Nvidia усиливает AI-империю через крупные инвестиции в стартапы

Компания Nvidia за последние два года превратилась не только в лидера по производству вычислительных чипов для искусственного интеллекта ^[1], но и в одного из самых активных инвесторов в стартапы, формирующие будущее индустрии. За прошлый год Nvidia использовала свои огромные финансовые ресурсы и растущую прибыль, чтобы вложиться в десятки AI-проектов, расширяя влияние за пределы собственных GPU и платформного ПО.

Ключевая стратегия Nvidia заключается в том, чтобы поддерживать стартовые компании, которые усиливают всю экосистему искусственного интеллекта – от инфраструктуры и облачных сервисов до специфических приложений и решений для разработчиков. Многие из инвестиций компании происходят через корпоративный венчурный фонд NVentures, но сама Nvidia участвует и напрямую в крупных раундах финансирования.

Среди наиболее заметных стартапов, получивших поддержку, – Synopsys (EDA-инструменты для проектирования чипов), куда Nvidia вложила около $2 млрд, и Intel, в которую был направлен пакет акций на $5 млрд в рамках стратегического партнерства по разработке x86-CPU, которые интегрируются с Nvidia GPU для будущих дата-центров.

В портфеле также присутствуют компании из разных сегментов AI-рынка. Примером являются Reflection AI – стартап по автоматизации инженерных задач с ИИ, Mistral AI – европейский разработчик генеративных моделей, и Perplexity AI – поисковый ИИ, которому Nvidia помогала расти во время крупных раундов инвестиций.

Важное место занимает и CoreWeave, поставщик облачных GPU-услуг, в капитал которого Nvidia увеличила свою долю, делая этот провайдер одним из ключевых партнёров по инфраструктуре. Nvidia также участвовала в инвестициях в компании, ориентированные на LLM-разработку, автономные системы и специализированные AI-инструменты.

Делегируйте часть рутинных задач вместе с BotHub! ^[2] Для доступа к сервису не требуется VPN и можно использовать российскую карту. По ссылке ^[3] вы можете получить 100 000 бесплатных токенов для первых задач и приступить к работе с нейросетями прямо сейчас!

Источник ^[4]