靠出租GPU算力获得收入的Lambda，积压订单规模已有500亿美元。这家企业专门搭建算力集群，再将算力对外出租并按服务收费，英伟达也参与了对它的投资。

积压订单的增长速度相当快。截至今年6月，这一数字还只有150亿美元，到9月已攀升至500亿美元；其中8月底，Lambda与Anthropic一次性签订了一份价值350亿美元的算力合同。

近期，公司还计划最高募集40亿美元（约合人民币270亿元），领投方为黑石集团和Coatue，投前估值定为145亿美元（约合人民币972亿元），并计划2027年上市。

其资金压力来自业务模式本身。客户可以未来几年内分期支付租金，但Lambda必须先自行出资采购GPU并建设数据中心。

Lambda由85后双胞胎斯蒂芬·巴拉班与迈克尔·巴拉班于2012年创立，最初从事人工智能研究，并尝试过人脸识别等方向。

创业初期，斯蒂芬从朋友处购入一台配备4张英伟达GTX 580显卡的工作站用于训练神经网络。2015年前后，团队开发出图片应用DreamScope，可把普通照片变成油画等艺术风格，吸引了约100万用户。

用户规模扩大反而带来压力。由于训练和处理图片消耗大量计算资源，Lambda当时每月需向亚马逊云服务AWS支付约4万美元，按财务状况公司可能只剩两三个月生存时间。

一位早期投资人建议他们自行购买设备。斯蒂芬推算，投入6万美元自建计算集群，即可省下每月4万美元的云服务支出，但这笔钱对当时的小公司并非小数。

斯蒂芬在播客中回忆，当时很担心这笔投入会导致公司破产，于是特意选择可拆开出售的工作站，以便失败时变卖设备。实际上，这笔投资仅约一个半月就收回成本。

此后，兄弟俩判断帮别人节省算力开销可能比开发AI应用更有利可图，Lambda于是转向销售AI工作站和服务器，并逐步搭建云计算平台。

斯蒂芬回忆，公司硬件业务收入2017年约300万美元，2018年达到1000万美元，2019年增至3000万美元。

Lambda做的是AI算力出租。开发大模型需要昂贵的英伟达GPU，但并非每家公司都愿自购设备、建设机房。Lambda负责采购设备、组建计算集群，再按合同向客户提供算力。

客户无需自己经营数据中心，Lambda通过出租计算资源赚钱。这类企业近年来被称为Neocloud，即新兴AI云服务商，与亚马逊、微软等传统云计算巨头相比更专注于GPU算力。

市场有风险，投资需谨慎。本文为AI基于第三方数据生成，仅供参考，不构成个人投资建议。

本文源自：市场资讯

作者：知叙