英伟达AI投资网络：构建生态帝国与未来布局

在AI革命的浪潮中，英伟达是一个无法绕开的核心角色。

这家最初以游戏显卡闻名的企业，如今已蜕变为AI时代备受瞩目的巨头。自ChatGPT问世以来，英伟达股价持续飙升，市值突破4.5万亿美元，牢固占据高性能GPU领域的领导地位。然而，更引人注目的是，该公司正以迅猛的节奏打造一个遍布AI全产业链的投资网络。

根据PitchBook的统计，截至2025年，英伟达已参与50笔风险投资交易，超越了2024年全年的48笔。其企业风投基金NVentures更是加速布局：2025年涉及21笔交易，英伟达正在构筑一个庞大的AI生态帝国——从大模型研发到算力基础设斀，从自动驾驶到医疗AI，从核聚变能源到光学芯片，几乎所有AI前沿领域都有英伟达的足迹。

这是一场价值数百亿美元的宏大赌注。本文旨在剖析这份投资清单，揭示英伟达如何通过资本布局锁定AI未来十年的发展脉络。

01

在AI领域，大模型相当于“大脑”。掌控最强大的大脑，就意味着掌握AI的主导权。英伟达对此心知肚明，因此展开了一场前所未有的多线投资。

回溯至2024年10月，OpenAI完成了66亿美元的融资，估值达1570亿美元。在这轮融资中，英伟达首次投入1亿美元。这在当时已是一笔可观的数目。

但令人惊讶的是，不到一年后，英伟达宣布了一项更宏伟的计划：以战略合作形式，累计向OpenAI投资1000亿美元，共同建设大规模AI基础设施。

1000亿美元意味着什么？这相当于英伟达将自身深度融入OpenAI的发展中。ChatGPT的每次迭代、新功能发布或模型训练，都将消耗巨大的GPU算力，而这些算力主要源自英伟达。

这是一场双向共赢的合作：OpenAI依赖英伟达的算力支持，英伟达则借助OpenAI证明AI的商业潜力。当全球广泛使用ChatGPT时，英伟达的GPU便成为这个时代的“印钞机”。

然而，英伟达并不满足于仅投资OpenAI。其策略更倾向于“广泛撒网”——确保任何技术路线的突破都有英伟达的参与。

xAI的案例最具戏剧性。这是马斯克创立的AI企业，直接与OpenAI竞争。2024年12月，英伟达参与了xAI的60亿美元融资。更甚的是，在xAI后续计划的200亿美元融资中，英伟达准备对股权部分投入最多20亿美元，协助xAI采购更多英伟达设备。

这里有一个微妙之处：OpenAI曾明确反对英伟达投资xAI，因两者是直接对手。但英伟达无视了这一反对。在英伟达看来，技术多元化比选边站队更重要。马斯克与奥特曼谁能胜出？英伟达的回应是：两者皆押。

转向大西洋彼岸，Mistral AI是欧洲大模型的希望。这家法国公司于2025年9月完成C轮融资，金额达17亿欧元（约20亿美元），投后估值117亿欧元（约135亿美元）。值得注意的是，这已是英伟达第三次投资Mistral AI。

为何三次投资同一家公司？原因很明确：Mistral AI象征着欧洲在AI领域的自主权。在美国大模型主导的格局下，欧洲急需自身的“ChatGPT”。英伟达正押注这一地缘政治变量。

2025年10月，一个更年轻的品牌进入视野——Reflection AI。这家成立仅一年的公司，获得英伟达领投的20亿美元融资，估值直接升至80亿美元。其定位清晰：开发开源大语言模型，与中国DeepSeek竞争。

在中美科技竞争的背景下，英伟达领投Reflection AI传递出深意：确保美国在开源大模型领域不落后于中国。这不仅是商业投资，更是一场技术主权的卡位战。

另一个不可忽视的名字是Thinking Machines Lab。该公司创始人为前OpenAI首席技术官米拉·穆拉蒂。2025年7月，它完成20亿美元的种子轮融资，估值达120亿美元。种子轮获此巨资、估值如此之高，在创投史上近乎前所未有。

原因何在？米拉·穆拉蒂在OpenAI期间直接参与了GPT-3、GPT-4和ChatGPT的研发。她的技术实力与行业资源，让投资者相信她能打造下一个颠覆性大模型。英伟达自然不会错过这场盛宴。

从OpenAI到xAI，从Mistral AI到Reflection AI，从Thinking Machines Lab到其他大模型公司，英伟达的逻辑清晰：不赌单一赢家，而是覆盖整个赛道。无论最终谁登顶，都需要英伟达的GPU进行模型训练。这就是英伟达在大模型战场的战略：成为所有玩家不可或缺的“基础设施”。

02

如果说大模型是AI的“大脑”，那么算力便是支撑大脑运行的“血液循环系统”。英伟达深知，掌控算力就是掌控AI的生命线。因此，它在算力基础设施领域展开了密集布局。

Nscale的经历颇具戏剧性。该公司2023年从澳大利亚一家加密货币挖矿企业分拆出来，转型为AI数据中心。2025年9月，它完成11亿美元融资；随后10月，英伟达又参与其4.33亿美元的SAFE融资。

英伟达为何如此重视Nscale？因为它正为OpenAI的“Stargate项目”在英国和挪威建设数据中心。Stargate是OpenAI的超级算力计划，需在全球部署海量GPU集群。Nscale负责铺路，OpenAI负责驰骋，而英伟达则同时支持双方。

Crusoe则采用另一种模式。该公司的商业模式直接：建设数据中心，然后出租给甲骨文、微软、OpenAI等巨头。2024年11月，Crusoe完成6.86亿美元融资，由创始人基金领投，英伟达作为联合投资方之一。

这里有一个有趣现象：英伟达既投资如OpenAI的“用户”，也投资如Crusoe的“房东”。用户需求算力，房东提供算力，而算力核心——GPU——来自英伟达。这形成一个完美闭环。

CoreWeave是本篇章中最成功的案例。英伟达于2023年4月投资时，CoreWeave还是一家初创公司，融资额2.21亿美元。但短短两年后，CoreWeave已成功上市，成为GPU云服务领域的标杆。英伟达至今仍是其重要股东。

还有Lambda和Together AI。Lambda于2025年2月完成4.8亿美元D轮融资，估值25亿美元，主营业务是向AI公司出租英伟达GPU服务器用于模型训练。Together AI则在2025年2月完成3.05亿美元B轮融资，估值33亿美元，提供AI模型构建的云基础设施。

这些公司的共同点是：业务与英伟达高度绑定。它们越成功，就越需采购更多英伟达GPU；它们的客户越多，整个AI生态对英伟达的依赖就越深。

AI还面临一个关键问题：耗电。训练一个大模型可能消耗相当于一座小城市的电力。若不解决能源问题，AI发展终将遇阻。

英伟达显然意识到这点。2025年8月，它参与Commonwealth Fusion的8.63亿美元融资。该公司研发核聚变能源——一种理论上可提供近乎无限清洁能源的技术。联合投资方包括谷歌和比尔·盖茨的突破能源风投，足见该项目的重要性。

若核聚变成功商业化，AI的能源问题将彻底解决。英伟达已提前卡位。

Firmus Technologies选择了一条更现实的路径。该公司原本从事比特币挖矿冷却技术，后转型在澳大利亚塔斯马尼亚建设“AI工厂”，专注于高能效AI基础设施。2025年9月，它完成3.3亿澳元（约2.15亿美元）融资，估值达18.5亿澳元（约12亿美元）。英伟达是联合投资方。

从比特币到AI，从挖矿到算力，Firmus的转型恰逢其时。英伟达总能在这些转型故事中找到自身位置。

除能源外，英伟达还押注更底层的技术突破。Ayar Labs是一个典型案例。该公司开发光学互连技术，可大幅提升AI芯片间数据传输效率并降低能耗。英伟达已三次投资这家公司，最近一次是2025年12月的1.55亿美元融资。

三次投资同一家公司，表明英伟达对该技术方向高度认可。光学互连可能是下一代AI芯片的关键，英伟达要确保自己在此领域保持领先。

从数据中心到能源技术，从核聚变到光学芯片，英伟达正在构建完整的算力生态系统。它不仅是GPU供应商，更是为整个AI时代修筑“高速公路”。当所有人在这条路上奔驰时，收取通行费的永远是赢家。

03

技术再先进，若不能落地变现，终是空中楼阁。英伟达深谙此理，因此其投资版图中包含大量聚焦AI应用场景的企业。从自动驾驶到机器人，从医疗到内容创作，英伟达要让AI渗透各行各业。

自动驾驶是AI最具吸引力的应用场景之一，也是最烧钱的赛道之一。英伟达在此领域的布局体现了长期主义。

Wayve是一家英国公司，开发自学习自动驾驶系统。2024年5月，英伟达参与其10.5亿美元融资；2025年9月，英伟达计划追加5亿美元投资。Wayve目前在英国和旧金山湾区进行路测，其技术路线是让车辆通过“自学习”掌握驾驶技能，而非依赖高精地图。

Waabi则专注于自动驾驶卡车。2024年6月，它完成2亿美元B轮融资，由优步和科斯拉风投领投，英伟达是联合投资方。有趣的是，这轮融资的投资方还包括沃尔沃和保时捷，表明传统车企也在押注此方向。

Nuro这家自动配送公司，2025年8月完成2.03亿美元融资，估值60亿美元。但需注意，其在2021年巅峰时期估值曾达86亿美元，缩水30%。

尽管如此，英伟达仍选择参与投资。原因在于自动驾驶是一场马拉松，而非百米冲刺。短期估值波动不重要，关键是赛道的长期价值。而且，无论最终谁胜出，都需要英伟达的车载AI芯片。这就是英伟达的逻辑：不赌单一玩家，而是赌整个赛道的确定性。

如果说2024年是“AI元年”，那么2025年或许是“人形机器人元年”。Figure AI的估值暴涨便是明证。

2024年2月，Figure AI完成B轮6.75亿美元融资，估值26亿美元。短短一年半后，2025年9月，它完成C轮超10亿美元融资，估值飙升至390亿美元。这意味着估值增长15倍。

Figure AI的产品是通用人形机器人，可在工厂、仓库、服务业等场景工作。其技术演示显示，机器人已能完成复杂物体抓取、组装等任务。这让投资者相信，人形机器人的商业化拐点即将到来。

英伟达参与Figure AI的两轮融资。原因简单：人形机器人需要强大AI芯片处理视觉、决策、运动控制等任务，这正是英伟达的强项。

Bright Machines代表另一个方向：工业智能机器人。2024年6月，它完成1.26亿美元C轮融资，英伟达参与投资。Bright Machines的产品结合智能机器人硬件和AI驱动软件，专注于制造业自动化升级。

从人形机器人到工业机器人，英伟达的布局覆盖机器人多种形态。背后逻辑依然是：让AI芯片成为机器人的“大脑”。

除明星赛道外，英伟达还在各垂直行业悄然布局，推动AI渗透更多场景。

Hippocratic AI专注于医疗领域大型语言模型。2025年1月，它完成1.41亿美元B轮融资，由凯鹏华盈领投，估值16.4亿美元。Hippocratic AI的产品不用于疾病诊断，而是处理术前流程、远程监测等非诊断任务，减轻医护人员负担。

这是一个聪明的切入点：避开医疗AI最敏感的诊断领域，从辅助性任务入手，降低合规风险，同时加速商业化。

Kore.ai是企业级AI聊天机器人玩家。2023年12月，它完成1.5亿美元融资，英伟达参与投资。Kore.ai的客户包括众多企业，它们用AI聊天机器人处理客服、内部支持等场景。

Runway是内容创作领域的明星。该公司开发媒体生成式AI模型，可生成视频、图像等内容。2025年4月，它完成3.08亿美元融资，由泛大西洋投资领投，估值35.5亿美元。英伟达在2023年首次投资后，又追加参与此轮融资。

Runway的技术已被好莱坞一些工作室用于电影特效、广告制作等场景。

从自动驾驶到机器人，从医疗到内容创作，从工具平台到垂直行业，英伟达的投资版图覆盖AI应用的几乎所有领域。目标明确：让AI融入千行百业，让英伟达芯片成为这些应用背后的“引擎”。

结语

纵观英伟达的投资清单，可发现一个清晰的战略三角：

第一层：算力依赖。通过投资大模型公司、数据中心、云服务商，让所有AI企业离不开英伟达GPU。无论身份如何，都需要英伟达硬件。这是一个无法绕开的依赖。

第二层：生态绑定。从模型训练到部署，从数据标注到应用开发，英伟达在AI全产业链都有布局。这不仅是销售硬件，更是构建完整生态系统。当生态系统足够强大时，任何进入AI领域的玩家都必须使用英伟达“基础设施”。

第三层：赛道覆盖。自动驾驶、机器人、医疗、内容创作、企业服务……英伟达在几乎所有AI应用场景均有投资。这确保无论哪个方向率先爆发，英伟达都不会缺席。这是一种“赌赛道而非赌选手”的策略。

数据为证：从2022年的1笔投资，到2023年的快速增长，再到2025年的71笔投资（50笔风险投资+21笔NVentures投资），英伟达的投资节奏在加速。这表明它对AI未来充满信心，也显示其欲在该领域占据更大主导权。

那么，英伟达真正追求的是什么？

或许，它想成为AI时代的“操作系统”——不是单一应用的操作系统，而是整个AI生态的底层基础设施。如同微软的Windows、谷歌的Android，英伟达欲使其GPU和CUDA软件生态成为AI时代的“标准配置”。

这是一场价值数百亿美元的豪赌。赌注是未来10年、20年的AI发展方向，奖品是成为这个时代及下个时代最重要的科技公司之一。

作者注：本文所有融资数据和时间节点均基于公开信息整理，部分估值可能因非公开交易而存在偏差。