Thinking Machines 擬募資最高60億美元、輝達洽投25億，估值縮水至400億後仍成交

我們首報的 Thinking Machines 融資案，規模已從10億大幅上調。最新進展：這家由前 OpenAI 技術長 Mira Murati 創辦的 AI 實驗室，正洽談以 pre-money 至少400億美元估值募集50至60億美元，輝達另行洽談投資約25億美元，原有股東 Accel 據報將領投本輪。

先把帳算清楚。400億估值聽起來很大，但這其實是一次縮水——Thinking Machines 今年稍早曾嘗試以500至600億美元估值完成這筆募資，那輪最終沒談成，三位共同創辦人還回頭去了 OpenAI。如今400億相當於去年7月種子輪（20億美元，a16z 領投，估值120億）的3.3倍，Nvidia、AMD、Cisco、ServiceNow、Accel、Jane Street 當時都有跟投。年化營收超過1億美元，規模當然不小，但以60億美元融資規模對比估值，市場對它的定價仍在重新找錨。

真正讓這筆交易值得細看的，是輝達那25億美元的意義。過去五週，輝達連續出手：129億美元收購 Hugging Face 布局模型分發、投資 SSI 押注安全對齊研究、300億美元投入 Perplexity 賭 AI 原生搜尋，如今又洽談進場 Thinking Machines，瞄準開放權重的前沿基礎設施。這四筆投資分布在 AI 技術棧的不同層——每一層都選了一個代表隊。這已經不是晶片公司的附帶財務操作，輝達在做的事，是主動決定哪幾家前沿實驗室能活下來、活得多好。

更耐人尋味的是，資本投資與算力供應已經合流。今年3月，Thinking Machines 與輝達簽下多年合作協議，承諾部署至少1 GW 的 Vera Rubin 新一代系統，預計2027年初首批上線。錢跟晶片，現在是同一套談判。

從 Thinking Machines 自身角度看，這輪融資到位的時機很重要。7月15日，公司發布了 Inkling-Small——2,760億參數、120億活躍參數的開放權重模型，在 SWE-Bench Verified 上得分80.2%、Terminal Bench 2.1上得分64.7%；同步推出的 Tinker 微調服務平台，讓公司能從企業客製化收取經常性收入，而不只靠推理費用過活。

開放權重這條路，也是 Thinking Machines 目前在地緣政治棋盤上僅有的一張牌。它是目前唯一一家發布前沿級開放權重模型、且直接與 DeepSeek、Moonshot、Qwen、GLM 在能力與定價上正面競爭的美國實驗室。對於在乎供應鏈來源與地緣風險的投資人，這個身份確實值錢——只是還沒有值到公司當初開口要的那個數字。估值沒談到，但輝達進場的邏輯比估值本身更值得盯著看。