文 | 硅基研究室，作者 | kiki

大约在一年前，「硅谷风投教父」彼得 · 蒂尔在评论英伟达时，给出了这样的判断，他说：

" 单从资金流向来看，当前人工智能领域 80%-85% 的投资都流向了同一家公司——英伟达。"

风投教父的话在英伟达飙升的现金流储备中得到了印证。

英伟达财报显示，其自由现金流从 2023 年 1 月的 38 亿美元飙升至截至明年 1 月的 965 亿美元（预计），三年 194% 的复合年增长率，超越了自 1990 年以来各大科技公司同期的增长速度。

分析师们预测，到 2030 年，英伟达累计会创造接近 8500 亿美元自由现金流，远高于同期谷歌、Meta、亚马逊和微软等科技巨头。

手握庞大的现金池，对万亿市值的英伟达而言，比起赚钱，如何花钱，同样重要。

对外投资，是大型科技公司寻找新曲线的常规手段，英伟达也不例外。

截至 2025 年 12 月 15 日，据 crunchbase 数据，英伟达（包括直投 + NVentures）共计出手 83 次，涉及 76 家企业。

英伟达还有一个叫做 NVIDIA Inception 的孵化器，它无形支持着全球数千家初创企业。

如果再算上其对英特尔、Anthropic、OpenAI、xAI、CoreWeave 等多笔「循环交易」，英伟达公开出手近 90 次，这个数字约是 2024 年的 1.6 倍。

加快出手速度的同时，和其他科技巨头多元化投资不同，英伟达的投资呈现出极强的精准性：

以英伟达为核心，建立一个「AI 生态围墙」。

套用黄仁勋「五层蛋糕」（Five-Layer Cake）理论，他将 AI 分为能源、芯片和系统、基础设施与软件、AI 模型和应用五层，这些企业恰好构成了英伟达 AI 全产业链布局。

「硅基研究室」梳理了 2025 年英伟达近 90 笔投资构成的 AI 版图，比起赚钱能力，或许我们低估了这家巨头的投资生态布局。

一、上接能源基建，下通物理世界

2025 年这一年，英伟达的投资主线非常清晰，它始终围绕 AI 产业链上的两个关键命题：

上接能源基建，下通物理世界。

在与能源相关的清洁能源开发、电网及储能、数据中心建设上，英伟达出手超 10 次，这也契合黄仁勋此前的判断：" 没有电力，就没有数据中心，也就没有所谓的‘ AI 工厂’。"

英伟达对能源基建的关注，既包括了对前沿清洁能源的探索，比如英伟达投资了微软创始人比尔 · 盖茨创立的核能公司 TerraPower 和核聚变公司 Commonwealth Fusion Systems，也包括了围绕数据中心用电解决方案优化的芯片、算力、电网管理等大中小企业，如 Emerald AI、Utilidata 等。

值得关注的是，得益于英伟达遍布全球的「AI 主权计划」和 AIDC 建设，涌现出一批跟着英伟达喝汤的新型企业，他们在本地的 AIDC 建设中，提供配套的能源基建服务。

澳大利亚初创企业 Firmus Technologies 就和英伟达计划一起投资 45 亿澳元建设大规模可再生能源驱动的人工智能数据中心集群，该项目被命名为「南门计划」；由英伟达投资的 Cassava Technologies 在今年 4 月宣布在非洲落地首家 AI 工厂。

汹涌的算力背后，指向的是能源缺口。

据国际能源署预计，到 2026 年，全球数据中心总耗电量将突破 800TWh，四年内增长 75%，但据摩根士丹利预测，以美国为例，耗电量飙升的同时，到 2028 年，其可能面临高达 20% 的电力缺口。

英伟达早就看到了这一点，对外投资只是其「能源圈」的一部分，为了加速 AI 工厂的建立，英伟达还向其合作伙伴开放了 800V 直流（VDC）技术标准的机架服务器。

800V MGX 机架概览 图源：英伟达 800V 直流架构白皮书

上接能源基建，英伟达的另一大「阳谋」则是物理世界，也就是黄仁勋频繁提及的物理 AI（Physical AI）。

按照英伟达对物理 AI 的理解，这是一个 AI 能理解现实世界，像人一样能与周围环境进行无缝交互和自适应。

截至目前，英伟达在物理 AI 领域已构建起完整的技术与算力生态，涵盖模拟、训练与部署等核心环节。

一方面。在软件侧，Cosmos 世界基础模型、Omniverse 仿真平台以及 Modulus、Bionemo、Issac 等垂直细分模型，形成了「数字孪生、AI 训练侧、AI 部署」的循环。

另一方面，硬件侧英伟达自身的 GPU 为大规模物理建模与仿真提供算力支撑。

但英伟达深知，跑通自身物理 AI 的「内循环」是远远不够的，因为 AI 距离和现实世界的无缝交互，还有很远的距离。

因此过去一年，英伟达集中出手了 12 家物理 AI 企业，集中解决物理 AI 的两个问题：

一是给物理 AI 找现实世界的入口，机器人是英伟达大手笔押注的关键入口。过去一年，英伟达累计参与了 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。

英伟达对具身智能企业的偏好也并不固定。比如有明星企业 Figure，也有不做硬件的 Skild AI，还有做非人形的建筑行业工地机器人 Bedrock Robotics，多元的企业画像也印证了，英伟达擅长用投资绑定更多的生态伙伴。

二是缩短仿真环境与真实世界的差异。一些在垂直领域专注于数字孪生技术、构建高质量数据的「小而美」企业，成为英伟达关注的重点标的。

比如在建筑行业，英伟达投了一家名叫 PassiveLogic 的企业，他们主要是利用基于物理原理的人工智能和量子数字孪生技术，让建筑楼宇会主动思考。在制造工业领域，英伟达押注的 Sight Machine 主要为制造企业提供专业的小型模型，来解决传感器、机器和系统的数据标准化问题。

上接能源基建，下通物理世界，这是疯狂出手的英伟达，也是精明聚焦的英伟达。

二、最爱「前 OpenAI、老英伟达人」

作为游走在政商间的「芯片政治家」，黄仁勋长袖善舞，他对外投资也不例外。

在谈及投资马斯克的 xAI 时，黄仁勋不假思索直言：" 几乎所有马斯克参与的事，你都真的想参与其中 "。

在 AI 创业领域，人才密度本就极高，这意味着，如何投人和识人，本就是一门精妙的投资艺术。

我们翻遍了英伟达近百笔的投资版图，一个有意思的现象是，英伟达很偏爱两类人：前 OpenAI、老英伟达人。

参考 TechCrunch 此前的统计，15 家由前 OpenAI 员工创立的 AI 创企累计估值已达 2500 亿美元，形成了硅谷的 OpenAI「黑帮现象」，而这 15 家企业，英伟达参与了 9 家企业的融资，占据了半壁江山。

英伟达一直关注从 OpenAI 出走的创业者。

比如由前 OpenAI 研究员 William Fedus 创办的 Periodic Labs；聚焦安全超级智能、由 OpenAI 前首席科学家 Ilya Sutskever 创办的 Safe Superintelligence，还有前 OpenAI 首席技术官 Mira Murati 创办的 Thinking Machines Lab。

一定程度上，押注「OpenAI 黑帮」，对英伟达有两大利好：一是能帮助英伟达扩大模型层的生态，及时根据模型能力变化，完善底层芯片生态布局；二是「不把鸡蛋放在一个篮子里」，本身也反向制衡了 OpenAI。

另一类则是更熟悉的老英伟达人，他们的创业领域恰好也都是聚焦物理 AI。

具体智能领域，首席执行官和首席技术官都是前英伟达研究员的 Flexion；联合创始人为英伟达人工智能科学家的 Dyna Robotics。

另一家名为 Moonlake AI 的初创企业，其主要在做的是利用人工智能来快速创建和生成 3D 世界，他们能为物理 AI 提供高质量的数据。

Moonlake AI 联合创始人 Fan-Yun Sun 曾是英伟达的研究员，负责构建虚拟世界来训练和评估机器人。

相比 OpenAI 对前沿模型的敏锐洞察，老英伟达人更熟悉由算力和数据组成的物理世界。

Flexion 首席执行官 Nikita Rudin 就提到，在英伟达的工作经历让他深刻体会到算力与数据飞轮的重要性，这是推动大语言模型跃进的关键，因此他们也准备将这样的变革带入实体机器人的世界。

三、英伟达的「投资法则」

" 我们是相当内行的投资者。"

在一场摩根大通医疗健康会议上，黄仁勋曾这样形容英伟达的投资理念，他向初创企业抛出橄榄枝：" 如果你在计算或 AI 方面有困难，请给我们发邮件，我们随时为你服务。"

顶着「芯片教父」的头衔，黄仁勋的一举一动都备受关注，但人们容易忽略他的另一面：

敏锐的投资并购大师。

从并购竞争对手 3dfx，巩固了自身在图形芯片的地位，再到 2019 年并购了 Mellanox 布局 InfiniBand 互连技术，让搭载着英伟达 GPU、遍布全球的数据中心能够像在一个地方一样运行，实现黄仁勋口中大规模创建「AI 工厂」的可能，英伟达的每一笔重要的投资并购都在为其切入下一个时代做准备。

Mellanox 的创始人 Eyal Waldman 就曾评价：" 英伟达的市值一路飙升，这要归功于其在人工智能领域的正确投资。"

更关键的问题是，英伟达的投资风格究竟是怎样的？

首先，这是一个仍以黄仁勋为中心的生态。

英伟达的每一笔投资交易都是由黄仁勋签署的，在寻找「有前途的」AI 创业收购标的时，黄仁勋也会亲自到场参与演示会议。

当然，这些企业需要和英伟达的基础设施紧密相关，英伟达企业发展主管 Vishal Bhagwati 曾说：" 我们不会对那些不使用英伟达基础设施的公司进行投资。"

其次，慷慨的长期合作和快准狠的投资节奏。

一方面，英伟达的投资不是广撒网，也不是追求单一的财务回报，它更倾向于以投资的形式在长期合作中了解技术的下一代趋势并迅速改进自身的软硬件迭代。

英伟达对初创公司也较为慷慨，一位曾入选英伟达初创加速计划（NVIDIA Inception）的初创公司告诉我们：" 有英伟达的背书，能直接连接硅谷的投资者，同时会给英伟达自家产品的折扣，AWS 的 credits 支持。"

如果和英伟达合作足够深度，初创企业也能直接接触到英伟达生态的客户资源，获取订单。

另一方面，崇尚长期投资的同时，英伟达的投资节奏也十分快准狠。

Mellanox 被收购的故事就印证了这一点。2018 年 9 月，当 Mellanox 成为可收购对象时，黄仁勋并没有考虑收购它，但很快他就看到了这一资产对英伟达未来十年战略的重要性，因此在 10 月就加入了竞购，并最终将 Mellanox 收入囊中。

最后，投资风格和英伟达务实的企业文化高度一致。

黄仁勋曾说：" 拥有一个可以完美执行的简单想法，有时候比拥有一个你的公司无法执行的宏伟想法更好。"

与被投公司的关系，也延续了这一务实的态度。法国手术机器人创业公司 Moon Surgical 首席执行官 Anne Osdoit 曾提到，英伟达帮助公司解决了有关手术机器人的技术监管担忧。" 他们非常务实，直接说‘嘿，告诉我们你需要什么’。"

有着类似感受的还有 AI 搜索明星企业 Perplexity。其首席执行官 Aravind Srinivas 提到，去年在与英伟达高层会面时，他曾要求技术支援以优化产品展示，黄仁勋当场就指示团队提供协助，半小时内就解决了问题。

清晰的投资主线和投资风格，让英伟达和黄仁勋成了当下投资圈里不可忽视的力量。尽管，这种「以我为主」的投资生态被不少分析师认为是一种「循环依赖」，放大了 AI 泡沫论下对英伟达未来的担心。

但黄仁勋从不在意泡沫，在接受 CNBC 访问时称，他说：

" 我唯一的遗憾，就是没有投资更多。"