资料来源：市场投资研究信息（资料来源：东四十条资本） 英伟达的对外投资正在减少。据Crunchbase统计，2020年至2024年，英伟达每年对初创公司的投资分别为2家、10家、9家、47家、56家。今年是成立以来最密集的一年。比如，9月中旬短短一周内，就正式宣布对外投资5项，对美投资总额超过92亿美元（约合人民币655亿元）。而这五笔投资还不包括Openai的1000亿美元投资。 Chinventure.com讨论了“7100亿，黄仁勋的螺柱”“左脚踩右脚”的投资程序是美国的工业投资。大公司合作出一个印度生态系统AI striy，一周五次投资，重点是价值不小，而且速度足够激进。五笔投资，押注人工智能基础设施和机器人。其中五项投资中，最重大的一项是对英特尔的50亿美元投资。市场上的评论和报道很多，我就不细说了。从业务布局来看，将有助于英伟达摆脱台积电的希望。同时，与英特尔的合作可以在产品层面擦出新的火花。毕竟，在很多企业客户心目中，英特尔的产品和品牌有着良好的声誉。此外，英伟达斥资9亿美元收购了美国AI网络芯片初创公司enfabrica。这是一次全面的收购，不仅鼓舞了创始人兼首席执行官Rochan Sankar及其主要团队，而且还获得了该公司公司的同意。 2020年，英伟达以70亿美元收购了巨头Mellanox网络，填补了高速网络互连领域的技术空白。五年后，英伟达重新设定了在网络领域的看法，其目标也直指当前的AI内存瓶颈。恩夫abrica产品不仅为这一行业难题带来了创新的解决方案，还能同时实现“降低成本”和“提高效率”，特别适合长信号、大Windows、AI代理较多等内存密集型场景。这家公司的创始人Rochan Sankar和Shrijeet Mukherjee也是行业大亨。他们拥有深厚的行业背景，分别与Broadcom和CISco合作。罕见的技术创新加上罕见的产业背景优势，解释了为什么英伟达会毫不犹豫地接下整个团队。另外两笔融资也是在同一背景下达成的。 9月，黄仁勋访问英国，承诺向英国投资20亿英镑（约合26亿美元），加强英国人工智能初创生态系统建设。此次访问期间，黄先生列举了Revolut、人工智能视频公司等8家英国初创公司y Synthesia 和自动驾驶运输集团 Oxa，并一一告诉他们：“我会投资你们的下一个融资周期。”但首先选定的是自驾驱动的 Wayve 和 AI 基础设施公司 NSCALE。 Wayve表示，英伟达将参与下一步5亿美元的战略融资，双方已签署意向书。这并不是 Nvidia 第一次投资 Wayve。去年5月，英伟达参与了10.5亿美元的CC系列。公开信息显示，Wayve成立于2017年。其自动驾驶系统吸引了大量关注，并受到投资者青睐，因为它采用自学而不是基于驾驶软件方法的规则。该公司自 2018 年以来一直使用 Nvidia 系统，被黄仁勋视为“下一个万亿美元”公司。相比之下，Nvidia和NSCALE之间的关系似乎并不固定。它称自己为“专为人工智能设计的超大规模计算平台”日前，成立不到两年的NSCALE正式敲定Ayag一笔11亿美元的B轮融资。这笔融资由挪威能源基础设施集团Aker领投，诺基亚、英伟达等多家公司也参与其中。根据Pitchbook数据，NSCALE融资是英国截至今年为止完成的最大一笔风险投资交易，也是第二大风险投资交易 在欧洲，仅次于OpenAai竞争对手本月初完成的17亿欧元（约合美国20亿美元）C轮融资。此前消息中，英伟达此时向NSCALE投资了6.83亿美元。除了股权交易之外，更大的目标是到2026年将英国GPU产能扩大到6万台，硬件将放置在NSCALE数据中。近日，该公司还宣布 计划联系微软建造英国最大的超级计算机。就在两年前，NSCALE并不是一个独立的生物。这是去年 5 月加密货币挖矿基础设施提供商 Arkon Energy 提出的，旨在满足人工智能专用数据中心需求激增的需求。与美国的 coreweave 一样，NSCALE 专注于人工智能基础设施业务中的加密根源，将海量数据中心容量、密度强度和数千个 GPU 与客户端软件层相结合。 Nscale最初依赖AMD硬件，但随着合作的深入，NSCALE转向了Nvidia GPU。从英伟达在英国的两笔投资行动就可以看出，谁主导选择了最受客户青睐的投资基金。 -DustryA 投资的目的很明确。英伟达投资的另一家公司是体现智能公司Dyna Robotics。此前，该公司正式宣布完成1.2亿美元A轮融资。升值从1亿美元跃升至6亿美元以上，升值幅度半年增长了五倍。这是一家成立仅一年的公司。今年4月，他们发布了自主研发的VLA模型Dyna-1（Dynamism V1），这是第一个可以在商业场景中实现的基础操作的惊人操作。这首歌除了受欢迎之外，还有一个明显的标签——纯中国团队。他们是林登·高、约克·杨和杰森·马。其中，高林是Dyna的联合创始人兼首席执行官。毕业于纽约大学斯特恩商学院，负责公司商业化的总体思路和方向。 York Yang和Jason Ma分别负责研发和主模型。约克本科就读于浙江大学电气工程专业，随后前往加州大学洛杉矶分校攻读计算机科学硕士学位。 Jason 是宾夕法尼亚大学计算机与信息科学系的博士，还拥有曾任职于Google Deepmind、Nvidia Ai、Meta Ai等人工智能实验室。从团队的调整来看，Dyna符合硅谷所追求的形象，而且他们不仅做科研，还推出了产品和模型。看看英伟达，这是今年投资的第三个机器人项目。另外两个是Figure AI 和Skild Ai。 ToBuild 简单来说，除了 Intel 的投资外，Nvidia 的三笔融资都流向了现有客户或潜在客户。这种股权合作，或者说基于合作的股权投资方式值得思考。唯一的收购是基于技术考虑，为当前的AI需求提供新的解决方案。英伟达的新问题：钱太多。事实上，不仅在英国和美国，英伟达通过在全球范围内的联合投资，成为紧密盟友的各个领域的强者。当然，前提是他问题是Nvidia有足够的资金。英伟达在过去四个季度创造了 720 亿美元的自由现金流，据 Facts 估计，预计本财年结束时仅为不到 1000 亿美元，这超过了除苹果之外的所有主要科技公司今年的预期自由现金流。有钱就有钱，赚钱并不是一件容易的事。例如，英伟达在过去四个季度购买了近 500 亿美元的股票，最近又在其回购计划中追加了 600 亿美元。再比如，虽然研发支出近两年翻了一番，但过去四个季度，英伟达的研发支出仅占收入的9%以上。说明订单量如此之多，销售的爆发式增长使得这一点值得一提。伴随着巨浪而来的收入增长也成为了英伟达的甜蜜负担。一方面，正如我们一开始所说的，这笔钱该怎么办？被花掉？另一方面，如何保持订单增长势头？又或者这是一个更加雄心勃勃的提议，如何占领AI红利？扩大投资和小规模收购似乎是解决这两个问题的常见方法。如上所述，英伟达对初创公司的投资最终指向了合作，因此我们可以看到英伟达今年在 AI 的各个领域和地区的“捏”。这种操作并不是一时冲动的决定，而是有历史依据的。一些分析师了解到，Nvidia 每向 Openai 投资 100 亿美元，该公司就会花费 350 亿美元购买 Nvidia 芯片。从短期来看，这种方法可能会导致收入损失，但确保持续的需求并为初创公司提供生命线是一件很重要的事情。黄仁勋表示，抽水英伟达不再是一家芯片公司，而是专注于整个AI基础设施，并正在寻找与各方合作的不同方式。他还援助搞笑：“我们不要求任何人从我们这里买所有东西。我唯一的要求就是从我们这里买一些东西。”此次投资除了产业目的外，英伟达还利用大规模投资来产生遗憾、防止损失。在最新的采访中，黄仁勋回顾了自己与Openai的关系，并承认自己对自己的投资决定深感遗憾。他指出，当Openai邀请英伟达参与早期投资时，英伟达资金有限，没有下足够的赌注：“他们当时邀请我们投资，但我们太穷了，投资不够。Dap Dap，我把所有的钱都给了他们。”谁不想成为一家有望成为下一个万亿美元公司的投资者呢？回到小规模的收购，对于英伟达来说，任何大规模的收购都面临着严格的监管和审查，所以这条路径只能是必然的选择。较小的辅助设备比较大的辅助设备更受欢迎，例如 casenfabrica 的 e。这些举措也在一定程度上保证了下一代芯片平台的销量。高处极其寒冷。英伟达现在面临的4万亿美元市值不仅仅是技术、客户和增长，还有提供和使用资本的新知识。返回搜狐查看更多