【天顺财经】6 月 29 日消息,半导体研究机构 SemiAnalysis 爆料称,Lepton AI 创始人兼 CEO、英伟达系统软件副总裁贾扬清已从英伟达离职。距离英伟达 CEO 黄仁勋豪掷约 7 亿美元收购这家仅有 20 人的创业团队,才刚刚过去一年。

SemiAnalysis 将这一变化称为 「令人震惊」。截至发稿,英伟达与贾扬清本人均未对此作出正式回应,贾扬清的社交平台及领英就职信息仍停留在英伟达阶段。
一场 20 亿美元的 AI Infra 扩张野心
要理解这次离职的分量,需要回溯英伟达在 AI 基础设施 (AI Infra) 领域的战略布局。黄仁勋的野心不止于卖芯片。他的构想是在 AWS、Azure 等云厂商之上再建一层属于英伟达自己的软件平台——让开发者不再四处询问 「哪里还有 H100」,而是直接在英伟达的平台上找卡、租卡、部署模型。
2025 年 4 月,英伟达正式完成对 Lepton AI 的收购。这家由贾扬清与同为 Meta AI 出身白俊杰联合创立的公司,成立于 2023 年,核心业务是帮助开发者获取和使用 GPU 资源。据 The Information 报道,交易价值达数亿美元,行业信息随后将金额指向约 7 亿美元量级。
当时,加上此前约 12 亿美元收购的 AI 基础设施编排平台 Run:ai,英伟达在 GPU 云软件栈上的总投入接近 20 亿美元。
收购完成后,英伟达将 Lepton AI 更名为 DGX Cloud Lepton,定位为一个连接全球 GPU 云服务商与 AI 开发者的算力市场。
贾扬清,正是这个计划最核心的执行者。
为何一年便分道扬镳?
SemiAnalysis 的爆料揭示了几个层面的原因。
最直接的导火索是运营效果不及预期。 DGX Lepton 并未达到外界或英伟达的预期。据虎嗅报道,DGX Lepton 在 2025 年中期已基本停止对外运营。
更深层的矛盾在于开源承诺的分歧。英伟达收购时曾承诺 2026 年开源 Lepton 核心平台,但最终否决了这一计划。SemiAnalysis 推测,贾扬清的离职可能与黄仁勋最终改变主意、没有批准开源 Lepton 有关。作为 Caffe、PyTorch、ONNX 等开源 AI 框架的奠基人,贾扬清深耕开源生态数十年。开源承诺的背弃,构成了根本性的价值观冲突。
另外,据报道,英伟达的产品管理文化消耗了团队大量资源在 UI 调整等表面工作上,而多租户等核心难题始终未能解决。这使得平台难以满足 AI 原生开发者的挑剔需求。
「无缝衔接」:已加入 Hyperbolic 担任顾问
就在本月初,GPU 云服务商 Hyperbolic 宣布聘请贾扬清担任公司顾问。Hyperbolic 在公告中称,贾扬清将为其在 AI 系统、云基础设施、GPU marketplace、多云编排和 GPU 利用率提升等方向提供经验支持。
贾扬清新角色的业务方向与其在英伟达负责的 DGX Lepton 平台高度重合,因此随着贾扬清被曝从英伟达离职的消息曝出,意味着他几乎是无缝切换到了同一赛道上的另一家公司。
贾扬清的出走,被业界视为一个强烈的信号。
第一,GPU 硬件垄断无法简单延伸至软件层。当英伟达作为硬件霸主试图向上层软件扩张时,遇到的阻力比制造 GPU 更大。AI Infra 无法实现像 GPU 硬件那样的垄断。
第二,中间件平台正面临价值危机。以 Cursor、Claude Code、Codex 为代表的 Agentic Coding 工具,可通过自然语言自动生成部署和配置基础设施的代码。这直接跳过了 「降低工程门槛」 类中间件的价值。这类平台需要重新证明自身在解决底层稀缺性方面的不可替代性。
【天顺财经】6 月 29 日消息,半导体研究机构 SemiAnalysis 爆料称,Lepton AI 创始人兼 CEO、英伟达系统软件副总裁贾扬清已从英伟达离职。距离英伟达 CEO 黄仁勋豪掷约 7 亿美元收购这家仅有 20 人的创业团队,才刚刚过去一年。

SemiAnalysis 将这一变化称为 「令人震惊」。截至发稿,英伟达与贾扬清本人均未对此作出正式回应,贾扬清的社交平台及领英就职信息仍停留在英伟达阶段。
一场 20 亿美元的 AI Infra 扩张野心
要理解这次离职的分量,需要回溯英伟达在 AI 基础设施 (AI Infra) 领域的战略布局。黄仁勋的野心不止于卖芯片。他的构想是在 AWS、Azure 等云厂商之上再建一层属于英伟达自己的软件平台——让开发者不再四处询问 「哪里还有 H100」,而是直接在英伟达的平台上找卡、租卡、部署模型。
2025 年 4 月,英伟达正式完成对 Lepton AI 的收购。这家由贾扬清与同为 Meta AI 出身白俊杰联合创立的公司,成立于 2023 年,核心业务是帮助开发者获取和使用 GPU 资源。据 The Information 报道,交易价值达数亿美元,行业信息随后将金额指向约 7 亿美元量级。
当时,加上此前约 12 亿美元收购的 AI 基础设施编排平台 Run:ai,英伟达在 GPU 云软件栈上的总投入接近 20 亿美元。
收购完成后,英伟达将 Lepton AI 更名为 DGX Cloud Lepton,定位为一个连接全球 GPU 云服务商与 AI 开发者的算力市场。
贾扬清,正是这个计划最核心的执行者。
为何一年便分道扬镳?
SemiAnalysis 的爆料揭示了几个层面的原因。
最直接的导火索是运营效果不及预期。 DGX Lepton 并未达到外界或英伟达的预期。据虎嗅报道,DGX Lepton 在 2025 年中期已基本停止对外运营。
更深层的矛盾在于开源承诺的分歧。英伟达收购时曾承诺 2026 年开源 Lepton 核心平台,但最终否决了这一计划。SemiAnalysis 推测,贾扬清的离职可能与黄仁勋最终改变主意、没有批准开源 Lepton 有关。作为 Caffe、PyTorch、ONNX 等开源 AI 框架的奠基人,贾扬清深耕开源生态数十年。开源承诺的背弃,构成了根本性的价值观冲突。
另外,据报道,英伟达的产品管理文化消耗了团队大量资源在 UI 调整等表面工作上,而多租户等核心难题始终未能解决。这使得平台难以满足 AI 原生开发者的挑剔需求。
「无缝衔接」:已加入 Hyperbolic 担任顾问
就在本月初,GPU 云服务商 Hyperbolic 宣布聘请贾扬清担任公司顾问。Hyperbolic 在公告中称,贾扬清将为其在 AI 系统、云基础设施、GPU marketplace、多云编排和 GPU 利用率提升等方向提供经验支持。
贾扬清新角色的业务方向与其在英伟达负责的 DGX Lepton 平台高度重合,因此随着贾扬清被曝从英伟达离职的消息曝出,意味着他几乎是无缝切换到了同一赛道上的另一家公司。
贾扬清的出走,被业界视为一个强烈的信号。
第一,GPU 硬件垄断无法简单延伸至软件层。当英伟达作为硬件霸主试图向上层软件扩张时,遇到的阻力比制造 GPU 更大。AI Infra 无法实现像 GPU 硬件那样的垄断。
第二,中间件平台正面临价值危机。以 Cursor、Claude Code、Codex 为代表的 Agentic Coding 工具,可通过自然语言自动生成部署和配置基础设施的代码。这直接跳过了 「降低工程门槛」 类中间件的价值。这类平台需要重新证明自身在解决底层稀缺性方面的不可替代性。
【天顺财经】6 月 29 日消息,半导体研究机构 SemiAnalysis 爆料称,Lepton AI 创始人兼 CEO、英伟达系统软件副总裁贾扬清已从英伟达离职。距离英伟达 CEO 黄仁勋豪掷约 7 亿美元收购这家仅有 20 人的创业团队,才刚刚过去一年。

SemiAnalysis 将这一变化称为 「令人震惊」。截至发稿,英伟达与贾扬清本人均未对此作出正式回应,贾扬清的社交平台及领英就职信息仍停留在英伟达阶段。
一场 20 亿美元的 AI Infra 扩张野心
要理解这次离职的分量,需要回溯英伟达在 AI 基础设施 (AI Infra) 领域的战略布局。黄仁勋的野心不止于卖芯片。他的构想是在 AWS、Azure 等云厂商之上再建一层属于英伟达自己的软件平台——让开发者不再四处询问 「哪里还有 H100」,而是直接在英伟达的平台上找卡、租卡、部署模型。
2025 年 4 月,英伟达正式完成对 Lepton AI 的收购。这家由贾扬清与同为 Meta AI 出身白俊杰联合创立的公司,成立于 2023 年,核心业务是帮助开发者获取和使用 GPU 资源。据 The Information 报道,交易价值达数亿美元,行业信息随后将金额指向约 7 亿美元量级。
当时,加上此前约 12 亿美元收购的 AI 基础设施编排平台 Run:ai,英伟达在 GPU 云软件栈上的总投入接近 20 亿美元。
收购完成后,英伟达将 Lepton AI 更名为 DGX Cloud Lepton,定位为一个连接全球 GPU 云服务商与 AI 开发者的算力市场。
贾扬清,正是这个计划最核心的执行者。
为何一年便分道扬镳?
SemiAnalysis 的爆料揭示了几个层面的原因。
最直接的导火索是运营效果不及预期。 DGX Lepton 并未达到外界或英伟达的预期。据虎嗅报道,DGX Lepton 在 2025 年中期已基本停止对外运营。
更深层的矛盾在于开源承诺的分歧。英伟达收购时曾承诺 2026 年开源 Lepton 核心平台,但最终否决了这一计划。SemiAnalysis 推测,贾扬清的离职可能与黄仁勋最终改变主意、没有批准开源 Lepton 有关。作为 Caffe、PyTorch、ONNX 等开源 AI 框架的奠基人,贾扬清深耕开源生态数十年。开源承诺的背弃,构成了根本性的价值观冲突。
另外,据报道,英伟达的产品管理文化消耗了团队大量资源在 UI 调整等表面工作上,而多租户等核心难题始终未能解决。这使得平台难以满足 AI 原生开发者的挑剔需求。
「无缝衔接」:已加入 Hyperbolic 担任顾问
就在本月初,GPU 云服务商 Hyperbolic 宣布聘请贾扬清担任公司顾问。Hyperbolic 在公告中称,贾扬清将为其在 AI 系统、云基础设施、GPU marketplace、多云编排和 GPU 利用率提升等方向提供经验支持。
贾扬清新角色的业务方向与其在英伟达负责的 DGX Lepton 平台高度重合,因此随着贾扬清被曝从英伟达离职的消息曝出,意味着他几乎是无缝切换到了同一赛道上的另一家公司。
贾扬清的出走,被业界视为一个强烈的信号。
第一,GPU 硬件垄断无法简单延伸至软件层。当英伟达作为硬件霸主试图向上层软件扩张时,遇到的阻力比制造 GPU 更大。AI Infra 无法实现像 GPU 硬件那样的垄断。
第二,中间件平台正面临价值危机。以 Cursor、Claude Code、Codex 为代表的 Agentic Coding 工具,可通过自然语言自动生成部署和配置基础设施的代码。这直接跳过了 「降低工程门槛」 类中间件的价值。这类平台需要重新证明自身在解决底层稀缺性方面的不可替代性。
【天顺财经】6 月 29 日消息,半导体研究机构 SemiAnalysis 爆料称,Lepton AI 创始人兼 CEO、英伟达系统软件副总裁贾扬清已从英伟达离职。距离英伟达 CEO 黄仁勋豪掷约 7 亿美元收购这家仅有 20 人的创业团队,才刚刚过去一年。

SemiAnalysis 将这一变化称为 「令人震惊」。截至发稿,英伟达与贾扬清本人均未对此作出正式回应,贾扬清的社交平台及领英就职信息仍停留在英伟达阶段。
一场 20 亿美元的 AI Infra 扩张野心
要理解这次离职的分量,需要回溯英伟达在 AI 基础设施 (AI Infra) 领域的战略布局。黄仁勋的野心不止于卖芯片。他的构想是在 AWS、Azure 等云厂商之上再建一层属于英伟达自己的软件平台——让开发者不再四处询问 「哪里还有 H100」,而是直接在英伟达的平台上找卡、租卡、部署模型。
2025 年 4 月,英伟达正式完成对 Lepton AI 的收购。这家由贾扬清与同为 Meta AI 出身白俊杰联合创立的公司,成立于 2023 年,核心业务是帮助开发者获取和使用 GPU 资源。据 The Information 报道,交易价值达数亿美元,行业信息随后将金额指向约 7 亿美元量级。
当时,加上此前约 12 亿美元收购的 AI 基础设施编排平台 Run:ai,英伟达在 GPU 云软件栈上的总投入接近 20 亿美元。
收购完成后,英伟达将 Lepton AI 更名为 DGX Cloud Lepton,定位为一个连接全球 GPU 云服务商与 AI 开发者的算力市场。
贾扬清,正是这个计划最核心的执行者。
为何一年便分道扬镳?
SemiAnalysis 的爆料揭示了几个层面的原因。
最直接的导火索是运营效果不及预期。 DGX Lepton 并未达到外界或英伟达的预期。据虎嗅报道,DGX Lepton 在 2025 年中期已基本停止对外运营。
更深层的矛盾在于开源承诺的分歧。英伟达收购时曾承诺 2026 年开源 Lepton 核心平台,但最终否决了这一计划。SemiAnalysis 推测,贾扬清的离职可能与黄仁勋最终改变主意、没有批准开源 Lepton 有关。作为 Caffe、PyTorch、ONNX 等开源 AI 框架的奠基人,贾扬清深耕开源生态数十年。开源承诺的背弃,构成了根本性的价值观冲突。
另外,据报道,英伟达的产品管理文化消耗了团队大量资源在 UI 调整等表面工作上,而多租户等核心难题始终未能解决。这使得平台难以满足 AI 原生开发者的挑剔需求。
「无缝衔接」:已加入 Hyperbolic 担任顾问
就在本月初,GPU 云服务商 Hyperbolic 宣布聘请贾扬清担任公司顾问。Hyperbolic 在公告中称,贾扬清将为其在 AI 系统、云基础设施、GPU marketplace、多云编排和 GPU 利用率提升等方向提供经验支持。
贾扬清新角色的业务方向与其在英伟达负责的 DGX Lepton 平台高度重合,因此随着贾扬清被曝从英伟达离职的消息曝出,意味着他几乎是无缝切换到了同一赛道上的另一家公司。
贾扬清的出走,被业界视为一个强烈的信号。
第一,GPU 硬件垄断无法简单延伸至软件层。当英伟达作为硬件霸主试图向上层软件扩张时,遇到的阻力比制造 GPU 更大。AI Infra 无法实现像 GPU 硬件那样的垄断。
第二,中间件平台正面临价值危机。以 Cursor、Claude Code、Codex 为代表的 Agentic Coding 工具,可通过自然语言自动生成部署和配置基础设施的代码。这直接跳过了 「降低工程门槛」 类中间件的价值。这类平台需要重新证明自身在解决底层稀缺性方面的不可替代性。















