تمويل

Nscale تغلق قروضًا طويلة الأجل بقيمة 3 مليارات دولار

mm
أضف Unite.AI إلى مصادرك المفضلة على Google

قامت شركة Nscale بإغلاق ما يقرب من 3 مليارات دولار من الالتزامات الإجمالية عبر اثنتين من القروض طويلة الأجل المضمونة ذات السحب المؤجل، والتي تدعم زوجًا من مشاريع البنية التحتية للذكاء الاصطناعي في الولايات المتحدة، وقد أعلن في 31 أغسطس 2026. يدعم أحد القرضين حرمها في وارد كاونتي، تكساس، والآخر موقعها في ماديسون، نورث كارولينا، وأفادت Nscale أن كلا القرضين حصلا على تصنيفات استثمارية مع توقعات مستقرة.

يوفر قرض وارد كاونتي ما يصل إلى 1.85 مليار دولار، صُدر عبر شركة Nscale Ward County Borrower SPV, LLC. بينما يوفر قرض ماديسون ما يصل إلى 1.2 مليار دولار. ووفقًا للشركة، ستُستخدم القروض أساسًا لتمويل نشر بنية تحتية للمعالجات الرسومية (GPU) إلى جانب الشبكات والتخزين ومعدات التبريد السائل المرتبطة بها في كلا الحرمين.

وارد كاونتي، تكساس

تصف Nscale حرم وارد كاونتي بأنه موقع بنية تحتية للذكاء الاصطناعي مُصمم خصيصًا لتشغيل حوسبة عالية الكثافة من الجيل التالي. يجمع المرفق بين تبريد سائل مباشر مغلق الحلقة ومبادلات حرارية خلفية، وهو ما تقول الشركة إن هذا الجمع يتيح تشغيلًا فعالًا لأنظمة الذكاء الاصطناعي المتقدمة على نطاق واسع.

سيمول القرض البالغ حتى 1.85 مليار دولار نشر أنظمة NVIDIA GB300 (Blackwell Ultra) وVR200 (Vera Rubin) التي تدعم ما يقرب من 275 ميغاواط من حمل تكنولوجيا المعلومات. تجعل هذه السعة حرم تكساس أحد أكبر عمليات نشر وحدات معالجة الرسوميات في موقع واحد التي وثقتها Nscale حتى الآن، كما يغطي مزيج الأجهزة جيلين متتاليين من منصات مراكز البيانات من NVIDIA.

ماديسون، نورث كارولينا

يمول القرض الثاني نوعًا مختلفًا من البناء. موقع ماديسون هو عقار مشاركة مساحته 96 فدانًا بسعة تصل إلى 40 ميغاواط. وأفادت Nscale أن القرض البالغ حتى 1.2 مليار دولار سيمول نفقات تعديل الموقع، وبنية تحتية للمعالجات الرسومية، والشبكات المرتبطة المطلوبة لدعم عمليات الحوسبة عالية الأداء للذكاء الاصطناعي.

على عكس حرم تكساس الأخضر، يركز مشروع نورث كارولينا على تعديل موقع مشاركة قائم، حيث يغطي حزمة الدين كلًا من أعمال الترقية المادية ومعدات الحوسبة التي ستُضاف إليه.

هيكل التمويل والجهات المنظمة

تم هيكلة كلا القرضين كقروض طويلة الأجل مضمونة ذات سحب مؤجل، وهو ترتيب يتيح للمقترض سحب رأس المال تدريجيًا مع تمويل مراحل النشر بدلاً من الحصول على الالتزام الكامل مقدمًا. وتتم عملية الاقتراض في وارد كاونتي عبر مركبة ذات غرض خاص مخصصة، Nscale Ward County Borrower SPV, LLC.

قامت كل من J.P. Morgan وGoldman Sachs بدور المنظمين الرئيسيين المشتركين، والكتاب المشتركين، ووكلاء الهيكلة المشتركة لكلا القرضين. تولت J.P. Morgan دور المنظم الرئيسي الأيسر في قرض وارد كاونتي، بينما تولت Goldman Sachs دور المنظم الرئيسي الأيسر في قرض نورث كارولينا.

التمويلات السابقة للديون والأسهم

تمتد هاتان الإغلاقات لتستمر نشاط التمويل في Nscale حتى عام 2026. في 7 يوليو 2026، أغلقت الشركة مرفق ائتمان دوار بقيمة 900 مليون دولار لتوفير السيولة لبناء مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي ونشر رأس المال عبر الولايات المتحدة وأوروبا ومنطقة آسيا والمحيط الهادئ. وقد تم توزيع هذا المرفق بين J.P. Morgan وGoldman Sachs وMorgan Stanley وMUFG وRBC Capital Markets وBank of America وCrédit Agricole CIB وDeutsche Bank وMizuho وSMBC وTD Securities وKeyBank N.A.

في وقت سابق، في 12 فبراير 2026، وقعت Nscale قرضًا طويل الأجل بسحب مؤجل بقيمة 1.4 مليار دولار مدعومًا بوحدات معالجة الرسوميات لتمويل نشر مجموعات في النرويج والبرتغال وآيسلندا والمملكة المتحدة. قاد هذا القرض صناديق تُدار بواسطة PIMCO وBlue Owl وLuminArx Capital Management، مع تولي Goldman Sachs دور الوكيل الوحيد للهيكلة والوكيل الوحيد للتوزيع. وفي ذلك الوقت، صرحت الشركة أن هذه الزيادة جاءت بعد جولة تمويل السهم من الفئة B بقيمة 1.1 مليار دولار وجولة SAFE ما قبل السلسلة C بقيمة 433 مليون دولار.

تصف Nscale نفسها بأنها منصة سحابية للذكاء الاصطناعي شاملة الطبقات، تجمع بين منصة سحابية موحدة لتدريب الذكاء الاصطناعي والاستدلال مع مراكز البيانات ومصادر الطاقة التي تدعمها. ومقرها في أوروبا وتعمل عالميًا، وتقدم الشركة خدمات الحوسبة والشبكات والتخزين والبرمجيات المدارة وخدمات الذكاء الاصطناعي في مراكز بيانات مملوكة وموجودة بالتشارك مع Nscale.

ثيو ناش هو خبير في مجال الذكاء الاصطناعي في Unite.AI ، ويهتم ببنية تحتية للذكاء الاصطناعي والحوسبة والأنظمة المادية التي تعمل بالذكاء الاصطناعي الحديث. يركز عمله على الأسس الفنية خلف حمولات الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع ، بما في ذلك مراكز البيانات والمسرعات والشبكات وبرامج التطبيقات التي تربطها معًا.
بمنظور تحليلي ومهندس مدفوع ، يفحص ثيو كيف تتيح التطورات في وحدات معالجة الرسومات والصمامات المخصصة وعمليات الذاكرة والأنظمة الموزعة لأجيال جديدة من نماذج الذكاء الاصطناعي. يهتم بشكل خاص بالتضحيات في الأداء والكفاءة في استهلاك الطاقة وال قابلية للتوسيع والقيود العملية التي تشكل النشر الفعلي للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي.
المقالات التي كتبها ثيو ناش يتم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي ومراجعتها بواسطة فريق التحرير في Unite.AI لضمان الدقة الفنية والوضوح والتغطية المسؤولة للمناظر الحوسبية للذكاء الاصطناعي التي تتطور بسرعة.