【量子位 2026年1月2日讯】凭借GPU业务坐稳AI时代“卖铲人”宝座的英伟达，正通过资本布局编织一张覆盖AI全产业链的巨网。PitchBook数据显示，2025年英伟达直接参与了近67笔风险投资交易，远超2024年的54笔；其专属风投基金NVentures更是加速发力，2025年完成30笔投资，而2022年仅有1笔。从OpenAI、Anthropic等头部AI实验室，到机器人、自动驾驶、数据中心等赛道初创公司，英伟达以“资本+硬件”双绑定模式，将影响力渗透到AI生态的每一个关键环节，目标直指“构建不可替代的AI生态霸权”。
截至目前，英伟达已在多轮融资中向初创公司投入巨额资金，仅对OpenAI的战略投资承诺就高达1000亿美元，其投资组合涵盖大模型、AI基础设施、机器人、自动驾驶等核心赛道，形成了从技术研发到产业落地的完整布局。
一、千亿押注头部AI实验室：绑定“大客户”，锁定未来算力需求
英伟达对头部AI实验室的投资，本质是“战略绑定+市场卡位”——通过资本注入，确保这些AI巨头未来的算力需求持续依赖英伟达GPU，同时巩固自身在AI产业链的核心地位：
1. OpenAI：1000亿美元超级合作，押注AI基础设施
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投资历程：2024年10月首次参与OpenAI 66亿美元融资，投入1亿美元；2025年9月宣布将分阶段投资高达1000亿美元，用于联合部署大规模AI基础设施；
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绑定逻辑：OpenAI是英伟达GPU的最大买家之一，此次超级合作不仅锁定未来算力采购，还将共同推进“Stargate”项目（超大规模数据中心建设），进一步扩大英伟达在AI基础设施领域的优势；
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风险提示：英伟达在财报中提及，“无法保证投资能按预期条款完成”，显示这笔千亿级合作仍存在不确定性。
2. Anthropic：100亿美元投资+硬件采购绑定
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投资细节：2025年11月首次直接投资Anthropic，承诺投入高达100亿美元，与微软50亿美元投资共同构成其战略融资核心；
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循环绑定：Anthropic承诺将花费300亿美元采购微软Azure算力，同时明确将购买英伟达未来的Grace Blackwell和Vera Rubin系统，形成“投资-采购”的闭环合作。
3. 其他头部玩家：全面覆盖LLM赛道
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xAI：2024年12月参与埃隆·马斯克旗下xAI的60亿美元融资，后续还将在其200亿美元融资中投入20亿美元，助力xAI采购更多英伟达硬件；
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Mistral AI：第三次投资这家法国开源LLM公司，参与其17亿欧元（约20亿美元）C轮融资，估值达135亿美元；
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新秀实验室：参与前OpenAI CTO米拉·穆拉蒂创办的Thinking Machines Lab 20亿美元种子轮（估值120亿美元），以及Reflection AI 20亿美元融资（成立一年估值80亿美元），覆盖不同技术路线的LLM玩家。
二、重仓AI基础设施：从数据中心到芯片，掌控算力“命脉”
AI的爆发离不开算力支撑，英伟达重点投资数据中心、芯片设计等基础设施赛道，构建“硬件+服务”的算力生态：
1. 数据中心巨头：服务Stargate项目，垄断超算部署
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Crusoe：参与其14亿美元E轮融资（估值100亿美元），作为Stargate项目核心合作伙伴，在得克萨斯州和怀俄明州建设超大型数据中心，专门为OpenAI提供算力支持；
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Nscale：先参与其11亿美元融资，后追加4.33亿美元SAFE融资，在英国和挪威为Stargate项目建设数据中心；
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Firmus Technologies：投资这家新加坡公司2.15亿美元，支持其在澳大利亚塔斯马尼亚建设节能型“AI工厂”，该公司曾为比特币挖矿提供冷却技术，如今转型AI数据中心。
2. 芯片与互联技术：补全产业链短板
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Enfabrica：2023年参与其1.25亿美元B轮融资，2025年以9亿多美元“人才收购”模式吸纳其CEO及团队，获得其网络芯片技术；
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Ayar Labs：第三次投资这家光学互联公司，参与其1.55亿美元融资，其技术可提升AI计算效率和功耗表现；
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Lambda：参与其4.8亿美元D轮融资，这家AI云服务商主要出租搭载英伟达GPU的服务器，是英伟达的“渠道伙伴”。
三、布局终端落地：机器人、自动驾驶，让AI走进现实
在AI技术落地端，英伟达聚焦机器人、自动驾驶等热门赛道，通过投资将其GPU和AI技术渗透到终端产品：
1. 人形机器人：押注Figure AI，估值390亿美元
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投资历程：2024年2月参与Figure AI 6.75亿美元B轮融资（估值26亿美元），2025年9月再参与其超10亿美元C轮融资，估值飙升至390亿美元；
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合作逻辑：Figure AI的人形机器人需要强大的算力支撑，英伟达的GPU和AI算法将成为其核心技术底座，双方形成“硬件供应+资本绑定”。
2. 自动驾驶：覆盖乘用车与商用车
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Wayve：2024年5月参与其10.5亿美元融资，后续将追加5亿美元投资，这家英国初创公司专注于自动驾驶自学习系统，在英美两地测试车辆；
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Nuro：参与其2.03亿美元融资，估值60亿美元（较2021年峰值下跌30%），聚焦自动驾驶配送机器人；
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Waabi：参与其2亿美元B轮融资，布局自动驾驶卡车赛道，合作伙伴包括优步、沃尔沃集团。
四、细分赛道全面开花：从数据标注到行业AI，覆盖全场景
除了核心赛道，英伟达还广泛投资数据标注、行业AI、生成式AI等细分领域，实现AI生态的“全面覆盖”：
1. 核心支撑服务
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Scale AI：参与其10亿美元融资（估值140亿美元），这家数据标注公司为AI模型训练提供关键数据支持，后续被Meta以143亿美元收购49%股份；
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Together AI：参与其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服务。
2. 行业与生成式AI
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Runway：参与其3.08亿美元融资（估值35.5亿美元），聚焦媒体生产领域的生成式AI模型；
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Black Forest Labs：参与其3亿美元B轮融资（估值32.5亿美元），其“Flux”图像生成模型备受关注；
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行业解决方案：投资医疗AI公司Hippocratic AI（1.41亿美元B轮）、企业AI聊天机器人公司Kore.ai（1.5亿美元融资）、商业AI公司Uniphore（2.6亿美元F轮），覆盖医疗、企业服务等场景。
五、投资逻辑：构建“英伟达生态”，实现多方共赢
英伟达的投资并非盲目撒钱，而是遵循清晰的战略逻辑：
1. 绑定客户：投资即“锁定订单”
通过投资AI初创公司，确保其未来的算力采购、硬件部署优先选择英伟达产品，形成“投资-采购”的绑定关系，例如Anthropic、xAI等均承诺大量采购英伟达硬件。
2. 完善生态：补全产业链短板
从LLM研发（OpenAI、Mistral）到算力支撑（Crusoe、Lambda），再到终端落地（Figure AI、Wayve），英伟达通过投资覆盖AI产业链的每一个关键环节，构建“技术-算力-应用”的完整生态，让竞争对手难以突破。
3. 技术协同：吸收创新成果
通过投资或收购（如Enfabrica），获取芯片设计、光学互联等关键技术，反哺自身硬件产品研发，保持技术领先性。
4. 分散风险：覆盖多技术路线
投资不同技术路线的初创公司，无论是闭源LLM（OpenAI）还是开源模型（Mistral），无论是人形机器人还是自动驾驶，均有布局，避免单一赛道波动带来的风险。
结语：英伟达的“AI帝国”，谁能撼动？
凭借GPU业务的绝对优势，叠加精准的资本布局，英伟达已从“芯片供应商”升级为“AI生态统治者”。2025年近67笔投资，覆盖从上游算力到下游应用的全产业链，形成了“硬件+资本+技术”的三重壁垒。
对初创公司而言，获得英伟达投资意味着“算力保障+行业背书”，几乎是AI赛道的“通行证”；对行业而言，英伟达的生态垄断可能导致竞争格局固化，但也在一定程度上推动了AI技术的快速落地。
未来，随着AI技术向更广泛领域渗透，英伟达的投资版图还将持续扩张。这座由资本和技术搭建的“AI帝国”，能否在反垄断压力或新技术突破中保持优势，将是行业关注的核心。但就目前来看，英伟达的生态霸权，短期内难以被撼动。
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