一则利好消息突然引爆。
今日晚间，美股开盘后，英伟达概念股Nebius Group股价一度暴涨超52%。消息面上，该公司获得微软最高194亿美元（约合人民币1383亿元）AI算力大单。
有分析认为，这笔交易进一步证明了AI基础设施需求的持续旺盛，AI产业链景气度有望持续攀升。从全球科技巨头的资本开支规模来看，微软2025年全年AI资本支出将达1200亿美元；亚马逊也表示，公司业务将继续在芯片、数据中心和电力方面投入更多资本。
千亿利好来袭
北京时间9月9日晚间，美股开盘后，Nebius Group股价大幅飙涨，盘中一度暴涨超52%，截至22:20，涨幅达38.62%，总市值升至211.86亿美元（约合人民币1510亿元）。
消息面上，Nebius Group于当地时间周一宣布，公司与微软公司达成了一项重大协议，交易金额最高接近200亿美元。
根据Nebius Group向美国证券交易委员会提交的文件，这笔交易将为该公司带来174亿美元，微软还保留追加采购20亿美元服务的选择权，期限至2031年，因此最高可至194亿美元。
据悉，Nebius Group为俄罗斯最大互联网集团Yandex去年剥离海外业务后成立的公司。Nebius Group的核心业务包括提供英伟达图形处理单元和人工智能云服务。
根据协议，Nebius Group将在其位于新泽西州Vineland的新数据中心为微软提供专属产能，将分多个阶段在今年和明年部署，最早将于今年晚些时候开始提供服务。
截至目前，微软未说明将如何使用来自Nebius Group的资源。
华尔街分析师认为，这项协议对Nebius Group而言是一次重大收益，将使其能够在2026年更大力度地扩展AI云业务。该公司正借助AI热潮，不断扩张其数据中心业务。与此同时，微软则在努力缓解其AI云计算产能长期短缺的问题。
Nebius Group在文件中表示，这笔交易将在2026年显著推动其AI云业务增长。但为了实现更快的增长，公司需要寻求融资方式。Nebius Group指出，与这项交易相关的资本支出将通过协议所获得的现金以及以合约为担保的债务来覆盖。
Nebius Group创始人兼首席执行官ArkadyVolozh表示：“Nebius Group的核心AI云业务发展势头非常强劲，客户涵盖从初创公司到大型企业。我们此前也曾表示，除了核心业务之外，公司还预计将与顶尖AI实验室和大型科技公司签署多项长期合作协议。今天，我很高兴能宣布第一份此类合约的落地，股票配资网平台网址而且我相信未来还会有更多类似合作。这项协议本身的经济效益已经非常可观，更重要的是，它将帮助我们在2026年及未来进一步加速AI云业务的增长。”
什么信号？
目前，微软正在大举建设新的数据中心，并配备昂贵的服务器与网络设备。
这笔巨额交易预示着能够处理AI工作负载的云基础设施需求缺口较大，微软正越来越多地寻求第三方合作以应对这一问题。
除了Nebius Group以外，微软还是Nebius Group竞争对手CoreWeave的最大客户。在微软与Nebius Group的新合同公布后，CoreWeave的股价也一度大涨超11%。市场认为这笔交易进一步证明了AI基础设施需求的持续旺盛。
种种迹象表明，全球AI基础设施投资正在提速。据Canalys(现并入Omdia)的最新数据估计，2025年第二季度，全球云基础设施服务支出达到953亿美元，同比增长22%。市场增长势头依然稳健，已连续四个季度保持超过20%的同比增幅。
今年7月，微软曾宣布其年度AI资本支出将达1200亿美元，较上年880亿美元大幅增长，几乎是2023年320亿美元的四倍。
其他科技巨头对AI基础设施的投资也在提速。亚马逊投资者关系副总裁戴夫·菲尔德斯表示，二季度的资本支出极大地代表了公司去年季度的资本支出率，未来将持续加大对于AI服务以及ASIC的投入，同时推进积极支持北美和国际部门的科技基础设施支出。公司业务将继续在芯片、数据中心和电力方面投入更多资本，以捕获式AI这一巨大机遇。
Meta预计2025年全年支出将在660亿美元至720亿美元之间，主要用于扩展生成式AI所需的服务器、网络和数据中心建设，预计下限为640亿美元。Meta首席财务官苏珊·李表示，公司预计明年的支出将进一步增加。开发领先的AI基础设施将是开发最佳AI模型和产品体验的核心优势，将在2026年显著加大投资以支持这项工作。
谷歌方面，由于云产品和服务的需求强劲且不断增长，公司今年资本支出将增加13%，达到850亿美元，预计2026年公司资本支出将进一步增加。
另外，作为微软Azure最大客户之一的OpenAI也一直在寻求额外的计算能力，最近与谷歌达成了一项协议。
长期以来，微软一直是OpenAI的主要支持者，双方在多个项目上有着紧密合作。
有分析认为，对于OpenAI而言，与谷歌的合作将为其提供额外的算力支持，有助于其进一步推进AI模型的训练和部署。随着AI技术的不断发展，对算力的需求呈指数级增长，单一算力来源可能无法满足其长期发展需求。
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