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（来源：DeepTech深科技）
8 月 17 日，Crunchbase News 发布了一份行业观察：今年以来，英伟达、英特尔、AMD、三星等 10 家头部半导体公司参与的初创融资总规模已超 2,570 亿美元，是以往任何一年峰值的数倍。在这背后，是一个正在成型的新格局：芯片公司不仅靠卖铲子赚到了钱，还要把创纪录的高额利润重新投入下游客户。
但这真的只是为了形成行业的良性飞轮吗？如果翻开账本，我们就会发现，事情远远没这么简单：芯片公司砸进 AI 行业的钱，最后总能被他们再收回口袋里。
这次投资潮，从一开始就不是一个纯粹为技术愿景买单的“天使”风投故事。
半导体巨头的算盘珠子遍布整个 AI 产业链
在 2,570 亿美元的融资轮总规模中，仅 OpenAI 在 3 月 31 日完成的 1,220 亿美元融资轮，就占了总额的近一半。其中，英伟达以 300 亿美元成为八位联合领投方之一。
反观投资方一侧，今年半导体巨头合计参与 139 笔投融资交易，其中超 60 笔单次金额过亿，16 笔超 10 亿美元。英伟达今年参与了 59 笔已知融资轮，超过 2025 年的 53 笔，其中至少 11 笔交易都是领投或联合领投方；AMD 紧随其后参与 19 笔私人公司融资，其中至少 4 笔金额达到 10 亿美元以上；三星电子有 17 笔投资记录，延续其聚焦种子轮和早期阶段公司的活跃传统。
图 | 十大上市半导体公司对初创企业的投资情况（来源：Crunchba）当行业里最赚钱的三家公司在同一时期以罕见的密度向下游客户砸钱时，它们要么是共同看好某个技术拐点，要么是由一种集体性的战略焦虑驱动。要判断是哪一种，我们需要继续往下拆，从交易合同的结构中寻找线索。
先看投资最多的英伟达。
截至上一个财年，它在私营公司和基础设施基金上的投资达到 175 亿美元，非上市股权资产从年初的 34 亿美元膨胀到年底的 223 亿美元。这些数字传递了一个信号：英伟达对下游产业的资本渗透已经成为仅次于硬件主线的关键业务。
最具代表性的案例是英伟达 2025 年 9 月与 OpenAI 签署意向书，承诺为后者建设 AI 算力集群投资最高 1,000 亿美元。此前，OpenAI 一直通过云厂商间接获取英伟达的芯片，因此，在同期举行的电话会上，黄仁勋将这笔交易描述为“OpenAI 第一次直接从我们这里采购”。
Anthropic 也是它关注的焦点。2025 年 11 月，英伟达承诺向 Anthropic 注资最高 100 亿美元，同期生效的是一项采购承诺：Anthropic 将大量采购英伟达下一代 Grace Blackwell 和 Vera Rubin 系统。
CoreWeave 把循环性推向一个更极端的形态。英伟达持有 CoreWeave 上市后的股权，并在 2026 年初再次追加 20 亿美元投资。与出资绑定的是一份延续到 2032 年、总额 63 亿美元的算力回购协议：英伟达将买回 CoreWeave 通过英伟达 GPU 提供的闲置算力。资金流出、股权确认、算力回购、财报入账，四个环节相互衔接，左手出右手进的商业闭环由此达成。
对供应链上游的投资同样遵循这一逻辑。2026 年 3 月，英伟达相继宣布向光学器件公司 Lumentum 和 Coherent 分别投资 20 亿美元，同时签订了数十亿美元级别的长期采购承诺，要求后者为千兆瓦级 AI 数据中心供应先进光学连接。此外，英伟达对 EDA 公司新思科技（Synopsys）、云服务商 Nscale、Nebius 投资也附带数额不等的采购承诺。
综合来看，英伟达每笔投出去的钱总能以硬件订单、锁定供应链产能等形式转为自己的营收。黄仁勋也在公开场合多次强调这一点：“我们迄今为止所有的投资，全部，无一例外，都与扩展 CUDA 生态系统的覆盖范围有关。”
AMD 的打法更直接，某种程度上也更加激进：作为追赶者，它必须用更大的资本杠杆吸引客户。2025 年 10 月 6 日，AMD 与 OpenAI 签署了一份 6 吉瓦 GPU 部署协议。协议的核心条款是，OpenAI 若能按期完成算力中心的部署，同时 AMD 股价也达到一系列目标后，AMD 就会送给 OpenAI 接近 10% 的股份。据估算，整个协议将为 AMD 带来数百亿美元的收入。
对家 CEO 黄仁勋很快在采访中发表了看法：“这很富有想象力、很独特，也很令人意外。他们竟然愿意在产品还没造出来之前就送出 10% 的公司。这是……聪明的做法，我猜。”
2026 年 2 月，AMD 再度与 Meta 达成最多 6 吉瓦 GPU 的供应协议，总价值可达数十亿美元，同样附带股权期权。7 月 22 日，AMD 宣布向 Anthropic 投资最多 50 亿美元股权，换取后者部署最多 2 吉瓦自家 MI450 GPU 的承诺。加上与 Oracle 的 5 万块 MI450 GPU 协议，AMD 目前已公布的 AI 算力承诺累计约 14 吉瓦。
三星电子作为全球最大的存储芯片制造商，它的战略重心是在 GPU 之外的每一层占据不可替代的位置：从高带宽存储、代工制造，到终端硬件都是如此。
其母公司三星集团在 2026 年 7 月宣布了十年 1,000 万亿韩元（约 6,490 亿美元）投资规划，超过 350 万亿韩元被指定用于 AI 基础设施。在初创投资方面，三星电子曾与法国 AI 公司 Mistral 进行谈判，计划投资约 10 亿欧元，同时锁定其作为 HBM（高带宽存储）内存需求；与 Anthropic 的初步讨论则涉及 2 纳米制程定制推理芯片的供应绑定。
英伟达在扩展 CUDA 的绝对统治，AMD 用股权撬动生态迁移，三星在从存储和代工层进行纵向锁定，半导体公司的目的在本质上基本一致：用资本换订单，用订单证明估值，再用估值支撑更多的资本部署。
这些举措已经彻底背离了风险投资的逻辑，更接近供应商融资的策略：芯片公司把钱借给客户，好让他们继续购买自己的产品。
（来源：Crunchbase）良性飞轮还是自导自演随着闭环不断加深、链条中覆盖的企业越来越多，有个问题自然浮现：这究竟是一个让资金加速流动的良性循环，还是一场越滚越大的产业泡沫？
对此，业内已经出现了观点分化。资产管理公司 Janus Henderson 看好当前的 AI 交易网络，认为它把供应商、建设者和最终客户串联在一起，共同满足算力需求的爆发式扩张。这一观点有其现实依据：AI 正在带来货真价实的生产力提升，未来将重塑全世界的价值涌现方式。
但质疑者的理由同样充分。彭博社分析指出，云计算公司和芯片制造商为早期 AI 开发者提供资金，促使初创成为其最大客户群。最终形成的“循环交易”，最大风险在于可能扭曲激励机制，制造虚假的需求信号。如果 AI 应用的商业化速度慢于预期，放大效应会逆向传导，损失将被成倍放大。
三家公司都在用自己的方式押注 AI 应用的商业变现能追上基础设施的膨胀速度，但风险同样存在。在英伟达的账面上，供应相关承诺已经从 2026 财年第二季度的 458 亿美元膨胀到 2027 财年第一季度的 1,190 亿美元，而一旦下游需求走弱，这些承诺产能会立即转为库存压力。
而 AMD 对 Meta 等公司的认股权证归属条件同时挂钩算力部署里程碑和股价目标，实质是把公司未来的估值抵押给了少数几个大客户，如果市场对 AI 资本开支的预期发生回调，就会同时失去股价支撑和硬件订单。
反观三星，其 2 纳米工艺的固定资产投入可达数百亿美元，AI 公司的定制订单是它对冲产能风险的关键。然而，一旦这些客户的商业化进度不及预期或者转向自研，产线利用率将迅速下滑。
更值得警惕的是，英伟达正在把这个循环推向金融化的新阶段。8 月，它以 25% 的最高出资限度，联合六家华尔街资管机构，宣布建立独立算力融资平台，动员超 5,000 亿美元的第三方资本用于 AI 基础设施建设。
行业分析将此举定性为“错向风险”：如果市场需求走弱、GPU 价格下跌，英伟达的补偿义务将大幅上升，导致营收和股价的同步承压。
这可能是半导体行业有史以来最大规模的集体下注，巨头们各自发挥本领，试图为这场资本狂潮提供逻辑支点。至于这些杠杆能不能撑下去、会撑多久，控制权却并不完全在他们手中。
参考内容：
https://news.crunchbase.com/venture/semiconductor-giants-nvda-intc-backing-ai-robotics-starups-2026/
运营/排版：何晨龙
注：封面/首图由 AI 辅助生成配资行情
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