英伟达的疯狂投资版图：71笔交易，数百亿美元，押注整个AI时代

当我们谈论AI革命时，有一个名字无法绕过——英伟达。 

这家曾经的游戏显卡制造商，如今已成为AI时代最炙手可热的巨头。自ChatGPT横空出世以来，英伟达的股价一路狂飙，市值突破4.5万亿美元，稳坐全球高性能GPU领域的王座。但更令人震惊的是，这家公司正在以惊人的速度编织一张覆盖整个AI产业的投资网络。 

根据PitchBook的数据，2025年截至目前，英伟达已参与50笔风险投资交易，超过2024年全年的48笔。而其正式的企业风投基金NVentures更是火力全开：2025年参与21笔交易，英伟达正在构建一个庞大的AI生态帝国——从大模型研发到算力基础设施，从自动驾驶到医疗AI，从核聚变能源到光学芯片，几乎每一个AI相关的前沿领域，都能看到英伟达的身影。 

这是一场价值数百亿美元的豪赌。今天，硅兔君就来拆解这份投资清单，看看英伟达究竟如何用资本锁定AI的下一个十年。 

01

在AI的世界里，大模型就是"大脑"。谁掌握了最强的大脑，谁就掌握了AI的话语权。英伟达深谙此道，于是我们看到了一场史无前例的多线押注。 

故事要从2024年10月说起。彼时，OpenAI完成了一笔66亿美元的融资，估值达到1570亿美元。在这轮融资中，英伟达首次出手，投入1亿美元。这在当时已经是一笔不小的数字。 

但谁也没想到，仅仅不到一年后，英伟达就宣布了一个更加疯狂的计划：以战略合作形式，累计向OpenAI投入1000亿美元，共同构建大规模AI基础设施。 

1000亿美元是什么概念？这相当于英伟达要把自己深度绑定在OpenAI这艘战舰上。ChatGPT的每一次迭代、每一个新功能、每一次训练，都将消耗海量的GPU算力。而这些算力，几乎全部来自英伟达。 

这是一场双向奔赴的合作：OpenAI需要英伟达的算力支持，英伟达需要OpenAI证明AI的商业价值。当全世界都在用ChatGPT时，英伟达的GPU就成了这个时代的"印钞机"。 

但英伟达并不满足于只押注OpenAI。事实上，它的投资策略更像是在"广撒网"——任何一条技术路线爆发，都有英伟达的影子。

xAI的故事最具戏剧性。这是马斯克创立的AI公司，直接对标OpenAI。2024年12月，英伟达参与了xAI的60亿美元融资。更夸张的是，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，帮助xAI采购更多英伟达设备。 

这里有一个微妙的细节：OpenAI明确反对英伟达投资xAI，因为两家公司是直接竞争对手。但英伟达无视了这一反对。在英伟达看来，技术路线的多元化比站队更重要。马斯克和奥特曼谁会赢？英伟达的答案是：我全都要。

把目光投向大西洋彼岸，Mistral AI是欧洲大模型的希望之星。这家总部位于法国的公司，2025年9月完成了C轮融资，金额高达17亿欧元（约20亿美元），投后估值达到117亿欧元（约135亿美元）。值得注意的是，这已经是英伟达第三次投资Mistral AI了。 

为什么要三次投资同一家公司？答案很简单：Mistral AI代表了欧洲在AI领域的自主权。在美国大模型独霸天下的格局下，欧洲急需自己的"ChatGPT"。而英伟达，正在押注这个地缘政治的变量。

2025年10月，一个更年轻的名字进入视野——Reflection AI。这家成立仅1年的公司，获得了英伟达牵头的20亿美元融资，估值直接达到80亿美元。它的定位很明确：开发开源大语言模型，对抗来自中国的DeepSeek。

在中美科技竞争的大背景下，英伟达领投Reflection AI的信号意味深长：它要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。

还有一个不能忽视的名字——Thinking Machines Lab。这家公司的创始人是前OpenAI首席技术官米拉·穆拉蒂。2025年7月，它完成了20亿美元的种子轮融资，估值达到120亿美元。种子轮就能拿到20亿美元、估值120亿美元，这在创投史上几乎是史无前例的。 

为什么？因为米拉·穆拉蒂在OpenAI期间，直接参与了GPT-3、GPT-4和ChatGPT的研发。她的技术能力和行业人脉，让投资人相信她能造出下一个改变世界的大模型。而英伟达，当然不会缺席这场盛宴。

从OpenAI到xAI，从Mistral AI到Reflection AI，从Thinking Machines Lab到其他更多的大模型公司，英伟达的逻辑很清晰：不押注单一赢家，而是押注整个赛道。无论最终是谁登顶，他们都需要用英伟达的GPU来训练模型。这就是英伟达在大模型战场的战略：让自己成为所有玩家都离不开的"基础设施"。

02

如果说大模型是AI的"大脑"，那么算力就是支撑大脑运转的"血液循环系统"。英伟达深知，控制算力就是控制AI的生命线。于是，它开始在算力基础设施领域疯狂布局。 

Nscale的故事颇具戏剧性。这家公司在2023年从澳大利亚的一家加密货币挖矿公司分拆出来，转型做AI数据中心。2025年9月，它完成了11亿美元的融资；紧接着10月，英伟达又参与了它4.33亿美元的SAFE融资。 

为什么英伟达如此看重Nscale？因为它正在为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，需要在全球范围内部署海量的GPU集群。Nscale负责修路，OpenAI负责跑车，而英伟达则同时为两边提供支持。 

Crusoe则是另一种玩法。这家公司的商业模式很直接：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完成了6.86亿美元的融资，由创始人基金领投，英伟达是联合投资方之一。 

这里有一个有趣的现象：英伟达既投资OpenAI这样的"用户"，也投资Crusoe这样的"房东"。用户需要算力，房东提供算力，而算力的核心——GPU——来自英伟达。这是一个完美的闭环。

CoreWeave是这个故事里最成功的案例。英伟达在2023年4月投资时，CoreWeave还是一家初创公司，融资额为2.21亿美元。但短短两年后，CoreWeave已经成功上市，成为GPU云服务领域的标杆企业。英伟达至今仍是其重要股东。 

还有Lambda和Together AI。Lambda在2025年2月完成了4.8亿美元的D轮融资，估值25亿美元，主营业务是出租英伟达GPU服务器给AI公司做模型训练。Together AI则在2025年2月完成了3.05亿美元的B轮融资，估值33亿美元，提供AI模型构建的云基础设施。 

这些公司有一个共同特点：它们的业务与英伟达高度绑定。它们越成功，就越需要采购更多英伟达的GPU；它们的客户越多，就意味着整个AI生态对英伟达的依赖越深。

AI还有一个致命问题：耗电。训练一个大模型，可能需要消耗相当于一座小城市的电力。如果不解决能源问题，AI的发展终将遇到瓶颈。 

英伟达显然意识到了这一点。2025年8月，它参与了Commonwealth Fusion的8.63亿美元融资。这家公司正在研发核聚变能源——一种理论上可以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，足见这个项目的分量。 

如果核聚变成功商业化，AI的能源问题将彻底解决。而英伟达，已经提前卡好了位置。

Firmus Technologies则走了一条更现实的路。这家公司原本是做比特币挖矿冷却技术的，后来华丽转身，在澳大利亚塔斯马尼亚建设"AI工厂"，专注于高能效的AI基础设施。2025年9月，它完成了3.3亿澳元（约2.15亿美元）的融资，估值达到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的转型恰好踩在了时代的节点上。而英伟达，总是能在这些转型故事中找到自己的位置。

除了能源，英伟达还在押注更底层的技术突破。Ayar Labs是一个典型案例。这家公司开发光学互连技术，可以大幅提升AI芯片之间的数据传输效率，同时降低能耗。英伟达已经三次投资这家公司，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，说明英伟达对这个技术方向高度看好。光学互连可能是下一代AI芯片的关键技术，而英伟达要确保自己在这个领域不掉队。

从数据中心到能源技术，从核聚变到光学芯片，英伟达正在构建一个完整的算力生态系统。它不仅仅是卖GPU，更是在为整个AI时代修建"高速公路"。而当所有人都在这条高速公路上奔跑时，收过路费的那个人，永远是赢家。 

03

技术再先进，如果不能落地变现，终究只是空中楼阁。英伟达深知这一点，所以它的投资版图中，有大量聚焦在AI应用场景的公司。从自动驾驶到机器人，从医疗到内容创作，英伟达要让AI无处不在。 

自动驾驶是AI最性感的应用场景之一，也是最烧钱的赛道之一。英伟达在这个领域的布局，体现了它的长期主义。

Wayve是一家英国公司，开发自学习的自动驾驶系统。2024年5月，英伟达参与了它10.5亿美元的融资；2025年9月，英伟达又计划追加5亿美元投资。Wayve目前在英国和旧金山湾区进行路测，它的技术路线是让车辆通过"自学习"掌握驾驶技能，而不是依赖高精地图。 

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

Nuro这家做自动配送的公司，2025年8月完成了2.03亿美元的融资，估值60亿美元。但要知道，它在2021年的巅峰时期估值曾达到86亿美元，缩水了30%。 

尽管如此，英伟达依然选择参与投资。为什么？因为自动驾驶是一场马拉松，不是百米冲刺。估值的短期波动不重要，重要的是这个赛道的长期价值。而且，无论最终谁胜出，他们都需要用英伟达的车载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年可能就是"人形机器人元年"。Figure AI的估值暴涨，就是最好的证明。 

2024年2月，Figure AI完成了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，它完成了C轮超10亿美元融资，估值飙升至390亿美元。这意味着估值涨了15倍。 

Figure AI的产品是通用人形机器人，可以在工厂、仓库、服务业等场景工作。它的技术demo显示，机器人已经可以完成复杂的物体抓取、组装等任务。这让投资人相信，人形机器人的商业化拐点即将到来。 

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

Bright Machines则代表了另一个方向：工业智能机器人。2024年6月，它完成了1.26亿美元的C轮融资，英伟达参与投资。Bright Machines的产品结合了智能机器人硬件和AI驱动的软件，专注于制造业的自动化升级。 

从人形机器人到工业机器人，英伟达的布局覆盖了机器人的不同形态。这背后的逻辑依然是：让AI芯片成为机器人的"大脑"。 

除了明星赛道，英伟达还在各个垂直行业悄悄布局，让AI渗透到更多场景。 

Hippocratic AI专注于医疗领域的大型语言模型。2025年1月，它完成了1.41亿美元的B轮融资，由凯鹏华盈领投，估值16.4亿美元。Hippocratic AI的产品不是用来诊断疾病的，而是处理术前流程、远程监测等非诊断任务，减轻医护人员的工作负担。 

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，同时快速商业化。

Kore.ai则是企业级AI聊天机器人的玩家。2023年12月，它完成了1.5亿美元的融资，英伟达参与投资。Kore.ai的客户包括大量企业，它们用AI聊天机器人来处理客服、内部支持等场景。 

Runway是内容创作领域的明星。这家公司开发媒体生成式AI模型，可以生成视频、图像等内容。2025年4月,它完成了3.08亿美元的融资，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，又追加参与了这轮融资。 

Runway的技术已经被好莱坞的一些工作室使用，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了AI应用的几乎所有领域。它的目标很明确：让AI走进千行百业，让英伟达的芯片成为这些应用背后的"发动机"。

结语

当我们把英伟达的投资清单铺开，会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公司都离不开英伟达的GPU。无论你是谁，你都需要用英伟达的硬件。这是一个无法绕过的依赖。 

第二层：生态绑定。从模型训练到模型部署，从数据标注到应用开发，英伟达在AI的全产业链都有布局。这不是简单的卖硬件，而是构建一个完整的生态系统。当这个生态系统足够强大时，任何想要进入AI领域的玩家，都必须使用英伟达的"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应用场景都有投资。这确保了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。 

数据是最好的证明：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。这说明它对AI的未来充满信心，也说明它想要在这个领域占据更大的主导权。

那么，英伟达真正想要的是什么？ 

也许，它想要的是成为AI时代的"操作系统"——不是某一个应用的操作系统，而是整个AI生态的底层基础设施。就像微软的Windows、谷歌的Android，英伟达想要让自己的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和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。 

本文来自微信公众号“硅兔赛跑”，作者：硅兔君，36氪经授权发布。