英伟达投资版图深度解析：三季度盈利319亿美元，加速布局AI未来

在人工智能这场变革中，英伟达成为了收益最为丰厚的企业。

最新发布的三季报显示，其经营利润同比攀升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推出以来，英伟达的经营利润已激增近19倍，公司市值一度冲破5万亿美元大关，创造历史。

与此同时，英伟达对初创企业的投资数量也呈现出倍数级增长。

自2022年至今，英伟达（含直投、CVC NVentures、NV GPU Venture）累计出手251次，投资了244家初创公司。

截至今年11月11日，英伟达（包括直投、CVC NVentures、NV GPU Venture）已累计出手84次，投资74家初创企业，投资版图覆盖北美、欧洲、亚洲及中东。这一数字超越了2024年全年的76次，相比2022年的18次增长了4.6倍。

分析显示，这84次股权投资中，绝大多数投向软件应用、算力、能源等与AI紧密相关的领域。其中AI应用公司数量最多，达39家；大模型领域融资总额最高，达286亿美元。

透过这些投资布局，我们或许能借英伟达之眼，窥见下一代科技格局的雏形。

01.74家初创企业，英伟达的投资方向究竟是什么？

今年英伟达投资的初创公司覆盖多个技术领域，但无一例外，这些公司的业务或产品都与AI密不可分。

除了主流的大模型及其软件应用，英伟达在机器人、算力、自动驾驶、量子计算等前沿领域也进行了初步布局。

从数量分布看，74家被投公司中，AI应用类初创公司占39家，模型相关公司10家，机器人、数据中心领域各有5家获投。

从融资规模看，10家大模型公司总计融资超过286亿美元，而40家应用类公司合计不到65亿美元。尽管这286亿美元中有200亿来自马斯克xAI的最新一轮，但其余9家模型公司融得的86亿美元仍高于应用侧公司的融资总额。

模型与应用公司在融资规模上的差距初看令人惊讶，但细想之下，这种差异或许有其合理性。

相较于模型公司，AI应用层创业的成本与门槛显著较低。它们多依赖现成的大模型和云端算力进行推理，无需大规模投入模型训练、底层算法或自建算力，因而早期资本需求较小，融资额自然偏低。

此外，当前应用层产品多基于通用大模型接口，技术可复制性强，壁垒有限，缺乏核心差异化，使得投资者对其估值更为审慎。

而模型公司掌控底层能力，占据平台级地位，需投入海量算力与顶尖科研人才，资本开支庞大，因此融资呈现“少数公司、超大金额”的特点。

另外，重资产属性的数据中心和机器人企业各融资约25亿美元，量子计算领域的两家公司则共获得18亿美元投资。

02.英伟达的投资布局释放了哪些重要信号？

英伟达的这84笔投资，至少传递出四个清晰信号。

1. 模型层投资趋于集中

从英伟达今年投资的模型公司可以看出，海外大模型赛道或许已步入“集中整合”的初期阶段（见下图）。

这些模型公司呈现出高度相似的特征：要么已在市场站稳脚跟、处于后期融资阶段，要么由业内最具影响力的人物或团队创立。

例如，9月完成15亿美元C轮融资的法国大模型公司Mistral AI，不仅是欧洲AI领域的领头羊，也是法国总统马克龙推动法国成为欧洲AI中心计划中的关键企业。7月完成E轮融资的Perplexity，月均访问量达1.7亿人次，年收入1.5亿美元，堪称大模型领域的元老级企业。

明星团队方面，xAI由马斯克亲自创立，旨在对抗OpenAI；Safe Superintelligence是OpenAI前首席科学家Ilya Sutskever今年创立的AGI目标模型；Thinking Machines Lab则由OpenAI前CTO团队创立。

总体而言，英伟达并未在模型层进行“撒网式”投资，而是精准押注全球少数有望成为模型领跑者的企业。

2. 能源瓶颈亟待突破

本月初，微软CEO纳德拉指出，因电力不足，部分AI GPU在数据中心闲置无法使用。作为AI GPU的最大供应商，英伟达显然已关注到这一亟待解决的问题。

今年，英伟达已投资9家能源及资源管理应用企业（见下图）。

从英伟达在能源领域的投资可见，其正积极布局增加电力供给的关键技术，如核聚变公司Commonwealth Fusion Systems，以及利用可再生能源的数据中心公司Crusoe和Nscale。

Commonwealth Fusion Systems是一家专注于商用核聚变设备的清洁能源公司。目前正在建造反应堆原型机，计划2026年开始测试。除英伟达外，谷歌、比尔·盖茨等也参与了投资。

Crusoe是一家利用清洁及废弃能源为数据中心供电的算力供应商。它通过收集石油开采中通常被燃烧的天然气，转化为电力，为附近部署的模块化数据中心供能，既增加了电力供给，又降低了用电成本。

与Crusoe类似，Nscale在全球寻找可再生能源丰富的地区建设数据中心。该公司已在挪威建成一座完全由水力供电的30兆瓦数据中心。

此外，英伟达还投资了Utilidata、PassiveLogic、Phaidra、DeepAware AI、Emerald AI、Yasu等公司，它们聚焦电网管理、能耗优化、建筑能源自动化等领域，目标并非增加电力供给，而是提升能源传输与使用效率。

英伟达对效率类公司的投资表明，它已认识到AI下一阶段增长必须依托更智能的电力调度、更高效的能源利用和更灵活的供电结构。

3. To B应用成为投资主流

今年英伟达投资的39家AI软件应用中，34家主要面向企业客户（见下表）。

这其中包括提升企业软件开发和编程效率的Agent型应用，例如11月刚获20亿美元早期融资的Poolside。

也包括协助企业数据分析、广告投放、客户拓展和市场研究的平台型应用，如VAST Data、Profound、Exa等。

此外，英伟达还投资了多家AI赋能的工程建模、材料研发、医疗诊断软件，以推动未来科技创新。

我们认为，英伟达聚焦To B软件企业的核心原因在于，相较于消费级应用，企业级软件的商业模式通常更稳定、更具可预测性。

企业客户多采用长期订阅或按量计费模式，一旦部署完成，迁移成本高、替代难度大，合作关系黏性显著。这使得企业级收入不仅可重复，还能通过续费、扩容和交叉销售持续增长，形成清晰的现金流曲线。

这一点在OpenAI与Anthropic的对比中可见一斑。拥有约30万企业客户的Anthropic预计今年收入达90亿美元，而周活跃用户达8亿的OpenAI预计收入也不过130亿美元。

此外，企业级应用对推理算力的需求更大，投资这些初创企业不仅有望为英伟达自身业务带来增量，还能在客户长期业务中建立更深绑定。

我们认为，这两点是英伟达专注To B应用的核心驱动力。

4. 机器人领域谨慎布局

相比模型和应用，英伟达在机器人领域的投资较为谨慎，今年仅出手5次。

在机器人领域，英伟达的投资重心略偏向智能层，例如Field AI、Skild AI、Generalist等公司，它们正致力于构建机器人基础模型、操作系统与通用大脑。

硬件层面，英伟达投资了人形机器人旗舰公司Figure AI及灵巧机械臂公司Dyna Robotics。

我们认为，英伟达在机器人领域的软硬平衡值得关注，在押注具身硬件的同时，应加大对模型、感知和控制等“智能层”的投入。

英伟达投资释放的四大信号——模型层集中、能源瓶颈提前布局、企业级应用主导、机器人智能层押注——展现了一家科技巨头配置资源、构建生态的方式，也为我们观察AI产业演进提供了独特视角。

03.单季盈利319亿美元，密集投资仍将持续

英伟达为何投资如此密集？

首要原因最为直接：英伟达现金流充裕，传统方式难以有效消化。

加上最新三季报，过去四个季度英伟达已支出约520亿美元用于股权回购和股息分红，58亿美元用于资本支出，均创历史新高。

研发投入同样毫不吝啬，过去12个月研发支出达167亿美元，较2024财年的86亿美元近乎翻倍。

然而，一系列操作后，英伟达现金及现金等价物仍高达606亿美元，几乎相当于超微半导体、博通、高通、英特尔四家半导体巨头之和。

鉴于其市场地位与体量，在芯片、算力等领域进行大规模并购已不现实。例如2020年，英伟达曾拟以400亿美元收购未上市的安谋控股，但因反垄断被美国联邦贸易委员会叫停，两年拉锯后最终放弃。

作为跨国巨头，并购还需获得多国监管批准。英伟达2020年690亿美元收购Mellanox的交易，于2024年被中国市场监管部门以反垄断为由立案调查。

因此，相比大额并购的高昂时间与诉讼成本，灵活的股权投资成为更优选择。

第二，英伟达需分散收入来源。

三季报显示，今年三季度50%收入来自三位客户，而2024年同期这一比例仅为36%。这表明英伟达对少数科技巨头的依赖正在加深。

随之而来的风险是，一旦这些巨头削减资本支出或分散芯片供应商，英伟达营收将受较大冲击。

因此，在收入高度集中的背景下，英伟达频繁投资更多是希望被投企业成为其客户，以降低对巨头依赖，创造新收入源。

CEO黄仁勋在上月GTC峰会上也表示，“越来越多的初创公司正在创造更多使用英伟达GPU的场景”。鉴于英伟达芯片对初创企业的巨大吸引力，通过投资建立合作关系，可在AI建设期结束后，于应用爆发阶段锁定收入增长。

尽管英伟达不强制被投企业独家采购其芯片，但英伟达无疑是最优选择。且一旦采用英伟达芯片和CUDA架构，完全弃用的转换成本将极为高昂。

第三，英伟达需拓展新业务领域。

财报显示，2026财年前九个月（2025年1月至10月），数据中心收入占总营收89%，而自动驾驶收入占比仅略超1%。

通过广泛投资科技初创企业，英伟达能更快把握市场需求、使用场景及数据，洞察技术趋势，提前布局，降低在下一轮科技变革中被淘汰的风险。

综上，未来一段时间，英伟达在一级市场的投资仍将保持高位，这既是其自身经营的需要，也是AI行业发展的推动。