今回は、老黄がAIインフラの手をモデル層まで伸ばした。
先週、NVIDIAは2つの大規模な注文を次々と発注しました。
前脚剛與全球最大的開源模型集散地Hugging Face簽下收購協議，後腳就傳出消息，準備向矽谷最受矚目的OpenAI前CTOミラ・ムラティに約30億ドルの巨額小切手を渡す。
老黄押注的是穆拉蒂创办的Thinking Machines Lab。
プレアイピング評価は最低400億ドルに急上昇し、50億～60億ドルの調達を計画。一方、NVIDIAが約半分を単独で引き受ける可能性がある。
これはニンテンドーの初投ではなく、継続的な追加投資です。
Thinking Machines Labの成長速度を振り返ると、まるでバグを起こしたかのようだ。
前回は2025年7月、史上最大級のシードラウンドを達成しました：
シードラウンドで20億ドルを調達、投資後評価額は120億ドル。
たった14ヶ月で、投資前評価額は400億に急上昇し、3倍以上に増加した。
今回の50億～60億ドルの調達が順調に完了すれば、投資後評価額は450億～460億ドルに迫る見込みです。
もっと狂ったことが、まだ続きます。
この驚異的な評価額を持つ企業の年間収益は、ようやく1億ドルを超えたばかりです。
400億の評価額は、約400倍の売上倍率に相当します。
設立から19か月、共同創設者も数人去った企業が、なぜナビダが25億から30億ドルをさらに支払う気になれるのか？
OpenAIを去って2年で、400億ドルの評価額を獲得
120億から400億へ、ムラティはたった14か月で達成した。
2024年9月、ムラティはOpenAIを退職すると発表した。当時、彼女はCTOであり、オットマンが取締役会に解任された数日間の暫定CEOであった。
約5か月後、Thinking Machines Labが登場しました。
新興企業リストには、Lilian Weng、John Schulman、Barret Zoph、Luke Metzなど、OpenAIの元メンバーがほぼ網羅されている。
2025年7月、20億ドルのシードラウンドが到着。
a16zが主導し、Accel、NVIDIA、AMD、Jane Streetが後続投資。当時、ムラティにはまだまともな製品すらなく、投資家たちは彼女個人に賭けた。
まもなく、製品は答えを提示しました。
2025年10月に最初の製品Tinkerがリリースされ、12月に全面公開されます。
これはモデルではなく、微調整プラットフォームです。開発者は自分のデータをアップロードし、オープンウェイトモデルを自分専用に微調整し、計算リソースの使用量に応じて課金されます。
その後、より大きな動きがやってきます。
2026年3月10日、Thinking MachinesとNVIDIAは、少なくとも1GWのVera Rubinシステムを導入するための長年にわたる戦略的提携を発表しました。NVIDIAは同時に、金額は非開示の重大な投資を実施しました。
黄仁勲（左）とムラティ（右）。2026年3月10日、両者は1GW級のVera Rubin協業を公式発表し、英語達は未公開額の投資を完了した。
4か月後、2026年7月15日、彼らは最初の自社開発のマスターモデル「Inkling」を発表した：
総パラメータ数9750億、アクティブパラメータ数410億、最大100万トークンのコンテキスト対応。テキスト、画像、音声をすべて入力可能。完全な重みを公開。
そして、この50億から60億ドルの資金調達交渉です。
これは、上記の1GWの協力プロジェクトのためです。
1GWは最先端の実験室レベルの計算能力です。チップ、ネットワーク、電力、データセンターのすべてがギガワット級で構成されており、それぞれが天文学的な数値です。
当初传出的10億ドルから、現在の50億～60億ドルまで、資金調達規模は5～6倍に拡大し、ようやく1GWという野心を支えることができた。
そのお金はどこから来るのですか？
前回は、エヌビディアは参加投資家の一つに過ぎず、リード投資家はa16zだった。
今回のラウンドでは、リードインベスターがAccelに変わり、NVIDIAは協力投資から最大出資者に転じ、約半分を占める可能性がある。
そして、そのなじみ深い光景が再び現れた：NVIDIAは今回の最大出資者であり、1GWシステムのサプライヤーでもある。
資金はThinking Machinesの口座に入金され、その大部分はおそらく一巡してNVIDIAの注文となるだろう。
投資、調達、収益を同一の企業内で循環させる。
方向は十分に明確です。
NVIDIAは、OpenAIやAnthropicなどの有名なラボにチップを供給するだけでは満足せず、次世代のフロントランナーと株式で事前に提携し始めている。
3月の公告には、 NVIDIAアーキテクチャ向けのトレーニングおよび推論システムを共同で設計するという、見過ごされがちな一文も含まれていた。
これは、Thinking Machinesの将来のモデルが、底層からVera Rubinに従って構築されることを意味する。
ムラティの路線は、モデルの第一を目指さない
ムラティがこの19か月で展開してきた戦略を見ると、彼女はOpenAIやAnthropicとモデルの性能で直接競い合うことを常に避けてきたことがわかる。
インクリングの公開ブログでさえも認めていた：
Inklingは、オープンでもクローズドでも、現在最も強力なモデルではありません。
Thinking Machinesのビジネスモデルは、Tinkerがリリースされた日から決まっており、彼らが販売しているのは「モデルをあなたのものにする」という価値である。
企業は自社のデータと業務をそのプラットフォームでトレーニング、微調整、推論に使用し、算力使用量に応じて料金を徴収します。
ムラティ自身の言葉を借りれば：人々が形作ることができ、自分ものにできるAIにすること。
この文は、Thinking MachinesをOpenAIとAnthropicとは異なる道に置いている。
残りの2社は最強の汎用閉源モデルを競い合っているが、自社はその下層に位置づけている：モデルの第一位を争わず、すべてのユーザー向けにモデルをカスタマイズするためのインフラを提供する。
これはまさに老黄が何度も言及してきたAIインフラです。
エヌビディアは2年間、AIファクトリー、AIインフラ、トークン経済を語ってきた。これは、顧客が増えるたびにさらに多くの計算リソースを消費するビジネスを意図している。
3月16日のGTC 2026基調講演で、ジェンセン・ホアンは、計算能力の需要が「100万倍に増加した」と述べ、2025年から2027年の売上高は少なくとも1兆ドルになると予測しました。
これを理解すれば、ナビダがなぜお金を出す意愿があるのか、その論理が通じる。
Hugging Faceを重ね、NVIDIAが持つ2枚のカード
これはNVIDIAが今月行う唯一の大規模な動きではありません。
9月3日、NVIDIAは129.303億ドルでHugging Faceを買収すると公式に発表し、合意書に署名しました。
二つの取引を一緒に見てください：
Hugging Faceはオープンモデルの配布チャネルと開発者コミュニティを握っている。Thinking Machinesは最先端モデル、ファインチューニングプラットフォーム、および研究チームを握っている。
一方は入口、もう一方はモデル。NVIDIAはオープンウェイトの分野で、両方に賭けている。
二笔合計で約160億ドルであり、数日しか隔てられていない。
Inklingの完全な重みはHugging Faceに掲載されており、NVIDIA Blackwell向けのNVFP4バージョンも専用に用意されています。
開発者がHugging FaceからInklingをダウンロードし、Tinker上で自分用に調整して、Vera Rubin上で実行する。
エントリーポイント、モデル、ファインチューニングプラットフォーム、チップ。すべてのステップがエコシステムの中にあります。
これはまさに NVIDIA が望んでいることだ：資本を用いてモデル企業を事前に確保し、その将来の計算リソース需要を確保する。
参考資料：
https://techcrunch.com/tag/thinking-machines-lab/
https://www.theinformation.com/articles/thinking-machines-lab-talks-raise-billions-roughly-40-billion-valuation
https://thinkingmachines.ai/news/introducing-inkling/
https://blogs.nvidia.com/blog/nvidia-thinking-machines-lab/
本文は微信公衆アカウント「新智元」より、著者：ASI启示録；編集：元宇