疯狂英伟达，疯狂撒钱

华新社财经观察（记者 邹志华）英伟达加速构建AI生态“护城河”：投资精准聚焦能源基建与物理AI
一年前，被誉为“硅谷风投教父”的彼得·蒂尔曾断言：“当前人工智能领域80%至85%的投资，正流向同一家公司——英伟达。”这一判断如今在英伟达迅猛增长的自由现金流中得到有力印证。
根据公司财报，英伟达自由现金流从2023年1月的38亿美元，预计将在截至2026年1月的财年飙升至965亿美元，三年复合年增长率高达194%，创下自1990年以来全球科技公司同期最高纪录。分析师普遍预测，到2030年，英伟达累计自由现金流有望接近8500亿美元，显著超越谷歌、Meta、亚马逊和微软等科技巨头同期水平。
手握庞大现金储备，这家市值已突破万亿美元的芯片巨头正面临一个关键命题：如何高效配置资本？对外投资，成为其拓展技术边界、巩固生态优势的核心战略。
投资节奏提速，布局高度聚焦
截至2025年12月15日，据Crunchbase数据，英伟达（含其企业风投部门NVentures）已在全球完成83笔投资，覆盖76家企业。若计入通过NVIDIA Inception计划间接支持的数千家初创公司，以及与英特尔、Anthropic、OpenAI、xAI、CoreWeave等开展的多笔“循环交易”（reciprocal deals），其公开参与的投资事件接近90起，约为2024年全年的1.6倍。
与其他科技巨头多元化、分散化的投资策略不同，英伟达的投资呈现出极强的战略聚焦性——围绕CEO黄仁勋提出的“AI五层蛋糕”（Five-Layer Cake）理论，系统性构建覆盖能源、芯片与系统、基础设施与软件、AI模型、应用层的完整生态闭环。
《硅基研究室》梳理其2025年近90笔投资后发现，英伟达的资本布局远不止于财务回报，更在于打造以自身为核心的“AI生态围墙”。
一、上接能源基建，下通物理世界
2025年，英伟达投资主线清晰指向两大战略方向：夯实AI算力的能源基础，以及打通AI与现实世界的交互通道。
能源基建：为“AI工厂”铺电
黄仁勋多次强调：“没有电力，就没有数据中心，也就没有所谓的‘AI工厂’。”这一理念正转化为实际行动。过去一年，英伟达在清洁能源、智能电网、储能及数据中心能效优化等领域出手超10次。
其投资组合包括：
比尔·盖茨支持的核裂变公司TerraPower；
核聚变初创Commonwealth Fusion Systems；
专注于数据中心能效管理的Emerald AI与Utilidata。
此外，依托其全球“AI主权计划”（AI Sovereignty Initiative）和AI数据中心（AIDC）建设，一批本地化配套企业应运而生。例如：
澳大利亚Firmus Technologies与英伟达共同推进45亿澳元的“南门计划”，建设由可再生能源驱动的AI数据中心集群；
非洲科技企业Cassava Technologies获投后，于2025年4月宣布落地非洲首座AI工厂。
这一布局背后是严峻的能源挑战。国际能源署（IEA）预测，全球数据中心耗电量将在2026年突破800太瓦时（TWh），四年增长75%；摩根士丹利则警告，美国到2028年或面临高达20%的电力缺口。
为加速生态协同，英伟达还向合作伙伴开放其800V直流（VDC）机架服务器架构标准，推动数据中心能效革命。
物理AI：让AI“走进现实”
另一大战略重心是黄仁勋反复提及的“物理AI”（Physical AI）——即AI系统能够理解、感知并自主适应物理世界。
英伟达已构建覆盖“仿真—训练—部署”全链路的技术栈：
软件层：Omniverse仿真平台、Cosmos世界基础模型，以及Modulus（科学计算）、BioNeMo（生物）、Isaac（机器人）等垂直模型；
硬件层：GPU提供大规模物理建模与实时仿真的算力支撑。
但仅靠内生技术难以弥合虚拟与现实的鸿沟。因此，英伟达在过去一年密集投资12家物理AI企业，聚焦两大关键问题：
1. 寻找现实入口：押注具身智能
机器人被视为物理AI的核心载体。2025年，英伟达参与了Figure、Skild AI、Flexion Robotics、Agility Robotics、Dyna Robotics、Bedrock Robotics、Generalist AI等7家具身智能企业的融资。其投资标的覆盖人形、非人形、硬件与纯算法公司，体现其“广撒网、深绑定”的生态策略。
2. 缩小仿真与现实差距
在建筑、制造等垂直领域，英伟达青睐能提供高质量物理数据与数字孪生能力的“小而美”企业：
PassiveLogic：利用量子数字孪生与物理AI，使楼宇具备自主调节能力；
Sight Machine：为制造业构建标准化数据管道，打通传感器与AI模型。
二、“识人”逻辑：偏爱“前OpenAI”与“老英伟达人”
在人才密集的AI创业圈，英伟达展现出独特的“识人”偏好：前OpenAI员工与前英伟达工程师成为其重点押注对象。
据TechCrunch统计，由前OpenAI员工创立的15家AI公司总估值已达2500亿美元，形成所谓的“OpenAI黑帮”。其中，英伟达参与了9家的融资，包括：
Periodic Labs（创始人William Fedus，前OpenAI研究员）；
Safe Superintelligence（创始人Ilya Sutskever，前OpenAI首席科学家）；
Thinking Machines Lab（创始人Mira Murati，前OpenAI CTO）。
此举既可快速接入前沿模型生态，亦形成对OpenAI的“去中心化制衡”。
另一方面，“老英伟达人”创业项目多聚焦物理AI：
Flexion Robotics（CEO与CTO均为前英伟达研究员）；
Dyna Robotics（联合创始人为英伟达AI科学家）；
Moonlake AI（联合创始人Fan-Yun Sun曾负责英伟达虚拟世界机器人训练项目），专注生成式3D世界构建，为物理AI提供训练数据。
“在英伟达的经历让我深刻理解算力与数据飞轮的价值，”Flexion CEO Nikita Rudin表示，“我们希望将这一范式带入实体机器人领域。”
三、英伟达的“投资法则”：以我为主，快准狠
“我们是相当内行的投资者。”黄仁勋在摩根大通医疗健康会议上曾如此自述。事实上，从早期并购3dfx确立图形芯片霸主地位，到2019年以69亿美元收购Mellanox、奠定AI数据中心互连基石，英伟达的每一笔重大投资都服务于其长期技术愿景。
其投资风格可归纳为三大原则：
1. 黄仁勋亲自把关，生态优先
所有投资交易均由黄仁勋最终签署。企业发展主管Vishal Bhagwati明确表示：“我们不会投资不使用英伟达基础设施的公司。”
2. 长期赋能，非单纯财务回报
通过NVIDIA Inception计划，初创企业可获得产品折扣、云资源（如AWS credits）、技术支援及客户对接。一位参与者称：“英伟达的背书，等于拿到硅谷的通行证。”
3. 决策迅速，执行果断
Mellanox收购案即是典范：2018年9月尚无意向，10月即加入竞购并迅速完成交割，凸显其“看到战略价值便立即行动”的作风。
这种“以我为主”的生态构建虽被部分分析师质疑可能加剧AI领域的“循环依赖”与泡沫风险，但黄仁勋对此毫不在意。他在接受CNBC采访时直言：“我唯一的遗憾，就是没有投资更多。”
结语
当市场仍在争论AI泡沫是否临近，英伟达已用真金白银绘制出一张横跨能源、算力、模型与物理世界的生态版图。其投资逻辑清晰而坚定：不是追逐风口，而是亲手建造承载未来的基础设施。在这场AI时代的“军备竞赛”中，英伟达正试图成为那个不可或缺的“水电煤”供应商——以及规则制定者。