Nscale 与 Figure 宣布多年战略合作，潜在部署规模最高指向 10 万张 NVIDIA GPU，说明人形机器人竞争正在把“数据 + 算力 + 真机部署”三件事一起资本化。 9 月 3 日，Nscale 通过 PR Newswire 宣布与人形机器人公司 Figure 签署多年战略合作协议。公告最抓眼球的数字很直接: 双方合作对应的潜在部署规模可达 10 万张 NVIDIA GPU，首批 GPU 计划自 2027 年下半年起在得州巴斯托部署，初始算力承诺金额为 35 亿美元，并有意扩展到 60 亿美元以上。对人形机器人行业来说，这不是普通的云服务采购新闻，而是头部玩家开始把未来训练和推理算力提前锁进产业版… 更关键的是，这笔合作不只是“买卡”。公告写明，Nscale 将成为 Figure 的首选算力供应商，并且会成为 Figure 的股东，用于支撑 Figure 下一代 Helix 模型以及其人形机器人研发和部署。也就是说，Figure 正在把数据、模型训练、仿真验证和机器人落地放进同一条长期供给链里。Jensen Huang 在新闻稿中把这件事概括成一条 robotics flywheel：在 Nscale AI 云上训练 Figure… 这条新闻值得做头条，是因为它把人形机器人赛道里一个过去常被轻描淡写的变量直接量化了。过去大家更容易被整机动作、融资额或客户试点吸引，但真正决定模型能否快速变强的，除了真机数据，就是长周期可持续的算力供给。Figure 此时愿意把 10 万张 GPU 级别的远期合作公开讲出来，本质上是在向市场传递一个信号: 未来的人形机器人不只是硬件制造问题，也不只是单轮融资问题，而是一场对算力、仿真和部署闭环的综合军备竞赛。 因此，这条发布的重要性不在于明天马上会多卖出多少台机器人，而在于它重新定义了行业门槛。对 2AIBot 读者来说，这意味着下一轮头部玩家之间的差距，可能不只来自关节、灵巧手或客户名单，也来自谁能更稳定地拿到海量算力、持续训练 Helix 这类模型，并把训练结果不断压回真实机器人场景。算力开始提前被锁定之后，人形机器人赛道的资本强度和集中度都可能继续上升。
