近几年来，英伟达以其超强的市场表现，再次刷新了人们对科技企业的认知。到了2025年10月，该公司的市值首次突破了5万亿美元，这在商业历史上是个前所未有的里程碑。英伟达所销售的产品虽然表面看起来简单，即为AI训练和推理所需的GPU，但《经济学人》提出的观点却更加深刻：英伟达正在转变为AI领域的“中央银行”。这一比喻并不是说英伟达在印制金钱，而是它实际负责着资金流动、行业稳定及为有困难的企业提供支持。
过去三年内，英伟达对初创公司及其他企业的投资总额超过700亿美元，同时还为其客户提供了高达3000亿美元的金融支持。分析这两个数字，可以看出，英伟达的角色已经超过了单纯的硬件销售商，更像是在为需求挖掘新动能的融资者。《经济学人》指出，虽然英伟达的CEO黄仁勋承认这些举措对行业发展有帮助，但不得不面临伴随而来的风险。
那么，英伟达为何如此积极地推动投资与融资？原因在于它的市场环境变得愈加复杂。主要客户如亚马逊、谷歌、Meta和微软，为英伟达提供了约一半的营收，但这些大买家逐渐开始转型为直接的竞争对手。它们除了持续加大对AI基础设施的投资外，还在逐步设计并生产自己的芯片。
这些企业自研的芯片成本竟仅为英伟达产品的五分之一到三分之一。这一方面意味着巨头们在成本控制上的优势，另一方面则允许它们根据自家软件的需求定制芯片，以实现更高的性能。微软的AI芯片项目进展迅速，预计2026年将发布新款Maia 300芯片，并在2027年生产超过30万颗。此外，这些技术公司还计划将自研芯片投入市场，不再仅限于内部使用，谷歌已与Anthropic达成协议，将大规模应用TPU，亚马逊也开始接触Trainium芯片的外部销售。
市场分析显示，AI处理器的定制芯片市场份额正逐年上升，预计到2026年将达到40%，到2030年末甚至可能攀升至50%。也就是说，英伟达现在自信的市场份额，未来有可能会被自研芯片进一步蚕食。
这里还有一个重要的金融通道不容忽视，亚马逊、谷歌、Meta和微软这些科技巨头的信用评级高，融资利率相对较低，而新的AI云服务商则面临高昂的融资成本。因此，英伟达所扮演的角色部分上是解决这种利率差距。通过投资那些可能成为未来客户的初创公司，或助力相关企业的融资，英伟达努力填平这道鸿沟。在2025年，它进行了接近90笔投资，同比增长至2024年的两倍，而2026年截至9月已完成60笔。
在这些投资中，许多是为了促进开放权重模型的发展。开放权重模型允许免费下载和自由修改，相较之下，Anthropic、OpenAI和谷歌等公司的模型则采取了订阅制且内部机制不公开。英伟达收购Hugging Face的交易金额达到了129亿3030万美元，其逻辑恰是希望通过支持独立于大公司的AI产品，以刺激对其芯片的需求。
对于那些严重依赖资金的大型模型公司，英伟达还有更复杂的商业模式。在俄亥俄州的一所大型数据中心，软银的SB Energy拥有产权，而OpenAI作为租户，英伟达不仅承担了土地和建筑的租约费用，还担保了运营所需的电力采购协议。作为回报，该项目将使用150万颗英伟达的处理器，并在运营期间经历数次升级。
即便是那些已经从亚马逊、谷歌购入芯片的公司，如Anthropic，也依然难以避免这种合作关系。据报道，Anthropic与英伟达投资的Lambda公司签署了350亿美元的算力租用合同，而Lambda所使用的设施又由另一初创公司Hut 8开发，而Hut 8的算力则被英伟达整体租下。《经济学人》指出，这些算力可能主要是英伟达再转租给Lambda。
除此之外，英伟达还在探索将外部资金引入的方式。投资方将资金投入独立的投资载体，此载体然后购买英伟达的硬件、建立基础设施，最终将算力出售。英伟达有时会提前垫付现金。一旦这一机制得以顺利运作，英伟达的角色将不仅仅是供应商，还会是投资者、担保方、算力出租方，最终硬件的提供者。资金由英伟达流出，经过一系列环节后又以采购订单的形式回流至它，这种模式使英伟达的定位更像是AI领域的“中央银行”。虽然央行向市场注入资金能维持经济活力，但若过度放水，后果也往往不容乐观。
