Crusoe 募資 39 億美元，推動吉瓦級資料中心與卡車載運式 AI 工廠
新聞摘要
Crusoe 這家以加密貨幣挖礦起家的 AI 基礎設施公司，已完成 39 億美元的 F 輪募資，估值推升至 309 億美元。這輪募資於 2026 年 9 月 17 日（美東時間）宣布，將同時資助兩種截然不同的建設：用於訓練最大型 AI 模型的廣闊吉瓦級資料中心園區，以及小型、可用卡車運輸的「Spark」單元，能在數週內部署到幾乎任何電力來源附近。
募資輪
這筆 39 億美元的 F 輪由 Atreides Management、Mubadala Capital 與 Valor Equity Partners 共同領投，Founders Fund、GIC、Nvidia、Qatar Investment Authority、Radical Ventures、TPG 以及其他二十多家投資者參與。這輪募資距離 Crusoe 於 2025 年 10 月的 E 輪約十個月，當時募得 13.8 億美元，估值為 100 億美元——意味著該公司估值在不到一年內大約成長為三倍。
隨著這輪募資，三位新成員加入 Crusoe 董事會：Cloudflare 財務長 Thomas Seifert；Primary Digital Infrastructure 合夥人兼投資長 Bill Stein；以及電池回收公司 Redwood Materials 創辦人兼執行長 JB Straubel，他同時是 Tesla 董事會成員，也是自 2021 年以來的 Crusoe 投資者。
Crusoe 成立於 2018 年，最初利用油田燃燒掉的天然氣來挖加密貨幣。隨著 AI 運算能力需求飆升，該公司幾乎完全轉向為 AI 訓練與推論建置及營運資料中心基礎設施，這項轉型使其成為當前 AI 建設熱潮中最受關注的基礎設施業者之一。
兩種截然不同的「AI 工廠」
Crusoe 的成長策略建立在兩種互補的基礎設施形式上。
第一種是大型園區級資料中心，以德州 Abilene 的據點為代表。Crusoe 在當地建置了一座 900 百萬瓦的設施，以支援 Microsoft 的 AI 基礎設施需求，該公司也表示，隨著持續擴建，Abilene 園區預計將達到 2.1 吉瓦的總容量。Abilene 據點也曾承載 OpenAI 的訓練工作。這類大型園區最適合訓練前沿 AI 模型，因為這種流程受益於將大量晶片集中在一處。
第二種形式是 Spark，這是 Crusoe 自行製造的模組化、可用卡車運輸的資料中心單元系列。執行長 Chase Lochmiller 表示，推論工作負載——執行已訓練完成的 AI 模型來回答查詢或生成內容——通常需要的晶片遠少於訓練，因此將這類工作集中在 Abilene 規模的園區可能不必要地昂貴。Spark 單元設計成在工廠製造、用卡車運到有可用電力的地點，並在數週內完成連接，而非傳統資料中心建設通常所需的數年。Crusoe 正在丹佛興建一座製造設施，該公司預期最終每年可生產高達 1 吉瓦的 Spark 容量。部分 Spark 單元已在內華達州雷諾運作，電力來自一座微電網，該微電網結合太陽能板與透過 Redwood Materials 供應的再利用電動車電池，而 Redwood Materials 正是由 Crusoe 新任董事會成員 JB Straubel 領導的公司。
商業模式與近期動能
Crusoe 主要透過三種方式創造營收：將資料中心空間租給自帶 GPU 的客戶、出租 Crusoe 自身擁有的 GPU，以及代客銷售用於執行 AI 模型的推論運算容量。其客戶名單包括 Meta、Microsoft、Oracle 與 OpenAI。
該公司已通報約 6 吉瓦的總簽約資料中心容量，其中約 1 吉瓦目前已投入運作，其餘則在建置或開發中。其於 2025 年底推出的託管推論產品，據報導已從 2026 年初接近零的營收，在幾個月內成長到超過 1 億美元的簽約年度經常性收入。
Crusoe 近期也與量化交易公司 Jane Street 簽署一份為期五年、價值 130 億美元的雲端基礎設施合約，供應 GPU 與 AI 運算容量，這是同類交易中已披露規模最大者之一，且客戶是金融服務公司而非 AI 實驗室。
接下來會如何
執行長 Chase Lochmiller 將公司策略定調為從頭到尾掌控 AI 供應鏈，「從電子到詞元」——意思是從確保電力來源到向客戶交付最終 AI 輸出的一切環節。有了新資金，Crusoe 計畫繼續擴展其基礎設施組合的兩端：擴大 Abilene 等吉瓦級訓練園區，同時在丹佛提高 Spark 產量，以服務更小、更分散的推論工作負載。
Crusoe 領導層也已與包括 Goldman Sachs 和 Morgan Stanley 在內的主要投資銀行進行初步討論，探討未來可能的首次公開發行，不過尚未設定正式時間表。這輪募資的規模——以及背後的主權財富基金、晶片製造商與基礎設施投資者名單——凸顯了電力供應與製造速度，已成為整體 AI 產業跟上運算容量需求的能力核心。