Cursor联手Voltage Park打造定制B200 SuperPOD，为强化学习驱动的AI编码代理Composer提供裸金属级算力支持，实现三个月交付、全栈可控、安全合规的前沿训练平台。
Cursor为何联手Voltage Park？揭秘AI编码代理背后的超级算力引擎
2025年末，当大多数AI公司还在为租用公有云GPU而焦虑排队时，一家名为Cursor的前沿AI初创公司已经悄然跑在了前列——他们不仅训练出了能自主写代码、调试、重构的“编码智能体”，更搭建了一整套为强化学习（Reinforcement Learning, RL）量身定制的超级算力集群。
这套系统不是简单地在云服务上点击几下就完事，而是由Voltage Park这家新兴“新云”（neocloud）服务商联手NVIDIA、Dell，从零开始共同设计、部署并运维的NVIDIA HGX B200 SuperPOD集群。
这背后，是一场关于算力主权、工程自由与AI协作未来的深度革命。Cursor的研究负责人Federico Cassano直言：“当我们要突破可能性边界时，Voltage Park说‘行’，而其他人往往说‘不’。”这种“敢为天下先”的合作精神，正在重新定义AI基础设施的交付范式。
从128块H100到多代SuperPOD集群：一场为RL而生的算力长征
Cursor与Voltage Park的合作始于一年多前，当时双方只部署了128块NVIDIA HGX H100 GPU。但随着Cursor旗下“Composer”智能编码模型的不断演进，其对强化学习训练的算力需求呈指数级增长。
普通云平台的虚拟化架构、受限的调度策略和层层封装的软件栈，根本无法满足这种高频迭代、低延迟反馈、全栈可观测的RL工作流。于是，Voltage Park迅速响应，升级部署了横跨Hopper与Blackwell两代GPU架构的多个大型SuperPOD，全部通过InfiniBand高速互联，形成真正意义上的“RL专用计算舰队”。
这不是简单的硬件堆砌，而是一次从硬件选型、网络拓扑、固件配置到运维监控全链路的深度协同。正如Federico所言：“我们从地基开始一起设计这个新集群，每一颗螺丝、每一行驱动，都是我们共同选择的结果——这在其他新云服务商那里几乎不可能实现。”
为什么Cursor坚决不要“开箱即用”的云服务？真相令人震惊
很多人可能不理解：既然公有云也能租GPU，为什么Cursor非要自建SuperPOD？答案藏在强化学习的训练机制里。
RL训练不是一次性的批量计算，而是需要在“行动-反馈-调整”之间快速循环，每一次策略更新都可能触发成千上万次模拟环境交互。
这就要求基础设施必须做到：
裸金属部署（bare metal），避免任何虚拟化开销；
直接控制运行时行为与调度器；
拥有完整的系统级调试能力；
最重要的是——不能被云厂商强加一套“他们认为你应该用”的软件栈。
而现实是，市面上大多数云服务默认基于VM（虚拟机）抽象，调度策略黑盒化，可观测性仅限于高层指标，根本无法深入到GPU内核、网络队列甚至内存页表级别。
Cursor要的不是“能跑就行”，而是“精准掌控每一瓦算力”。
Voltage Park提供的定制SuperPOD，完全绕开了这些桎梏，让Cursor团队像操作自己的实验室服务器一样自由，这才真正释放了RL模型的训练效率。
Voltage Park的杀手锏：不止是GPU拥有者，更是超级工程伙伴
Voltage Park之所以能赢得Cursor的信任，绝不只是靠买了几块B200显卡那么简单。
这家公司融合了三大核心能力：
一是对NVIDIA GPU集群的深度所有权（不是转租，是自己持有并运维）；
二是具备从0到1设计、部署、调优SuperPOD的工程团队；
三是对安全合规的极致重视——已获得ISO 27001、SOC 2 Type II、HIPAA等多项国际认证。
这意味着，客户不仅能得到高性能算力，还能确保数据在训练过程中的全生命周期安全。
更关键的是，Voltage Park的工程师不是“客服”，而是真正能和客户研发团队并肩作战的伙伴。他们理解强化学习的I/O瓶颈、知道InfiniBand拓扑如何影响AllReduce通信、能在凌晨三点帮客户排查CUDA内核崩溃。这种“手把手共建”的模式，在传统云厂商追求标准化、规模化的逻辑下几乎绝迹。而Voltage Park反其道而行之——他们不卖标准产品，只卖“为你量身打造的智能算力体”。
从B200 SuperPOD到Composer模型：AI编码代理的进化加速器
Cursor的Composer模型，是当前最接近“人工通用智能”（AGI）在软件工程领域的具象化体现。它不仅能理解自然语言需求，还能自主规划开发路径、调用工具链、编写测试、修复bug，甚至参与代码评审。
而这一切能力的底层驱动力，正是基于强化学习的持续优化机制。
B200作为NVIDIA Blackwell架构的旗舰GPU，单芯片算力是H100的数倍，尤其在FP8、FP4等低精度训练场景下表现惊人。
Voltage Park在不到三个月内，就完成了这套B200 SuperPOD的部署，让Cursor得以在Composer的V2、V3甚至V4版本中快速验证新算法、新奖励函数、新环境模拟器。这种“三天部署、一周迭代、两周上线”的节奏，在传统云环境下根本无法想象。
可以毫不夸张地说，Voltage Park提供的不仅是硬件，而是Cursor智能体进化的“时间加速器”——别人还在排队等GPU时，他们已经训练了十轮新策略。
新云时代已来：为什么“定制化算力”将成为AI公司的核心竞争力
过去十年，云计算以“标准化、按需付费、无限扩展”三大优势席卷全球。但在AI大模型，尤其是强化学习、多智能体协作、具身智能等前沿领域，标准化反而成了枷锁。越来越多的AI公司意识到：算力不是水电煤，而是研发工具。
你不会用别人定制的显微镜做生物实验，也不会用预装软件的机床造精密零件。同理，训练一个能改变世界的AI模型，必须拥有对底层基础设施的完全掌控权。Voltage Park代表的“新云”（neocloud）范式，正是对此的回应——他们不提供“万能套餐”，而是成为客户的“算力共造者”。
这种模式虽然初期成本高、门槛高，但长期看，却能极大缩短创新周期、降低试错成本、提升模型性能上限。Cursor的选择，或许预示着下一个十年：顶级AI公司不再比谁融资多，而是比谁的算力栈更贴近研究本质。
Federico Cassano是谁？Cursor背后的AI工程哲学家
在深入了解这次合作之前，有必要认识一下Federico Cassano——这位Cursor的研究负责人，不仅是技术大牛，更是一位AI工程哲学的践行者。他曾在多个顶级AI实验室工作，深度参与过大型语言模型与强化学习系统的构建。
他坚信，真正的智能体必须能在开放环境中自主决策，而非仅仅模仿人类行为。正是这种理念，驱动Cursor将Composer设计为一个能“思考-行动-学习”闭环的代理，而非静态的代码生成器。
Federico对基础设施的要求近乎苛刻：他不要“能用”，而要“透明、可干预、可推演”。这也解释了为什么他会对Voltage Park的定制SuperPOD赞不绝口——因为只有这样的平台，才能支撑他对AI智能体演化机制的深度探索。他的背景，决定了Cursor不会走捷径，而是选择了一条更艰难但更根本的技术道路。
三月建成B200 SuperPOD？揭秘Voltage Park的“闪电交付”秘密
在传统数据中心部署一套千卡级GPU集群，动辄需要6-12个月。但Voltage Park仅用不到三个月，就完成了B200 SuperPOD的交付。
这背后是其“预集成+模块化+联合调试”方法论的胜利。
首先，Voltage Park与Dell、NVIDIA建立了深度供应链协同，关键组件（如B200模组、NVLink交换机、InfiniBand网卡）可优先锁定；
其次，他们在自有数据中心预装了标准化机柜、供电、冷却与网络架构，到货即插即用；
最后，也是最关键的——Voltage Park的工程师与Cursor团队在部署前就完成了联合仿真，包括网络拓扑验证、驱动兼容性测试、监控埋点方案等。
这种“交付即生产”的能力，源于数千小时的一线运维经验。他们知道哪些固件版本会导致NCCL通信卡顿，哪些BIOS设置会限制PCIe带宽，甚至知道如何调整风扇曲线以平衡噪音与散热。正是这些细节，让三个月交付成为可能。
安全是底线：为何顶级AI公司只敢把数据交给合规认证的算力平台
很多人只关注算力性能，却忽视了一个致命问题：训练数据的安全性。
Cursor的Composer模型训练涉及大量开源代码、内部工具链甚至客户私有代码片段。一旦泄露，后果不堪设想。Voltage Park之所以能赢得信任，正是因为他们将安全作为基础设施的基石。
ISO 27001确保信息安全管理体系建设完善，SOC 2 Type II证明其对客户数据的处理经得起第三方审计，HIPAA则表明其能处理敏感健康信息（虽非必需，但体现能力冗余）。
更重要的是，Voltage Park的裸金属架构天然隔离了多租户风险——没有虚拟机逃逸、没有共享内核漏洞、没有隐藏的后门软件。所有运维操作均有日志审计，所有网络流量可追溯。在这种环境下，Cursor可以放心地将最前沿的RL实验跑在上面，而无需担心知识产权外泄或合规风险。这，才是高端AI算力服务的真正门槛。
当更多AI公司觉醒，定制SuperPOD将成为新刚需
Cursor与Voltage Park的合作，绝非孤例。随着AI从“感知智能”迈向“行动智能”，强化学习、多智能体仿真、具身推理等新范式将对算力提出更高要求。未来三年，我们预计会有越来越多的AI先锋公司放弃通用云服务，转而寻求定制化SuperPOD解决方案。这些公司不再满足于“租用算力”，而是要求“共创意图明确的计算生态”。
Voltage Park已经验证了一套可复制的方法论：从需求对齐、架构设计、硬件选型、部署运维到持续优化，全程深度协同。这种模式虽然对服务商要求极高，但一旦建立信任，客户粘性极强——因为迁移成本巨大，且性能优势显著。
可以预见，未来的AI竞赛，不仅是算法的比拼，更是算力栈自主权的争夺。谁掌握了可定制、可掌控、可进化的基础设施，谁就掌握了下一代AI的钥匙。
Voltage Park以工程实力与安全合规为基石，为Cursor打造了一座RL专用的算力圣殿，不仅加速了Composer模型的进化，更树立了新云时代的标杆。这样的“共生”模式，或将重塑整个AI基础设施生态。