十萬顆 GPU 打造家家戶戶的機器人：Figure 與 Nscale 35 億美元算力交易解析

前沿模型的算力競賽出現了新玩家，而且它不住在聊天視窗裡。2026 年 9 月 3 日，Figure 03 人形機器人的開發公司 Figure 宣布與倫敦 AI 雲端運營商 Nscale 簽署多年期戰略夥伴關係，將部署搭載最多十萬顆 GPU 的 NVIDIA Vera Rubin 平台，預定自 2027 年下半年起於 Nscale 位於德州 Barstow 的園區初期部署。初始承諾為 35 億美元算力，並明確表態將擴大至 60 億美元以上。作為協議的一部分，Nscale 也將對 Figure 進行戰略投資。

官方公布了什麼

頭條數字很直接：Vera Rubin 平台上最多十萬顆 NVIDIA GPU、35 億美元的初始算力承諾，以及突破 60 億美元的路徑。部署將於 2027 年下半年在 Barstow 展開——這座位於西德州的小鎮，已悄悄成為美國算力密度最高的 AI 基礎設施聚落之一。Nscale 先前已與 Microsoft 簽約，將在同一座約 240MW 的超大規模 AI 園區交付約 104,000 顆 NVIDIA GB300 GPU，另外還有為西維吉尼亞州宣布的 1.35 GW「AI 工廠」園區。

但更關鍵的細節是這些算力要拿來做什麼。這不是又一張餵養聊天機器人與程式助理的通用雲端合約，而是專門用來訓練 Helix 的產能——Figure 的視覺-語言-動作（VLA）模型，控制其人形機器人的 AI 系統，負責把攝影機輸入與語言指令轉換成全身運動控制。

資料與算力：兩道高牆

Figure 創辦人兼 CEO Brett Adcock 用罕見直白的方式定位這筆交易：「要讓人形機器人走進世界上的每個家庭，我們最大的瓶頸就是資料與算力。」

這個等式的資料端，在一週前已有了自己的答案：Figure 宣布 Index——一項群眾外包計畫，目標是打造史上最多元的人形機器人訓練資料集。參與者會收到錄影裝置，按分鐘計酬執行打掃、煮咖啡等日常任務；Figure 表示 Index 目前每秒產生 35 分鐘的訓練資料。再加上該公司聚焦零樣本「人類影片到機器人遷移」的網路規模預訓練計畫 Project Go-Big，整條管線一目瞭然：以人口規模收集人類示範資料，再用巨量算力把它鍛造成機器人策略。

「光有資料無法解決這個問題，」Figure 在公告中寫道，「擴展物理智慧需要極大量的算力。與 Nscale 的這項夥伴關係，提供了訓練下一代 AI 模型、解決通用機器人問題所需的算力跑道。」

黃仁勳的飛輪

NVIDIA 創辦人兼 CEO 黃仁勳——其公司身兼晶片供應商與 Figure 投資者的雙重角色——提供了把所有環節串起來的框架：「人形機器人把實體 AI 延伸到為人們設計的世界，開啟一個全新的重大產業。Nscale 與 Figure 啟動了機器人飛輪：在 Nscale 的 AI 雲上以 NVIDIA Vera Rubin 訓練 Figure 的模型，在 NVIDIA Isaac Sim 中驗證，再部署到 Figure 機器人裡的 NVIDIA GPU 上。」

這個「雲端訓練、模擬驗證、邊緣部署、回收資料、循環再訓」的閉環，正是整個夥伴關係背後的結構性豪賭。每一台部署在 BMW Spartanburg 工廠（Figure 營運最久的商業部署）的機器人，以及每一台未來的家庭單元，都會成為餵養下一次 Vera Rubin 訓練運行的資料來源。

Vera Rubin 平台本身是 NVIDIA 下一代機架級系統，將 Vera CPU 與 Rubin GPU 配對。NVIDIA 宣稱相較 Blackwell 世代訓練速度提升約 3.5 倍、推論提升 5 倍，NVL144 配置可在 600kW 級機架中交付數 Exaflop 級的 FP4 效能。當 Figure 的配額於 2027 年底上線時，它租到的將是地球上最先進的商用矽晶片之一——而且全部指向運動控制。

為什麼選擇新型雲，為什麼是現在

對 Nscale 而言，這筆交易是最新的、也是最鮮明的證據：「新型雲」（neocloud）已不再只服務 LLM 新創。Nscale 執行長兼創辦人 Josh Payne 表示：「我們很高興與 Figure 攜手，實體智慧正成為 AI 的下一個前沿。我們在推論與代理式 AI 上見證了驚人成長，而 Figure 正把 AI 的邊界推得更遠。」

過去一年，Nscale 積極搭建美國布局——Microsoft 的 Barstow 合約、西維吉尼亞 AI 工廠意向書、據報導由 NVIDIA 與 Third Point 參與的 35 億美元 IPO 前融資——而在人形機器人領域擁有一位指標型錨定租戶，讓它與需求集中在文字和程式碼的同業明顯區隔開來。

對 Figure 來說，時機反映的是一家已籌足銀彈、現在必須把錢花在規模上的公司。2025 年 9 月的 Series C 讓 Figure 以 390 億美元投後估值募得超過 10 億美元，投資人包括 Parkway Venture Capital、Brookfield 與 NVIDIA。35 到 60 億美元的算力承諾，是一家產品路線圖——透過 BotQ 產線量產、Figure 03 進入家庭——完全取決於 Helix 大幅進步的公司的合理下一筆開支。

值得留意的脈絡

這筆交易有兩種解讀，值得同時放在心上。

看多的一面：實體 AI 正以語言 AI 在 2023-2024 年的相同步調與規模吸收資本基礎設施。當年造就 LLM 熱潮的飛輪邏輯——資料、算力、部署、更多資料——如今被明確地為機器人買單，還附帶專屬的 GPU 配額。如果人形勞動力是下一個數兆美元產業，這就是從內部看到的建設樣貌：在機器人還沒進入任何消費者家庭之前，單一公司的算力承諾已跨越十億美元線。

質疑的一面：390 億美元的估值與數十億美元的算力合約，是建立在工廠試點與付費資料收集計畫之上，而非已被證明的單位經濟模型。機器人學家花了數十年才發現，非結構化環境中的操作極其困難，而 VLA 模型雖有實質進展，仍面臨模擬到現實的落差——光靠 Vera Rubin 的 FLOPS 填不滿這道鴻溝。算力跑道要有用，前提是餵進去的資料具備泛化能力。

無論如何，這筆交易立下了一座里程碑：很難再找到一筆更大、專門用於訓練機器人大腦的單一用途算力承諾。讓每個家庭都有一台人形機器人的競賽，如今有了自己的 GW 級順風——以及一個非常具體的西德州地址。