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“包养式融资” 估值1200亿

张雪 2026-09-28 08:26
张雪 2026/09/28 08:26

邦小白快读

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总:这篇文章揭示AI算力领域最火的融资事件,以及一家没有大模型和芯片的公司如何估值1200亿。

1. Fluidstack从2017年的闲置显卡共享起步,后来转型为企业级GPU租赁,自研Atlas OS系统,能把数千卡集群的交付压缩到48小时,模块化机房建设只需6个月,传统需要18到36个月。

2. 它最重要的资产是一份由Anthropic背书的多年期合同,资本因此用合同定价而非收入定价;Jane Street领投15亿美元,估值两个月翻2.4倍。

3. 所谓包养式融资就是循环融资,出钱的人同时是客户或供应商,风险在于最终真实需求由谁买单。一旦IPO或收入不达预期,这座金字塔可能从塔底塌掉。

总:Fluidstack是一个非常典型的B2B品牌价值跃迁样本,对品牌商有三点启发。

1. 品牌信任靠大客户背书。Anthropic的合同把无名公司变成欧洲AI主权希望,客户名单中的Mistral、Poolside等又形成长期口碑。

2. 渠道建设从一次性买卖转向长期契约。公司与比特币矿商、地产资本签十年长约锁定电力和机房,再打包出租给AI公司,相当于把上游资源整合成标准产品。

3. 产品体验用交付速度建立差异化。自研Atlas OS让客户能48小时拿到数千卡集群,模块化机房6个月通电,形成对手难以复制的壁垒。

4. 风险警示:品牌商不能把命运押在单一客户身上,一旦Anthropic合同生变,估值和业务都会瞬间失衡。

总:卖家的核心收获是发现AI算力租赁市场的增长机会,同时学会防范结构性风险。

1. 增长市场:AI公司从云厂商拿GPU又慢又贵,Fluidstack靠快速部署和更灵活供给抢下这一市场,收入从2022年180万美元涨到2024年6620万美元。

2. 消费需求变化:客户不再想自购硬件,而是按合同买算力,要求快速上线、长期稳定,这为中间商创造了空间。

3. 事件应对:法国数据中心项目让公司成为欧洲AI希望,Anthropic的500亿美元计划又让它迁到美国,说明跟着政策和合同走才能拿到最优质资源。

4. 风险提示:轻资产模式依赖单一客户和循环融资,最终买单者有限,若IPO或收入不达预期,整条供应链会从底层崩塌。卖家应优化客户结构,警惕被大客户绑定。

总:工厂可以从Fluidstack身上看到AI基础设施对生产和工程能力的新需求。

1. 生产需求:Fluidstack建数据中心需要解决散热、电力和硬件工程,联合创始人有F1车队空气动力学背景,说明大型AI集群对精密工程能力要求很高。

2. 商业机会:模块化机房6个月建成,传统要18到36个月,这给预制化模块化数据中心组件带来订单机会,可围绕快速部署和散热开发产品。

3. 数字化启示:自研Atlas OS调度系统让裸金属GPU集群自动化上线,工厂也可以用类似方式把设备管理和产能调度数字化。

4. 合作可能:比特币矿商把电力和机房转化为算力资源,工厂可与这类企业合作,将闲置产能改造成AI基础设施。

总:服务商能从中提炼出AI算力服务从卖资源到卖能力的趋势。

1. 行业趋势:大型云厂商供给不足,AI公司付费能力强但要求快,催生轻资产算力服务商,Fluidstack成为独立赛道里的标杆。

2. 客户痛点:科研、初创团队急缺GPU,传统渠道排队久、价格贵;等待数月的集群部署成为瓶颈。

3. 解决方案:Fluidstack用自研Atlas OS自动化调度,48小时部署数千卡,模块化机房把通电周期从18到36个月压到6个月,解决交付速度。

4. 商业模式启示:把算力打包成长期合同,以合同背书融资,服务商应重视与掌握电力、芯片、机房资源的伙伴建立锁定关系,但也要防止循环融资带来的系统性风险。

总:平台商可以从Fluidstack的转型中看到平台模式从C2C到B2B的关键跃迁。

1. 平台痛点:早期P2P闲置GPU平台因硬件不稳定、质量参差,用户试用后弃用,说明纯撮合平台必须解决供给质量和信任问题。

2. 平台做法:转型为整租GPU池,自研Atlas OS做运营管理,从信息撮合变成深度运营,才能控制交付体验。

3. 合作方式:与比特币矿商、地产资本签长期协议锁定电力和物理空间,再向AI公司出租,借助生态伙伴补齐重资产短板。

4. 风险规避:注意客户和资本高度集中形成的循环融资风险,平台应拓展多元客户,避免合同和估值互相绑定后出现塌方。

总:这篇案例为研究AI算力资本化和平台型商业模式提供了新素材。

1. 产业新动向:出现零芯片的算力运营商,不生产GPU、没有大模型,靠整合电力和机房,为AI公司提供快速部署的数据中心服务。

2. 新问题:包养式融资或循环融资使估值定价从收入转向合同,Jane Street既是投资方也是客户和供应商,这种闭环一旦断裂会引发系统性风险。

3. 商业模式创新:Fluidstack从闲置GPU共享转向企业级GPU池租赁,再到长期算力合同,把重资产转化为服务费现金流。

4. 政策法规启示:法国100亿欧元AI数据中心和美国Anthropic计划都直接影响企业战略与总部选址,说明算力主权、外资审查和合同披露需要更明确规则。

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声明:快读内容全程由AI生成,请注意甄别信息。如您发现问题,请发送邮件至 run@ebrun.com 。

我是 品牌商 卖家 工厂 服务商 平台商 研究者 帮我再读一遍。

Quick Summary

Overview: This article reveals the hottest fundraising event in the AI computing power sector, and how a company with neither large models nor chips reached a valuation of 120 billion yuan.

1. Fluidstack started in 2017 by sharing idle GPUs, then pivoted to enterprise-grade GPU leasing. Its self-developed Atlas OS can compress the delivery of a cluster of thousands of GPUs to 48 hours, and modular data center construction takes only 6 months, compared with the traditional 18 to 36 months.

2. Its most important asset is a multi-year contract backed by Anthropic, which led capital to price it based on contracts rather than revenue. Jane Street led a $1.5 billion investment, and the valuation grew 2.4x in two months.

3. The so-called captive financing is circular financing: the funders are also clients or suppliers, and the risk lies in who ultimately pays for the real demand. Once the IPO or revenue misses expectations, this pyramid may collapse from the bottom.

Overview: Fluidstack is a very typical example of a B2B brand value leap, offering three inspirations for brand owners.

1. Brand trust is built through endorsement from major customers. Anthropic's contract turned an unknown company into Europe's hope for AI sovereignty, and a client list that includes Mistral and Poolside further builds long-term reputation.

2. Channel building shifts from one-off transactions to long-term contracts. The company signs 10-year agreements with Bitcoin miners and real-estate capital to secure electricity and data center space, then packages and leases them to AI companies—effectively integrating upstream resources into a standardized product.

3. Product experience differentiates through delivery speed. Its self-developed Atlas OS enables clients to receive a cluster of thousands of GPUs within 48 hours, and modular data centers can be brought online in 6 months, creating a moat that is hard for competitors to replicate.

4. Risk warning: brand owners should not bet their fate on a single client. If the Anthropic contract changes, valuation and business could become imbalanced instantly.

Overview: The key takeaway for sellers is to spot growth opportunities in the AI computing power leasing market while learning to guard against structural risks.

1. Growth market: AI companies find procuring GPUs from cloud providers both slow and expensive. Fluidstack captured this market with rapid deployment and more flexible supply, with revenue rising from $1.8 million in 2022 to $66.2 million in 2024.

2. Changing demand: Customers no longer want to purchase hardware themselves; instead they buy computing power under contracts, requiring fast onboarding and long-term stability, which creates space for intermediaries.

3. Event response: The French data center project made the company Europe's AI hope, and Anthropic's $50 billion plan prompted it to move to the United States—showing that following policy and contracts is how to secure the best resources.

4. Risk note: The asset-light model relies on a single client and circular financing, with a limited number of end payers. If the IPO or revenue misses expectations, the entire supply chain could collapse from the bottom. Sellers should optimize their client structure and guard against being locked in by major clients.

Overview: Factories can see from Fluidstack the new demands that AI infrastructure places on production and engineering capabilities.

1. Production needs: Building data centers requires solving cooling, power, and hardware engineering challenges. The co-founder's background in F1 aerodynamics shows that large AI clusters demand sophisticated precision engineering.

2. Business opportunity: Modular data centers can be built in 6 months, compared with 18 to 36 months traditionally. This creates order opportunities for prefabricated modular data center components, and products can be developed around rapid deployment and cooling.

3. Digital inspiration: The self-developed Atlas OS scheduling system automates the deployment of bare-metal GPU clusters. Factories can use similar methods to digitize equipment management and capacity scheduling.

4. Cooperation potential: Bitcoin miners turn electricity and data center space into computing resources. Factories can partner with such companies to repurpose idle capacity into AI infrastructure.

Overview: Service providers can see here the trend of AI computing power services shifting from selling resources to selling capabilities.

1. Industry trend: Large cloud providers face supply shortages, while AI companies have strong paying capacity but are demanding speed. This has given rise to asset-light computing power service providers, and Fluidstack has become a benchmark in the emerging category.

2. Customer pain points: Research teams and startups urgently need GPUs, but traditional channels involve long queues and high prices; waiting months for cluster deployment becomes a bottleneck.

3. Solution: Fluidstack uses its self-developed Atlas OS for automated scheduling, deploying thousands of GPUs in 48 hours, and modular data centers compress the power-on cycle from 18 to 36 months down to 6 months, solving delivery speed.

4. Business model insight: Package computing power into long-term contracts and use contracts to back financing. Service providers should build locked-in relationships with partners who control electricity, chips, and data center space, while also guarding against systemic risk from circular financing.

Overview: Platform companies can see from Fluidstack's transformation a key leap in platform models from C2C to B2B.

1. Platform pain point: The early P2P idle GPU platform failed because of unstable hardware and inconsistent quality—users abandoned it after trials. This shows that pure matching platforms must solve supply quality and trust issues.

2. Platform approach: It transformed into leasing an entire GPU pool, with self-developed Atlas OS for operational management, moving from information matching to deep operations to control delivery experience.

3. Partnership model: It signed long-term agreements with Bitcoin miners and real-estate capital to lock in electricity and physical space, then rented to AI companies, using ecosystem partners to compensate for the heavy-asset shortfall.

4. Risk avoidance: Pay attention to the circular financing risk created by highly concentrated customers and capital. Platforms should diversify customers to avoid collapse when contracts and valuations are mutually tied.

Overview: This case provides new material for research on the capitalization of AI computing power and platform-based business models.

1. New industry trend: A new type of computing power operator has emerged that owns zero chips—it does not produce GPUs or build large models. Instead, it integrates electricity and data center space to offer rapid-deployment data center services to AI companies.

2. New question: Captive financing or circular financing shifts valuation criteria from revenue to contracts. Jane Street acts simultaneously as investor, client, and supplier. If this closed loop breaks, it could trigger systemic risk.

3. Business model innovation: Fluidstack moved from idle GPU sharing to enterprise GPU pool leasing, and then to long-term computing power contracts, converting heavy assets into service-fee cash flow.

4. Policy and regulation implications: France's €10 billion AI data center program and Anthropic's plan in the United States directly affect corporate strategy and headquarters location decisions, indicating that computing power sovereignty, foreign investment review, and contract disclosure need clearer rules.

Disclaimer: The "Quick Summary" content is entirely generated by AI. Please exercise discretion when interpreting the information. For issues or corrections, please email run@ebrun.com .

I am a Brand Seller Factory Service Provider Marketplace Seller Researcher Read it again.

一则低调的融资消息让AI行业炸开了锅。

近日,外媒爆出AI基础设施公司Fluidstack完成15亿美元融资,投后估值180亿美元(约1200亿人民币),领投方是今年频登媒体头条的量化交易巨头Jane Street。

要知道在两个月前,Fluidstack刚完成7.5亿美元融资,投后估值为75亿美元。也就是说,60天内,这家公司的估值翻了2.4倍。

更不可思议的是,这家公司几乎不含有任何硅谷热门元素,没有大模型,不生产GPU,没有To C产品,没有创始人的传奇叙事。

如果非要找一个相关,那就它手握着一份可审计的、有Anthropic背书的多年期巨额合同。通俗点说,就像市场调侃Coreweave被英伟达“包养”一样,Fluidstack实际上一家被Anthropic“包养”的公司。

从倒卖闲置显卡,到估值1200亿

时间拨回到2017年,Fluidstack两位创始人Gary WuF(吴嘉里,英籍华裔)与Jamie Cox在牛津读书时相识。

Gary读经济学与管理,自学编程,Jamie攻读古典文学,他们两人观察到一个很直观的矛盾,读博的AI研究者、小实验室很难从AWS、微软、谷歌云快速拿到足量GPU,大厂云资源排队久,且价格昂贵。另一边,大量游戏玩家、网吧、小型实验室,高价显卡一周只用两三天,大部分时间闲置。

于是两人萌生了一个想法,做一个GPU的Airbnb,把个人、小型机构闲置显卡聚合起来,打包租给需要算力的科研人员,玩家可以靠闲置GPU赚零花钱。2017年,Fluidstack在牛津正式成立,总部设在伦敦。

他们的早期业务不止GPU租赁,同时还聚合全球用户闲置带宽,做CDN内容分发,客户包含老牌视频网站Dailymotion。2018年Jamie从牛津辍学,拿到了“蒂尔奖学金”,两人开始全职投入创业。

但由于P2P闲置GPU市场的商业模式天生存在硬伤,所以很多科研用户试用之后就弃用了,所以公司开局不利,增长缓慢,收入微薄。

转折发生在2020年,这一年第三位联合创始人César Maklary加入了进来,他拥有帝国理工航空工程硕士,此前在小红牛F1车队担任空气动力学工程师,擅长大型复杂系统、散热、电力与硬件工程。

很快疫情来了,这期间倒卖零散显卡赚不了大钱,所以三人转向从企业和大学实验室整批租下GPU池,再转租给AI公司。同时团队开发自研裸金属调度系统Atlas OS,用来统一管理与运营,没人能预料到这个能力,将会成为公司最大护城河。

ChatGPT上线后,订单像潮水一样涌来。2022年,Fluidstack的收入是180万美元;2023年,3000万;2024年,英国公司注册的审计报表达6620万美元。

公司的核心卖点在于,别人需要数月交付的数千卡集群,Fluidstack可以48小时内部署上线。最知名案例是给Poolside一次性部署了2500块GPU。客户名单也在快速扩容,Mistral AI、Character.ai、Poolside、Black Forest Labs等前沿AI初创公司陆续签约。

不过到这里,它依然是欧洲AI圈里一个“小而美”的存在。2025年2月,法国总统马克龙在AI行动峰会上宣布,Fluidstack将参与在法国北部建设一座100亿欧元、1吉瓦的AI数据中心。一夜之间,这家名不见经传的公司成了欧洲AI主权的希望。

很快,戏剧性的一幕发生了。2025年11月,Anthropic宣布500亿美元美国算力投资计划,Fluidstack被选为定制数据中心的建设与运营方,还深度参与了Anthropic部署至多100万颗谷歌TPU的计划,这使它成为谷歌之外第一家公开已知的TPU数据中心运营商。

几个月后,随着美国合同落袋,Fluidstack退出了法国项目,全球总部也从伦敦搬到了纽约,资本用脚投票,地理跟着合同走。此后,借着Anthropic的名气,Fluidstack成了新闻里的常客,只不过,它的创始团队依旧低调,鲜有露面。

被资本追捧的“零芯片”模式

尽管Fluidstack2017年就已经成立,但在估值腾飞之前,它的融资履历寒酸得不像一家明星公司。

它历史上真正一笔融资发生在2019年。这一年,Fluidstack完成300万美元的种子轮融资,投资方包括Seedcamp、Mercuri和7 Global Capital等,此时公司还在做P2P闲GPU与CDN业务,知名度极低。

接下来的第二笔融资则发生在五年后了,2024年,业务转向企业GPU集群的关键期,Fluidstack拿到了SAFE(无股权定价的未来股权协议)和3750万美元的债务融资,这轮融资的投资者并未公布。

英国注册档案显示,截至2024年底,Fluidstack累计完成的股权融资只有3000万美元,外加3800万美元债务。2025年2月,它曾拿下了由私募股权公司Cacti领投的2亿美元的A轮融资,之后,Fluidstack的融资频率就加快了。

钱开始追着这家公司跑是发生在今年。年初,由前OpenAI研究员Leopold Aschenbrenner旗下的Situational Awareness基金领投的4.5亿美元的A+轮融资,7月,这轮融资金额又增加到了8.3亿美元,领投方和估值不变,只不过,增加了BlackRock、Google、Jane Street等投资者。

再到最新这笔,由量化交易巨头Jane Street领投的15亿美元新融资,公司估值飙升至180亿美元,累计股权融资约26亿美元,同时配套数百亿债务融资,用于数据中心建设。这笔融资还让三位创始人成功跻身了“欧洲最年轻白手起家亿万富翁”之列,只可惜他们已搬去了纽约。

此刻Fluidstack在资本眼里的画像,不是云厂商,不是英伟达的客户代理,而是一个“算力撮合与交付”的轻资产平台:

数据中心的壳、电、芯片,大部分靠租,从TeraWulf、Cipher Mining、Hut 8等转型的比特币矿商手里锁定未来十年近1吉瓦的电力,与地产和资本方签长协,再打包成长期算力合同租给Anthropic、Meta、Mistral、Poolside、Black Forest Labs。

营收侧,据一家机构的投资备忘录记载,2026年Fluidstack将在10多个站点运营1.3吉瓦算力,收入6.6亿美元,这个数字是2025年预期值2亿美元的两倍多,2024年实际值的10倍。

关键是,它赚的不是硬件升值的钱,是“把1吉瓦电在正确的时间内接通”的服务费。它的Atlas OS平台几天内能自动化上线裸金属GPU集群,模块化建设的机房约6个月通电,而传统数据中心工期是18到36个月。

Jane Street的另一条路

如果按传统市销率看,180亿美元对2026年预计6.6亿美元收入,是27倍,对一个带着建设风险、电力审批风险和单一客户集中度的生意,这个数字在任何正常市场都算激进。

但换一个定价框架看,这不是在给收入定价,是在给合同定价。500亿美元级的多年期合约一旦锁定,剩下的就是工程执行问题,而工程执行恰恰是Jane Street这类机构用概率语言最擅长评估的东西。

所以理解Fluidstack的估值,先要理解写这张支票的人。这家公司的传奇故事,我们此前在《人均年薪1825万,公司没有CEO》曾有过详细阐述,在此不赘述。

它是全球最大的ETF做市商,《金融时报》称之为“一台极其赚钱的无政府主义公社”,2025年,Jane Street净交易收入396亿美元,调整后EBITDA 312亿美元,创下华尔街历史纪录。

2026年一季度更凶,单季交易收入161亿美元,利润103亿美元。自有资本(成员权益)约450亿美元,比2016年增长了近20倍。在中国舆论场,这家公司已经拿到了一个约定俗成的称号“美版幻方量化”。

但与梁文锋选择不同的是,Jane Street没有选择去训练大模型,而是用资本在AI产业链的每一层下注。2026年,这家公司第一次把利润池里大量的钱,从交易挪向了投资。

先看这一年在它身上发生了什么:

4月15日,CoreWeave公告,Jane Street签下约60亿美元的AI云平台合同,同时以每股109亿美元买入CoreWeave 10亿美元股票,锁定英伟达Vera Rubin系统优先使用权。

8月18日,推理芯片公司Etched宣布7亿美元融资,估值210亿美元,领投方Jane Street。而它同时也是Etched的第一个真实付费客户。它此前已在7月之前投了Etched超过1亿美元,估值从50亿一路陪跑到210亿。

9月初,Jane Street被曝与Crusoe签了五年、约130亿美元的云合同。同一天,还是Jane Street,领投Fluidstack 15亿美元。

翻看Jane Street的投资版图,可以看到一条清晰的主线,模型层、算力层、基建层,全栈持有,而且它投的标的涨得也快。具体地,模型层有Anthropic、Thinking Machines,芯片层有Etched、MatX,云层有CoreWeave、Nscale、Crusoe,基建层有Fluidstack,电力层有X-energy。

所以,业内认为这根本不是风险投资的组合逻辑,而是一张跨资产做市的持仓表。

作为AI算力市场最大的买家之一,Jane Street比任何VC都清楚每一层的真实供需。它领投Fluidstack,本质上是把利润变成了算力的期货。

Jane Street也踩过坑。2月,TerraUSD崩盘的清算管理人起诉其利用前实习生获取内幕信息抢先抛售。7月,路透报道其重仓的AI对冲基金Situational Awareness,因高杠杆押注AI硬件股崩盘,单月巨亏约150亿美元,投资组合被大幅折价甩卖给Citadel。

这是定数,天才总是伴随着争议。

最后再说回这次融资本身,有市场观点认为,这是一场典型的包养式融资。学术一点的名字叫锚定合约融资或循环融资(circular financing),即出钱的人,同时是收钱的人的客户、担保人,甚至上游供应商。

这不是Fluidstack的发明,甚至不是这个时代的发明。

Jane Street买的不是Fluidstack的执行力,甚至不是AI的未来,它买的是一份被Anthropic资产负债表担保的现金流凭证,两个月翻2.4倍的估值,标的不是一家公司,是一张合约。

当然代价也显而易见,钱在体系内转一圈,变成了收入,那体系的最终真实需求由谁来买单?算力终极买方高度集中在有限的几个名字,万一IPO进程或收入不达预期,金字塔可是会从塔底直接塌的。

注:文/张雪,文章来源:投中网(公众号ID:China-Venture),本文为作者独立观点,不代表亿邦动力立场。

文章来源:投中网

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FAQ回顾

Fluidstack是做什么的?

Fluidstack是一家AI基础设施公司,2017年在牛津成立,后把总部迁到纽约。它早期聚合闲置GPU做租赁,后转向从企业和大学整批租下GPU池,并自研Atlas OS调度系统,为Anthropic、Mistral AI等提供算力,能做到数千卡集群48小时内部署上线,还参与建设大型AI数据中心。

为什么Fluidstack估值能在60天内翻2.4倍?

因为最新一轮15亿美元融资由Jane Street领投,投后估值达180亿美元(约1200亿人民币),而两个月前刚完成7.5亿美元融资、估值75亿美元。市场认为Fluidstack握有Anthropic背书的多年期巨额算力合同,估值定价的重点从收入转向合同,所以短时间内快速翻倍。

什么是包养式融资?

包养式融资又称锚定合约融资或循环融资,指出资方同时是收钱方的客户、担保人甚至上游供应商,资金在体系内转一圈形成收入。Fluidstack被Anthropic“包养”,Jane Street领投15亿美元,实际是买一份由Anthropic资产负债表担保的现金流凭证,类似市场评论CoreWeave被英伟达“包养”。

Jane Street为什么布局AI算力公司?

Jane Street是全球最大的ETF做市商,2025年净交易收入396亿美元。它没有训练大模型,而是用资本下注AI产业链:模型层投Anthropic、Thinking Machines,芯片层投Etched、MatX,云层投CoreWeave、Crusoe,基建层投Fluidstack,电力层投X-energy。业内认为这是跨资产做市的持仓表,把利润变成算力期货。

Fluidstack和CoreWeave的“包养”模式有什么不同?

市场调侃CoreWeave被英伟达“包养”,Fluidstack则被Anthropic“包养”。Fluidstack没有大模型、不生产GPU、没有To C产品,是“算力撮合与交付”的轻资产平台:租来数据中心、电力和芯片,用Atlas OS快速交付,再打包成长期算力合同卖给Anthropic、Mistral等客户,赚的是把1吉瓦电在正确时间接通的服务费。

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