英伟达在 AI 领域的资本布局继续向模型层延伸。根据输入内容，在与 Hugging Face 签下收购协议后，这家公司又被曝正准备向 OpenAI 前 CTO 米拉·穆拉蒂创办的 Thinking Machines Lab 投出一张接近 30 亿美元的支票。
这笔交易仍处于融资洽谈阶段。输入内容显示，Thinking Machines Lab 本轮拟募资 50 亿至 60 亿美元，投前估值至少 400 亿美元，英伟达可能包下其中约一半。
估值 14 个月内从 120 亿美元升至 400 亿美元
输入内容称，这并不是英伟达首次投资 Thinking Machines Lab，而是一次持续加码。
2025 年 7 月，Thinking Machines Lab 完成 20 亿美元种子轮融资，投后估值 120 亿美元。该轮由 a16z 领投，Accel、英伟达、AMD 和 Jane Street 跟投。
14 个月后，这家公司投前估值已升至至少 400 亿美元。如果本轮 50 亿至 60 亿美元融资顺利完成，投后估值将达到约 450 亿至 460 亿美元。
输入内容同时提到，在这一估值水平下，Thinking Machines Lab 的年化收入刚超过 1 亿美元，对应约 400 倍营收倍数。
穆拉蒂离开 OpenAI 后创办 Thinking Machines Lab
2024 年 9 月，米拉·穆拉蒂宣布离开 OpenAI。输入内容称，她当时担任 CTO，并在萨姆·奥特曼被董事会赶走的那几天里短暂担任临时 CEO。
约 5 个月后，Thinking Machines Lab 成立。按照输入内容，公司早期联合创始人名单中包括 Lilian Weng、John Schulman、Barret Zoph 和 Luke Metz 等人。
报道提到，2025 年 7 月种子轮融资到账时，穆拉蒂手中还没有成熟产品，投资人主要押注的是她本人。
Tinker 先上线，Inkling 随后发布
Thinking Machines Lab 之后开始交付产品。
输入内容显示，2025 年 10 月，公司首个产品 Tinker 上线，并于 12 月全面开放。Tinker 不是一个模型，而是一个微调平台。开发者可以将自己的数据导入平台，把开放权重模型调成适合自身需求的版本，并按算力使用量付费。
2026 年 7 月 15 日，Thinking Machines Lab 又发布首款自研模型 Inkling。输入内容列出的参数包括：
- 总参数 9750 亿
- 激活参数 410 亿
- 最长上下文 100 万 token
- 支持文本、图像和音频输入
- 完整权重开放
在 Inkling 的发布博客中，Thinking Machines Lab 还写道，「Inkling 不是当前最强的模型，无论开放还是闭源。」
英伟达与 Thinking Machines Lab 已宣布 1GW Vera Rubin 合作
2026 年 3 月 10 日，Thinking Machines Lab 和英伟达官宣多年战略合作。根据输入内容，双方将部署至少 1GW 的 Vera Rubin 系统，英伟达同时完成了一笔金额未披露的重大投资。
输入内容还提到，这份公告中有一句容易被忽略的话：双方将联合设计面向英伟达架构的训练和推理系统。
报道认为，本轮之所以需要 50 亿至 60 亿美元规模的融资，与上述 1GW 合作直接相关。按照输入内容，1GW 属于前沿实验室级别的算力配置，芯片、网络、电力和数据中心都需要按吉瓦级建设。
输入内容还称，融资规模最初传出为 10 亿美元，随后扩大至 50 亿至 60 亿美元。
英伟达在本轮中或从跟投方变成最大出资方
上一轮融资中，英伟达只是跟投方之一，领投方为 a16z。这一轮中，输入内容称领投方换成了 Accel，而英伟达可能包揽约一半资金，从跟投方变成最大出资方。
如果按输入内容所述结构推进，英伟达既是本轮最大出资方，也是 1GW 系统的供应商。报道据此描述了一种闭环：资金进入 Thinking Machines Lab 账户后，其中相当一部分可能再次转化为英伟达订单。
英伟达本月另一笔大交易是收购 Hugging Face
这并非英伟达近期唯一一笔大动作。输入内容显示，9 月 3 日，英伟达官宣以 129.303 亿美元收购 Hugging Face，且协议已经签署。
将两笔交易放在一起看，输入内容给出的对照是：
- Hugging Face 掌握开放模型的分发入口和开发者社区
- Thinking Machines Lab 拥有前沿模型、微调平台和研究团队
报道还提到，Inkling 的完整权重已经挂在 Hugging Face 上，并提供了面向英伟达 Blackwell 的 NVFP4 版本。开发者可以从 Hugging Face 下载 Inkling，在 Tinker 上进行微调，再运行在 Vera Rubin 上。
穆拉蒂的商业路线指向定制化 AI
输入内容将穆拉蒂过去 19 个月的布局概括为：避免与 OpenAI、Anthropic 正面竞争「谁的模型更强」。
按照这一说法，Thinking Machines Lab 从 Tinker 上线之初就已确定商业模式，核心是向企业出售「把模型变成你的」这件事。企业可将自有数据和业务场景带到平台上，在其系统中完成训练、微调和推理，公司则按算力用量收费。
输入内容援引穆拉蒂的话称，Thinking Machines Lab 要做的是「人们可以塑造、可以据为己有的 AI」。
报道据此将 Thinking Machines Lab 与 OpenAI、Anthropic 区分开来：后两者押注更强的通用闭源模型，而 Thinking Machines Lab 则把自己放在更底层的位置，提供定制模型所需的基础设施。
输入内容还提到黄仁勋在 GTC 2026 的表述
输入内容称，在 2026 年 3 月 16 日的 GTC 2026 主题演讲中，黄仁勋表示算力需求「涨了 100 万倍」，并提到 2025 年至 2027 年营收至少 1 万亿美元。
在上述背景下，输入内容给出的判断是，英伟达已不再满足于向 OpenAI、Anthropic 等成熟实验室供应芯片，而是开始通过股权投资，提前绑定下一代前沿 AI 玩家及其未来算力需求。
参考资料方面，输入内容列出了 TechCrunch、The Information、Thinking Machines Lab 官网和英伟达博客链接。原文注明，本文来自微信公众号「新智元」，作者为 ASI 启示录，编辑为元宇。