在人工智能革命浪潮中,英伟达成为最大赢家,利润增长惊人。
最新三季度财报显示,其经营性利润同比飙升65%,达到360亿美元;净利润同样增长65%,至319亿美元。
自2022年11月ChatGPT 3.5发布以来,英伟达的经营性利润已膨胀近19倍,公司市值一度突破五万亿美元,创下历史纪录。
同时,英伟达对初创公司的投资数量也呈指数级增长。
2022年以来,英伟达通过直投、CVC NVentures和NV GPU Venture等方式,累计出手251次,投资244家初创企业。
今年初至11月11日,英伟达已出手84次,投资74家初创公司,覆盖北美、欧洲、亚洲和中东。这一数字超越2024年全年的76次,较2022年的18次增长4.6倍。
分析发现,这84笔投资几乎全部聚焦于软件应用、算力、能源等AI核心领域。其中,AI应用公司获投最多,达39家;大模型领域融资额最高,总计286亿美元。
通过英伟达的布局,我们可以窥见下一代科技发展的蓝图。
英伟达今年的投资涵盖多元技术领域,但所有被投企业业务均与AI深度绑定。
除大模型和AI软件应用外,英伟达还在机器人、算力、自动驾驶、量子计算等前沿赛道展开初步布局。
从数量看,74家公司中,39家为AI应用初创公司,10家为模型相关企业,机器人和数据中心各获投5家。
从融资规模看,10家大模型公司融资超286亿美元,而40家应用侧公司合计仅65亿美元。虽然模型融资中200亿美元来自马斯克xAI,但剩余9家融资86亿美元仍超应用侧总和。
模型与应用公司融资差距看似惊人,实则合理。AI应用层创业门槛较低,依赖现成大模型和云算力,资本需求小;而模型公司需投入巨量算力与顶尖人才,资本开支巨大。
此外,重资产的数据中心和机器人企业各融资约25亿美元,量子计算领域两家公司共获18亿美元投资。
英伟达的84笔投资传递出四个明确信号。
从英伟达投资的模型公司看,海外大模型赛道可能正进入“集中整合”初期。
这些公司特征相似:要么是市场站稳脚跟的后期企业,要么由行业最具影响力的团队创立。
例如,法国大模型公司Mistral AI完成15亿美元C轮融资,是欧洲AI领头羊;Perplexity作为元老级企业,拥有1.7亿月均访问量和1.5亿美元年收入。明星团队方面,xAI由马斯克创立,Safe Superintelligence由OpenAI前首席科学家Ilya Sutskever创立。
英伟达并未在模型层广泛撒网,而是精准押注全球少数具备领跑潜力的公司。
微软CEO纳德拉指出,电力不足导致部分AI GPU闲置。作为主要供应商,英伟达积极投资能源解决方案。
今年以来,英伟达已投资9家能源或资源管理应用企业。
英伟达押注增加电力供给的技术,如核聚变公司Commonwealth Fusion Systems及可再生能源数据中心公司Crusoe和Nscale。
同时,投资Utilidata、PassiveLogic等公司优化能源效率,提升电力调度和使用水平。
这表明英伟达认识到AI下一阶段增长依赖可持续能源和智能管理。
英伟达所投39家AI软件应用中,34家重点面向企业客户。
包括提升编程效率的Agent应用如Poolside,以及数据分析、广告投放平台如VAST Data、Profound等。
英伟达还投资了AI赋能的工程建模、材料研发和医疗诊断软件。
企业级软件商业模式更稳定、可预测,客户粘性强,且推理算力需求大,有利于英伟达业务增长和生态绑定。
例如,拥有30万企业客户的Anthropic预估年收入90亿美元,而OpenAI收入约130亿美元。
英伟达在机器人领域投资5家公司,侧重智能层如机器人基础模型,同时也投资硬件如Figure AI和Dyna Robotics。
这显示英伟达在押注具身硬件的同时,重视模型、感知和控制等智能技术。
英伟达的投资策略反映了其资源分配和生态构建方式,为观察AI产业演进提供窗口。
英伟达频繁投资的原因有三。
首先,现金过剩。过去四个季度,英伟达支出约520亿美元用于股权回购和分红,58亿美元资本支出,研发支出167亿美元,但现金仍积累至606亿美元,相当于多家半导体巨头之和。
大规模并购面临监管挑战,如收购ARM被拒,因此股权投资成为更优选择。
其次,分散收入来源。三季度50%收入来自三位客户,依赖度上升。通过投资让初创公司成为客户,可减少对科技巨头的依赖。
CEO黄仁勋称初创公司正创造更多GPU使用场景,投资有助于锁定AI应用爆发期的收入增长。
第三,开拓新业务。数据中心收入占比89%,自动驾驶仅1%。投资初创企业有助于洞察趋势,布局新领域,避免在科技变革中落后。
综上,英伟达的投资活动将继续保持高位,受自身盈利和AI行业发展驱动。
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