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人工智能（AI）的风靡在投资领域显而易见。今年以来，包括英伟达（AI芯片）和微软（云计算巨头）等公司仍在争夺市场份额，通过投资来提高行业话语权。

根据企业服务数据库公司 Crunchbase 的统计，尽管今年上半年全球融资总额同比下降 5% 至 1470 亿美元，但人工智能初创公司的融资额同比增长了 24% 至 356 亿美元。第二季度是近年来人工智能投资最多的季度，人工智能初创公司融资额占第二季度全球初创公司融资总额的 30%，超过了医疗保健和生物技术公司。

人工智能芯片巨头英伟达和谷歌、微软等云计算巨头是推动投资的主要参与者。第一财经记者根据公开资料统计，今年英伟达已投资或收购了至少 16 家人工智能相关企业，其中多数融资轮次总金额超过 1 亿美元。微软在投资 OpenAI 后，今年也参与了多轮总金额超过 1 亿美元的融资。谷歌通过其多个投资平台广泛布局人工智能生态系统，参与了至少 31 轮融资。在这轮人工智能投资热潮中，还有 AMD、亚马逊和软银等积极参与者。

各科技巨头的投资风格有所不同。值得注意的是，无论是英伟达和 AMD 等主营半导体硬件的厂商，还是微软、谷歌和亚马逊等云计算巨头，都或多或少地希望投资一些大模型厂商。云计算巨头对与大模型初创企业建立紧密联系的意愿更为强烈。企业背景的投资平台与企业业务生态息息相关，从这些投资事件中，我们可以了解这些科技巨头布局人工智能的思路和力度。

英伟达投资多家企业

英伟达的投资平台包括公司投资部门和风险投资部门 NVentures。前者主要专注于战略合作，目的是拓展英伟达的生态系统。后者则是为了支持与英伟达密切相关的行业创新者、获得财务回报并扩大英伟达生态。近年来，英伟达对 AI 生态的投资愈加活跃。

根据咨询机构 Dealroom 的统计，英伟达在 2023 年参与了 35 笔投资交易，数量约为上一年的 6 倍。英伟达在去年 12 月中旬的一篇博客文章中提到，该公司在当年已经投资了 20 多家企业。今年以来，英伟达的投资依然活跃。Crunchbase 在 6 月发布的数据显示，今年微软和英伟达对人工智能公司的投资处于领先地位。其中，英伟达今年已参与了 10 轮风投参与的人工智能公司融资，其中有 7 轮投资金额超过 1 亿美元。

记者梳理了去年和今年英伟达对外投资情况。2023 年对外披露的投资中，与英伟达半导体业务相关的是芯片光学连接企业 Ayer Labs。英伟达更多投资于技术可能落地的领域企业。英伟达尤为青睐医疗生物相关的企业，包括出资 5000 万美元投资 Recursion，以及投资 Genesis Therapeutics 等药物发现企业和手术机器厂商 Moon Surgical。英伟达对医疗生物类厂商的投资不少于 10 笔。英伟达还投资了多家与工业相关的公司，包括人工智能自动化建筑系统企业 Passivelogic 和智能电网解决方案厂商 Utilidata。

从所在投资轮次总金额看，去年英伟达参与的投资中，最高的一轮可能是对 AI 聊天机器人厂商 Inflection 的 13 亿美元融资。部分融资轮次总金额在 1 亿美元以下。

截至今年7月中旬，英伟达已参与至少16笔融资或收购，其中多数金额超过1亿美元，有两笔融资金额不低于10亿美元。这表明行业中涌现出标杆企业，英伟达等巨头愿意加大投资力度。

从投资偏好来看，英伟达倾向于收购与自身半导体业务密切相关的公司，例如今年收购的Shoreline.io和Run:ai。对于其他人工智能生态相关企业，则倾向于参与投资。从轮次总融资金额来看，英伟达今年尤为青睐自动驾驶、人工智能数据和人形机器人企业。英伟达仍在布局人工智能医疗生物企业和人工智能在企业的落地应用。

英伟达投资工业、医药和机器人领域并不令人意外，此前该公司已推出Project GR00T人形机器人基础模型和Isaac机器人平台，并与多家机器人厂商和医疗生物企业合作。英伟达首席执行官黄仁勋今年6月表示，人工智能开启了新的工业革命，医疗保健、汽车和数字化制造是英伟达服务的三大垂直领域，英伟达计算平台支持所有价值100万亿美元的垂直行业。

值得注意的是，尽管英伟达不直接开发大型模型，但该公司也正在投资基础大模型或对话人工智能。无论是去年投资Inflection，还是今年投资Mistral AI，都表明英伟达对投资OpenAI的竞争对手颇有兴趣。

另一家人工智能芯片厂商AMD也在加大投资力度。AMD首席战略官Matthew Hein此前通过电子邮件表示，希望AMD Ventures在2024年进一步加速投资。今年7月，AMD斥资6.65亿美元收购了欧洲最大的私人人工智能实验室Silo AI，该公司提供端到端人工智能驱动的解决方案。这次收购被视为AMD追赶英伟达的重要一步。在此次收购之前，AMD在过去12个月内已向12家人工智能公司投资超过1.25亿美元。今年，AMD还参与了人工智能数据平台Scale AI的10亿美元融资，并投资了Firework AI等公司。

云厂商的“抢购”意欲何为？

根据Crunchbase今年6月发布的数据，除了英伟达，微软也是人工智能投资领域的领先者。去年，微软及其企业风险投资基金M12对人工智能初创企业进行了21笔投资，今年微软已完成4笔交易，其中3轮融资的规模超过6.75亿美元，M12今年则完成了7笔交易。第一财经记者梳理发现，微软不一定是在今年投资人工智能企业最多的公司，但其出资金额和与人工智能公司的绑定意愿都很高。

除了参与Wayve的10.5亿美元总融资和Figue AI的6.75亿美元总融资外，微软还有几笔高额投资。今年4月，微软宣布向阿联酋人工智能公司G42战略投资15亿美元，双方将携手为中东、中亚和非洲国家提供人工智能和数字基础设施。今年2月，微软与Mistral AI达成合作，Mistral AI的大模型将通过微软Azure云平台提供服务，微软还将投资1500万欧元，这笔资金将在Mistral AI下一轮融资中转化为股权。

三月，微软宣布与AI初创公司Inflection达成协议，向后者支付6.5亿美元，获得Inflection大模型的使用权并接纳其大部分员工。消息称，微软可能借鉴Inflection模型技术开发自己的大模型。

此举与微软此前向OpenAI投资130亿美元形成对比，Inflection和Mistral AI都是OpenAI的竞争对手。这两笔投资反映出微软摆脱对OpenAI依赖，增强自身AI影响力的意图。

同样缺乏强大大模型的亚马逊，重视与领先大模型初创公司的合作。三月，亚马逊宣布对Anthropic投资27.5亿美元，至此对Anthropic的投资承诺达到40亿美元。Anthropic被视为OpenAI最强的竞争对手，其大模型Claude 3 Opus在多项基准测试中超越GPT-4和Gemini 1.0 Ultra。

根据亚马逊与Anthropic的协议，Anthropic将选择亚马逊云科技（AWS）作为其关键任务工作负载的主要云服务提供商，并使用Amazon Trainium和Amazon Inferentia芯片构建、训练和部署未来的模型。与OpenAI、Mistral AI使用微软云平台类似。

拥有Gemini系列大模型的谷歌和拥有Llama系列大模型的Meta，对外投资并不侧重于领先的大模型初创公司。谷歌今年已投资至少31家企业，投资领域广泛，包括AI基础设施开发商、AI编码助理开发商和面向企业的各种产品开发商。

尽管谷歌投资涉猎颇广，但似乎较少重金投资绑定特定初创公司，而是对AI在各行业的落地应用感兴趣。其投资涉及医疗生物、企业管理、生产、法律、支付和专利等领域。

Meta今年的重点包括成为AI数据平台Scale AI 10亿美元融资的投资方之一。Meta更倾向于投资内部研发和基础设施建设。为了支持AI产品开发和数据中心设施建设，Meta将全年资本支出从300亿~370亿美元上调至350亿~亿美元。

2024科技巨头投资方向

除半导体硬件巨头和云巨头外，深耕科技领域的软银也在今年频频投资AI企业，与其他科技巨头一同出现在多起巨额融资的投资方名单中，透露出深度涉足该领域的意图。

软银联合英伟达、微软投资自动驾驶公司Wayve；与亚马逊共同投资人形机器人公司Skild AI；与谷歌合作投资市场情报公司AlphaSense Inc，各轮次的融资总额均不低于3亿美元。今年7月，软银还收购了英国AI芯片制造商Graphcore，并在投资美国医疗公司Tempus AI后与该公司成立了合资企业。此前有消息称，软银计划为英伟达的一家竞争对手筹集1000亿美元资金，其中300亿美元由软银投资。

从今年行业内最大的几笔融资来看，基础大模型、自动驾驶、AI数据和人形机器人是最大的热点领域。

基础大模型的代表性企业Mistral AI融资6亿欧元，Anthropic获得27.5亿美元投资。自动驾驶公司Wayve融得10.5亿美元，AI数据公司Scale AI融得10亿美元，人形机器人公司Figure AI融资6.75亿美元。可见，业界除了继续押注基础大模型外，还越来越重视大模型所需数据，并看好人形机器人和自动驾驶领域的应用。

根据Crunchbase的统计，今年第二季度总额超10亿美元的6笔融资中有5笔流向了AI公司，包括xAI 60亿美元融资、AI云基础设施提供商CoreWeave 11亿美元融资和AI生物技术公司Xaira Therapeutics超10亿美元融资。Crunchbase分析认为，今年的大额融资推高了融资总额，但早期投资数量有所下降。

记者统计发现，AI相关的医疗生物公司也是今年的投资热点，英伟达投资不少于2家，谷歌投资不少于7家，亚马逊和软银也有出手，其他针对AI落地应用领域的投资则比较分散。