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堆代码讯 近日,据彭博社最新消息,专注于为 AI 企业打造专用数据中心的初创公司 Fluidstack,正洽谈新一轮融资,计划以 180 亿美元的估值募集 10 亿美元资金,全球顶级量化交易与科技投资机构 Jane Street 有望成为本轮领投方。若这笔交易最终落地,这家从牛津大学孵化的欧洲 AI 后起之秀,估值将在短短数月内实现翻倍以上的增长,成为 AI 算力赛道又一备受瞩目的明星企业。
值得注意的是,Jane Street 本身正是 AI 巨头 Anthropic 的早期投资者,此前就因押注 Anthropic 获得了巨额投资回报。作为华尔街低调却实力雄厚的量化巨头,Jane Street 日均交易额可达数百亿美元,近年来更是持续加码 AI 产业链布局,从 AI 模型公司向上游算力基础设施延伸,此次领投 Fluidstack 的融资,也被业内视为其对 AI 算力赛道的又一次重磅布局。
这并非 Fluidstack 首次在资本市场引发热潮。早在去年 12 月,彭博社就曾援引知情人士消息透露,该公司当时正以 75 亿美元的估值寻求约 7 亿美元的融资,尽管该轮融资至今尚未正式官宣完成。彼时,这轮融资的领投方是由前 OpenAI 研究员 Leopold Aschenbrenner 创立的通用人工智能(AGI)专项基金 Situational Awareness,Stripe 创始人 Collison 兄弟、前 GitHub CEO Nat Friedman 以及知名 AI 投资人兼创业者 Daniel Gross 等一众科技圈大佬都参与了跟投,阵容堪称豪华。
《华尔街日报》的后续报道进一步披露,至少到今年 2 月,该轮融资的谈判仍在推进过程中,科技巨头谷歌也曾考虑向这轮融资投入 1 亿美元,足见市场对这家初创公司的看好程度。仅仅过去几个月,Fluidstack 的估值就从 75 亿美元跃升至 180 亿美元,增速远超行业平均水平,背后是 AI 算力市场爆发式的需求增长。
资本市场的热捧,归根结底源于 Fluidstack 拿到的一份足以震动整个行业的超级订单。去年 11 月,AI 巨头 Anthropic 宣布,已与 Fluidstack 签署了一项总金额高达 500 亿美元的合作协议,后者将在得克萨斯州与纽约州,为 Anthropic 专门建造定制化的 AI 专用数据中心。这份合作的背后,是头部 AI 企业日益迫切的算力需求。与 AWS、Google Cloud 这类服务全场景计算需求的超大规模云厂商不同,Fluidstack 的基础设施从设计之初就完全围绕 AI 训练与推理的需求打造,能够为 AI 企业提供更适配、更可控的算力支撑。
在此之前,Anthropic 的算力主要依赖 AWS 与 Google Cloud 两大公有云,同时也与微软展开合作,为微软的企业客户提供 Claude 大模型服务。但和 OpenAI 等头部 AI 公司一样,随着大模型业务的爆发式增长,Anthropic 对算力的需求正以惊人的速度扩张。传统公有云的通用资源,已经难以完全满足其定制化、规模化的算力需求,而与 Fluidstack 的合作,让 Anthropic 得以对自身的云基础设施拥有更强的掌控力,为后续的模型迭代与业务扩张筑牢算力底座。
这笔 500 亿美元的合作,也成为了 Fluidstack 的一张 “金字招牌”—— 对于此前在美国市场相对默默无闻的 Fluidstack 来说,Anthropic 的选择,无疑是对其技术与服务能力的一次重磅信任投票。
这份重磅合作也彻底改变了 Fluidstack 的发展轨迹。这家从牛津大学孵化而来的初创公司,原本是欧洲 AI 领域的后起之秀,但在拿到 Anthropic 的订单后,它迅速将公司总部从英国迁至美国纽约,全力聚焦北美市场的业务拓展。据彭博社透露,就在上个月,Fluidstack 还退出了法国一个总规模达 100 亿欧元的关键 AI 项目,以此集中资源,抓住美国市场的巨大增长机会。这一调整也从侧面反映出,北美市场已经成为 AI 算力需求最核心的增长极,对于 Fluidstack 这样的基础设施服务商来说,抓住北美客户的需求,就抓住了行业的未来。
事实上,Fluidstack 的客户名单早已星光熠熠,除了 Anthropic 这个最大的合作伙伴之外,其客户还涵盖了 Meta、Poolside、Black Forest Labs 等一众知名 AI 与科技企业。而在与 Anthropic 达成重磅合作之前,Fluidstack 最为外界熟知的身份,其实是欧洲 AI 明星初创公司 Mistral 的基础设施服务商,早已在行业内积累了不错的口碑。
Fluidstack 的异军突起,正是当前 AI 算力行业爆发的一个缩影。据摩根大通的最新报告显示,2025 年全球算力供需缺口已经达到 27.8 吉瓦,预计到 2028 年这一缺口还将进一步扩大至 58.3 吉瓦。随着全球大模型竞争进入深水区,算力已经成为 AI 企业最核心的战略资源,算力短缺的困境正在倒逼整个行业寻找更高效、更定制化的基础设施解决方案。
传统的通用云服务,已经难以满足 AI 企业爆发式的定制化算力需求。AI 数据中心不仅需要更高的算力密度,还要适配液冷等新型散热技术,同时还要满足 AI 企业对基础设施掌控力的需求。在这样的背景下,专注于 AI 专用基础设施的初创公司,正在成为资本市场与科技巨头共同追逐的新焦点。有行业数据显示,当前 AI 专用数据中心的出租率已经高达 97%,供不应求的市场格局,也推高了这类企业的估值。