黄仁勋砸千亿兆瓦算力，押注下一个“Open AI”

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文章摘要

前 OpenAI 高管 Mira Murati 创办的 Thinking Machines Lab 与英伟达达成长期战略合作，获得至少 1 吉瓦的下一代算力支持。这套基于 NVIDIA Vera Rubin 系统的算力底座，预计明年初部署，用于前沿模型训练和平台建设。1 吉瓦算力规模接近 10 个 100 兆瓦级大型数据中心总量，整体投入成本可能高达 500 亿美元。这一配置使该初创公司在算力储备上与 OpenAI、Meta 等巨头站在同一量级，远超普通创业公司标准。据悉，该公司成立仅 5 个月便拿下 20 亿美元种子轮融资，团队核心成员多来自 OpenAI。

英伟达此举并非单纯售卖芯片，而是试图更深地嵌入下一代 AI 公司的资本结构与技术路线。英伟达希望从芯片供应商转型为 AI 工厂总包商，锁定未来大客户而非等待其长大再抢单。通过提供从芯片、网络到数据中心的全栈方案，英伟达旨在将客户锁进其架构体系，大幅抬升迁移成本，从而定义下一代 AI 工厂的入口与标准。此前英伟达已与 OpenAI、Anthropic 等达成类似绑定，黄仁勋预测，到本世纪末全球 AI 基础设施支出将达到 3 万亿至 4 万亿美元，能源与基础设施成为 AI 竞争的第一性原理。

Thinking Machines Lab 不仅满足于应用层，而是瞄准下一代前沿模型的核心竞争，致力于搭建面向未来的训练与推理底座。该公司野心在于将模型能力、训练能力和服务能力铺成一张可扩展的分发网络，与巨头正面竞争。其强调协作式人工智能，旨在提供灵活适配的多模态系统。然而，快速扩张也带来组织压力，成立仅一年左右，多名核心联合创始人离职回归 OpenAI 或加入 Meta。尽管面临动荡，此次合作仍标志着其从明星创业公司向前沿模型基础设施玩家的转变，表明 AI 竞争已演变为资本、芯片、供电与系统架构的协同比拼。