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7天投出655亿元，黄仁勋杀疯了

与此同时，英伟达的对外投资节奏明显加快，动作频繁且金额可观，投资策略日益激进。金额都不小，节奏也够激进！但最先被选中的是自动驾驶公司Wayve和AI基础设施公司Nscale。Wayve表示，英伟达将参与其下一轮5亿美元的战略融资，目前已经双方已经签署了意向书。比如，英伟达在过去四个季度回购了近500亿美元的股票，最近又在其回购计划中追加了600亿美元的资金。

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infra与机器人在这五笔投资中，最具分量的就是向英特尔投资50亿美元了，市面上的分析与报道已经很多了，不再赘述。在业务布局角度，这有助于英伟达摆脱对台积电的依赖，同时与英特尔的合作，在产品层面，或许能够擦出新的火花。毕竟在很多企业客户心里，英特尔的产品和品牌是具有良好口碑的。另外，英伟达花9亿美元买下了美国的一家AI网络芯片初创企业Enfabrica，这是一笔全方位的收购，不仅将创始人兼CEO Rochan Sankar及其核心团队招至麾下，还获得了该公司的关键技术授权。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/0f4184b04533f7abcd9d27d29b9bdf9d\" title=\"图片来自官网\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"608\"/>图片来自官网2020年，英伟达以70亿美元收购网络巨头Mellanox，填补了其在高速网络互联领域的技术空白，五年后，英伟达再次目光投向网络芯片领域，目标也直指当前AI内存的瓶颈，Enfabrica的产品不仅为这个行业问题带来了创新解法，而且能同时实现 “降成本” 与 “提效率” ，尤其适用于长提示、大上下文窗口、多AI代理等内存密集型场景。这家公司的创始人Rochan Sankar和Shrijeet Mukherjee也是行业大佬，他们拥有深厚的行业背景，曾分别在博通和思科任职。稀有的技术创新加上难得的产业背景优势，这也就解释了为何英伟达会毫不犹豫地收下整个团队。另外两笔融资是在同一个背景下达成的，9月份，黄仁勋访问英国，并承诺将向英国投资20亿英镑（约合26亿美元），进而增强英国人工智能初创企业生态系统的建设。在这次访问中，黄仁勋列举了八家英国初创公司，包括 Revolut、人工智能视频公司Synthesia 和自动驾驶运输集团Oxa，并逐一告诉它们：“我将在你们的下一轮融资中进行投资。”但最先被选中的是自动驾驶公司Wayve和AI基础设施公司Nscale。Wayve表示，英伟达将参与其下一轮5亿美元的战略融资，目前已经双方已经签署了意向书。这并不是英伟达首次投资Wayve，在去年5月，英伟达就参与了Wayve10.5亿美元的C轮融资。公开资料显示，Wayve成立于2017年，其自动驾驶系统因其采用自学习而非基于规则的自动驾驶软件方法而备受关注和投资者青睐。该公司自2018年以来一直在使用Nvidia的系统，并被黄仁勋看做是“下一个万亿美元”的公司。相比之下，英伟达与Nscale的关系看起来没有那么和谐，它自称是“为人工智能而设计的超大规模计算平台”，几天前，成立不到两年的Nscale官宣了11亿美元的B轮融资，该轮融资由挪威能源基础设施集团Aker领投，诺基亚和英伟达等多家公司也参与其中。根据PitchBook的数据，Nscale此轮融资是今年为止英国完成的最大风险投资交易，也是欧洲第二大风险投资交易，仅次于OpenAI的竞争对手Mistral AI本月早些时候完成的17亿欧元（约20亿美元）C轮融资。再结合之前的消息，英伟达此次向Nscale投资了6.83亿美元，除了股权交易外，更大的目标是到2026年将英国的GPU容量扩大到60000台，硬件将部署在Nscale的数据中心，近期该公司还宣布计划与微软合作打造英国最大的超级计算机。就在两年前，Nscale还不是一个独立的实体。去年5月，它是从加密挖矿基础设施提供商 Arkon Energy剥离出来的，目的是满足人工智能专用数据中心激增的需求。与美国的CoreWeave一样，Nscale将其加密根源重新定位为人工智能基础设施业务，将庞大的数据中心容量、高密度功率和数千个GPU与客户端软件层相结合。Nscale最初依赖AMD硬件，随着合作关系的加深，Nscale转向了英伟达GPU。从英伟达在英国的这两个投资动作可以看出，它还是率先选择了将资金投给自己最有潜力的客户，产业投资目的很明显。英伟达出手的另一家公司是具身智能公司Dyna Robotics，不久前该公司对外官宣了1.2亿美元的A轮融资，估值由1亿美元跃升至6亿美元以上，半年内估值就增长了5倍。这是一家仅成立一年的公司，今年4月，他们发布了自研VLA模型DYNA-1(Dynamism v1)，这是全球首款可落地于商业场景的灵巧操作基础模型。除了所处赛道自带的热度外，它还有一个明显的标签——纯华人团队，他们分别是Lindon Gao、York Yang，和Jason Ma。其中，Lindon Gao是Dyna的联合创始人兼CEO，毕业于纽约大学Stern商学院，负责公司的整体战略和商业化方向。York Yang和Jason Ma分别负责研发和基础模型，York本科在浙江大学学习电子工程，后前往UCLA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PhD，还曾在Google DeepMind、NVIDIA AI和Meta AI等前沿的人工智能实验室工作过。从团队配置来看，Dyna确实符合硅谷追捧的画像，更何况他们不单纯是科研研究，而是已经落地了产品和模型。再看英伟达，这是它今年投资的第三个机器人项目，其他两家是Figure AI和Skild AI。简单总结下，除了对英特尔的投资外，英伟达的三笔融资都流向了已有或者潜在客户，这种以入股为基础的合作，或以合作为前提的入股方式值得玩味。唯一一笔收购，则是出于技术的考量，为当下的AI需求提供新解法。英伟达的新问题：钱太多了其实，不止在英国和美国，英伟达正在全球范围内通过合纵连横的投资，将各个领域的强者转变为亲密盟友。当然，这里的一个必要前提是，英伟达拥有足够充裕的资金。据FactSet估计，英伟达在过去四个季度创造了720亿美元的自由现金流，预计本财年结束时将略低于1000亿美元，这超过了除苹果外所有大型科技公司今年的预期自由现金流。有钱归有钱，让这些钱发挥作用绝非易事。比如，英伟达在过去四个季度回购了近500亿美元的股票，最近又在其回购计划中追加了600亿美元的资金。再比如，过去两年，即便研发支出也翻了一番，但过去四个季度，英伟达的研发支出仅占其营收的9%多一点，这说明订单还是太多了，爆发式的销售增长让这项指出变得不值一提。如巨浪般扑面而来的收入增长，也正在成为英伟达甜蜜的负担。一方面，如我们开头所说，这钱究竟该怎么花，另一方面，如何保住订单的增长势头？亦或是更宏大的一个命题，怎样抓住AI的红利？扩大投资与小型收购，似乎是这两个问题的通用解法。上文提到，英伟达投资初创公司最终都指向了合作，所以就看到英伟达今年在AI各个领域、各个地区“掐尖儿”。这种操作并不是一拍脑门的决定，而是有史可依的，有分析指出，英伟达每向OpenAI投资100亿美元，这家公司就将花费350亿美元购买英伟达芯片。短期来看，这种做法可能会损失一部分利润，但保证了持续的需求，也为初创公司提供了一条生命线，是一笔不亏的买卖。黄仁勋表示，英伟达的定位已经不止于芯片公司，更着眼于整个AI基础设施，并寻求多种方式与各方合作。他还幽默地谈到：“我们并不要求任何人从我们这里购买所有东西。我唯一的请求就是从我们这儿买点东西。”除了这种产业投资目的，英伟达也是在用大规模的投资在弥补遗憾，防止错过。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/504156cca7a2bdcde27b8d660b454260\" title=\"黄仁勋访谈截图\" tg-width=\"1080\" 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infra与机器人在这五笔投资中，最具分量的就是向英特尔投资50亿美元了，市面上的分析与报道已经很多了，不再赘述。在业务布局角度，这有助于英伟达摆脱对台积电的依赖，同时与英特尔的合作，在产品层面，或许能够擦出新的火花。毕竟在很多企业客户心里，英特尔的产品和品牌是具有良好口碑的。另外，英伟达花9亿美元买下了美国的一家AI网络芯片初创企业Enfabrica，这是一笔全方位的收购，不仅将创始人兼CEO Rochan Sankar及其核心团队招至麾下，还获得了该公司的关键技术授权。图片来自官网2020年，英伟达以70亿美元收购网络巨头Mellanox，填补了其在高速网络互联领域的技术空白，五年后，英伟达再次目光投向网络芯片领域，目标也直指当前AI内存的瓶颈，Enfabrica的产品不仅为这个行业问题带来了创新解法，而且能同时实现 “降成本” 与 “提效率” ，尤其适用于长提示、大上下文窗口、多AI代理等内存密集型场景。这家公司的创始人Rochan Sankar和Shrijeet Mukherjee也是行业大佬，他们拥有深厚的行业背景，曾分别在博通和思科任职。稀有的技术创新加上难得的产业背景优势，这也就解释了为何英伟达会毫不犹豫地收下整个团队。另外两笔融资是在同一个背景下达成的，9月份，黄仁勋访问英国，并承诺将向英国投资20亿英镑（约合26亿美元），进而增强英国人工智能初创企业生态系统的建设。在这次访问中，黄仁勋列举了八家英国初创公司，包括 Revolut、人工智能视频公司Synthesia 和自动驾驶运输集团Oxa，并逐一告诉它们：“我将在你们的下一轮融资中进行投资。”但最先被选中的是自动驾驶公司Wayve和AI基础设施公司Nscale。Wayve表示，英伟达将参与其下一轮5亿美元的战略融资，目前已经双方已经签署了意向书。这并不是英伟达首次投资Wayve，在去年5月，英伟达就参与了Wayve10.5亿美元的C轮融资。公开资料显示，Wayve成立于2017年，其自动驾驶系统因其采用自学习而非基于规则的自动驾驶软件方法而备受关注和投资者青睐。该公司自2018年以来一直在使用Nvidia的系统，并被黄仁勋看做是“下一个万亿美元”的公司。相比之下，英伟达与Nscale的关系看起来没有那么和谐，它自称是“为人工智能而设计的超大规模计算平台”，几天前，成立不到两年的Nscale官宣了11亿美元的B轮融资，该轮融资由挪威能源基础设施集团Aker领投，诺基亚和英伟达等多家公司也参与其中。根据PitchBook的数据，Nscale此轮融资是今年为止英国完成的最大风险投资交易，也是欧洲第二大风险投资交易，仅次于OpenAI的竞争对手Mistral AI本月早些时候完成的17亿欧元（约20亿美元）C轮融资。再结合之前的消息，英伟达此次向Nscale投资了6.83亿美元，除了股权交易外，更大的目标是到2026年将英国的GPU容量扩大到60000台，硬件将部署在Nscale的数据中心，近期该公司还宣布计划与微软合作打造英国最大的超级计算机。就在两年前，Nscale还不是一个独立的实体。去年5月，它是从加密挖矿基础设施提供商 Arkon Energy剥离出来的，目的是满足人工智能专用数据中心激增的需求。与美国的CoreWeave一样，Nscale将其加密根源重新定位为人工智能基础设施业务，将庞大的数据中心容量、高密度功率和数千个GPU与客户端软件层相结合。Nscale最初依赖AMD硬件，随着合作关系的加深，Nscale转向了英伟达GPU。从英伟达在英国的这两个投资动作可以看出，它还是率先选择了将资金投给自己最有潜力的客户，产业投资目的很明显。英伟达出手的另一家公司是具身智能公司Dyna Robotics，不久前该公司对外官宣了1.2亿美元的A轮融资，估值由1亿美元跃升至6亿美元以上，半年内估值就增长了5倍。这是一家仅成立一年的公司，今年4月，他们发布了自研VLA模型DYNA-1(Dynamism v1)，这是全球首款可落地于商业场景的灵巧操作基础模型。除了所处赛道自带的热度外，它还有一个明显的标签——纯华人团队，他们分别是Lindon Gao、York Yang，和Jason Ma。其中，Lindon Gao是Dyna的联合创始人兼CEO，毕业于纽约大学Stern商学院，负责公司的整体战略和商业化方向。York Yang和Jason Ma分别负责研发和基础模型，York本科在浙江大学学习电子工程，后前往UCLA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PhD，还曾在Google DeepMind、NVIDIA AI和Meta AI等前沿的人工智能实验室工作过。从团队配置来看，Dyna确实符合硅谷追捧的画像，更何况他们不单纯是科研研究，而是已经落地了产品和模型。再看英伟达，这是它今年投资的第三个机器人项目，其他两家是Figure AI和Skild AI。简单总结下，除了对英特尔的投资外，英伟达的三笔融资都流向了已有或者潜在客户，这种以入股为基础的合作，或以合作为前提的入股方式值得玩味。唯一一笔收购，则是出于技术的考量，为当下的AI需求提供新解法。英伟达的新问题：钱太多了其实，不止在英国和美国，英伟达正在全球范围内通过合纵连横的投资，将各个领域的强者转变为亲密盟友。当然，这里的一个必要前提是，英伟达拥有足够充裕的资金。据FactSet估计，英伟达在过去四个季度创造了720亿美元的自由现金流，预计本财年结束时将略低于1000亿美元，这超过了除苹果外所有大型科技公司今年的预期自由现金流。有钱归有钱，让这些钱发挥作用绝非易事。比如，英伟达在过去四个季度回购了近500亿美元的股票，最近又在其回购计划中追加了600亿美元的资金。再比如，过去两年，即便研发支出也翻了一番，但过去四个季度，英伟达的研发支出仅占其营收的9%多一点，这说明订单还是太多了，爆发式的销售增长让这项指出变得不值一提。如巨浪般扑面而来的收入增长，也正在成为英伟达甜蜜的负担。一方面，如我们开头所说，这钱究竟该怎么花，另一方面，如何保住订单的增长势头？亦或是更宏大的一个命题，怎样抓住AI的红利？扩大投资与小型收购，似乎是这两个问题的通用解法。上文提到，英伟达投资初创公司最终都指向了合作，所以就看到英伟达今年在AI各个领域、各个地区“掐尖儿”。这种操作并不是一拍脑门的决定，而是有史可依的，有分析指出，英伟达每向OpenAI投资100亿美元，这家公司就将花费350亿美元购买英伟达芯片。短期来看，这种做法可能会损失一部分利润，但保证了持续的需求，也为初创公司提供了一条生命线，是一笔不亏的买卖。黄仁勋表示，英伟达的定位已经不止于芯片公司，更着眼于整个AI基础设施，并寻求多种方式与各方合作。他还幽默地谈到：“我们并不要求任何人从我们这里购买所有东西。我唯一的请求就是从我们这儿买点东西。”除了这种产业投资目的，英伟达也是在用大规模的投资在弥补遗憾，防止错过。黄仁勋访谈截图在最新的一次访谈中，黄仁勋回顾了与OpenAI的关系，坦言自己早年在投资决策上留下了深深的遗憾。他提到，当 OpenAI 邀请英伟达参与早期投资时，英伟达资金有限，没有下足赌注：“他们当时邀请我们投资，但我们太穷了，没有投够。我应该把所有的钱都给他们。”对于有望成为下一个万亿美元规模的公司，谁不想成为投资人呢？再说回小型并购，对于英伟达来讲，任何大型收购都面临着严格的监管和审核，所以这条路只能是一个不得不的选择。相比之下，黄仁勋更倾向于扁平化的组织架构，他拥有大量的直接下属，这使得在内部规模较小的补充性收购比大型收购更受欢迎，像是Enfabrica的案例。今年以来，英伟达持续在全球范围内寻找新客户和市场，包括推动面向工业等领域的“AI工厂”建设、抓住主权AI机遇在全球多地建设AI基础设施，这些动作某种程度上也使下一代芯片平台的销路有了保障。高处不胜寒。现在摆在4万亿美元市值英伟达面前的，不止是技术，是客户，是增长，更是有关于资金配置与利用的一门新学问。","news_type":1,"symbols_score_info":{"NVDA":1.1}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":267,"commentLimit":10,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false,"reportStatus":false,"symbols":[],"verified":2,"subType":0,"readableState":1,"langContent":"CN","currentLanguage":"CN","warmUpFlag":false,"orderFlag":false,"shareable":true,"causeOfNotShareable":"","featuresForAnalytics":[],"commentAndTweetFlag":false,"andRepostAutoSelectedFlag":false,"upFlag":false,"length":27,"optionInvolvedFlag":false,"xxTargetLangEnum":"ZH_CN"},"commentList":[],"hasMoreComment":false,"orderType":2}