微軟砸5896億元買算力!Nebius一年暴漲220%:歐洲AI基建新創,前身是俄羅斯版Google?
微軟砸5896億元買算力!Nebius一年暴漲220%:歐洲AI基建新創,前身是俄羅斯版Google?

重點一:微軟(Microsoft)與 Nebius Group NV 簽署高達194億美元(約新台幣5896.58億元)AI雲端運算合約,將於2031年前生效。

重點二:Nebius 將在美國紐澤西 Vineland 新設資料中心,專為微軟提供AI雲端算力,推動自身AI雲業務2026年大幅成長。

重點三:該合約促使Nebius股價暴漲近50%,顯示AI雲端基礎建設需求持續高漲,微軟仍面臨雲端算力供不應求的困境。

微軟(Microsoft)近日宣布,與AI雲端基礎建設新星Nebius Group NV 簽訂一份總值高達19.4億美元的多年期合約,預計至2031年止。此舉不僅為Nebius帶來巨大財務利多,也反映出全球AI雲端算力需求持續爆炸性成長,微軟亦陷於雲端資源短缺的壓力。

根據雙方公告,Nebius將於今年底在美國紐澤西州Vineland新建資料中心,專門供應Microsoft所需的AI雲端運算能力,期望藉此緩解Microsoft在AI產品開發及Azure雲端服務上的算力瓶頸。

Nebius前身為「俄羅斯版Google」

Nebius Group(NASDAQ: NBIS)是由俄羅斯最大科技公司 Yandex 的國際雲端運算與AI基礎設施部門分拆而來。Yandex有「俄羅斯版Google」之稱,長期在搜尋引擎、機器學習、大數據處理和雲端運算領域具備深厚技術實力。

2022年俄烏戰爭爆發後,西方國家對俄羅斯實施制裁,Yandex N.V.(註冊於荷蘭、在美國那斯達克上市)股票被暫停交易,國際業務發展受阻。

而為了讓非俄羅斯業務存續,Yandex N.V.啟動重組,將俄羅斯本土業務(如搜尋引擎)出售給俄羅斯財團,保留國際雲端、AI、自動駕駛等業務,並更名為Nebius Group N.V.,總部遷至荷蘭,重新以獨立歐洲新創公司身份登上全球AI舞台。

此次Nebius與微軟簽訂合約,將使Nebius在2031年前獲得174億至194億美元(約新台幣5290億至5899億元)收入,成為AI雲端基礎建設領域的矚目新星。該合約將驅動其2026年AI雲端業務大幅成長,Nebius正評估更多融資選項以支撐快速擴張。

Nebius的商模:AI基礎設施B2B服務

Nebius的核心業務是提供高效能GPU雲端運算服務(Infrastructure-as-a-Service),並採用B2B模式,為企業客戶量身打造軟體、AI分析及諮詢服務,協助客戶優化流程、提升效率。

其硬體資源以NVIDIA最新GPU(如H100、H200、Blackwell等)為主,並強調低成本、透明定價及合約簡單,直接競爭對手包括AWS、Azure、Google Cloud等大型雲端服務商。

白話來說,Nebius主要賣的是「雲端GPU算力」。也就是把大量高階NVIDIA顯示卡(GPU)集中在資料中心,讓需要訓練AI模型、做機器學習的公司或開發者可以「線上租用」這些算力,不用自己買硬體、建機房。

值得注意的是,Nebius與NVIDIA有戰略合作關係,NVIDIA不僅是供應商,也是股東,確保Nebius能優先取得最新GPU資源。

除了雲端算力服務,Nebius還投資並經營多個AI相關業務,包括:

Toloka:AI訓練資料平台,為Anthropic、Amazon、Microsoft等科技公司提供高品質訓練數據。
TripleTen:科技教育平台,提供資安、UI/UX設計等課程,協助用戶轉職科技領域。
AV Ride:自動駕駛技術,與Hyundai、Uber合作開發自動駕駛及配送服務。
ClickHouse:持有28%股份,專注即時資料分析,競爭對手包括Snowflake、MongoDB。

總結來說,Nebius現以AI雲端基礎設施為核心,積極布局全球資料中心(美國、歐洲),並向醫療、生命科學等高價值垂直領域滲透,目標成為新一代AI基礎設施領導者。

一年內股價暴漲220%!算力成稀缺資源

在Nebius與微軟的合約公布後,Nebius股價在盤後交易暴漲近50%,今年至今累積漲幅更超過109.96%,一年之內更高達220.30%。顯示市場對AI雲端基礎建設前景高度看好。反觀,微軟股價今年至今變動有限(截至9月9日上漲19.02%)。

為近年大幅增加資本支出,微軟積極新建資料中心並採購高階伺服器及網路設備,但全球AI算力需求持續超過供給,連自家OpenAI 等重要合作夥伴的AI產品開發都受限於算力不足。

為此,微軟除與Nebius合作外,也向CoreWeave等雲端業者採購額外算力,力求突破現有瓶頸。業界分析,隨著AI雲端基礎設施競爭加劇,專為AI設計的雲端服務將成為未來主流,傳統雲端巨頭須面對更靈活、專業的新興競爭者。

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資料來源:Nebius彭博社

本文初稿為AI編撰,整理.編輯/ 李先泰

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

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