。AI數據中心投資正在「超預期狂奔」。 據7月報道，華爾街銀行普遍認爲AI正掀起一輪「超級週期」，大幅提振交易與融資活動。2026年數據中心資本支出原本預測爲5750億美元，實際正逼近8500億美元。
英偉達的巨額融資模式正在重塑行業生態。 8月10日，英偉達剛與阿波羅全球管理、貝萊德、黑石等六家金融巨頭簽署協議，目標長期動員超過5000億美元第三方資本用於AI基礎設施建設。摩根士丹利雖未出現在英偉達的六家合作名單中，但其1.5萬億美元計劃在規模上遠超英偉達的融資平台，顯示出華爾街投行在AI基建融資領域更大的野心。
政策層面，特朗普政府持續推動關鍵礦產與國防供應鏈「去中國化」。 8月7日，白宮剛召集百名礦業高管召開關鍵礦產峰會，力拓、必和必和、自由港麥克莫蘭等全球巨頭悉數出席。摩根士丹利計劃中將「關鍵礦產」列爲重點戰略產業，與此高度契合。
國防需求同樣成爲關鍵驅動力。 長達五個多月的美伊戰爭已大量消耗美軍精確制導導彈與防空攔截彈庫存，補充部分庫存可能耗時數年。摩根士丹利將「航空航天與國防技術」列爲核心佈局領域，精準卡位了這一結構性需求。
摩根士丹利此前已在2月發佈的戰略報告中提出，市場已進入一個 「由生成式AI資本支出驅動」的時代，體現從消費主導型增長轉向投資主導型的 「再工業化復興」 。此次1.5萬億美元計劃正是這一戰略判斷的落地執行。
結語
摩根士丹利1.5萬億美元計劃的推出，標誌着華爾街頂級投行正以前所未有的規模，將自身業務錨定於美國國家戰略產業的重塑進程。從AI芯片到數據中心電力，從量子計算到國防供應鏈，從關鍵礦產到網絡安全——這場由AI引發的資本洪流，正在將金融中介的角色從「被動服務」推向「主動動員」。
Simkowitz表示，摩根士丹利長期以來支持客戶建立、融資和發展重要業務，此次計劃將「這一影響力整合爲一項專項行動，聚焦對美國長期經濟實力和競爭力至關重要的企業、技術與平台」。在AI基礎設施投資從「軍備競賽」走向「國家戰略」的當下，華爾街的1.5萬億競賽，才剛剛鳴槍。
摩根士丹利該計劃圍繞三大核心領域展開：從芯片到國防的全面覆蓋
第一支柱：創新平台與戰略產業。 重點佈局人工智能、先進計算與軟件、量子技術、半導體、數據基礎設施、網絡安全、航空航天與國防技術、製藥、關鍵礦產，以及對美國再工業化具有戰略意義的行業。摩根士丹利聯席總裁Dan Simkowitz在聲明中表示：「美國正進入一個科技、基礎設施和戰略產業領域進行大量投資和創新的時期」。
第二支柱：創新經濟的基礎設施。 促進數字、實體和能源基礎設施的開發與融資，以及相關的關鍵供應鏈建設。在當前AI數據中心電力需求爆發式增長的背景下，這一支柱直擊AI產業最緊迫的瓶頸。
第三支柱：爲創業者和成長型公司提供資本。 爲創始人、企業家和成熟公司提供資本市場、諮詢和投資能力，幫助他們從成立和成長階段走向規模化、流動性、公開市場準入和長期價值創造。
華爾街的「國家戰略」競賽：1.5萬億的巧合與分野
摩根士丹利此計劃與摩根大通去年10月發起的計劃形成直接對標——後者同樣承諾在十年內向對國家經濟安全和韌性至關重要的行業投資1.5萬億美元。
值得注意的是，兩家機構所稱的1.5萬億美元均爲「促成」規模，涵蓋資本募集、融資安排、顧問服務及相關投資活動，而非自有資金的直接投入。這一口徑意味着銀行扮演的是資本市場撮合與中介方的角色，而非單一出資人。該計劃時間跨度長達十年，年均對應規模約1500億美元，但具體執行機制、各業務條線的目標拆解以及進度追蹤方式，目前尚未披露更多細節。
戰略背景：AI基建的「資本飢渴」與政策共振
摩根士丹利此舉正值AI融資多重力量交匯的關鍵節點。AI數據中心投資正在「超預期狂奔」。 據7月報道，華爾街銀行普遍認爲AI正掀起一輪「超級週期」，大幅提振交易與融資活動。2026年數據中心資本支出原本預測爲5750億美元，實際正逼近8500億美元。
英偉達的巨額融資模式正在重塑行業生態。 8月10日，英偉達剛與阿波羅全球管理、貝萊德、黑石等六家金融巨頭簽署協議，目標長期動員超過5000億美元第三方資本用於AI基礎設施建設。摩根士丹利雖未出現在英偉達的六家合作名單中，但其1.5萬億美元計劃在規模上遠超英偉達的融資平台，顯示出華爾街投行在AI基建融資領域更大的野心。
政策層面，特朗普政府持續推動關鍵礦產與國防供應鏈「去中國化」。 8月7日，白宮剛召集百名礦業高管召開關鍵礦產峰會，力拓、必和必和、自由港麥克莫蘭等全球巨頭悉數出席。摩根士丹利計劃中將「關鍵礦產」列爲重點戰略產業，與此高度契合。
國防需求同樣成爲關鍵驅動力。 長達五個多月的美伊戰爭已大量消耗美軍精確制導導彈與防空攔截彈庫存，補充部分庫存可能耗時數年。摩根士丹利將「航空航天與國防技術」列爲核心佈局領域，精準卡位了這一結構性需求。
摩根士丹利此前已在2月發佈的戰略報告中提出，市場已進入一個 「由生成式AI資本支出驅動」的時代，體現從消費主導型增長轉向投資主導型的 「再工業化復興」 。此次1.5萬億美元計劃正是這一戰略判斷的落地執行。
結語
摩根士丹利1.5萬億美元計劃的推出，標誌着華爾街頂級投行正以前所未有的規模，將自身業務錨定於美國國家戰略產業的重塑進程。從AI芯片到數據中心電力，從量子計算到國防供應鏈，從關鍵礦產到網絡安全——這場由AI引發的資本洪流，正在將金融中介的角色從「被動服務」推向「主動動員」。
Simkowitz表示，摩根士丹利長期以來支持客戶建立、融資和發展重要業務，此次計劃將「這一影響力整合爲一項專項行動，聚焦對美國長期經濟實力和競爭力至關重要的企業、技術與平台」。在AI基礎設施投資從「軍備競賽」走向「國家戰略」的當下，華爾街的1.5萬億競賽，才剛剛鳴槍。
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萬億參數！英偉達被曝正在開發新一代AI，目標直指全球頂尖開源模型
英偉達正全力研發至少達1萬億參數的開源模型Nemotron 4，旨在降低對OpenAI等頭部客戶及雲巨頭的依賴。公司不僅通過回租服務器將雲服務算力承諾大幅增至280億美元，還組建了包括Mistral、Cursor等在內的「Nemotron聯盟」共建生態。英偉達美股盤前漲近2%。
英偉達正大力押注自研開源人工智能模型，試圖以此擴大GPU需求——儘管這一策略同時將其推入與自身客戶和投資對象正面競爭的微妙處境。
The Information 11日報道稱，英偉達目標是將Nemotron 4最大版本的性能打造至與全球頂尖開源模型比肩的水準。多名員工透露，該模型參數量預計至少達到一萬億——約爲其現有最大模型Nemotron 3 Ultra的兩倍。英偉達生成式AI副總裁Kari Briski在一封郵件中表示，"英偉達投資Nemotron，是因爲我們相信每家企業、每個國家都需要可及的前沿開源模型。"
英偉達當前的芯片需求高度集中於OpenAI、微軟、SpaceX等少數前沿實驗室和雲服務商，而上述機構正日益佈局自研AI芯片。Nemotron 4的推進旨在將需求基礎拓展至更廣泛的企業用戶群體，從而降低英偉達對頭部客戶的依賴。AI模型評測機構Arena的首席執行官Anastasios Angelopoulos表示，"無論哪家公司做出優秀的開源模型，英偉達都是贏家。"
英偉達美股盤前漲近2%。
千億參數目標，算力投入三倍躍升
據多名參與Nemotron項目的員工透露，英偉達計劃開發的最大規模Nemotron 4模型參數量至少達到1萬億，約爲其今年6月發佈的現有最大模型Nemotron 3 Ultra的兩倍。該模型參數規模仍將遠低於中國頭部開源模型，但英偉達同時強調其壓縮技術可使較小模型實現超越性的性能表現。
在算力投入層面，英偉達的決心體現於其資金承諾的大幅擴張。據悉，該公司通過向購買其芯片的雲服務商回租AI服務器獲取算力。截至今年4月，英偉達多年期雲服務承諾的總價值已增至2031年初的280億美元，約爲一年前披露金額的三倍。其中針對本財年（截至2028年1月）的相關支出約爲70億美元，雖遠低於OpenAI和Anthropic的投入規模，但已超過絕大多數美國和中國領先開源實驗室的歷史融資總額。
在研發人員規模上，Nemotron項目同樣持續擴張。英偉達上一個重要模型的研究論文署名作者多達570人，多名員工表示Nemotron 4的參與人數將更多。"現在每個人都想參與進來，"一位前員工說。
組建"Nemotron聯盟"，廣納開源生態夥伴
爲加速Nemotron 4的研發，英偉達構建了一個名爲"Nemotron聯盟"的合作網絡，成員包括Reflection、Cursor、Thinking Machines和Mistral等開源開發商，各方在推進自身模型項目的同時，也向Nemotron 4貢獻訓練數據、評估支持和模型設計方案。
此外，據一位直接參與合作的人士透露，AI模型訓練初創公司Prime Intellect已向該項目貢獻了30萬個模擬環境，用於輔助模型訓練。AI編程工具初創公司Cognition也在聯盟成員之列，據知情人士透露，該公司已就向英偉達提供代碼訓練數據展開討論，但相關合作尚未正式對外公佈。
聯盟成員的參與動機各異。部分公司希望藉助英偉達對開源生態的推動擴大市場份額；另一些則期望以較低成本影響一個可供自身使用的高質量模型的研發方向，從而規避自行承擔訓練算力成本的壓力。Prime Intellect首席執行官Vincent Weisser將這一聯盟定位爲對抗單一"神級"模型壟斷的集體行動，而非一場爭奪最佳開源模型名號的零和博弈。
客戶與競爭對手的邊界趨於模糊
Nemotron 4的推進令英偉達陷入一種微妙的結構性張力之中。一方面，OpenAI長期以來是英偉達芯片需求的重要驅動方，英偉達已向其投資300億美元；另一方面，Nemotron 4的定位恰恰是爲企業提供成本更低的替代方案，與OpenAI等前沿實驗室的商業模型形成競爭。與此同時，聯盟中包含的Reflection AI和Thinking Machines等公司，也是英偉達已注資的開源創業企業。
不過，對英偉達而言，這一競爭邏輯並不必然是零和遊戲。AI模型評估機構Arena的首席執行官Anastasios Angelopoulos表示："無論哪家公司做出優秀的開源模型，英偉達都是贏家。"英偉達的核心邏輯在於：開源生態越繁榮、參與主體越多元，GPU的整體需求就越旺盛。
目前，Nemotron系列模型已獲得一定市場採用，帕蘭提爾（Palantir）於今年6月宣佈與英偉達合作，將Nemotron模型用於美國政府客戶。但據Arena和Artificial Analysis等機構的基準測試數據，英偉達現有最大模型Nemotron 3 Ultra在美國開源模型中僅排名第二，位列Thinking Machines新發布的Inkling模型之後，在全球模型整體排名中更位於前40名之外。
發佈時間表仍不明朗
儘管項目規模宏大，Nemotron 4的發佈時間仍存在較大不確定性。多名員工表示，英偉達已就預訓練數據和架構做出若干決策，但尚未最終確定具體規格和發佈日期，最終訓練階段亦尚未啓動，預計耗時數月。兩名員工認爲模型最快可在今年秋末發佈，另有員工認爲時間可能更晚。
與此同時，英偉達本週已發佈了Nemotron系列的一個較小版本——Nemotron 3.5 Lightning，該模型主打以儘可能快的速度和效率運行AI代理任務。英偉達同步發佈了免費的模型路由軟件，協助企業更便捷地構建自定義模型路由工具，將特定AI任務自動分配至最優、最經濟的模型處理。
英偉達應用深度學習研究副總裁Bryan Catanzaro今年1月在一檔播客中表示，投資Nemotron"對我們公司的未來至關重要"。英偉達首席執行官黃仁勳也在上月的一封郵件中公開表態支持開源，稱開源模型"促進安全、網絡安全、科學進步和國家安全"。
英偉達正大力押注自研開源人工智能模型，試圖以此擴大GPU需求——儘管這一策略同時將其推入與自身客戶和投資對象正面競爭的微妙處境。
The Information 11日報道稱，英偉達目標是將Nemotron 4最大版本的性能打造至與全球頂尖開源模型比肩的水準。多名員工透露，該模型參數量預計至少達到一萬億——約爲其現有最大模型Nemotron 3 Ultra的兩倍。英偉達生成式AI副總裁Kari Briski在一封郵件中表示，"英偉達投資Nemotron，是因爲我們相信每家企業、每個國家都需要可及的前沿開源模型。"
英偉達當前的芯片需求高度集中於OpenAI、微軟、SpaceX等少數前沿實驗室和雲服務商，而上述機構正日益佈局自研AI芯片。Nemotron 4的推進旨在將需求基礎拓展至更廣泛的企業用戶群體，從而降低英偉達對頭部客戶的依賴。AI模型評測機構Arena的首席執行官Anastasios Angelopoulos表示，"無論哪家公司做出優秀的開源模型，英偉達都是贏家。"
英偉達美股盤前漲近2%。
千億參數目標，算力投入三倍躍升
據多名參與Nemotron項目的員工透露，英偉達計劃開發的最大規模Nemotron 4模型參數量至少達到1萬億，約爲其今年6月發佈的現有最大模型Nemotron 3 Ultra的兩倍。該模型參數規模仍將遠低於中國頭部開源模型，但英偉達同時強調其壓縮技術可使較小模型實現超越性的性能表現。
在算力投入層面，英偉達的決心體現於其資金承諾的大幅擴張。據悉，該公司通過向購買其芯片的雲服務商回租AI服務器獲取算力。截至今年4月，英偉達多年期雲服務承諾的總價值已增至2031年初的280億美元，約爲一年前披露金額的三倍。其中針對本財年（截至2028年1月）的相關支出約爲70億美元，雖遠低於OpenAI和Anthropic的投入規模，但已超過絕大多數美國和中國領先開源實驗室的歷史融資總額。
在研發人員規模上，Nemotron項目同樣持續擴張。英偉達上一個重要模型的研究論文署名作者多達570人，多名員工表示Nemotron 4的參與人數將更多。"現在每個人都想參與進來，"一位前員工說。
組建"Nemotron聯盟"，廣納開源生態夥伴
爲加速Nemotron 4的研發，英偉達構建了一個名爲"Nemotron聯盟"的合作網絡，成員包括Reflection、Cursor、Thinking Machines和Mistral等開源開發商，各方在推進自身模型項目的同時，也向Nemotron 4貢獻訓練數據、評估支持和模型設計方案。
此外，據一位直接參與合作的人士透露，AI模型訓練初創公司Prime Intellect已向該項目貢獻了30萬個模擬環境，用於輔助模型訓練。AI編程工具初創公司Cognition也在聯盟成員之列，據知情人士透露，該公司已就向英偉達提供代碼訓練數據展開討論，但相關合作尚未正式對外公佈。
聯盟成員的參與動機各異。部分公司希望藉助英偉達對開源生態的推動擴大市場份額；另一些則期望以較低成本影響一個可供自身使用的高質量模型的研發方向，從而規避自行承擔訓練算力成本的壓力。Prime Intellect首席執行官Vincent Weisser將這一聯盟定位爲對抗單一"神級"模型壟斷的集體行動，而非一場爭奪最佳開源模型名號的零和博弈。
客戶與競爭對手的邊界趨於模糊
Nemotron 4的推進令英偉達陷入一種微妙的結構性張力之中。一方面，OpenAI長期以來是英偉達芯片需求的重要驅動方，英偉達已向其投資300億美元；另一方面，Nemotron 4的定位恰恰是爲企業提供成本更低的替代方案，與OpenAI等前沿實驗室的商業模型形成競爭。與此同時，聯盟中包含的Reflection AI和Thinking Machines等公司，也是英偉達已注資的開源創業企業。
不過，對英偉達而言，這一競爭邏輯並不必然是零和遊戲。AI模型評估機構Arena的首席執行官Anastasios Angelopoulos表示："無論哪家公司做出優秀的開源模型，英偉達都是贏家。"英偉達的核心邏輯在於：開源生態越繁榮、參與主體越多元，GPU的整體需求就越旺盛。
目前，Nemotron系列模型已獲得一定市場採用，帕蘭提爾（Palantir）於今年6月宣佈與英偉達合作，將Nemotron模型用於美國政府客戶。但據Arena和Artificial Analysis等機構的基準測試數據，英偉達現有最大模型Nemotron 3 Ultra在美國開源模型中僅排名第二，位列Thinking Machines新發布的Inkling模型之後，在全球模型整體排名中更位於前40名之外。
發佈時間表仍不明朗
儘管項目規模宏大，Nemotron 4的發佈時間仍存在較大不確定性。多名員工表示，英偉達已就預訓練數據和架構做出若干決策，但尚未最終確定具體規格和發佈日期，最終訓練階段亦尚未啓動，預計耗時數月。兩名員工認爲模型最快可在今年秋末發佈，另有員工認爲時間可能更晚。
與此同時，英偉達本週已發佈了Nemotron系列的一個較小版本——Nemotron 3.5 Lightning，該模型主打以儘可能快的速度和效率運行AI代理任務。英偉達同步發佈了免費的模型路由軟件，協助企業更便捷地構建自定義模型路由工具，將特定AI任務自動分配至最優、最經濟的模型處理。
英偉達應用深度學習研究副總裁Bryan Catanzaro今年1月在一檔播客中表示，投資Nemotron"對我們公司的未來至關重要"。英偉達首席執行官黃仁勳也在上月的一封郵件中公開表態支持開源，稱開源模型"促進安全、網絡安全、科學進步和國家安全"。
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瞄準AI產業鏈「資金缺口」！摩根士丹利(MS.US)啓動1.5萬億美元融資促成計劃，覆蓋AI基建與國防科技
這是繼摩根大通(JPM.US)去年10月發起同等規模計劃後，又一家華爾街頂級投行以「國家戰略」之名大規模動員資本。兩家機構在計劃規模上的不謀而合，折射出大型金融機構正積極將自身業務與美國國家經濟和安全戰略相綁定，在政策環境日趨強調本土產業競爭力的背景下，搶佔戰略性行業的融資主導權。
摩根士丹利該計劃圍繞三大核心領域展開：從芯片到國防的全面覆蓋
第一支柱：創新平台與戰略產業。 重點佈局人工智能、先進計算與軟件、量子技術、半導體、數據基礎設施、網絡安全、航空航天與國防技術、製藥、關鍵礦產，以及對美國再工業化具有戰略意義的行業。摩根士丹利聯席總裁Dan Simkowitz在聲明中表示：「美國正進入一個科技、基礎設施和戰略產業領域進行大量投資和創新的時期」。
第二支柱：創新經濟的基礎設施。 促進數字、實體和能源基礎設施的開發與融資，以及相關的關鍵供應鏈建設。在當前AI數據中心電力需求爆發式增長的背景下，這一支柱直擊AI產業最緊迫的瓶頸。
第三支柱：爲創業者和成長型公司提供資本。 爲創始人、企業家和成熟公司提供資本市場、諮詢和投資能力，幫助他們從成立和成長階段走向規模化、流動性、公開市場準入和長期價值創造。
華爾街的「國家戰略」競賽：1.5萬億的巧合與分野
摩根士丹利此計劃與摩根大通去年10月發起的計劃形成直接對標——後者同樣承諾在十年內向對國家經濟安全和韌性至關重要的行業投資1.5萬億美元。
值得注意的是，兩家機構所稱的1.5萬億美元均爲「促成」規模，涵蓋資本募集、融資安排、顧問服務及相關投資活動，而非自有資金的直接投入。這一口徑意味着銀行扮演的是資本市場撮合與中介方的角色，而非單一出資人。該計劃時間跨度長達十年，年均對應規模約1500億美元，但具體執行機制、各業務條線的目標拆解以及進度追蹤方式，目前尚未披露更多細節。
戰略背景：AI基建的「資本飢渴」與政策共振
摩根士丹利此舉正值AI融資多重力量交匯的關鍵節點。AI數據中心投資正在「超預期狂奔」。 據7月報道，華爾街銀行普遍認爲AI正掀起一輪「超級週期」，大幅提振交易與融資活動。2026年數據中心資本支出原本預測爲5750億美元，實際正逼近8500億美元。
英偉達的巨額融資模式正在重塑行業生態。 8月10日，英偉達剛與阿波羅全球管理、貝萊德、黑石等六家金融巨頭簽署協議，目標長期動員超過5000億美元第三方資本用於AI基礎設施建設。摩根士丹利雖未出現在英偉達的六家合作名單中，但其1.5萬億美元計劃在規模上遠超英偉達的融資平台，顯示出華爾街投行在AI基建融資領域更大的野心。
政策層面，特朗普政府持續推動關鍵礦產與國防供應鏈「去中國化」。 8月7日，白宮剛召集百名礦業高管召開關鍵礦產峰會，力拓、必和必和、自由港麥克莫蘭等全球巨頭悉數出席。摩根士丹利計劃中將「關鍵礦產」列爲重點戰略產業，與此高度契合。
國防需求同樣成爲關鍵驅動力。 長達五個多月的美伊戰爭已大量消耗美軍精確制導導彈與防空攔截彈庫存，補充部分庫存可能耗時數年。摩根士丹利將「航空航天與國防技術」列爲核心佈局領域，精準卡位了這一結構性需求。
摩根士丹利此前已在2月發佈的戰略報告中提出，市場已進入一個 「由生成式AI資本支出驅動」的時代，體現從消費主導型增長轉向投資主導型的 「再工業化復興」 。此次1.5萬億美元計劃正是這一戰略判斷的落地執行。
結語
摩根士丹利1.5萬億美元計劃的推出，標誌着華爾街頂級投行正以前所未有的規模，將自身業務錨定於美國國家戰略產業的重塑進程。從AI芯片到數據中心電力，從量子計算到國防供應鏈，從關鍵礦產到網絡安全——這場由AI引發的資本洪流，正在將金融中介的角色從「被動服務」推向「主動動員」。
Simkowitz表示，摩根士丹利長期以來支持客戶建立、融資和發展重要業務，此次計劃將「這一影響力整合爲一項專項行動，聚焦對美國長期經濟實力和競爭力至關重要的企業、技術與平台」。在AI基礎設施投資從「軍備競賽」走向「國家戰略」的當下，華爾街的1.5萬億競賽，才剛剛鳴槍。
摩根士丹利該計劃圍繞三大核心領域展開：從芯片到國防的全面覆蓋
第一支柱：創新平台與戰略產業。 重點佈局人工智能、先進計算與軟件、量子技術、半導體、數據基礎設施、網絡安全、航空航天與國防技術、製藥、關鍵礦產，以及對美國再工業化具有戰略意義的行業。摩根士丹利聯席總裁Dan Simkowitz在聲明中表示：「美國正進入一個科技、基礎設施和戰略產業領域進行大量投資和創新的時期」。
第二支柱：創新經濟的基礎設施。 促進數字、實體和能源基礎設施的開發與融資，以及相關的關鍵供應鏈建設。在當前AI數據中心電力需求爆發式增長的背景下，這一支柱直擊AI產業最緊迫的瓶頸。
第三支柱：爲創業者和成長型公司提供資本。 爲創始人、企業家和成熟公司提供資本市場、諮詢和投資能力，幫助他們從成立和成長階段走向規模化、流動性、公開市場準入和長期價值創造。
華爾街的「國家戰略」競賽：1.5萬億的巧合與分野
摩根士丹利此計劃與摩根大通去年10月發起的計劃形成直接對標——後者同樣承諾在十年內向對國家經濟安全和韌性至關重要的行業投資1.5萬億美元。
值得注意的是，兩家機構所稱的1.5萬億美元均爲「促成」規模，涵蓋資本募集、融資安排、顧問服務及相關投資活動，而非自有資金的直接投入。這一口徑意味着銀行扮演的是資本市場撮合與中介方的角色，而非單一出資人。該計劃時間跨度長達十年，年均對應規模約1500億美元，但具體執行機制、各業務條線的目標拆解以及進度追蹤方式，目前尚未披露更多細節。
戰略背景：AI基建的「資本飢渴」與政策共振
摩根士丹利此舉正值AI融資多重力量交匯的關鍵節點。AI數據中心投資正在「超預期狂奔」。 據7月報道，華爾街銀行普遍認爲AI正掀起一輪「超級週期」，大幅提振交易與融資活動。2026年數據中心資本支出原本預測爲5750億美元，實際正逼近8500億美元。
英偉達的巨額融資模式正在重塑行業生態。 8月10日，英偉達剛與阿波羅全球管理、貝萊德、黑石等六家金融巨頭簽署協議，目標長期動員超過5000億美元第三方資本用於AI基礎設施建設。摩根士丹利雖未出現在英偉達的六家合作名單中，但其1.5萬億美元計劃在規模上遠超英偉達的融資平台，顯示出華爾街投行在AI基建融資領域更大的野心。
政策層面，特朗普政府持續推動關鍵礦產與國防供應鏈「去中國化」。 8月7日，白宮剛召集百名礦業高管召開關鍵礦產峰會，力拓、必和必和、自由港麥克莫蘭等全球巨頭悉數出席。摩根士丹利計劃中將「關鍵礦產」列爲重點戰略產業，與此高度契合。
國防需求同樣成爲關鍵驅動力。 長達五個多月的美伊戰爭已大量消耗美軍精確制導導彈與防空攔截彈庫存，補充部分庫存可能耗時數年。摩根士丹利將「航空航天與國防技術」列爲核心佈局領域，精準卡位了這一結構性需求。
摩根士丹利此前已在2月發佈的戰略報告中提出，市場已進入一個 「由生成式AI資本支出驅動」的時代，體現從消費主導型增長轉向投資主導型的 「再工業化復興」 。此次1.5萬億美元計劃正是這一戰略判斷的落地執行。
結語
摩根士丹利1.5萬億美元計劃的推出，標誌着華爾街頂級投行正以前所未有的規模，將自身業務錨定於美國國家戰略產業的重塑進程。從AI芯片到數據中心電力，從量子計算到國防供應鏈，從關鍵礦產到網絡安全——這場由AI引發的資本洪流，正在將金融中介的角色從「被動服務」推向「主動動員」。
Simkowitz表示，摩根士丹利長期以來支持客戶建立、融資和發展重要業務，此次計劃將「這一影響力整合爲一項專項行動，聚焦對美國長期經濟實力和競爭力至關重要的企業、技術與平台」。在AI基礎設施投資從「軍備競賽」走向「國家戰略」的當下，華爾街的1.5萬億競賽，才剛剛鳴槍。
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萬億參數！英偉達被曝正在開發新一代AI，目標直指全球頂尖開源模型
英偉達正全力研發至少達1萬億參數的開源模型Nemotron 4，旨在降低對OpenAI等頭部客戶及雲巨頭的依賴。公司不僅通過回租服務器將雲服務算力承諾大幅增至280億美元，還組建了包括Mistral、Cursor等在內的「Nemotron聯盟」共建生態。英偉達美股盤前漲近2%。
英偉達正大力押注自研開源人工智能模型，試圖以此擴大GPU需求——儘管這一策略同時將其推入與自身客戶和投資對象正面競爭的微妙處境。
The Information 11日報道稱，英偉達目標是將Nemotron 4最大版本的性能打造至與全球頂尖開源模型比肩的水準。多名員工透露，該模型參數量預計至少達到一萬億——約爲其現有最大模型Nemotron 3 Ultra的兩倍。英偉達生成式AI副總裁Kari Briski在一封郵件中表示，"英偉達投資Nemotron，是因爲我們相信每家企業、每個國家都需要可及的前沿開源模型。"
英偉達當前的芯片需求高度集中於OpenAI、微軟、SpaceX等少數前沿實驗室和雲服務商，而上述機構正日益佈局自研AI芯片。Nemotron 4的推進旨在將需求基礎拓展至更廣泛的企業用戶群體，從而降低英偉達對頭部客戶的依賴。AI模型評測機構Arena的首席執行官Anastasios Angelopoulos表示，"無論哪家公司做出優秀的開源模型，英偉達都是贏家。"
英偉達美股盤前漲近2%。
千億參數目標，算力投入三倍躍升
據多名參與Nemotron項目的員工透露，英偉達計劃開發的最大規模Nemotron 4模型參數量至少達到1萬億，約爲其今年6月發佈的現有最大模型Nemotron 3 Ultra的兩倍。該模型參數規模仍將遠低於中國頭部開源模型，但英偉達同時強調其壓縮技術可使較小模型實現超越性的性能表現。
在算力投入層面，英偉達的決心體現於其資金承諾的大幅擴張。據悉，該公司通過向購買其芯片的雲服務商回租AI服務器獲取算力。截至今年4月，英偉達多年期雲服務承諾的總價值已增至2031年初的280億美元，約爲一年前披露金額的三倍。其中針對本財年（截至2028年1月）的相關支出約爲70億美元，雖遠低於OpenAI和Anthropic的投入規模，但已超過絕大多數美國和中國領先開源實驗室的歷史融資總額。
在研發人員規模上，Nemotron項目同樣持續擴張。英偉達上一個重要模型的研究論文署名作者多達570人，多名員工表示Nemotron 4的參與人數將更多。"現在每個人都想參與進來，"一位前員工說。
組建"Nemotron聯盟"，廣納開源生態夥伴
爲加速Nemotron 4的研發，英偉達構建了一個名爲"Nemotron聯盟"的合作網絡，成員包括Reflection、Cursor、Thinking Machines和Mistral等開源開發商，各方在推進自身模型項目的同時，也向Nemotron 4貢獻訓練數據、評估支持和模型設計方案。
此外，據一位直接參與合作的人士透露，AI模型訓練初創公司Prime Intellect已向該項目貢獻了30萬個模擬環境，用於輔助模型訓練。AI編程工具初創公司Cognition也在聯盟成員之列，據知情人士透露，該公司已就向英偉達提供代碼訓練數據展開討論，但相關合作尚未正式對外公佈。
聯盟成員的參與動機各異。部分公司希望藉助英偉達對開源生態的推動擴大市場份額；另一些則期望以較低成本影響一個可供自身使用的高質量模型的研發方向，從而規避自行承擔訓練算力成本的壓力。Prime Intellect首席執行官Vincent Weisser將這一聯盟定位爲對抗單一"神級"模型壟斷的集體行動，而非一場爭奪最佳開源模型名號的零和博弈。
客戶與競爭對手的邊界趨於模糊
Nemotron 4的推進令英偉達陷入一種微妙的結構性張力之中。一方面，OpenAI長期以來是英偉達芯片需求的重要驅動方，英偉達已向其投資300億美元；另一方面，Nemotron 4的定位恰恰是爲企業提供成本更低的替代方案，與OpenAI等前沿實驗室的商業模型形成競爭。與此同時，聯盟中包含的Reflection AI和Thinking Machines等公司，也是英偉達已注資的開源創業企業。
不過，對英偉達而言，這一競爭邏輯並不必然是零和遊戲。AI模型評估機構Arena的首席執行官Anastasios Angelopoulos表示："無論哪家公司做出優秀的開源模型，英偉達都是贏家。"英偉達的核心邏輯在於：開源生態越繁榮、參與主體越多元，GPU的整體需求就越旺盛。
目前，Nemotron系列模型已獲得一定市場採用，帕蘭提爾（Palantir）於今年6月宣佈與英偉達合作，將Nemotron模型用於美國政府客戶。但據Arena和Artificial Analysis等機構的基準測試數據，英偉達現有最大模型Nemotron 3 Ultra在美國開源模型中僅排名第二，位列Thinking Machines新發布的Inkling模型之後，在全球模型整體排名中更位於前40名之外。
發佈時間表仍不明朗
儘管項目規模宏大，Nemotron 4的發佈時間仍存在較大不確定性。多名員工表示，英偉達已就預訓練數據和架構做出若干決策，但尚未最終確定具體規格和發佈日期，最終訓練階段亦尚未啓動，預計耗時數月。兩名員工認爲模型最快可在今年秋末發佈，另有員工認爲時間可能更晚。
與此同時，英偉達本週已發佈了Nemotron系列的一個較小版本——Nemotron 3.5 Lightning，該模型主打以儘可能快的速度和效率運行AI代理任務。英偉達同步發佈了免費的模型路由軟件，協助企業更便捷地構建自定義模型路由工具，將特定AI任務自動分配至最優、最經濟的模型處理。
英偉達應用深度學習研究副總裁Bryan Catanzaro今年1月在一檔播客中表示，投資Nemotron"對我們公司的未來至關重要"。英偉達首席執行官黃仁勳也在上月的一封郵件中公開表態支持開源，稱開源模型"促進安全、網絡安全、科學進步和國家安全"。
英偉達正大力押注自研開源人工智能模型，試圖以此擴大GPU需求——儘管這一策略同時將其推入與自身客戶和投資對象正面競爭的微妙處境。
The Information 11日報道稱，英偉達目標是將Nemotron 4最大版本的性能打造至與全球頂尖開源模型比肩的水準。多名員工透露，該模型參數量預計至少達到一萬億——約爲其現有最大模型Nemotron 3 Ultra的兩倍。英偉達生成式AI副總裁Kari Briski在一封郵件中表示，"英偉達投資Nemotron，是因爲我們相信每家企業、每個國家都需要可及的前沿開源模型。"
英偉達當前的芯片需求高度集中於OpenAI、微軟、SpaceX等少數前沿實驗室和雲服務商，而上述機構正日益佈局自研AI芯片。Nemotron 4的推進旨在將需求基礎拓展至更廣泛的企業用戶群體，從而降低英偉達對頭部客戶的依賴。AI模型評測機構Arena的首席執行官Anastasios Angelopoulos表示，"無論哪家公司做出優秀的開源模型，英偉達都是贏家。"
英偉達美股盤前漲近2%。
千億參數目標，算力投入三倍躍升
據多名參與Nemotron項目的員工透露，英偉達計劃開發的最大規模Nemotron 4模型參數量至少達到1萬億，約爲其今年6月發佈的現有最大模型Nemotron 3 Ultra的兩倍。該模型參數規模仍將遠低於中國頭部開源模型，但英偉達同時強調其壓縮技術可使較小模型實現超越性的性能表現。
在算力投入層面，英偉達的決心體現於其資金承諾的大幅擴張。據悉，該公司通過向購買其芯片的雲服務商回租AI服務器獲取算力。截至今年4月，英偉達多年期雲服務承諾的總價值已增至2031年初的280億美元，約爲一年前披露金額的三倍。其中針對本財年（截至2028年1月）的相關支出約爲70億美元，雖遠低於OpenAI和Anthropic的投入規模，但已超過絕大多數美國和中國領先開源實驗室的歷史融資總額。
在研發人員規模上，Nemotron項目同樣持續擴張。英偉達上一個重要模型的研究論文署名作者多達570人，多名員工表示Nemotron 4的參與人數將更多。"現在每個人都想參與進來，"一位前員工說。
組建"Nemotron聯盟"，廣納開源生態夥伴
爲加速Nemotron 4的研發，英偉達構建了一個名爲"Nemotron聯盟"的合作網絡，成員包括Reflection、Cursor、Thinking Machines和Mistral等開源開發商，各方在推進自身模型項目的同時，也向Nemotron 4貢獻訓練數據、評估支持和模型設計方案。
此外，據一位直接參與合作的人士透露，AI模型訓練初創公司Prime Intellect已向該項目貢獻了30萬個模擬環境，用於輔助模型訓練。AI編程工具初創公司Cognition也在聯盟成員之列，據知情人士透露，該公司已就向英偉達提供代碼訓練數據展開討論，但相關合作尚未正式對外公佈。
聯盟成員的參與動機各異。部分公司希望藉助英偉達對開源生態的推動擴大市場份額；另一些則期望以較低成本影響一個可供自身使用的高質量模型的研發方向，從而規避自行承擔訓練算力成本的壓力。Prime Intellect首席執行官Vincent Weisser將這一聯盟定位爲對抗單一"神級"模型壟斷的集體行動，而非一場爭奪最佳開源模型名號的零和博弈。
客戶與競爭對手的邊界趨於模糊
Nemotron 4的推進令英偉達陷入一種微妙的結構性張力之中。一方面，OpenAI長期以來是英偉達芯片需求的重要驅動方，英偉達已向其投資300億美元；另一方面，Nemotron 4的定位恰恰是爲企業提供成本更低的替代方案，與OpenAI等前沿實驗室的商業模型形成競爭。與此同時，聯盟中包含的Reflection AI和Thinking Machines等公司，也是英偉達已注資的開源創業企業。
不過，對英偉達而言，這一競爭邏輯並不必然是零和遊戲。AI模型評估機構Arena的首席執行官Anastasios Angelopoulos表示："無論哪家公司做出優秀的開源模型，英偉達都是贏家。"英偉達的核心邏輯在於：開源生態越繁榮、參與主體越多元，GPU的整體需求就越旺盛。
目前，Nemotron系列模型已獲得一定市場採用，帕蘭提爾（Palantir）於今年6月宣佈與英偉達合作，將Nemotron模型用於美國政府客戶。但據Arena和Artificial Analysis等機構的基準測試數據，英偉達現有最大模型Nemotron 3 Ultra在美國開源模型中僅排名第二，位列Thinking Machines新發布的Inkling模型之後，在全球模型整體排名中更位於前40名之外。
發佈時間表仍不明朗
儘管項目規模宏大，Nemotron 4的發佈時間仍存在較大不確定性。多名員工表示，英偉達已就預訓練數據和架構做出若干決策，但尚未最終確定具體規格和發佈日期，最終訓練階段亦尚未啓動，預計耗時數月。兩名員工認爲模型最快可在今年秋末發佈，另有員工認爲時間可能更晚。
與此同時，英偉達本週已發佈了Nemotron系列的一個較小版本——Nemotron 3.5 Lightning，該模型主打以儘可能快的速度和效率運行AI代理任務。英偉達同步發佈了免費的模型路由軟件，協助企業更便捷地構建自定義模型路由工具，將特定AI任務自動分配至最優、最經濟的模型處理。
英偉達應用深度學習研究副總裁Bryan Catanzaro今年1月在一檔播客中表示，投資Nemotron"對我們公司的未來至關重要"。英偉達首席執行官黃仁勳也在上月的一封郵件中公開表態支持開源，稱開源模型"促進安全、網絡安全、科學進步和國家安全"。
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瞄準AI產業鏈「資金缺口」！摩根士丹利(MS.US)啓動1.5萬億美元融資促成計劃，覆蓋AI基建與國防科技
這是繼摩根大通(JPM.US)去年10月發起同等規模計劃後，又一家華爾街頂級投行以「國家戰略」之名大規模動員資本。兩家機構在計劃規模上的不謀而合，折射出大型金融機構正積極將自身業務與美國國家經濟和安全戰略相綁定，在政策環境日趨強調本土產業競爭力的背景下，搶佔戰略性行業的融資主導權。
摩根士丹利該計劃圍繞三大核心領域展開：從芯片到國防的全面覆蓋
第一支柱：創新平台與戰略產業。 重點佈局人工智能、先進計算與軟件、量子技術、半導體、數據基礎設施、網絡安全、航空航天與國防技術、製藥、關鍵礦產，以及對美國再工業化具有戰略意義的行業。摩根士丹利聯席總裁Dan Simkowitz在聲明中表示：「美國正進入一個科技、基礎設施和戰略產業領域進行大量投資和創新的時期」。
第二支柱：創新經濟的基礎設施。 促進數字、實體和能源基礎設施的開發與融資，以及相關的關鍵供應鏈建設。在當前AI數據中心電力需求爆發式增長的背景下，這一支柱直擊AI產業最緊迫的瓶頸。
第三支柱：爲創業者和成長型公司提供資本。 爲創始人、企業家和成熟公司提供資本市場、諮詢和投資能力，幫助他們從成立和成長階段走向規模化、流動性、公開市場準入和長期價值創造。
華爾街的「國家戰略」競賽：1.5萬億的巧合與分野
摩根士丹利此計劃與摩根大通去年10月發起的計劃形成直接對標——後者同樣承諾在十年內向對國家經濟安全和韌性至關重要的行業投資1.5萬億美元。
值得注意的是，兩家機構所稱的1.5萬億美元均爲「促成」規模，涵蓋資本募集、融資安排、顧問服務及相關投資活動，而非自有資金的直接投入。這一口徑意味着銀行扮演的是資本市場撮合與中介方的角色，而非單一出資人。該計劃時間跨度長達十年，年均對應規模約1500億美元，但具體執行機制、各業務條線的目標拆解以及進度追蹤方式，目前尚未披露更多細節。
戰略背景：AI基建的「資本飢渴」與政策共振
摩根士丹利此舉正值AI融資多重力量交匯的關鍵節點。AI數據中心投資正在「超預期狂奔」。 據7月報道，華爾街銀行普遍認爲AI正掀起一輪「超級週期」，大幅提振交易與融資活動。2026年數據中心資本支出原本預測爲5750億美元，實際正逼近8500億美元。
英偉達的巨額融資模式正在重塑行業生態。 8月10日，英偉達剛與阿波羅全球管理、貝萊德、黑石等六家金融巨頭簽署協議，目標長期動員超過5000億美元第三方資本用於AI基礎設施建設。摩根士丹利雖未出現在英偉達的六家合作名單中，但其1.5萬億美元計劃在規模上遠超英偉達的融資平台，顯示出華爾街投行在AI基建融資領域更大的野心。
政策層面，特朗普政府持續推動關鍵礦產與國防供應鏈「去中國化」。 8月7日，白宮剛召集百名礦業高管召開關鍵礦產峰會，力拓、必和必和、自由港麥克莫蘭等全球巨頭悉數出席。摩根士丹利計劃中將「關鍵礦產」列爲重點戰略產業，與此高度契合。
國防需求同樣成爲關鍵驅動力。 長達五個多月的美伊戰爭已大量消耗美軍精確制導導彈與防空攔截彈庫存，補充部分庫存可能耗時數年。摩根士丹利將「航空航天與國防技術」列爲核心佈局領域，精準卡位了這一結構性需求。
摩根士丹利此前已在2月發佈的戰略報告中提出，市場已進入一個 「由生成式AI資本支出驅動」的時代，體現從消費主導型增長轉向投資主導型的 「再工業化復興」 。此次1.5萬億美元計劃正是這一戰略判斷的落地執行。
結語
摩根士丹利1.5萬億美元計劃的推出，標誌着華爾街頂級投行正以前所未有的規模，將自身業務錨定於美國國家戰略產業的重塑進程。從AI芯片到數據中心電力，從量子計算到國防供應鏈，從關鍵礦產到網絡安全——這場由AI引發的資本洪流，正在將金融中介的角色從「被動服務」推向「主動動員」。
Simkowitz表示，摩根士丹利長期以來支持客戶建立、融資和發展重要業務，此次計劃將「這一影響力整合爲一項專項行動，聚焦對美國長期經濟實力和競爭力至關重要的企業、技術與平台」。在AI基礎設施投資從「軍備競賽」走向「國家戰略」的當下，華爾街的1.5萬億競賽，才剛剛鳴槍。
摩根士丹利該計劃圍繞三大核心領域展開：從芯片到國防的全面覆蓋
第一支柱：創新平台與戰略產業。 重點佈局人工智能、先進計算與軟件、量子技術、半導體、數據基礎設施、網絡安全、航空航天與國防技術、製藥、關鍵礦產，以及對美國再工業化具有戰略意義的行業。摩根士丹利聯席總裁Dan Simkowitz在聲明中表示：「美國正進入一個科技、基礎設施和戰略產業領域進行大量投資和創新的時期」。
第二支柱：創新經濟的基礎設施。 促進數字、實體和能源基礎設施的開發與融資，以及相關的關鍵供應鏈建設。在當前AI數據中心電力需求爆發式增長的背景下，這一支柱直擊AI產業最緊迫的瓶頸。
第三支柱：爲創業者和成長型公司提供資本。 爲創始人、企業家和成熟公司提供資本市場、諮詢和投資能力，幫助他們從成立和成長階段走向規模化、流動性、公開市場準入和長期價值創造。
華爾街的「國家戰略」競賽：1.5萬億的巧合與分野
摩根士丹利此計劃與摩根大通去年10月發起的計劃形成直接對標——後者同樣承諾在十年內向對國家經濟安全和韌性至關重要的行業投資1.5萬億美元。
值得注意的是，兩家機構所稱的1.5萬億美元均爲「促成」規模，涵蓋資本募集、融資安排、顧問服務及相關投資活動，而非自有資金的直接投入。這一口徑意味着銀行扮演的是資本市場撮合與中介方的角色，而非單一出資人。該計劃時間跨度長達十年，年均對應規模約1500億美元，但具體執行機制、各業務條線的目標拆解以及進度追蹤方式，目前尚未披露更多細節。
戰略背景：AI基建的「資本飢渴」與政策共振
摩根士丹利此舉正值AI融資多重力量交匯的關鍵節點。AI數據中心投資正在「超預期狂奔」。 據7月報道，華爾街銀行普遍認爲AI正掀起一輪「超級週期」，大幅提振交易與融資活動。2026年數據中心資本支出原本預測爲5750億美元，實際正逼近8500億美元。
英偉達的巨額融資模式正在重塑行業生態。 8月10日，英偉達剛與阿波羅全球管理、貝萊德、黑石等六家金融巨頭簽署協議，目標長期動員超過5000億美元第三方資本用於AI基礎設施建設。摩根士丹利雖未出現在英偉達的六家合作名單中，但其1.5萬億美元計劃在規模上遠超英偉達的融資平台，顯示出華爾街投行在AI基建融資領域更大的野心。
政策層面，特朗普政府持續推動關鍵礦產與國防供應鏈「去中國化」。 8月7日，白宮剛召集百名礦業高管召開關鍵礦產峰會，力拓、必和必和、自由港麥克莫蘭等全球巨頭悉數出席。摩根士丹利計劃中將「關鍵礦產」列爲重點戰略產業，與此高度契合。
國防需求同樣成爲關鍵驅動力。 長達五個多月的美伊戰爭已大量消耗美軍精確制導導彈與防空攔截彈庫存，補充部分庫存可能耗時數年。摩根士丹利將「航空航天與國防技術」列爲核心佈局領域，精準卡位了這一結構性需求。
摩根士丹利此前已在2月發佈的戰略報告中提出，市場已進入一個 「由生成式AI資本支出驅動」的時代，體現從消費主導型增長轉向投資主導型的 「再工業化復興」 。此次1.5萬億美元計劃正是這一戰略判斷的落地執行。
結語
摩根士丹利1.5萬億美元計劃的推出，標誌着華爾街頂級投行正以前所未有的規模，將自身業務錨定於美國國家戰略產業的重塑進程。從AI芯片到數據中心電力，從量子計算到國防供應鏈，從關鍵礦產到網絡安全——這場由AI引發的資本洪流，正在將金融中介的角色從「被動服務」推向「主動動員」。
Simkowitz表示，摩根士丹利長期以來支持客戶建立、融資和發展重要業務，此次計劃將「這一影響力整合爲一項專項行動，聚焦對美國長期經濟實力和競爭力至關重要的企業、技術與平台」。在AI基礎設施投資從「軍備競賽」走向「國家戰略」的當下，華爾街的1.5萬億競賽，才剛剛鳴槍。
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Жоғары (өспелі)SpaceX（納斯達克：SPCX）計劃於週一從卡納維拉爾角發射29顆星鏈衛星，使用的獵鷹9號助推器此前已執行過17次飛行任務。
發射定於美國東部時間上午10:49進行。如果一切順利，B1085助推器將在約八分鐘後降落在大西洋上的無人回收船上。
按照SpaceX的標準，第18次飛行已是常規操作。另一枚助推器B1067上個月剛剛完成了創紀錄的第36次飛行。
這種常規化正是SpaceX商業模式的基礎。通過重複使用火箭而非一次性丟棄，該公司能夠更頻繁地執行發射任務，同時降低每次任務的成本。
NASA證明了複用是可行的，但並未實現低成本或快速週轉。
可重複使用的航天器並非新概念。
NASA的航天飛機及其固體火箭助推器在三十年間反覆執行飛行任務，其中發現號航天飛機單獨完成了39次任務，超過迄今任何一枚獵鷹9號助推器的飛行次數。
問題在於航天飛機的維護處理始終成本高昂且耗時漫長。
NASA最初設想的週轉時間爲兩週，但從未實現過少於55天的週轉，而NASA後續的一項分析估算每次發射成本約爲$15億。如今一次獵鷹9號發射的成本約爲$7,400萬。
經過飛行驗證的硬件如今已成爲常態。
SpaceX在最近提交給美國證券交易委員會（SEC）的文件中表示，已完成約650次軌道發射，其中超過540次使用的是經過飛行驗證的Falcon火箭。多年來，爲每次任務製造全新的助推器早已不再是該公司的常規運營模式。
其結果是，這種發射節奏無人能及。週六從加利福尼亞進行的Starlink任務已經是2026年Falcon 9的第92次飛行，而週一的任務將是第93次。相比之下，歐洲自1970年以來總共只進行了334次太空發射。
Kalshi的交易員預測，SpaceX今年將完成156次發射。
中國正試圖着陸SpaceX如今已重複使用的火箭。
發射定於美國東部時間上午10:49進行。如果一切順利，B1085助推器將在約八分鐘後降落在大西洋上的無人回收船上。
按照SpaceX的標準，第18次飛行已是常規操作。另一枚助推器B1067上個月剛剛完成了創紀錄的第36次飛行。
這種常規化正是SpaceX商業模式的基礎。通過重複使用火箭而非一次性丟棄，該公司能夠更頻繁地執行發射任務，同時降低每次任務的成本。
NASA證明了複用是可行的，但並未實現低成本或快速週轉。
可重複使用的航天器並非新概念。
NASA的航天飛機及其固體火箭助推器在三十年間反覆執行飛行任務，其中發現號航天飛機單獨完成了39次任務，超過迄今任何一枚獵鷹9號助推器的飛行次數。
問題在於航天飛機的維護處理始終成本高昂且耗時漫長。
NASA最初設想的週轉時間爲兩週，但從未實現過少於55天的週轉，而NASA後續的一項分析估算每次發射成本約爲$15億。如今一次獵鷹9號發射的成本約爲$7,400萬。
經過飛行驗證的硬件如今已成爲常態。
SpaceX在最近提交給美國證券交易委員會（SEC）的文件中表示，已完成約650次軌道發射，其中超過540次使用的是經過飛行驗證的Falcon火箭。多年來，爲每次任務製造全新的助推器早已不再是該公司的常規運營模式。
其結果是，這種發射節奏無人能及。週六從加利福尼亞進行的Starlink任務已經是2026年Falcon 9的第92次飛行，而週一的任務將是第93次。相比之下，歐洲自1970年以來總共只進行了334次太空發射。
Kalshi的交易員預測，SpaceX今年將完成156次發射。
中國正試圖着陸SpaceX如今已重複使用的火箭。
SpaceX（納斯達克：SPCX）計劃於週一從卡納維拉爾角發射29顆星鏈衛星，使用的獵鷹9號助推器此前已執行過17次飛行任務。
發射定於美國東部時間上午10:49進行。如果一切順利，B1085助推器將在約八分鐘後降落在大西洋上的無人回收船上。
按照SpaceX的標準，第18次飛行已是常規操作。另一枚助推器B1067上個月剛剛完成了創紀錄的第36次飛行。
這種常規化正是SpaceX商業模式的基礎。通過重複使用火箭而非一次性丟棄，該公司能夠更頻繁地執行發射任務，同時降低每次任務的成本。
NASA證明了複用是可行的，但並未實現低成本或快速週轉。
可重複使用的航天器並非新概念。
NASA的航天飛機及其固體火箭助推器在三十年間反覆執行飛行任務，其中發現號航天飛機單獨完成了39次任務，超過迄今任何一枚獵鷹9號助推器的飛行次數。
問題在於航天飛機的維護處理始終成本高昂且耗時漫長。
NASA最初設想的週轉時間爲兩週，但從未實現過少於55天的週轉，而NASA後續的一項分析估算每次發射成本約爲$15億。如今一次獵鷹9號發射的成本約爲$7,400萬。
經過飛行驗證的硬件如今已成爲常態。
SpaceX在最近提交給美國證券交易委員會（SEC）的文件中表示，已完成約650次軌道發射，其中超過540次使用的是經過飛行驗證的Falcon火箭。多年來，爲每次任務製造全新的助推器早已不再是該公司的常規運營模式。
其結果是，這種發射節奏無人能及。週六從加利福尼亞進行的Starlink任務已經是2026年Falcon 9的第92次飛行，而週一的任務將是第93次。相比之下，歐洲自1970年以來總共只進行了334次太空發射。
Kalshi的交易員預測，SpaceX今年將完成156次發射。
中國正試圖着陸SpaceX如今已重複使用的火箭。
發射定於美國東部時間上午10:49進行。如果一切順利，B1085助推器將在約八分鐘後降落在大西洋上的無人回收船上。
按照SpaceX的標準，第18次飛行已是常規操作。另一枚助推器B1067上個月剛剛完成了創紀錄的第36次飛行。
這種常規化正是SpaceX商業模式的基礎。通過重複使用火箭而非一次性丟棄，該公司能夠更頻繁地執行發射任務，同時降低每次任務的成本。
NASA證明了複用是可行的，但並未實現低成本或快速週轉。
可重複使用的航天器並非新概念。
NASA的航天飛機及其固體火箭助推器在三十年間反覆執行飛行任務，其中發現號航天飛機單獨完成了39次任務，超過迄今任何一枚獵鷹9號助推器的飛行次數。
問題在於航天飛機的維護處理始終成本高昂且耗時漫長。
NASA最初設想的週轉時間爲兩週，但從未實現過少於55天的週轉，而NASA後續的一項分析估算每次發射成本約爲$15億。如今一次獵鷹9號發射的成本約爲$7,400萬。
經過飛行驗證的硬件如今已成爲常態。
SpaceX在最近提交給美國證券交易委員會（SEC）的文件中表示，已完成約650次軌道發射，其中超過540次使用的是經過飛行驗證的Falcon火箭。多年來，爲每次任務製造全新的助推器早已不再是該公司的常規運營模式。
其結果是，這種發射節奏無人能及。週六從加利福尼亞進行的Starlink任務已經是2026年Falcon 9的第92次飛行，而週一的任務將是第93次。相比之下，歐洲自1970年以來總共只進行了334次太空發射。
Kalshi的交易員預測，SpaceX今年將完成156次發射。
中國正試圖着陸SpaceX如今已重複使用的火箭。
Расталды
AAPLUS-0,90%
MSFTUS-0,84%
NVDAUS+0,25%
8月9日,Cathie Wood：比特幣和穩定幣或成智能體商業轉型兩大主要受益者，「木頭姐」Cathie Wood 認為，最新就業報告表面上可能令人擔憂，但實際情況沒有看起來那麼糟，真正值得關注的是就業數據背後的經濟變化。當前美國財政赤字佔 GDP 比例為 5.6%，她認為這一水平與裡根經濟學初期的 1980 年代相似；若生產率和技術採用繼續按 ARK 預期加速，該比例年底可能接近 5%。未來更大的風險可能不是通脹，而是通縮，尤其是對於未能採用 AI 和生產率工具的企業。
石油方面，供應過剩正在形成，阿聯酋 5 月退出 OPEC 後產量升至歷史新高，Cathie Wood 認為油價可能顯著下跌，並將其視為全球大部分地區的通縮推動因素。與此同時，資本支出已突破過去 30 年的區間，她認為市場對 AI 泡沫的擔憂被誇大，目前仍處於技術革命的早期階段。
加密資產方面，Cathie Wood 表示，比特幣相對於黃金的表現正在重新企穩，並認為比特幣和穩定幣可能成為智能體商業轉型的兩大主要受益者。
石油方面，供應過剩正在形成，阿聯酋 5 月退出 OPEC 後產量升至歷史新高，Cathie Wood 認為油價可能顯著下跌，並將其視為全球大部分地區的通縮推動因素。與此同時，資本支出已突破過去 30 年的區間，她認為市場對 AI 泡沫的擔憂被誇大，目前仍處於技術革命的早期階段。
加密資產方面，Cathie Wood 表示，比特幣相對於黃金的表現正在重新企穩，並認為比特幣和穩定幣可能成為智能體商業轉型的兩大主要受益者。
Расталды
8 月 9 日，据 CME「Fed Watch」数据，美联储 9 月维持利率不变概率现报 55.6%，加息 25 个基点的概率为 44.4%。
機構分析指出，市場普遍預期美國 CPI 在 6 月環比下降 0.4% 後，預計 7 月將環比上漲 0.1%。剔除燃料和食品的核心 CPI 月率預計為 0.2%，年率預計為 2.5%，為 2 月以來的最小同比漲幅。在週五疲軟的 7 月非農就業報告出爐後，通脹增速放緩可能有助於緩解美联储內部的通脹焦慮。此前在 7 月 29 日的會議上，有三位官員投票支持加息。
CPI 報告可能會顯示，能源相關價格壓力有所降溫，這種壓力在 2 月底美國與伊朗開戰後的幾個月裡急劇加劇。7 月初，零售汽油價格跌至近四個月來的最低點，隨後在月底回升至每加侖 4 美元以上。該報告可能還會顯示，隨著航空燃油成本趨於穩定，機票價格也有所下降。
機構分析指出，市場普遍預期美國 CPI 在 6 月環比下降 0.4% 後，預計 7 月將環比上漲 0.1%。剔除燃料和食品的核心 CPI 月率預計為 0.2%，年率預計為 2.5%，為 2 月以來的最小同比漲幅。在週五疲軟的 7 月非農就業報告出爐後，通脹增速放緩可能有助於緩解美联储內部的通脹焦慮。此前在 7 月 29 日的會議上，有三位官員投票支持加息。
CPI 報告可能會顯示，能源相關價格壓力有所降溫，這種壓力在 2 月底美國與伊朗開戰後的幾個月裡急劇加劇。7 月初，零售汽油價格跌至近四個月來的最低點，隨後在月底回升至每加侖 4 美元以上。該報告可能還會顯示，隨著航空燃油成本趨於穩定，機票價格也有所下降。
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8 月 8 日，据彭博社援引知情人士报道，25 歲華爾街新晉 AI 股神、前 OpenAI 研究員 Leopold Aschenbrenner 在其對沖基金瀕臨崩潰的幾天後已重返投資舞台，豪掷 4 億美元支持一家由紅杉资本支持的私營公司。今日最新披露該私營公司為晶片製造初創公司 Source Foundry，該基金此前已向 Source Foundry 投資 1 億美元，此次追加 4 億美元後對 Source Foundry 的總投資額達 5 億美元。
這筆於周二完成的投資，是 Leopold 在 Situational Awareness 基金上周因華爾街多家貸方密集發出追加保證金通知而幾近崩盤後，如何收拾殘局的首個信號。
Source Foundry 是一家 2025 年在舊金山成立的隱秘晶片製造初創公司，由斯坦福材料科學家 Abdulmalik Obaid（CEO）和 Joe Burg 聯合創立。專注於開發更簡單、成本更低、速度更快的半導體光刻與製造工藝及工具，目標是挑戰 ASML 的極紫外（EUV）光刻機，解決 AI 算力需求指數級增長與傳統晶片產能線性擴張之間的巨大缺口，從而重塑先進 AI 晶片的生產方式。
這筆於周二完成的投資，是 Leopold 在 Situational Awareness 基金上周因華爾街多家貸方密集發出追加保證金通知而幾近崩盤後，如何收拾殘局的首個信號。
Source Foundry 是一家 2025 年在舊金山成立的隱秘晶片製造初創公司，由斯坦福材料科學家 Abdulmalik Obaid（CEO）和 Joe Burg 聯合創立。專注於開發更簡單、成本更低、速度更快的半導體光刻與製造工藝及工具，目標是挑戰 ASML 的極紫外（EUV）光刻機，解決 AI 算力需求指數級增長與傳統晶片產能線性擴張之間的巨大缺口，從而重塑先進 AI 晶片的生產方式。
8 月 8 日，据 TheDataNerd 监测，近日 40 倍槓桿大手筆做空 1.02 億美元比特幣的巨鯨遭遇部分清算，近一周虧損 146 萬美元。目前補充保證金將做空倉位降至約 6000 萬美元，開倉價 64,212.5 美元，清算價 65,310.2 美元。
8 月 8 日，据彭博社援引知情人士报道，25 歲華爾街新晉 AI 股神、前 OpenAI 研究員 Leopold Aschenbrenner 在其對沖基金瀕臨崩潰的幾天後已重返投資舞台，豪掷 4 億美元支持一家由紅杉资本支持的私營公司。今日最新披露該私營公司為晶片製造初創公司 Source Foundry，該基金此前已向 Source Foundry 投資 1 億美元，此次追加 4 億美元後對 Source Foundry 的總投資額達 5 億美元。
這筆於周二完成的投資，是 Leopold 在 Situational Awareness 基金上周因華爾街多家貸方密集發出追加保證金通知而幾近崩盤後，如何收拾殘局的首個信號。
Source Foundry 是一家 2025 年在舊金山成立的隱秘晶片製造初創公司，由斯坦福材料科學家 Abdulmalik Obaid（CEO）和 Joe Burg 聯合創立。專注於開發更簡單、成本更低、速度更快的半導體光刻與製造工藝及工具，目標是挑戰 ASML 的極紫外（EUV）光刻機，解決 AI 算力需求指數級增長與傳統晶片產能線性擴張之間的巨大缺口，從而重塑先進 AI 晶片的生產方式。
這筆於周二完成的投資，是 Leopold 在 Situational Awareness 基金上周因華爾街多家貸方密集發出追加保證金通知而幾近崩盤後，如何收拾殘局的首個信號。
Source Foundry 是一家 2025 年在舊金山成立的隱秘晶片製造初創公司，由斯坦福材料科學家 Abdulmalik Obaid（CEO）和 Joe Burg 聯合創立。專注於開發更簡單、成本更低、速度更快的半導體光刻與製造工藝及工具，目標是挑戰 ASML 的極紫外（EUV）光刻機，解決 AI 算力需求指數級增長與傳統晶片產能線性擴張之間的巨大缺口，從而重塑先進 AI 晶片的生產方式。
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