買斷產能、綁定生態系成為ＡＩ產業界中央銀行

Nvidia轉型為ＡＩ產業的中央銀行，挾著龐大資本力量，透過循環融資投資下游客戶綁定產品出海口，又透過股權投資和高額預付款鎖定產能，阻絕對手跟上。

文●魏聖峰


▲Nvidia透過股權投資方式綁定產品出海口和供應鏈。ＡＩ繪圖
輝達（Nvidia）從一家ＩＣ設計公司，透過龐大的現金儲備和強大的資本運作，儼然演化成全球ＡＩ產業的中央銀行。深知ＡＩ基礎設施上的資本支出目前呈現的指數型成長總有成長趨緩的一天，正透過循環融資和投資包產能方式，擴大在ＡＩ產業獨一無二的影響力以及延長ＡＩ景氣擴張期。

Nvidia日前公布最新財報與財測顯示，由於ＣＳＰ巨頭有著算力被競爭對手超越的擔憂，不惜一切砸錢買最新設備，這讓Nvidia成為最終受惠者。另一方面，ＣＳＰ巨頭面對Nvidia昂貴的AI GPU設備，自行研發晶片以降低成本。面對這樣的情況，執行長黃仁勳認為，一旦ＣＳＰ巨頭都能研發自己的AI GPU不再大量向Nvidia購買AIGPU後，影響未來Nvidia營運的高成長。目前透過投資新創算力公司，給他們資金和頂級晶片的優先供貨權。這些新創公司透過買進Nvidia的頂級ＡＩ晶片組成算力對外租賃。他的盤算是，若能把這些新創ＡＩ算力公司的實力給拉上來，未來就算ＣＳＰ巨頭不再大量購買Nvidia最頂級的晶片，他的ＡＩ晶片也有很大的出海口。

投資頂級獨角獸股權

對於被市場看好的頂級獨角獸，例如OpenAI、Anthropic、Mistral來說，由於有龐大的對外募集資金能力，他們不缺錢，但最缺的就是拿到Nvidia頂級晶片的額度。亞馬遜、微軟都分別投資Anthropic和OpenAI股權，Nvidia也分別投資OpenAI和Anthropic各三○○億、一○○億美元。Nvidia投資這兩大獨角獸最大的用意就是防禦性結盟。OpenAI和Anthropic背後大股東都是科技大咖，如同其他ＣＳＰ巨頭一樣，他們也大量購買Nvidia的頂級晶片，甚至有自研晶片的野心與能力。Nvidia透過投資OpenAI、Anthropic方式與他們建立良好的關係，確保這兩家頂級獨角獸都能持續向Nvidia購買最新的AI GPU。對OpenAI和Anthropic來說，Nvidia的投資性結盟提供他們財務上實質的支援。這兩家新創ＡＩ公司大量買進Nvidia的AI GPU基礎設施後，他們的最新的大語言模型使用Nvidia的AI GPU，這能確保這兩家公司的ＡＩ最底層架構就被綁在Nvidia的CUDA與NVLink生態系上，防止競爭對手的硬體架構趁虛而入。

參與新創ＡＩ公司的融資

不只投資頂級的獨角獸，Nvidia也參與投資新創ＡＩ公司。根據第二季的十三Ｆ顯示，Nvidia累計原始投資CoreWeave的金額達到二三．五億美元。Nvidia是CoreWeave的最大股東，外界也認為CoreWeave是Nvidia的乾兒子，這筆投市值最近已膨脹到四七億美元。CoreWeave拿到Nvidia的資金後，也能拿到市場最缺的Blackwell GPU的優先配額。不僅如此，CoreWeave還把Nvidia最新的ＧＰＵ當作抵押品，向華爾街金主借款，再拿來數十億美元全數投入採購下一批更新的Nvidia GPU。這種深度資本綁定，讓CoreWeave未來生存權綁在Nvidia身上。

Nvidia還參與Lambda Labs的三．二億美元的融資投資，並向原本是比特幣挖礦公司的IREN投資二一億美元。要求這些被投資的新創雲端公司在擴建機房時，必須全數部署Nvidia的ＡＩ晶片架構。這不但保證Nvidia AI基礎架構產品的出海口，還能建立一個龐大且去中心化的ＧＰＵ算力網路。這三家ＡＩ新創雲端算力公司還沒有能力設立自研晶片研發部門，只能持續與Nvidia綁定。由於擁有Nvidia頂級ＡＩ基礎設施的設備，讓他們有能力在市場上租賃最強的算力給客戶，深化與客戶的關係。對Nvidia來說，如果這幾家公司能逐漸壯大，甚至成功變成未來的谷歌或是蘋果這類科技大廠，現在對這些ＡＩ新創公司的投資將來就會非常值錢。



投資包產能壓制對手

受限於電晶體微縮的物力極限，摩爾定律的經濟效益正在遞減。ＡＩ叢集運算效能遞減已從ＧＰＵ算力轉移到資料傳輸節點。Nvidia為了確保未來大型ＡＩ機櫃產品（GB200 NVL72）還有未來更頂級的Vera Rubin能順利出貨，展開供應鏈的圈地戰。光通訊受限於技術複雜和量產能力，Nvidia大手筆投資Lumentum、Coherent和Marvell Technology各二○億美元的投資，這是包產能投資的概念。從GB200等級產品開始，跨機櫃（scale-out）的叢集互連必須高度仰賴矽光子與光學傳輸。Nvidia對光學供應鏈進行地毯式的資本投資，以確保這些光通訊的產能將優先供貨給Nvidia，能讓Nvidia的ＡＩ機櫃在光通訊領域保持領先對手的差距。

對Lumentum和Coherent的投資，瞄準高速光收發模組、VCSEL元件與核心雷射材料，確保在ＣＰＯ時代來臨前，提前鞏固這些產能，讓競爭對手難以取得足夠的高階光學元件。Nvidia也投資全球最大光纖業者的康寧公司認購五億美元的股權，並支付鉅額生產線投資的預付款，要求康寧將美國光連接與高階光纖材料的製造產能擴大十倍，直接鎖死次世代ＡＩ叢集所需的光學玻璃基板與光纖產能。

除光學元件與光纖傳輸外，資料中心的網路交換器與高速介面（ＤＳＰ）同樣也缺貨，Nvidia因此對Marvell投資約二○億美元，鎖定乙太（Ethernet）與InfiniBand網路架構中不可缺少的周邊晶片產能。不僅如此，Nvidia投資聯發科（2454）三五億美元的海外可轉債（ＥＣＢ），授權NVLinkFusion給聯發科，讓聯發科開發的ASIC能跨進Nvidia的生態系。Nvidia也利用強大的資本力量天價預付保證金取得供應鏈的採購承諾。這包括台積電CoWoS以及海力士與美光的ＨＢＭ在內，承諾金額從九五二億美元大幅成長到二七九○億美元。這種透過龐大現金流買斷未來產能的行為，對超微、英特爾等競爭對手形成實質的排擠效應。



影響力延伸到實體

Nvidia試圖把CUDA的影響力從數位延伸到實體，這與未來的邊緣ＡＩ有密切關聯。Nvidia積極投資歐洲開源模型龍頭Mistral AI和全球最大模型開源社群Hugging Face；其中，三年前已參與Hugging Face二．三五億美元融資（谷歌、亞馬遜、Salesforce和IBM都有參與），最近根據外電報導已同意以一二九億美元收購Hugging Face。意圖確保在平台上的數百萬個模型，他們的預設優化環境都是CUDA和NIM（Nvidia Inference Microservices）。Nvidia並沒有在最新十三Ｆ揭露投資Mistral AI金額，但Mistral AI今年三月底完成的八．三億美元融資都將全數購買Nvidia的GB300晶片、約十三．八萬顆，等於是Nvidia用股權綁算力策略。

邊緣ＡＩ的出海口方面，Nvidia投資人型機器人的figure AI、端到端自駕車的Wayve以及自駕模擬平台的Applied Intuition，提前把Nvidia的運算晶片與邊緣運算平台邦定，終極策略是把這些新興邊緣運算平台都納入Nvidia的生態系內，預約未來的硬體出海口。

… 本文摘錄自 先探投資週刊 2026/9月 第2421期