NVIDIA的AI投资战略：构建生态与布局未来浪潮

作为人工智能领域的引领者，NVIDIA通过战略性投资在更广泛范围内构建其生态系统。仅在2024年和2025年，该公司就累计投资了接近100家涵盖AI各赛道的初创企业。

NVIDIA通过投资大量AI模型公司来锁定客户并预见下一代计算趋势；其次，在自身强大网络能力之外，依托对下一代网络芯片的投资，将其GPU的高效协同算力扩展到更高速度和更广范围；此外，该公司还对具身智能领域进行了长远布局。分析其投资行为，对我们在投资和创业方面具有深刻的启示意义。

投资AI模型和云平台，构建以GPU/CUDA为核心的AI生态

NVIDIA在AI行业的核心优势不仅在于GPU，更通过CUDA锁定了全球开发者生态。随着大语言模型的突破，该公司率先投资了几乎所有前沿的AI模型公司，包括语言模型和多模态模型。

模型公司

OpenAI

2024年10月，NVIDIA参与了OpenAI高达66亿美元的一轮融资，投入1亿美元；2025年9月，英伟达与OpenAI宣布计划共同部署高达10吉瓦的英伟达AI算力系统，英伟达承诺投资高达1000亿美元用于此项合作。

作为AI行业的领导者，OpenAI不仅拥有顶尖的语言模型和视觉模型，还开发了AI时代“入口”级的超级应用ChatGPT。

xAI

NVIDIA此前已参与xAI的多轮融资，例如2024年的两次60亿美元融资（B轮和C轮），在2025年9月，又参与了xAI总额高达200亿美元的融资轮次，投资金额达20亿美元。

黄仁勋表示：“凡是Elon Musk参与的公司，我都想投资”。除了投资外，NVIDIA与xAI有长期合作，包括提供H100 GPU用于xAI的超级计算机Colossus。

作为一家成立于2023年7月的公司，xAI在短短两年内就推出了达到顶尖水平的Grok4模型，成为行业头部企业。

Mistral AI

NVIDIA在2024年和2025年分别投资了Mistral AI的B轮和C轮融资，获得17亿欧元的C轮融资后，Mistral AI的估值达到117亿欧元。

2025年6月，黄仁勋宣布与Mistral AI合作，在法国建立AI计算基础设施，部署最新一代的NVIDIA Grace Blackwell系统，初期计划部署18000个Blackwell GPU。

Mistral AI是欧洲地区最强大的AI模型开发商，旗下Mistral Large等模型接近顶尖性能，开源模型下载量超过100万，其ToC应用也广受欢迎。

Runway

2025年4月，英伟达参与Runway金额为3.08亿美元的D轮融资，Runway投后估值超30亿美元。Runway是视觉多模态模型的先驱之一，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如Runway Studios。

除了以上投资，NVIDIA在AI模型核心领域的投资还包括Cohere（主要面向企业）、Sakana AI（主要研究小模型），以及Reflection AI、Thinking Machines Lab、Imbue等更偏向探索和创新的公司。

投资这些前沿模型公司的核心逻辑是：前沿模型数量越多、性能越强，消费者和客户选择越多，整个AI应用生态的基石就越稳固。NVIDIA通过锁定模型公司和AI算力平台合作方这两类关键角色，巩固了自身地位。

AI云平台

除了前沿模型公司，NVIDIA投资版图中另一个重要领域是具有先进技术的AI云平台及数据中心运营商，它们为下游AI应用层公司提供算力，进一步扩大了NVIDIA生态系统的规模和范围。

其中最典型的公司包括CoreWeave、Together AI和Nscale。

CoreWeave

NVIDIA在2023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的市值已达约700亿美元，2025年预计营收为50.08亿美元。它拥有25万个NVIDIA GPU，既是NVIDIA的被投企业，也是重要客户之一。

Together AI

Together AI同样是一家AI云平台，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不同，它更偏向技术驱动，拥有自有核心技术FlashAttention-3和Flash-Decoding，分别对应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体验，也拓展了NVIDIA GPU在推理方面的技术边界。

Nscale

Nscale的主要业务是高性能数据中心和GPU集群建设，2025年9月获得NVIDIA参投的11亿美元B轮融资（NVIDIA投资6.83亿美元）。

它的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，支持高效处理千亿参数级大语言模型（LLM）的训练任务。主要客户包括OpenAI（共同建设星际之门项目）和微软。

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数十亿美元级别。

创新类芯片公司

NVIDIA依赖芯片的scale up（单板上叠加芯片数量）和scale out（服务器间高速互联）构建了基于GPU的强大算力，并凭借强大网络通信能力提供高效率集群计算，从而彻底取代了传统服务器厂商的市场。

不仅如此，NVIDIA还投资了网络芯片公司以强化其智算中心布局，包括Ayar Labs和Enfabrica。这类网络芯片的主要作用是在NVIDIA现有网络“射程”外扩展，在算力芯片之间实现高速大带宽通信，以提高更大范围算力集群的网络吞吐能力。

Ayar Labs

Ayar Labs的技术核心是硅光子学与芯片封装结合的光互连解决方案，其光学 I/O Chiplet可实现单芯片支持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<25ns（含光纤传输）。NVIDIA参投了它2023年的C轮融资和2024年的D轮融资。

Enfabrica

Enfabrica的技术核心是加速计算结构（ACF）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10万级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（HBM）瓶颈。

NVIDIA对这家公司十分青睐，不仅在2023年和2024年参投了它的B轮和C轮融资，还在2025年以9亿美元收购Enfabrica核心团队及技术授权，Enfabrica创始人Rochan Sankar也入职NVIDIA。

综上所述，NVIDIA通过投资AI模型公司、AI云平台和围绕GPU的创新芯片，构建并巩固了自身在AI领域的生态，使其实质上成为AI行业中最大、最坚实的基础。

投资Physical AI，为第三次AI浪潮做准备

什么是NVIDIA眼中AI最有前途的发展方向？从真金白银的投资领域来看，是Physical AI（物理AI）。

当然，NVIDIA也投资了不少AI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AI）。但对于Physical AI，NVIDIA不仅进行了投资，还亲自下场参与。

它拥有自己的Cosmos世界基础模型、开放物理AI数据集、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（Generative AI）是AI的第二波浪潮，而下一波浪潮就是Physical AI，因为它超越了数字世界，让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。

NVIDIA重点投资了一批Physical AI相关公司，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。它是一家全栈具身智能公司，既有人形机器人本体（近期发布了Figure 03），又有自有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超级独角兽。

Wayve

Wayve在2024年获得NVIDIA参投的10.5亿美元C轮融资，2025年下半年，有消息称NVIDIA将对Wayve追加5亿美元战略投资。

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为制造业公司提供全栈自动化解决方案，彻底改变了现有生产模式。该方案能为产品从设计、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的近100个AI投资项目，可以看出它们带有强烈的企业战略投资色彩，尤其是对模型和AI云平台的投资，这些被投企业通常同时是NVIDIA GPU的买家。NVIDIA对这些企业的投资，旨在构建以GPU为核心的生态，以巩固其在AI行业的地位。

而对Physical AI领域公司的投资，则是为了建立面向未来的生态，为NVIDIA打造新的增长极。

为什么Physical AI或AI原生硬件是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互动，为AI未来重塑物理世界奠定了基础。