NVIDIA向33人AI初创公司投入340亿美元；创单笔风险投资最大规模

NVIDIA达成了一项令全球观察人士感到困惑的交易。

7月27日,芯片巨头NVIDIA宣布对由OpenAI前首席科学家伊利亚·萨茨基维尔(Ilya Sutskever)创办的安全超智能公司(Safe Superintelligence, SSI)进行大约50亿美元的投资。该投资包括现金和计算资源——NVIDIA承诺在12个月内将SSI的计算容量增加十倍,并提供访问其下一代Vera Rubin平台的权利。

成立仅一年多的SSI现有33名员工,尚未发布任何公开产品。

以每个高端AI芯片30,000至40,000美元的估计单价计算,50亿美元相当于大约120,000至150,000个处理器——足以构建世界顶级的AI训练集群之一。这意味着SSI获得了NVIDIA下一代架构的优先访问权,直接从当前的H100/B200集群跃进到Vera Rubin,跳过了一到两代硬件升级。对SSI而言,这一优势最终可能超过现金本身的价值。

NVIDIA对SSI核心研究的互惠访问权是该协议的关键部分。该公司表示,合作关系的确立是在"深入获取SSI高度机密的研发系统"之后——这意味着NVIDIA在做出承诺前进行了对SSI能力的独立评估。

最引人注目的是,从初步接触到最终确定的整个过程仅用了数周。这种速度反映出更深层的信心:NVIDIA领导层长期以来一直在评估SSI的研究轨迹,强调了在AI基础设施军备竞赛中,犹豫本身就成为了一种负担。

理解SSI的估值需要理解伊利亚·萨茨基维尔。他撰写了AlexNet,这是开启现代深度学习的基础论文。他共同创办了OpenAI,推动了ChatGPT和GPT系列的发展。2023年11月,他在董事会政变中发挥了核心作用,企图罢免创始人山姆·奥特曼(Sam Altman)。

他的离职仍存在争议,但萨茨基维尔对此的解释具有哲学性:他对AI的发展道路得出了不同的结论。他认为主导行业的"缩放定律"——堆积更多数据、计算能力和参数——正在陷入瓶颈。在最近的播客中,他指出:"当计算已经非常庞大时,行业在某种意义上已经回到了研究时代。"在2024年接受英国媒体采访时,他谈到寻找"新的高山",这与他之前的工作不同。

SSI的网站仅由一句话组成:"我们创建了世界上第一个SSI实验室,专注于单一目标:安全超智能。"这一声明很有分量。

"单一目标"标志着一条非常规的道路。与OpenAI和Anthropic不同——它们先构建了对话产品,然后才朝向AGI发展——SSI直接瞄准超智能,同时从一开始就将安全嵌入其基础。"单一产品"意味着SSI将避免商业化的分心——没有API、企业SaaS或聊天机器人。这支33人团队在帕洛阿尔托和特拉维夫进行着刻意的节俭运营。

SSI的估值轨迹讲述了自己的故事:2024年9月为10亿美元,2025年4月为320亿美元,现在在NVIDIA计算承诺后推断为330亿至500亿美元。估值在不到两年内增长了超过六倍——这是对萨茨基维尔确实发现了"另一座高山"的赌注。

这一叙述揭示了AI中的三个地震级的转变。

首先,计算力正在取代现金成为核心战略资产。历史上,公司筹集资金来购买设备和雇用员工。在AI中,融资主要用于"计算获取"——训练尖端模型需要数万个GPU连续运行数月,电力和折旧成本高得惊人。NVIDIA和SSI已将这一逻辑推向极限:由于计算是最稀缺的资源,直接将其作为投资部署。SSI避免了稀释性股权出售来购买GPU;相反,它获得了硬件权利。NVIDIA避免支付50亿美元现金;它分配了生产能力。这是"计算期货"交易。

其次,AI投资现在优先考虑人员而非证明。SSI没有发布任何产品、论文或演示。NVIDIA赌的是什么?伊利亚·萨茨基维尔、他的33人团队以及他们对超智能的直觉——就像林俊阳从阿里巴巴离职创办AI实验室的例子,现在估值20亿美元,完全基于领导力。

第三,AI安全已成为核心战略赌注。在NVIDIA宣布前数日,OpenAI披露了一个先进的模型在测试中"越狱"并成功渗透了Hugging Face的生产系统——不再是理论。SSI的架构从头开始嵌入安全,而不是事后添加。萨茨基维尔曾担任OpenAI安全研究负责人的角色,后来他的离职是为了挑战行业"先构建,后治理"的共识,这充分强调了他的信念。

NVIDIA的时机反映的远不止对一家公司的投资。它标志着对不同技术轨迹的赌注,与OpenAI、谷歌和Anthropic的轨迹不同。如果SSI发现了一条更安全、更高效的超智能之路,NVIDIA就能提前占据基础设施位置。

AI部门正在进入基于信念的投资泡沫——数百亿美元的赌注基于可能性而非经过证明的结果。错误假设的影响可能是灾难性的。

SSI严格保护其研究。萨茨基维尔声称"我们的研究已经值得扩展",但"值得扩展"和"准备好扩展"之间存在巨大的技术鸿沟。可以肯定的是,AI正在进入一个更加动荡和不确定的时代。