Nscale寻求35亿美元上市前融资

英国人工智能基础设施公司Nscale成立仅两年,目前正就一笔规模最高达35亿美元的融资进行谈判,以便为计划中的纽约上市做准备。彭博社(Bloomberg News)2026年9月4日援引知情人士的说法报道了这一消息。这家总部位于伦敦的公司专门建设和运营配备GPU的数据中心,为人工智能工作负载提供算力。据TechCrunch和The Next Web报道,Nscale希望在最早可能于本月进行的上市之前完成这笔融资。

Nscale究竟在卖什么

与其竞争的超大规模云服务商相比,Nscale并不是一个家喻户晓的名字。这家成立于2024年的公司并不自行开发人工智能产品,而是建设数据中心,并出租其中的GPU算力——也就是人工智能实验室训练和运行大模型所需要的原始计算能力。凭借这一模式,公司实现了快速增长:2024年12月完成1.55亿美元的A轮融资,随后在2026年3月完成由投资基金Aker领投、英伟达也参与的11亿美元B轮融资,Nscale将这轮融资称为"欧洲历史上规模最大的B轮融资"。而新一轮上市前融资的规模将远超前两轮:最多15亿美元的可转换票据——一种日后可转换为股权的债务形式——由对冲基金Third Point领投,另外还有约20亿美元直接来自英伟达,高盛(Goldman Sachs)担任此次融资的顾问。

为什么人工智能算力需求能撑起这样的融资规模

这笔融资的规模,源于一份合同。2026年8月26日,Anthropic同意向Nscale支付450亿美元以获取算力,这项协议目前已成为公司拟议上市的支柱。据The Next Web援引彭博社的报道,Nscale正在向潜在投资者表示,公司的已签约合同总额已达到约1030亿美元,而仅仅四周前这一数字还是约510亿美元。据报道,这部分算力此前曾先提供给其他买家:Semafor报道称,微软今年夏天在审查自身数据中心布局时放弃了一项类似协议,谷歌在评估自身资本支出计划后也退出了谈判。这两家公司都运营着全球规模最大的人工智能数据中心集群之一,这凸显出即便对于资金最雄厚的买家而言,GPU和数据中心的产能也已变得极为紧张。

• 由对冲基金Third Point领投的15亿美元可转换票据,发行价较IPO价格有两位数的折扣,折扣幅度随估值上升而收窄,估值达到300亿美元后不再调整
• 英伟达直接提供的约20亿美元,该公司此前还参与了Nscale于2026年3月完成的11亿美元B轮融资
• 总计1030亿美元的已签约合同,较四周前约510亿美元大幅增长
• 其中450亿美元来自与Anthropic于2026年8月26日签署的单一合同
• 北欧多家银行及挪威出口信贷机构Eksfin为Nscale位于纳尔维克(Narvik)的数据中心提供的7.9亿美元承诺债务融资
• 已签约约19.4万块英伟达Vera Rubin GPU

已签约合同规模与Nscale实际营收之间的差距十分悬殊。据The Next Web报道,公司正向投资者表示,未来有望实现约181亿美元的年营收和约136亿美元的调整后利润——但公司自己也表示,这些数字属于"示意性"数据,而非正式业绩指引。相比之下,Nscale在整个2025年的营收仅约3300万美元,最近一个季度的营收也刚刚超过1亿美元。公司董事会成员包括Meta前高管谢丽尔·桑德伯格(Sheryl Sandberg)和英国前副首相尼克·克莱格(Nick Clegg)。

数据中心、GPU与能源之争的更大版图

Nscale的这轮融资,只是人工智能基础设施提供商争相同时锁定芯片、厂房和电力这场更大竞赛的一部分。公司位于挪威北部纳尔维克的数据中心,已获得荷兰银行(ABN AMRO)、DNB、Nordea、SEB以及挪威国家出口信贷机构Eksfin提供的7.9亿美元承诺债务融资——之所以选择该地,正是因为当地气候寒冷,且能够便利获取北欧水电资源,微软是该数据中心的客户。英伟达在这轮上市前融资中提供的约20亿美元,将与Nscale已下单的约19.4万块英伟达自家Vera Rubin GPU并存——这意味着这家芯片制造商实际上是在为一家很大程度上正在购买自家芯片的公司提供资金。随着投资者试图区分真实的终端用户需求与由供应商自我融资制造出的需求,这种融资模式在人工智能基础设施行业的其他地方也已引发关注。

对于依赖第三方人工智能云算力提供商、而非自建数据中心的中国企业而言,Nscale的这轮融资是一个值得关注的信号。它显示出人工智能算力供给已经变得多么集中:一家成立仅两年的公司如今能拿下一份来自单一人工智能实验室的450亿美元合同,以及来自全球头号芯片制造商的20亿美元资金,而资金实力远胜于它的云计算巨头却因成本原因拒绝了类似的交易。这种集中态势对采购方而言是一把双刃剑。更多资本流入像Nscale这样依赖GPU的算力提供商,长期来看应意味着更多可用算力,并有可能随着产能扩大而对价格形成下行压力。但一家已签约合同规模远超当前实际营收、且最大资金支持方同时也是其主要芯片供应商的公司,本身就承担着执行和融资方面的风险——而与其签订长期算力合同的客户,也会因此连带承担这部分风险。依赖单一外部人工智能基础设施提供商的企业,应借此机会审查自身合同中的产能保障和价格保护条款,并权衡是否值得为关键业务算力单独押注在一家尚未盈利、即将上市的供应商身上。