美国第二大律所Latham & Watkins，正在做过去大多是科技企业才会选择的操作：直接采购英伟达GPU服务器、租赁数据中心机位，由内部工程师微调开源权重AI模型。

这家律所去年营收达到83亿美元，内部已经配置900多名技术人员，目前正在调校英伟达Nemotron 3模型。

这套自研部署方案最大优势，是客户高度敏感的数据完全留存在自有系统，不用外传至公有云；同时降低对ChatGPT、Claude、Gemini等商用AI服务的依赖。后续如果AI服务商涨价、调整服务条款，律所手里有自建方案可以兜底。

不过自建AI的开销并不低：硬件采购、机房运维、安全体系，再加上AI研发团队，年度成本可达数千万美元，如果进一步扩大规模，年投入甚至会冲到数亿美元。

这件事也体现AI正在重塑大型律所的商业模式。法律业务大量涉及卷宗整理、检索比对、重复性文书工作，非常适合AI提效。华尔街部分银行已经提出要求，律所需要把AI带来的效率红利体现在服务费定价当中。

行业逻辑出现明显变化：过去律所大多直接订阅第三方AI服务，如今头部机构开始选择自建AI底座。对于英伟达来说意义同样深远，GPU的客户不再只有微软、Meta、大型云厂商，律所、银行、医疗机构这类专业机构，都会自建内部AI基础设施，成为新一批算力采购方。

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