Следуя доминированию в области чипов для ИИ, инвестиционная активность Nvidia значительно выросла, и компания стала ключевым инвестором, влияющим на то, где создаются передовые модели, инструменты и вычислительные мощности. По подсчёту PitchBook, за последний год Nvidia участвовала примерно в 67 венчурных сделках по сравнению с 54 в предыдущем периоде, не включая формальную венчурную ветвь NVentures.
Необычна не только масштабность этих вложений, но и тесное переплетение капитала, вычислительных мощностей и клиентского спроса. Во многих крупных сделках используются внебалансовые соглашения о покупке систем на базе Nvidia, которые превращают инвестиции в долгосрочный реальный спрос на GPU, сетевое оборудование и программное обеспечение.
Эта стратегия вертикальной интеграции проявляется в ставках на лаборатории моделей, инфраструктуру данных, чипы, робототехнику и энергию. Компания целенаправленно поддерживает проекты, которые увеличивают общий объём рынка ИИ и одновременно создают спрос на её платформы.
Портфель продуктов Nvidia соответствует слоям, на которых создаётся ценность ИИ. Компания участвовала в крупных раундах финансирования таких организаций, как OpenAI, Anthropic и xAI, а также в посевных и ранних раундах для Mistral, Reflection AI, Thinking Machines Lab, Imbue и Reka AI.
На уровне разработчиков и приложений Nvidia вкладывается в инструменты для кодирования и поиска на базе ИИ, а также в компании, работающие с генеративными медиа. Параллельно финансируются предприятия, создающие LLM и сопутствующие инструменты — Cohere, Together AI, Weka, Scale AI и Kore.ai — связанные с обработкой данных, кастомизацией моделей и масштабируемыми GPU-решениями.
Инфраструктура остаётся ещё одним столпом стратегии. Nvidia инвестировала в операторов облачных GPU и строителей дата-центров, включая CoreWeave, Lambda, Crusoe, Nscale и Firmus Technologies, а также поддерживала компании, развивающие технологии межсоединений и пропускной способности, такие как Ayar Labs и Enfabrica.
Масштаб вложений видно и по крупным соглашениям с покупкой вычислительных ресурсов. Компания вела инвестиции в крупные раунды и подписывала рамочные соглашения о координации будущих инфраструктурных вложений. В рамках подобных договорённостей Nvidia согласилась инвестировать до $10 млрд в Anthropic, который планировал многомиллиардные расходы на облачные вычисления на системах на базе Nvidia.
Некоторые сделки носили прямой характер обмена капитала на оборудование: так, Mistral привлекал финансирование в размере около $2 млрд при участии Nvidia, а отдельные стартапы получали статус партнёров и клиентов одновременно.
На инфраструктурной сцене Crusoe привлек примерно $1,4 млрд при оценке около $10 млрд для строительства дата‑центров под ИИ; Nscale и Firmus наращивают ёмкости для развертывания крупных моделей; финансирование Lambda поддерживает расширение облачных GPU, а ранняя поддержка CoreWeave подчёркивает роль Nvidia в становлении специализированных облаков.
В сфере прикладного ИИ компании вроде Figure AI возглавляли вторые раунды на $1 млрд при заявленных высоких оценках, а стартапы в автономности, такие как Waabi и Nuro, получили повторную поддержку от Nvidia. Одновременно падение оценки Nuro примерно на 30% от пиков показывает, что ценность распределяется неравномерно внутри экосистемы.
Стратегия инвестиций скорее напоминает проектирование системы, чем рассыпное финансирование: вложения часто привязаны к технической совместимости — CUDA, сетевым топологиям и платформенным интеграциям. Стартапы получают ранний доступ к технологиям, инженерную поддержку и доверие корпоративных покупателей, что улучшает видимость будущего спроса и способствует созданию программных барьеров вокруг SDK и инференс‑стеков.
По данным PitchBook и Bloomberg, растёт доля раундов с «циркулярными» элементами, когда капитал направляется на инфраструктуру, которую сам стартап затем будет потреблять. В практическом смысле Nvidia финансирует обе стороны бумы ИИ: и поставку инструментов, и часть тех, кто этими инструментами будет пользоваться.
Это переплетение поставщика и владельца экосистемы создаёт риски. Конкуренты могут возражать против привилегированного распределения акций, а регуляторы проявить интерес к вопросам эксклюзивности, поставок и концентрации рынка при ограниченном предложении GPU. Также сохраняются традиционные венчурные риски: не все лаборатории и приложения смогут оправдать высокие оценки, а смена руководства или стратегические повороты могут изменить траектории портфельных компаний.
Наконец, потребности в энергии и пропускной способности всё сильнее влияют на развитие ИИ: требования к питанию, охлаждению и сетям приводят к сотрудничеству в областях термоядерного синтеза, оптики и энергетических сетей. Инвестиции Nvidia в проекты вроде Commonwealth Fusion и Ayar Labs указывают на то, что дальнейший прогресс вычислений может быть ограничен не только количеством ядер, но и доставкой электронов и фотонов.
В обозримом будущем стоит ожидать усиления капитала на строительство дата‑центров в регионах с избытком энергии, роста ставок на компактные модели, оптимальные для новых ускорителей, и перехода корпоративных платформ от роли «копилотов» к более автономным рабочим процессам. Сочетание NVentures и корпоративных инвестиций даёт Nvidia преимущество в со‑проектах с молодыми компаниями, формирующими будущее отрасли.
Комментариев