又给算力又投资，英伟达又有一大笔资源砸向了 Mira 的初创公司。

刚刚，Thinking Machines Lab 官宣与英伟达达成新一轮合作协议。

这次合作，将落地一座预计成本达 600 亿美元的 1GW 规模数据中心，同时协议还包含了英伟达的现金注资。

公司官宣的同时，CEO Mira 也以个人名义发文对英伟达团队和黄仁勋表达了感谢。

此前，英伟达已参与该公司 20 亿美元的种子轮融资，并助力其实现 120 亿美元估值。

目前为止，公司最新估值报价已达 500 亿美元。

Mira 初创签下 1GW 算力大单

这次，英伟达和 Thinking Machines Lab 签署的多年度战略伙伴协议，将首批算力集群的部署时间定于 2027 年初。

该协议的核心内容，是在全球范围内额外部署至少 1GW 容量的下一代 Vera Rubin 算力系统。

作为 Blackwell 架构的继任者，Vera Rubin 平台由 R100 系列 GPU 和 GR200 系列 Grace Rubin 超级芯片组成，单颗 GPU 集成了 288GB HBM4 显存，内存带宽达到 22TB/s，并能提供 50PFLOPS 的 NVFP4 推理算力。

与之匹配的 Vera CPU 采用了 88 个 Olympus 核心，支持 1.5TB LPDDR5X 内存以及 1.2TB/s 的带宽，通过第六代 NVLink 技术实现了每颗 GPU 高达 3.6TB/s 的互连速率。

这套超大规模算力设施，将直接服务于 Thinking Machines Lab 的前沿模型训练任务，并为大规模交付定制化 AI 的平台提供底层支撑。

两家公司的技术团队将开展深度协作，共同设计专门适配 Nvidia 架构的模型训练与推理服务系统，进一步拓宽全球企业、研究机构以及科学界获取前沿 AI 模型及开源模型的渠道。

据估算，项目总建设成本为 500-600 亿美元，其中英伟达提供的硬件及配套方案价值约为 350 亿美元。

另外，协议中还明确包含了一笔由英伟达提供的数额重大的现金注资，用于支持该公司的长期增长与技术研发支出。

这种数百亿美金的重资产投入与顶尖芯片配额，帮助 Thinking Machines Lab 完成了一轮在底层算力基建上的深度锁定。

用算力构筑护城河

Thinking Machines Lab 于去年 2 月正式宣告成立，创始人 Mira Murati 此前在 2024 年辞任了 OpenAI CTO。

当时，Mira 不仅从 OpenAI 吸纳了原安全系统负责人翁荔等数十名研发精英，还成功邀请到普林斯顿大学教授、著名自然语言处理学者陈丹琦加盟。

这种由顶级工程人才与学术大牛共同组成的团队架构，为公司奠定了极高的技术起点，并迅速推高了其在资本市场的议价能力。

7 月，公司获得了 20 亿美元融资，当时估值为 120 亿美元，而到去年年底，最新估值报价已冲高至 500 亿美元。

这期间，Thinking Machines Lab 在 10 月发布了旗舰产品 Tinker，它允许企业利用 LoRA 技术，在无需采购自有服务器的情况下定制大模型。

然而，这种上升势头在今年 1 月遭遇了人才流失的挑战，原首席技术官 Barret Zoph 带领多名技术骨干集体重返 OpenAI，一度引发外界对公司技术研发持续性的担忧。

为了应对核心团队的突发变动，Thinking Machines Lab 随即聘请 PyTorch 创始人 Soumith Chintala 出任新任 CTO，负责统筹后续的底层软硬件适配工作。

这种顶级人才的快速迭代不仅稳住了研发基本盘，也显示出公司在面对巨头挖角时极强的资源调动与自我修复能力。

这次与英伟达合作锁定下一代产能，也是公司在 " 人才保卫战 " 之外开辟的 " 第二战场 "。

在硅谷人才流动异常频繁的背景下，通过掌控极其稀缺的底层算力资源，也帮助公司在算法研发之外，构筑起了更稳固的护城河。

参考链接：

[ 1 ] https://thinkingmachines.ai/news/nvidia-partnership/

[ 2 ] https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-03-10/nvidia-nvda-to-invest-in-mira-murati-s-thinking-machines-lab-and-supply-chips

[ 3 ] https://www.ft.com/content/a8853057-c0a3-46f6-817f-7a23e79ea4e2

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