英偉達的對外投資又提速了。

據Crunchbase統計，2020年～2024年，英偉達每年向初創公司的投資分別為2筆、10筆、9筆、47筆、56筆，今年更是成立以來投資最密集的一年，比如在9月中的短短一周之內，官宣了五筆對外投資，總金額超過92億美元（約655億人民幣）。

而且這五筆投資還不包括對OpenAI投資的1000億美元。投中網在《7100億，黃仁勛梭哈了》聊過，“左腳踩右腳”梯云縱方式的投資，是美國式的產業投資，大廠合作建立AI產業生態，而一周五筆投資，重點是金額都不小，節奏也夠激進。

五筆投資，押注AI infra與機器人

在這五筆投資中，最具分量的就是向英特爾投資50億美元了，市面上的分析與報道已經很多了，不再贅述。在業務布局角度，這有助于英偉達擺脫對臺積電的依賴，同時與英特爾的合作，在產品層面，或許能夠擦出新的火花。畢竟在很多企業客戶心里，英特爾的產品和品牌是具有良好口碑的。

另外，英偉達花9億美元買下了美國的一家AI網絡芯片初創企業Enfabrica，這是一筆全方位的收購，不僅將創始人兼CEO Rochan Sankar及其核心團隊招至麾下，還獲得了該公司的關鍵技術授權。

2020年，英偉達以70億美元收購網絡巨頭Mellanox，填補了其在高速網絡互聯領域的技術空白，五年后，英偉達再次目光投向網絡芯片領域，目標也直指當前AI內存的瓶頸，Enfabrica的產品不僅為這個行業問題帶來了創新解法，而且能同時實現 “降成本” 與 “提效率” ，尤其適用于長提示、大上下文窗口、多AI代理等內存密集型場景。

這家公司的創始人Rochan Sankar和Shrijeet Mukherjee也是行業大佬，他們擁有深厚的行業背景，曾分別在博通和思科任職。稀有的技術創新加上難得的產業背景優勢，這也就解釋了為何英偉達會毫不猶豫地收下整個團隊。

另外兩筆融資是在同一個背景下達成的，9月份，黃仁勛訪問英國，并承諾將向英國投資20億英鎊（約合26億美元），進而增強英國人工智能初創企業生態系統的建設。

在這次訪問中，黃仁勛列舉了八家英國初創公司，包括 Revolut、人工智能視頻公司Synthesia 和自動駕駛運輸集團Oxa，并逐一告訴它們：“我將在你們的下一輪融資中進行投資。”

但最先被選中的是自動駕駛公司Wayve和AI基礎設施公司Nscale。

Wayve表示，英偉達將參與其下一輪5億美元的戰略融資，目前已經雙方已經簽署了意向書。這并不是英偉達首次投資Wayve，在去年5月，英偉達就參與了Wayve10.5億美元的C輪融資。

公開資料顯示，Wayve成立于2017年，其自動駕駛系統因其采用自學習而非基于規則的自動駕駛軟件方法而備受關注和投資者青睞。該公司自2018年以來一直在使用Nvidia的系統，并被黃仁勛看做是“下一個萬億美元”的公司。

相比之下，英偉達與Nscale的關系看起來沒有那么和諧，它自稱是“為人工智能而設計的超大規模計算平臺”，幾天前，成立不到兩年的Nscale官宣了11億美元的B輪融資，該輪融資由挪威能源基礎設施集團Aker領投，諾基亞和英偉達等多家公司也參與其中。

根據PitchBook的數據，Nscale此輪融資是今年為止英國完成的最大風險投資交易，也是歐洲第二大風險投資交易，僅次于OpenAI的競爭對手Mistral AI本月早些時候完成的17億歐元（約20億美元）C輪融資。

再結合之前的消息，英偉達此次向Nscale投資了6.83億美元，除了股權交易外，更大的目標是到2026年將英國的GPU容量擴大到60000臺，硬件將部署在Nscale的數據中心，近期該公司還宣布計劃與微軟合作打造英國最大的超級計算機。

就在兩年前，Nscale還不是一個獨立的實體。去年5月，它是從加密挖礦基礎設施提供商 Arkon Energy剝離出來的，目的是滿足人工智能專用數據中心激增的需求。

與美國的CoreWeave一樣，Nscale將其加密根源重新定位為人工智能基礎設施業務，將龐大的數據中心容量、高密度功率和數千個GPU與客戶端軟件層相結合。Nscale最初依賴AMD硬件，隨著合作關系的加深，Nscale轉向了英偉達GPU。

從英偉達在英國的這兩個投資動作可以看出，它還是率先選擇了將資金投給自己最有潛力的客戶，產業投資目的很明顯。

英偉達出手的另一家公司是具身智能公司Dyna Robotics，不久前該公司對外官宣了1.2億美元的A輪融資，估值由1億美元躍升至6億美元以上，半年內估值就增長了5倍。

這是一家僅成立一年的公司，今年4月，他們發布了自研VLA模型DYNA-1(Dynamism v1)，這是全球首款可落地于商業場景的靈巧操作基礎模型。除了所處賽道自帶的熱度外，它還有一個明顯的標簽——純華人團隊，他們分別是Lindon Gao、York Yang，和Jason Ma。

其中，Lindon Gao是Dyna的聯合創始人兼CEO，畢業于紐約大學Stern商學院，負責公司的整體戰略和商業化方向。York Yang和Jason Ma分別負責研發和基礎模型，York本科在浙江大學學習電子工程，后前往UCLA攻讀計算機科學碩士學位，Jason是賓夕法尼亞大學計算機與信息科學系的PhD，還曾在Google DeepMind、NVIDIA AI和Meta AI等前沿的人工智能實驗室工作過。

從團隊配置來看，Dyna確實符合硅谷追捧的畫像，更何況他們不單純是科研研究，而是已經落地了產品和模型。再看英偉達，這是它今年投資的第三個機器人項目，其他兩家是Figure AI和Skild AI。

簡單總結下，除了對英特爾的投資外，英偉達的三筆融資都流向了已有或者潛在客戶，這種以入股為基礎的合作，或以合作為前提的入股方式值得玩味。唯一一筆收購，則是出于技術的考量，為當下的AI需求提供新解法。

英偉達的新問題：錢太多了

其實，不止在英國和美國，英偉達正在全球范圍內通過合縱連橫的投資，將各個領域的強者轉變為親密盟友。當然，這里的一個必要前提是，英偉達擁有足夠充裕的資金。

據FactSet估計，英偉達在過去四個季度創造了720億美元的自由現金流，預計本財年結束時將略低于1000億美元，這超過了除蘋果外所有大型科技公司今年的預期自由現金流。

有錢歸有錢，讓這些錢發揮作用絕非易事。

比如，英偉達在過去四個季度回購了近500億美元的股票，最近又在其回購計劃中追加了600億美元的資金。

再比如，過去兩年，即便研發支出也翻了一番，但過去四個季度，英偉達的研發支出僅占其營收的9%多一點，這說明訂單還是太多了，爆發式的銷售增長讓這項指出變得不值一提。

如巨浪般撲面而來的收入增長，也正在成為英偉達甜蜜的負擔。一方面，如我們開頭所說，這錢究竟該怎么花，另一方面，如何保住訂單的增長勢頭？亦或是更宏大的一個命題，怎樣抓住AI的紅利？

擴大投資與小型收購，似乎是這兩個問題的通用解法。

上文提到，英偉達投資初創公司最終都指向了合作，所以就看到英偉達今年在AI各個領域、各個地區“掐尖兒”。這種操作并不是一拍腦門的決定，而是有史可依的，有分析指出，英偉達每向OpenAI投資100億美元，這家公司就將花費350億美元購買英偉達芯片。

短期來看，這種做法可能會損失一部分利潤，但保證了持續的需求，也為初創公司提供了一條生命線，是一筆不虧的買賣。

黃仁勛表示，英偉達的定位已經不止于芯片公司，更著眼于整個AI基礎設施，并尋求多種方式與各方合作。他還幽默地談到：“我們并不要求任何人從我們這里購買所有東西。我唯一的請求就是從我們這兒買點東西。”

除了這種產業投資目的，英偉達也是在用大規模的投資在彌補遺憾，防止錯過。

在最新的一次訪談中，黃仁勛回顧了與OpenAI的關系，坦言自己早年在投資決策上留下了深深的遺憾。他提到，當 OpenAI 邀請英偉達參與早期投資時，英偉達資金有限，沒有下足賭注：“他們當時邀請我們投資，但我們太窮了，沒有投夠。我應該把所有的錢都給他們。”

對于有望成為下一個萬億美元規模的公司，誰不想成為投資人呢？

再說回小型并購，對于英偉達來講，任何大型收購都面臨著嚴格的監管和審核，所以這條路只能是一個不得不的選擇。

相比之下，黃仁勛更傾向于扁平化的組織架構，他擁有大量的直接下屬，這使得在內部規模較小的補充性收購比大型收購更受歡迎，像是Enfabrica的案例。

今年以來，英偉達持續在全球范圍內尋找新客戶和市場，包括推動面向工業等領域的“AI工廠”建設、抓住主權AI機遇在全球多地建設AI基礎設施，這些動作某種程度上也使下一代芯片平臺的銷路有了保障。

高處不勝寒。

現在擺在4萬億美元市值英偉達面前的，不止是技術，是客戶，是增長，更是有關于資金配置與利用的一門新學問。