黄仁勋30亿押注穆拉蒂，估值飙至400亿

黄仁勋豪掷30亿美元押注穆拉蒂，估值飙升至400亿美元，而这笔钱绕了一圈，最终又流回了英伟达的腰包——用来购买其芯片。过去一周，英伟达连续抛出两枚重磅炸弹，在签署收购全球最大开源模型社区Hugging Face的协议后，又传出准备向硅谷最受瞩目的前OpenAI首席技术官米拉·穆拉蒂开出近30亿美元的巨额支票。黄仁勋正重注押注穆拉蒂创立的初创公司Thinking Machines Lab，其投前估值已直接飙升至至少400亿美元，计划融资50至60亿美元，而英伟达一家很可能承担其中约一半的份额。 这并非英伟达首次投资该公司，而是持续加码。回看Thinking Machines Lab的增长速度，几乎像是开了挂。2025年7月的上一轮融资中，它完成了历史上最大规模的种子轮之一：20亿美元种子轮，投后估值达120亿美元。仅仅14个月后，投前估值直接冲到400亿美元，翻了超过三倍。若这轮50至60亿美元融资顺利全部完成，投后估值将逼近450至460亿美元。更激进的还在后面——面对如此惊人的估值，这家公司的年化收入才刚刚突破1亿美元，400亿美元估值对应约400倍的市销率。一家成立仅19个月、已流失数位联合创始人的公司，凭什么让英伟达心甘情愿再掏出25至30亿美元？ 核心变化：穆拉蒂仅用14个月，就把公司估值从120亿美元推到了400亿美元。2024年9月，穆拉蒂宣布从OpenAI辞职，当时她是CTO，还曾在山姆·奥特曼被董事会罢免期间担任临时CEO。大约5个月后，Thinking Machines Lab正式成立，创始团队几乎是前OpenAI员工的通讯录：联合创始人包括翁丽莲、约翰·舒尔曼、巴雷特·佐夫、卢克·梅茨等一众行业大牛。2025年7月，20亿美元种子轮资金到账，由a16z领投，Accel、英伟达、AMD和Jane Street参投。当时穆拉蒂连像样的成品都没有，投资人完全是押注她个人的声望和能力。 产品很快上线并交出了令人满意的答卷。2025年10月，首款产品Tinker上线，12月全面向公众开放。它不是独立模型，而是一个微调平台：开发者可以上传自己的数据，调整开源权重模型以适应自身需求，按消耗的算力量付费。紧接着，更大的动作宣布了。2026年3月10日，Thinking Machines与英伟达正式宣布多年战略合作：部署至少1GW的Vera Rubin系统，同时英伟达完成了一笔未披露金额的重大投资。四个月后，2026年7月15日，他们推出了首款自研旗舰模型。 这笔投资背后的逻辑，本质上是英伟达在AI产业链上的纵深布局。从卖芯片到投资模型层，黄仁勋正在把AI基础设施的触角伸向更上游。对英伟达而言，这不仅是财务投资，更是生态绑定——Thinking Machines的算力需求几乎必然转化为英伟达芯片的订单，30亿美元看似投给了一家初创公司，实际上是在为自己未来的芯片销量买单。而对穆拉蒂来说，有了英伟达的背书，无论是算力获取还是市场信任度，都获得了其他AI初创公司难以比拟的优势。这场双赢的赌局，正在重塑AI行业的竞争格局。