英伟达与Palantir的AI驱动供应链合作

英伟达与Palantir的新主权AI堆栈以Nemotron 3.5 Lightning为核心，这是一个拥有300亿参数的混合专家模型，每次推理仅激活约30亿参数。其引人注目的并非规模，而是训练数据：英伟达使用NeMo Anonymizer、Data Designer和AutoModel，在受控的Palantir Autopilot生命周期内，基于自身记录的分配决策、理由和结果对模型进行后训练^[1]。在英伟达内部的分配决策基准测试中，该后训练模型准确率达到86.7%，比未经调优但规模更大的Nemotron 3 Ultra高出31.2个百分点，比其自身基础权重高出69.2个百分点^[1]。在Palantir的AIPCon 11大会上，英伟达进一步表示，最小的Nemotron模型在预测准确性上比其最大的模型高出10到20倍，成本比前沿模型低95%，并且可在单个GPU上几小时内完成重新训练^[2]。这一启示与其说是关于规模，不如说是关于对隐性人类判断的编码：该模型在抽象意义上并不更聪明，而是吸收了规划人员多年来的分配决策，而这些是更大、更通用的模型从未见过的。

在向其他客户销售主权AI堆栈之前，英伟达首先将其应用于自身最复杂的供应链：即其自身运营。每个Vera Rubin GPU机架需要协调大约130万个零件，任何一个组件的延迟都可能波及整个生产流程^[3]。英伟达将由此构建的系统称为“指挥中心”，基于Palantir的Ontology和英伟达的cuOpt优化库，并通过一个名为“所有权时间（Time of Ownership）”的指标来跟踪性能^[2]。规划人员不再手动处理少数几种情景，而是可以实时运行数百万种情景，AI代理负责数据聚合与分析，而人类保留最终决策权^[2]。以自身作为首个客户，英伟达为该系统提供了一个严酷且高风险的试验场，之后再向外部行业推广同一堆栈。

供应链堆栈并非英伟达与Palantir的首次合作，而是现有合作的最新升级。双方的合作最初于2025年10月宣布，将英伟达的AI计算与模型能力与Palantir的复杂运营决策软件相结合^[4]。到2026年6月，该合作关系已扩展为更广泛的主权AI解决方案，将Nemotron与AIP、Ontology、Foundry和Apollo整合，使政府机构和关键基础设施客户能够在自有数据上训练模型，完全拥有生成的模型权重，并可在涉密或物理隔离环境中部署^[4][5]。2026年7月，分析师指出其战略意义，预计主权AI基础设施市场到2035年可达1770亿美元，年复合增长率达28%，同期Palantir收入同比增长85%^[6]。2026年9月10日的公告在AIPCon 11上发布，支持本地、云端或通过戴尔科技、思科、Rackspace和Nebius等基础设施伙伴部署，标志着这一更广泛的主权AI理念首次具体应用于供应链领域，以英伟达自身130万零件的运营作为旗舰案例^[3]。

尽管公告内容广泛，两家公司股价在消息发布当日仍下跌。Palantir股价在165至167美元之间波动，盘中下跌约1.4%至2.2%，英伟达股价也出现下滑，跌幅主要归因于宏观压力，如美债收益率上升、油价突破每桶100美元以及通胀担忧，而非对交易本身的否定^[7]。一则市场评论直接点明了矛盾所在：“英伟达决定在其Foundry平台上运行自身的物料清单，是对AIP作为运营基础设施最强有力的客户背书。但它并未压缩Palantir的估值倍数”^[7]。Palantir的估值已接近240倍市盈率，市值约3839亿美元，尽管季度收入同比增长92.83%至19.4亿美元，市场已计入激进的增长预期^[7]。即便如此，卖方情绪仍保持积极，32位分析师给予“买入”评级，12个月目标价为193.88美元，意味着较当前水平有显著上行空间^[8]。该交易的技术重要性与股价平淡反应之间的差距表明，投资者将其视为对现有逻辑的确认，而非新的催化剂。