Nscale-Figure 35亿美元算力协议用于人形机器人

2026年9月3日，Nscale与Figure宣布建立合作伙伴关系，承诺投入至少35亿美元的算力资源，可扩展至超过60亿美元，用于部署最多10万台NVIDIAVera Rubin GPU，以训练Figure的Helix基础模型^[1]。这一承诺金额远超Figure整个融资历史：这家做人形机器人的初创公司自成立以来仅筹集了约19亿美元，福布斯的约翰·科特斯尔（John Koetsier）指出，这引发了一个疑问——一家账上资金仅为承诺金额一小部分的初创公司，如何承担如此巨大的义务^[2]。Figure在2025年9月的C轮融资后估值达到390亿美元^[3]，但估值不等于现金，此次算力承诺的规模远超该公司实际融资总额。

更深层次的问题是行业分析师提出的结构性担忧：NVIDIA同时投资了Nscale和Figure，这意味着这家GPU制造商在交易的双方都有利益，而交易的主要产出是进一步购买NVIDIA的GPU^[4]。批评者将此称为“循环式人工智能经济”——资本从NVIDIA流向其投资组合公司，这些公司再将资金用于购买NVIDIA硬件，从而推高表面需求，但未必反映真实市场需求^[4]。NVIDIA自身并未否认这种相互依赖，反而予以认可：CEOJensen Huang将这一安排描述为激活了一个“机器人飞轮”，涵盖在Vera Rubin上训练、在NVIDIAIsaac Sim中仿真，以及在机器人内部署NVIDIAGPU^[1]。

支撑该协议的基础设施并非新建。巴尔斯托（德克萨斯州）——即2027年下半年部署计划的地点——是Nscale对其位于沃德县Cedarvale设施的命名，该设施此前由比特币矿企Ionic Digital持有^[5]。Nscale于2025年10月签署了为期约10年、总额20亿美元的三重净租赁协议，租下整个地产^[5]，这比任何与Figure的协议都早数月，表明如今分配给人形机器人的算力资源，此前已被规划为通用AI基础设施，而非专为此合作而建。

Figure的协议也是Nscale在短短两周内达成的第二笔金额达九位数以上的算力承诺：2026年8月26日，Nscale与Anthropic签署了一项为期六年、总额450亿美元的算力租赁协议，同样基于Vera Rubin芯片，来自西弗吉尼亚州的另一数据中心^[6]。Nscale目前还在寻求约35亿美元的上市前融资——其中15亿美元为可转换票据，20亿美元来自NVIDIA本身——理由是已签署客户租赁协议预计带来约1030亿美元收入，其中包括与Anthropic和Figure的协议，公司可能最快本月上市^[7]。巴尔斯托站点能否在不出现电力或调度冲突的情况下，同时支持现有承诺和新的Figure工作负载，是批评者提出但双方尚未回应的问题^[4]。

Figure首席执行官布雷特·阿德科克（Brett Adcock）将该协议定位为解决数据与算力瓶颈的举措，而非单纯的硬件展示：‘要将人形机器人带入全球每个家庭，我们主要受限于数据和算力’^[1]。Vera Rubin的算力资源将专门用于训练Figure的Helix基础模型，数据来自Index计划——公司的数据采集项目。截至2026年8月底，该计划每秒生成35分钟的训练视频，已积累超过1600万段视频^[8]。

这一规模依赖于一种众包机制：向普通人支付小额费用，以换取其提交的日常家务任务视频。这种模式在社区讨论中引发质疑，人们认为报酬微薄，而这些视频却直接用于一家尚未商业化交付任何机器人的公司。其背后的赌注在于，家庭任务视频（而非仅靠仿真）才是让Helix模型泛化到真实家庭环境的关键，这也解释了为何该算力承诺聚焦于训练能力，而非已部署在实地的机器人数量。

YouTube和X平台对该公告的反应主要来自公司自身账号——Figure的预告片和创始人布雷特·阿德科克的个人帖子传播范围远超独立评论，反映出该新闻仍处于早期阶段。出现的独立评论则更倾向于战略乐观，看好与NVIDIA生态系统绑定的物理AI基础设施建设。

讨论社区则意见分歧。在r/singularity论坛上，置顶的担忧较少涉及融资，更多关注部署模式本身的实用性：如果Figure的算力集中于德克萨斯州的中心化数据中心，家庭机器人能否依赖远程服务器进行实时感知与控制？持续从用户家中传输的视频流经同一基础设施又意味着什么？另一条帖子推测诺基亚（Nscale的股权投资方）未来可能提供机器人离开中心设施后所需的边缘网络层，但评论者指出，诺基亚在此特定协议中的角色仅为推测，尚未得到任一方确认。

该协议标志着人形机器人领域竞争优势的重构：从单纯的机械或执行器改进，转向谁掌控GPU接入、数据中心容量、电力基础设施以及专有的人机活动数据集^[8]。NVIDIA的Vera Rubin平台作为该协议的底层算力层，据称相比前代Blackwell架构，推理token成本降低10倍，混合专家训练所需GPU减少4倍^[3]——这些效率提升使得单笔10万台GPU的承诺，足以支撑训练一个未来将运行于数百万机器人内部的基础模型。

Figure已部署的350多台Figure 03机器人（包括在BMW斯巴达堡工厂的应用），以及2026年4月实现的从每天一台到每小时一台的产能提升^[3]，是该协议试图扩展的实证。但算力承诺规模（超35亿美元）与实际出货机器人数量（仅数百台）之间的巨大差距，恰恰表明人形机器人竞赛如今已在基础设施资产负债表上展开，远早于大规模商业化部署。