Mira翁荔陈丹琦团队初创公司获英伟达600亿美元算力与投资支持

英伟达又向Mira Murati创立的初创公司投入重磅资源，不仅提供算力支持，还追加了投资。

近日，Thinking Machines Lab正式宣布与英伟达达成新一轮战略合作协议。

此次合作将落地一座预计成本达600亿美元、规模为1GW的数据中心，同时协议还包含英伟达的现金注资。

公司官宣之际，CEO Mira Murati也以个人名义发文，向英伟达团队及黄仁勋表达了感谢。

此前，英伟达已参与该公司20亿美元的种子轮融资，助力其估值达到120亿美元。

目前，该公司最新估值报价已攀升至500亿美元。

Mira初创公司签下1GW算力大单

此次英伟达与Thinking Machines Lab签署的多年度战略伙伴协议，首批算力集群计划于2027年初部署。

协议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288GB HBM4显存，内存带宽达22TB/s，能提供50PFLOPS的NVFP4推理算力。

配套的Vera CPU采用88个Olympus核心，支持1.5TB LPDDR5X内存及1.2TB/s带宽，通过第六代NVLink技术实现每颗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，为大规模交付定制化AI的平台提供底层支撑。

两家公司技术团队将深度协作，共同设计适配Nvidia架构的模型训练与推理服务系统，进一步拓宽全球企业、研究机构及科学界获取前沿AI模型和开源模型的渠道。

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350亿美元。

此外，协议明确包含英伟达提供的一笔大额现金注资，用于支持该公司长期增长与技术研发支出。

数百亿美金的重资产投入与顶尖芯片配额，助力Thinking Machines Lab完成了底层算力基建的深度锁定。

以算力构建竞争壁垒

Thinking Machines Lab于去年2月成立，创始人Mira Murati曾在2024年辞任OpenAI CTO。

创立之初，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，还邀请到普林斯顿大学教授、知名自然语言处理学者陈丹琦加盟。

顶级工程人才与学术大牛组成的团队架构，为公司奠定了高起点，迅速提升了其在资本市场的议价能力。

去年7月，公司获得20亿美元融资，当时估值120亿美元；到年底，最新估值报价已达500亿美元。

期间，Thinking Machines Lab在10月发布旗舰产品Tinker，允许企业利用LoRA技术，无需采购自有服务器即可定制大模型。

不过，今年1月公司遭遇人才流失挑战，原首席技术官Barret Zoph带领多名技术骨干重返OpenAI，引发外界对其技术研发持续性的担忧。

为应对核心团队变动，Thinking Machines Lab随即聘请PyTorch创始人Soumith Chintala出任新任CTO，负责统筹后续底层软硬件适配工作。

顶级人才的快速迭代稳住了研发基本盘，也展现出公司面对巨头挖角时强大的资源调动与自我修复能力。

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

在硅谷人才流动频繁的背景下，掌控稀缺的底层算力资源，帮助公司在算法研发之外构建了更稳固的竞争壁垒。

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

本文来自微信公众号“量子位”，作者：关注前沿科技，36氪经授权发布。

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