摘要：MosaicML 专注于大规模机器学习模型的训练，致力于通过高效算法优化，降低训练AI模型的成本。英伟达选择收购MosaicML，正是看中了其在深度学习和计算优化方面的技术突破，借此进一步增强其在AI训练领域的技术实力。

曾以GPU技术横扫全球，英伟达如今已不仅仅是硬件巨头。

它通过精准的投资布局，从人工智能到机器人技术，再到自动驾驶和生物医药，正在引领一场跨越多个领域的科技革命。

编织着一张集行业、算力、数据和算法融的产业网络。

每一次投资，都是对未来产业的深远预判，推动着一个以AI为核心的未来世界的加速崛起。

1. AI基础设施

英伟达的AI战略，首先从最为核心的计算能力着手。

作为全球领先的GPU技术提供商，英伟达深知，计算力是支撑AI技术飞速发展的基石。

因此，其投资不仅仅专注于硬件的升级，更重要的是通过战略投资，构建起支撑AI技术未来发展的完整基础设施。

MosaicML 专注于大规模机器学习模型的训练，致力于通过高效算法优化，降低训练AI模型的成本。英伟达选择收购MosaicML，正是看中了其在深度学习和计算优化方面的技术突破，借此进一步增强其在AI训练领域的技术实力。

英伟达还投资了多家在文本生成、图像生成、音视频生成等方面具有创新技术的公司，推动生成式AI技术的发展和应用。

其中，英伟达参与了Scale AI的F轮融资，该公司估值达到138亿美元，Scale AI是一家为人工智能应用提供数据服务的厂商，其标注和加工的数据广泛用于自动驾驶汽车、生成式人工智能等领域。

此外，英伟达的投资版图，还涵盖了生成式AI领域的重磅玩家Anthropic。这家公司专注于AI伦理和安全，其推出的Claude系列语言模型，注重AI的可控性和透明度。

英伟达选择投资Anthropic，显然不仅仅是为了支持技术创新，更是对未来AI技术发展方向的深刻预判，在追求技术突破的同时，也要确保技术发展的伦理可控。

正如黄仁勋所言：“技术的进步必须与伦理同行，否则未来将变成无法预测的怪物。”

2. 生物医药

在AI基础设施之外，英伟达还将目光投向了生物医药领域，这一行业正成为AI技术深度赋能的又一重要战场。

在这个行业，AI不再是概念，而是实实在在地改变了药物研发、基因编辑和精准医疗的进程。

英伟达的投资，不仅是为了提高自身在医疗领域的影响力，更是看准了AI在生命科学中的巨大潜力。

Recursion Pharmaceuticals 是英伟达在生物医药领域的重要投资对象。Recursion通过AI加速药物的研发过程，利用深度学习和数据分析筛选出潜力药物候选分子，这一技术突破大大缩短了药物研发周期，为全球制药行业注入了新的活力。

除了Recursion，英伟达还投资了CHARM Therapeutics，这家公司专注于癌症治疗的AI药物研发。CHARM通过创新的蛋白质折叠技术和深度学习，为癌症治疗药物的研发提供了新的思路。

创新药研发一直都是费时费力，业界有一个“双十定律”，即研发一款新药需要10年时间、10亿美元，并且最终还面临一个不低的失败风险。

这个场景非常适合AI应用，通过更专业化训练的大模型来筛选，高通量的AI模型，可以大大缩短药物研发周期，提升新药研发的成功率。

此外，AI还可以辅助蛋白质结构预测，克服了传统技术需多次实验成本太高的缺点，让低成本准确预测蛋白质的三维结构成为可能。

在这个领域，英伟达超过了20起投资或收购，展示了英伟达在生命科学领域的远见卓识，以及通过技术赋能生命健康领域的战略布局。

3. 机器人与自动化

英伟达在机器人技术与自动化领域的布局，不仅体现了其对未来产业链与劳动力市场的深刻洞察，更展示了其在智能制造领域的前瞻性布局。

通过投资Machina Labs，英伟达支持了这一致力于用机器人重塑制造业的初创公司。Machina Labs希望通过机器人平台，解决传统制造业中的人力成本和效率问题，推动智能制造技术的普及。

以及Seurat Technologies，这是一家金属3D打印创业公司，相比当前多激光SLM技术具有更高的成形效率。与大多数金属3D打印设备开发商主要从事设备销售的模式不同，Seurat选择成为供应商，按订单生产定制金属零件。Seurat的计划是，将其3D打印工厂部署在世界各地的客户现场或附近，使零件能够在离需要更近的地方生产，重塑供应链。

不仅如此，英伟达还投资了送货机器人公司Serve Robotics。随着AI和机器人技术的深度融合，制造业、物流业、医疗行业等将迎来前所未有的效率提升。而英伟达在这一领域的布局，标志着它正在积极推动产业自动化的浪潮。

智能化和自动化技术，正在重新塑造产业链的运作方式，同时推动劳动力市场向更高技能的岗位转型。

未来的制造、供应链、物流将不再是简单的劳动密集型任务，而是更加依赖技术和创新的高效协作模式。

4. AI基础设施

AI的飞速发展离不开强大的计算力支持。这是英伟达主业的专长，但算力必须孕育在肥沃的土壤，以连接更多的场景。

云计算方面，由于传统的数据中心由CPU构成，侧重于通用计算能力，而AI所需要的并行计算，需要大量GPU连接，这使得针对CPU设计的数据中心解决方案无法照搬。英伟达所投资的“算力黄牛”CoreWeave，就是一家以GPU集群为核心的云计算公司，手中掌握了成千上万块英伟达H100。它的业务模式是基础设施即服务，按小时出租GPU，客户只需要按使用时间和计算资源量来支付费用。

如果说第一重要的是算力，那么第二重要的就是数据。英伟达大额投资的Databricks创立于2013年，专注于数据分析，以其lakehouse平台而闻名，这是一套数据仓库和数据湖的组合，可以在单一平台上统一数据、分析和AI部署，以便客户管理企业数据、产生洞察，并快速构建自己的生成式人工智能解决方案。

扩展阅读：Databricks vs. Snowflake，数据世界的王座之争

生态运营方面，英伟达投资了HuggingFace：在谷歌内部，曾经有研究人员表达了这样的观点：在这场激烈的 AI 竞赛中，虽然谷歌与OpenAI在你追我赶，但真正的赢家未必会在这两家中产生，因为有股第三方力量正在崛起。这个力量就是“开源社区”，它才是谷歌和OpenAI最大的敌人。而开源社区的顶流，当属Hugging Face了。这是一个AI领域的Github，它提供了大量高质量的开源模型与工具，将研发成果最大程度地惠及社区，极大地降低了 AI 的技术门槛。

扩展阅读：Hugging Face，AI时代的“军火库”

此外，英伟达还投资了Together Al：另一家涉及云服务与开源概念的公司是Together Al，它是一家为AI创业公司提供训练、推理服务的云平台公司。对于那些使用开源大模型做应用的创业公司，往往也希望能保持自己的独立性，会使用多云策略，这时候一个能力强、成本低的AI云平台就非常重要。同时，Together Al还是一家全栈AI公司，拥有自己的模型和数据集，在AI底层技术方面有很深的积累。

AI背后的引擎，不仅仅是算力、算法的碰撞，更多的是丰富基础设施的支持。英伟达的每一步，都是向未来时代迈进。

5. 结语

英伟达通过精准的投资布局，已经在全球科技行业占据了举足轻重的地位。每一笔投资，都是对未来科技格局的深刻预判。

英伟达的投资理念简洁而深刻，它的眼光始终锁定未来科技的发展方向。

通过精确布局，英伟达不仅追求技术的创新突破，更注重通过资本运作整合前沿科技，推动产业的深刻变革。

其投资并非盲目追逐热门领域，而是基于对未来趋势的精准预判，从AI、机器人到自动驾驶、生命科学，涵盖了未来产业的方方面面。

英伟达的投资哲学，就是在全球科技格局中，洞察行业风向，布局领先优势，参与核心资源，抢占未来科技发展的制高点。

正如黄仁勋所言：“未来已来，我们只是第一个发现它的人。”而英伟达，显然已经站在了这场变革的最前沿。

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来源：走进科技生活