黄仁勋联手OpenAI前高管，1吉瓦超算明年入役
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新智元报道
编辑：元宇
【新智元导读】硅谷最会讲故事的人和最会卖铲子的人，坐到了一张桌上。
1吉瓦，数百亿美金。
刚刚，前OpenAI高管、硅谷传奇女性创业者Mira Murati和她的初创公司，与四万亿芯片帝国掌舵人黄仁勋达成了一项「吉瓦级」的长期战略合作！
英伟达CEO黄仁勋（左）与Thinking Machines Lab创始人Mira Murati（右）
https://blogs.nvidia.com/blog/nvidia-thinking-machines-lab/
据英伟达最新博客介绍，英伟达将与Thinking Machines Lab共同部署至少1吉瓦的下一代NVIDIA Vera Rubin系统。
这项基于NVIDIA Vera Rubin平台的部署计划目标是在明年年初启动，该合作还包括共同设计面向NVIDIA架构的训练与推理服务系统，并让企业、科研机构和科学界更容易获得前沿AI和开放模型。
这次合作，并不是一次普通的采购。
对于Mira来说，这是她在经历OpenAI权力风暴、Thinking Machines Lab创始团队大动荡之后的背水一战。
而对于英伟达来说，则是黄仁勋在4.4万亿美元市值巅峰上，千亿算力棋局之下又一枚重要落子。
这次合作之前，英伟达曾参与了Thinking Machines Lab 20亿美元的种子轮融资。
这次与Thinking Machines的战略合作与投资，延续了「英伟达投钱给客户买英伟达芯片」的「算力金融学」，是继OpenAI、xAI、CoreWeave之后，英伟达持续投资其大型AI芯片客户的又一案例。
而在这次合作中，该模式更是被推向极致：Thinking Machines此前融资的20亿美元里有英伟达的钱，如今又用这些钱去买英伟达的昂贵算力。
「一吉瓦」背后
一场价值数百亿美元的联姻
根据双方协议，在2027年年初，Thinking Machines将正式启用至少1吉瓦的英伟达下一代Vera Rubin系统。
1吉瓦，是什么概念？
它不是几万张卡、几排机柜那么简单。
按照黄仁勋此前的说法，1吉瓦级AI数据中心的建设成本大约在500亿至600亿美元之间，其中英伟达产品约占350亿美元。
这意味着，这场合作的背后流动的是数百亿美元真金白银。
这1吉瓦算力投入的主角，是英伟达下一代旗舰平台Vera Rubin系统。
2026年1月6日，英伟达创始人兼CEO黄仁勋在拉斯维加斯举行的国际消费电子展上介绍Vera Rubin AI平台
Vera Rubin，这个由六颗全新芯片协同构成的算力怪兽，代表了英伟达迄今为止最具野心的「算力飞跃」。
相较于上一代Blackwell平台，它的推理token成本惊人地降低了10倍，而训练同等MoE模型所需的GPU数量更是减少了75%。
据英伟达最新博客，在这次1吉瓦的最新协议中，英伟达又追加了一笔「数额可观」（significant）的投资。
届时，Thinking Machines将获得支撑前沿模型训练的顶级算力底座，双方将共同设计面向英伟达架构的训练与推理服务系统，并让企业、科研机构和科学界更容易获得前沿AI与开放模型。
高管出走
动荡初创公司算力求生
为什么黄仁勋愿意把这么重的资源，押在一家成立不过一两年的公司身上？
其实早在2025年7月Thinking Machines的20亿美元种子轮融资时，英伟达已经和老对手AMD双双出现在了投资人名单上。
而英伟达押注Thinking Machines，和它的联合创始人Murati不无关系。
Murati这个名字，在硅谷AI圈并不陌生。
她于2018年加入OpenAI，是OpenAI曾经的灵魂人物之一。
她曾担任过OpenAI的CTO，深度参与了ChatGPT、DALL-E和语音模式等产品的开发。
2024年11月OpenAI董事会政变期间，她还曾短暂出任临时CEO。
2025年2月，她离开OpenAI联合创立了Thinking Machines。
与行业里那种一味追逐「全能且独立AGI」的叙事不同，Murati选择了一条另类的创业方向：AI不该只是越来越强，也应该越来越可理解、可定制、能与人协同工作。
正如Murati在合作公告中所言：「让人们能够塑造AI、真正为自己所用，同时AI反过来也将拓展人类潜能。」
去年10月，Thinking Machines推出了首款产品Tinker，这是一款API，目标是让企业无需自建复杂基础设施，也能对大模型进行微调和定制。
自2025年2月成立以来，Thinking Machines累计融资已超过20亿美元，估值迅速突破120亿美元，投资方包括Andreessen Horowitz、Accel、英伟达，以及AMD的风投部门。
它的团队规模也从约30人扩张到约120人，阵容里包括OpenAI联合创始人John Schulman这样的重量级人物。
但另一面，动荡的裂缝也早已出现。
Tinker刚刚落地不久，高管团队就迎来了大洗牌。
联合创始人Andrew Tulloch挥手告别去了Meta，而另外三位核心人物Barret Zoph、Luke Metz和Sam Schoenholz更是杀了个回马枪，重返OpenAI。
对于一家靠「可重复、可复现的AI结果」立命的年轻实验室来说，核心大脑的流失无疑是一记重锤。
在这样的动荡时刻，这笔1吉瓦的算力大单显得尤为关键，无疑在向业界宣告：我们还在牌桌上，而且手里还有最好的牌。
一场不能回头的算力竞赛
如果只把这看成一笔供应合同，就太低估英伟达了。
在这场联姻中，英伟达的角色极其耐人寻味。
作为一家市值高达4.4万亿美元的半导体巨头，它正在用一种近乎疯狂的速度，向自家最重要的客户们注资。
Thinking Machines这笔新交易，是英伟达持续投资其大型AI芯片客户的又一案例。
OpenAI、xAI、CoreWeave，如今再加上Thinking Machines，英伟达一边卖铲子，一边给淘金者递钱。
这也正是外界对所谓「循环融资」的担忧所在：英伟达用现金投资客户，客户再用融资去购买英伟达芯片，资金在一个闭环里高速流转。
Thinking Machines此前融资的20亿美元里有英伟达的钱，如今又用这些钱去买英伟达的昂贵算力。
这种玩法真的健康吗？
英伟达用庞大的现金储备投资客户，客户再用融来的资金购买英伟达的芯片，资金在一个看似完美的闭环里流转，不断推高着双方的估值与营收。
尽管英伟达方面坚称投资与营收完全独立，甚至专门下发备忘录否认供应商融资的指控，但知名做空机构与部分华尔街分析师的疑虑并未消除。
但黄仁勋似乎并不在意这些质疑，在他的视角里，这是一场不容退缩的算力军备竞赛：
到2030年前后，全球企业AI基础设施支出可能高达3万亿至4万亿美元。
在这样一个天量市场面前，现在的每一笔投资、每一张订单，都像是在抢滩登陆。
AI的牌桌已经越来越像巨人游戏。
据报道，OpenAI曾放弃了一项价值1000亿美元的战略合作，转而接受了300亿美元的英伟达股权投资，且早在2025年就传出与Oracle签下了历史性的3000亿美元算力协议。
在这种量级下，百亿美元可能只是门票。
繁荣下的暗流
目前Thinking Machines 正在寻求新一轮融资，目标估值已飙升至500亿至600亿美元。
英伟达此时的算力大单和追加投资，无疑也是在为这家初创公司的「天价身价」提供信用背书。
对于Thinking Machines，黄仁勋不吝赞美之词，他称Thinking Machines拥有「世界一流的团队」，正在推动AI前沿发展。
这句话当然不错，但这个「世界一流团队」刚刚经历过一场人事大动荡，折射出AI创业最残酷的一面。
核心团队中Andrew Tulloch、Barret Zoph、Luke Metz和Sam Schoenholz等人的离开，证明了一个残酷事实，在1吉瓦的算力正式到位之前，Thinking Machines面临的人才流失和争夺已经进入了白热化。
钱可以融到，最先进的Vera Rubin芯片可以买到，1吉瓦的庞大电力也可以源源不断地输送，但那些真正决定方向的人才流向，却让许多像Thinking Machines这样的AI初创企业的前景充满了不确定性。
在合作公告中，Murati提到，她想做的，不是一个高高在上、越来越像黑箱的AI神谕，而是一个能被人理解、能被人塑造、能真正为人所用的系统。
NVIDIA的技术是整个领域赖以建立的基础。这项合作加快了我们打造AI的能力，让人们能够塑造AI、真正为自己所用，同时AI反过来也将拓展人类潜能。
透过Murati的话，可以看出Thinking Machines正在做的事情，在某种意义上，是对当前大模型黑箱化与同质化趋势的一种深刻反思。
双方的合作，不仅是建机房，还要联合为企业、科研机构和科学界扩大获取前沿AI与开放模型的渠道。
倾注庞大资源去点亮那1吉瓦的庞大网络，不是为了创造一个替代我们的神明，而是为了打造一把让我们变得更强大的工具。
而算力之战的终点，也绝对不是参数规模的无限膨胀，而是我们必须直面的、关于人类自身位置的终极思考。
参考资料：
https://techcrunch.com/2026/03/10/thinking-machines-lab-inks-massive-compute-deal-with-nvidia/
https://www.ft.com/content/a8853057-c0a3-46f6-817f-7a23e79ea4e2 - https://the-decoder.com/nvidia-and-mira-muratis-thinking-machines-lab-announce-long-term-ai-partnership/
https://blogs.nvidia.com/blog/nvidia-thinking-machines-lab/ - https://www.wsj.com/tech/ai/nvidia-invests-in-mira-muratis-thinking-machines-lab-db29dedb
https://www.aol.com/articles/ai-startup-thinking-machines-clinches-130534198.html
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