英伟达近百笔AI投资深析：窥见行业现状与未来趋势
作为AI领域的风向标，NVIDIA不仅在硬件创新上引领潮流，更通过战略投资构建覆盖全产业链的AI生态系统。据统计，仅2024至2025年间，这家芯片巨头就投资了近百家人工智能赛道的创新企业。
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NVIDIA将目光投向具有突破性的AI模型公司，既锁定了未来算力需求的核心客户群，也洞察到下一代计算范式的发展趋势。另一方面，NVIDIA在强化网络芯片布局的同时，通过新一代互联技术将其GPU的协同计算能力扩展到更高速率和更广范围；此外，公司还在具身智能领域进行了长远布局。分析这些投资逻辑，不仅能帮助我们理解AI产业演进路线，更为科技创新投资提供了重要参考。
投资模型与云平台，构建以GPU/CUDA为核心的AI生态圈
NVIDIA在AI领域的核心竞争力不仅源自其强大的GPU硬件，更得益于CUDA平台构建的开发者生态。随着大语言模型技术取得突破，NVIDIA率先布局了几乎所有处于前沿的AI模型公司，涵盖语言理解和多模态认知等领域。
模型公司
OpenAI
2024年10月，NVIDIA参与了OpenAI高达660亿美元的融资轮次，投入资金达1亿美元；至2025年9月，英伟达与这家AI领军企业宣布共同部署10吉瓦规模的AI算力系统，英伟达承诺为此合作投入千亿美元资金。
作为AI行业的领头羊，OpenAI不仅拥有尖端水平的语言与视觉模型，更打造了AI时代的现象级应用ChatGPT。
xAI
NVIDIA此前已多次参与xAI的融资，包括2024年的两轮共计600亿美元募资（B轮与C轮）。今年9月，它又参与了xAI总额达2000亿美元的融资轮，投资金额为20亿美元。
黄仁勋曾坦言：“只要是埃隆·马斯克参与的项目，我都愿意投资”。除资本合作外，NVIDIA与xAI保持着长期战略伙伴关系，包括为其超级计算机Colossus提供H100 GPU算力支持。
作为2024年7月才成立的新锐公司，xAI在短短两年内就推出了达到顶尖水平的Grok 4模型，迅速跻身行业头部阵营。
Mistral AI
NVIDIA在2024年和2025年分别参与了Mistral AI的B轮与C轮融资。在获得17亿欧元的C轮融资后，这家欧洲AI企业的估值已达117亿欧元。
2025年6月，黄仁勋宣布与Mistral AI达成合作，在法国建设AI计算基础设施，部署新一代NVIDIA Grace Blackwell系统，首批计划配备18000颗Blackwell GPU。
Mistral AI被誉为欧洲最具实力的AI模型开发商，其旗舰产品Mistral Large等模型已接近顶尖性能水平，开源模型下载量突破百万次，旗下ToC应用也广受用户青睐。
Runway
2025年4月，英伟达参与了Runway金额达3.08亿美元的D轮融资，投后估值突破30亿美元。Runway是视觉多模态模型的开拓者之一，目前拥有高性能视觉模型及面向专业领域的视觉设计产品Runway Studios。
除上述投资外，NVIDIA在AI模型核心领域的布局还包括Cohere（主要面向企业市场）、Sakana AI（专注轻量化模型研究），以及Reflection AI、Thinking Machines Lab、Imbue等更具探索精神的创新企业。
NVIDIA投资这些前沿模型公司的核心逻辑在于：尖端模型的数量越多、性能越强，消费者和客户的选择空间就越大，整个AI应用生态的基石就越稳固。通过这种策略，NVIDIA成功锁定了两类关键角色——模型开发商和算力平台运营商。
AI云平台
除前沿模型公司外，NVIDIA投资版图中另一个重要领域是具备先进技术的AI云平台及数据中心运营商，为下游AI应用层企业提供算力支持，进一步扩大NVIDIA生态系统的影响范围。
这其中最具代表性的企业包括CoreWeave、Together AI和Nscale。
CoreWeave
NVIDIA在2024年参投了AI云平台CoreWeave的B轮融资，注资1亿美元；在CoreWeave于2025年IPO时又参与了认购。目前NVIDIA持有CoreWeave约7%的股份。上市后，CoreWeave市值已达约700亿美元，2025年预计营收50.8亿美元。该公司拥有25万颗NVIDIA GPU，既是NVIDIA的投资企业，也是其重要客户之一。
Together AI
Together AI同样是一家AI云平台服务商，2025年获得NVIDIA参投的3.05亿美元B轮融资，估值33亿美元。
与CoreWeave侧重基础设施不同，Together AI更偏向技术流，拥有自主核心算法FlashAttention-3和Flash-Decoding，分别应对快速推理和长序列推理场景，为企业客户和开发者带来差异化的技术体验，也拓展了NVIDIA GPU在推理场景的技术边界。
Nscale
Nscale主营业务聚焦高性能数据中心与GPU集群建设，2025年9月获得NVIDIA参投的110亿美元B轮融资（其中NVIDIA投资6.83亿美元）。
其数据中心配备大规模NVIDIA GPU集群，并集成高速网络和自研软件栈，支持千亿参数大语言模型的训练任务。主要客户包括OpenAI（合作建设星际之门项目）和微软等业界巨头。
NVIDIA还参投了Crusoe、Lambda和Firmus Technologies等AI云平台和数据中心建设商，这些公司的估值均达到数十亿美元级别。
创新类芯片公司
NVIDIA凭借芯片的纵向扩展能力（单板叠加芯片数量）和横向扩展能力（服务器间高速互联）构建了基于GPU的强大算力体系，依托其卓越的网络通信能力提供高效率的集群计算性能，自然也蚕食了传统服务器厂商的市场份额。
不仅如此，NVIDIA还投资了网络芯片公司以强化其数据中心布局，包括Ayar Labs和Enfabrica。这类网络芯片的主要作用是在NVIDIA现有网络架构基础上进行拓展，实现算力芯片间的高带宽通信，以提升更大规模算力集群的网络吞吐能力。
Ayar Labs
Ayar Labs的技术核心在于光子学与芯片封装结合的解决方案，其光学I/O Chiplet可以实现单个芯片支持8.192Tbps双向带宽（16个模块×512 Gbps/模块），带宽密度达896Gbps/mm，端到端延迟小于25纳秒（含光纤传输）。NVIDIA参投了其在2024年的C轮融资和同年的D轮融资。
Enfabrica
Enfabrica的技术核心是加速计算架构与弹性内存架构，其ACF-S超级网卡芯片整合PCIe/CXL交换与以太网RDMA功能，支持十万级GPU互联，ACF-S芯片的CXL内存池解决方案，通过共享DDR5内存缓解GPU高带宽内存的瓶颈。
NVIDIA对这家公司青睐有加，不仅在2024年参投了其B轮和C轮融资，还在2025年以59亿美元的价格收购Enfabrica核心团队及技术授权，Enfabrica创始合伙人Rochan Sankar也正式加入NVIDIA。
总体来看，NVIDIA通过投资AI模型公司、AI云平台和围绕GPU的创新芯片，不仅构建和巩固了自身在AI领域的生态系统，更通过这些战略性投资，让自己实质上成为AI行业最具影响力的基础设施提供者。
布局Physical AI，为第三次AI浪潮做准备
在NVIDIA看来，什么才是AI最具前景的发展方向？从其真金白银投入的领域来看，正是物理AI（Physical AI）。
当然，NVIDIA也投资了不少AI领域的垂直应用，例如Perplexity（AI搜索引擎）、Hippocratic AI（AI医疗）、Poolside（AI编程）和Kore.ai（企业级AI）。但对于物理AI，NVIDIA不仅进行了投资，还亲自下场布局。
它拥有自己的Cosmos世界模型、Omniverse物理AI操作系统，以及DRIVE Thor自动驾驶芯片和NVIDIA Jetson边缘计算平台。
黄仁勋认为生成式AI是AI的第二波浪潮，而下一波浪潮就是物理AI，因为它超越了数字世界，让AI能够与现实物理世界进行交互，理解物理定律、摩擦力、惯性以及因果关系等。
当然，NVIDIA重点投资了一批物理AI相关的公司，例如Figure AI（人形机器人）、Dyna Robotics（商业机器人）、Serve Robotics（配送机器人）、Wayve（自动驾驶）、Nuro（自动驾驶）、Bright Machines（智能工厂）等。
Figure AI
人形机器人公司Figure获得NVIDIA参投的10亿美元C轮融资。这家公司提供全栈式具身智能解决方案，既有人形机器人本体（最近发布了Figure 03），又有自研的机器人模型和制造能力，是机器人创业公司中能力最全面的独角兽。
Wayve
Wayve在2024年获得NVIDIA参投的10.5亿美元C轮融资，而在2025年下半年，有消息称NVIDIA将对Wayve追加50亿美元的战略投资。
Wayve的核心产品是一套基于端到端神经网络的自动驾驶系统，它无需依赖高精度地图，仅利用数据来教导车辆如何驾驶。这种数据驱动的学习方法适用于从"目视辅助驾驶"到"脱手全自动驾驶"（L4级）的全系列功能。
Bright Machines
Bright Machines在2024年6月获得NVIDIA参投的1.26亿美元C轮融资。Bright Machines为制造业提供全栈式自动化解决方案，彻底改变了现有的生产模式。这个方案能够为产品从设计、制造到拆卸的整个生命周期提供灵活的自动化支持。
AI模型是现在，Physical AI是未来
纵观NVIDIA近百个AI投资项目，可以看到这些布局仍带有强烈的战略投资色彩，尤其对模型和AI云平台的投资，这些被投企业同时也会是NVIDIA GPU的采购方。NVIDIA对这些企业的投资，既是为了构建以GPU为核心的生态系统，也是为了巩固其在AI行业的领导地位。
而投资物理AI领域的公司，同样是为了构建生态系统，但这个生态系统则着眼于未来，是为了建立NVIDIA之后的新增长极。
为什么物理AI或AI原生硬件会是AI的下一波浪潮？正如黄仁勋所言，它超越了数字世界，让AI能够与现实物理世界进行互动，为AI重塑物理世界奠定了基础。
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