英伟达近百笔AI投资全解析，洞察行业现状与未来趋势

NVIDIA已毫无疑问地成为AI领域的重要风向标，不仅如此，它还通过广泛投资积极构建更深层次的生态系统。仅在2024年至2025年间，公司已累计注资近百家活跃在AI各赛道的初创企业。

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NVIDIA通过投资众多AI模型公司，有效锁定了关键客户格局，并敏锐洞察到下一代计算能力的发展方向。同时，NVIDIA并未局限于自身强大的网络能力，而是通过对下一代网络芯片的投资，将GPU的高效协同算力进一步扩展到更高速率与更广范围。此外，公司也在具身智能方向布局了长远蓝图。深入分析其投资行为，对于我们自身的投资与创业决策具有深远的启示意义。

投资AI模型与云平台，构建以GPU/CUDA为核心的AI生态

NVIDIA在AI行业的优势不光体现在GPU上，更得益于其CUDA平台成功锁定全球开发者生态。随着大语言模型的不断突破，NVIDIA率先把握机遇，投资了几乎全部处于前沿的AI模型企业，涵盖语言与多模态技术领域。

模型公司

OpenAI

2024年10月，NVIDIA参与了OpenAI总额高达66亿美元的融资轮次，在该轮融资中投入1亿美元；至2025年9月，英伟达与OpenAI共同宣布，计划部署高达10吉瓦的英伟达AI算力系统，为此英伟达承诺投入1000亿美元用于该项合作。

作为AI行业的引领者，OpenAI不仅拥有一流水准的语言模型与视觉模型，还打造了AI时代入口级的超级应用ChatGPT。

xAI

NVIDIA此前已多次参与xAI的多轮融资，例如在2024年完成的两轮共60亿美元融资，并于今年9月再次参投xAI总额达200亿美元的融资轮次，投资金额为20亿美元。

黄仁勋曾表示：“只要是Elon Musk参与的公司，我都希望投资。”除资金注入外，NVIDIA与xAI保持着深度合作关系，其中包括向xAI的超算集群Colossus提供H100 GPU支持。

作为一家成立于2024年7月的公司，xAI在短短两年内便推出性能达到行业顶尖水平的Grok4模型，迅速跻身行业头部企业。

Mistral AI

NVIDIA在2024年和2025年分别参与了Mistral AI的B轮与C轮融资，在获得总额17亿欧元的C轮融资后，该公司估值已跃升至117亿欧元。

2025年6月，黄仁勋宣布与Mistral AI达成战略合作，将在法国共同建设AI计算基础设施，部署新一代NVIDIA Grace Blackwell系统，初期计划投入18000片Blackwell GPU。

Mistral AI已成为欧洲地区最具影响力的AI模型开发商，旗下Mistral Large等模型的性能已接近尖端水准，其开源模型下载量突破百万，面向消费者的应用也广受欢迎。

Runway

2025年4月，英伟达参与了Runway金额为3.08亿美元的D轮融资，投后估值突破30亿美元。Runway作为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。

除上述重点投资外，NVIDIA在AI模型核心领域的布局还包括Cohere（面向企业客户）、Sakana AI（专注于小模型研究），以及Reflection AI、Thinking Machines Lab、Imbue等更具探索与创新精神的企业。

其投资这些前沿模型公司的核心逻辑在于，顶尖模型数量越多、性能越强，消费者与客户的选择就越丰富，整个AI应用生态的基石也将更加牢固。通过此举，NVIDIA成功锁定两大类关键角色：模型公司与搭建AI算力平台的合作伙伴。

AI云平台

除了模型公司，NVIDIA投资版图中另一个重要领域是掌握先进技术的AI云平台及数据中心运营商，为下游AI应用层企业持续输出算力，进一步扩大其生态系统规模与影响范围。

这其中最具代表性的企业包括CoreWeave、Together AI和Nscale。

CoreWeave

NVIDIA于2024年参与了AI云平台CoreWeave的B轮融资，注资1亿美元，并在CoreWeave于2025年进行IPO时参与了认股环节。目前NVIDIA持有CoreWeave约7%的股份。上市后，CoreWeave市值已攀升至约700亿美元，2025年预计营收为50.08亿美元。CoreWeave目前运营着25万片NVIDIA GPU，既是NVIDIA的被投企业，同时也是其重要客户之一。

Together AI

Together AI同样是重要的AI云平台，2025年获得NVIDIA参投的3.05亿美元B轮融资，估值达到33亿美元。

与CoreWeave不同，Together AI更偏重技术流派，拥有自主核心算法FlashAttention-3与Flash-Decoding，分别针对快速推理与长序列处理场景，为企业客户与开发者带来差异化体验，同时也拓展了NVIDIA GPU在推理方面的技术边界。

Nscale

Nscale的主营业务聚焦于高性能数据中心与GPU集群建设。2025年9月，公司获得由NVIDIA领投的11亿美元B轮融资（其中NVIDIA投资6.83亿美元）。

该公司的数据中心配备大规模NVIDIA GPU集群，集成高速网络与自研软件栈，可高效处理千亿参数级别大语言模型（LLM）的训练任务。其核心客户包括OpenAI（共同建设星际之门项目）与微软。

NVIDIA还参投了Crusoe、Lambda和Firmus Technologies等AI云平台与数据中心建设商，这些公司的估值均已达到数十亿美元量级。

创新类芯片公司

NVIDIA通过芯片层面的纵向扩展（单板芯片数量叠加）与横向扩展（服务器间高速互联），构建了基于GPU的强大算力网络，凭借其卓越的网络通信能力输出高效率的集群算力，自然也在传统服务器厂商市场中占据主导地位。

不仅如此，NVIDIA还投资了网络芯片公司，以持续强化其智算中心的布局能力，其中包括Ayar Labs和Enfabrica。这类网络芯片的主要作用是在既有的网络“射程”之外进一步拓展，在算力芯片间实现高速大带宽通信，从而提升更大规模计算集群的数据吞吐能力。

Ayar Labs

Ayar Labs的技术核心在于将硅光子学与芯片封装结合的方案——光学I/O Chiplet，可实现单芯片支持8.192Tbps双向带宽，带宽密度达896Gbps/mm，端到端延迟低于25ns（含光纤传输）。NVIDIA参与了该公司2024年的C轮融资与同年的D轮融资。

Enfabrica

Enfabrica的核心技术为加速计算架构与弹性内存框架，其ACF-S超级网卡芯片整合了PCIe/CXL交换与以太网RDMA功能，支持十万级别GPU互联。ACF-S芯片提供CXL内存池解决方案，通过共享DDR5内存缓解GPU高带宽内存瓶颈。

NVIDIA对该公司极为青睐，不仅在2024年和2025年分别参与了其B轮与C轮融资，更于2025年以9亿美元收购Enfabrica的核心团队及相关技术授权，其创始人Rohan Sankar也随后加入NVIDIA。

综上所述，NVIDIA通过投资AI模型公司、AI云平台以及围绕GPU的创新芯片，构建和巩固了自身在AI领域的生态系统，也通过这些投资布局，巩固了自己在AI行业中最大、最具影响力的基础地位。

投资Physical AI，为第三次AI浪潮做准备

在NVIDIA眼中，什么是AI最有前景的发展方向？从它真金白银投入的重点领域来看，Physical AI（物理AI）正成为新的焦点。

当然，NVIDIA也在AI垂直应用领域持续布局，例如Perplexity（AI搜索引擎）、Hippocratic AI（AI医疗）、Poolside（AI编程）以及Kore.ai（企业AI）等项目。但对于Physical AI，NVIDIA不仅投入资金，更亲自下场布局。

其自有的Cosmos世界基础模型、开放物理AI操作系统Omniverse以及DRIVE Thor自动驾驶芯片与NVIDIA Jetson边缘计算平台，已形成完整布局。

黄仁勋认为，生成式AI仅是AI发展的第二波浪潮，而下一轮技术革命将由Physical AI引领。因为它突破了数字世界的局限，使AI能够与现实物理世界互动，理解物理定律、摩擦力、惯性以及因果关系等。

当然，NVIDIA重点投资了一批与Physical 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。作为一家全栈式的具身智能公司，Figure既有机器人本体（近期发布了Figure 03），又拥有自主的机器人模型和制造能力，在机器人创业公司中堪称能力最全面的独角兽。

Wayve

Wayve在2024年获得由NVIDIA参投的10.5亿美元C轮融资，并在2025年下半年追加5亿美元战略投资。

Wayve的核心产品为一套基于端到端神经网络的自动驾驶系统。该系统无需依赖高精度地图，仅利用数据即可引导车辆学习驾驶。这种基于数据驱动的学习方式，适用于从“视觉辅助驾驶”到“脱手全自动驾驶”（L4级别）的功能场景。

Bright Machines

Bright Machines于2024年6月获得NVIDIA参投的1.26亿美元C轮融资。该公司为制造业企业提供全栈自动化解决方案，彻底改变了传统生产模式。这套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，不难发现这些布局都体现出极强的战略连贯性，特别是对模型与AI云平台的投资，这些被投企业普遍都会成为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Physical AI领域的企业，同样意在建立面向未来的技术生态。这个生态体系的布局，将为NVIDIA赢得长期增长奠定基础。

为什么说Physical AI是AI的下一波浪潮？正如黄仁勋所言，它超越了数字边界，使AI能够与现实世界进行深度交互，从而为AI未来重塑物理世界铺平道路。