前脚刚与全球最大的开源模型集散地Hugging Face签下收购协议，后脚就传出消息，准备给硅谷最受瞩目的OpenAI前CTO米拉·穆拉蒂（Mira Murati）送上一张接近30亿美元的巨额支票。
投前估值直接飙到至少400亿美元，拟募资50亿至60亿美元，而可能一家就包下约一半。
如果这次50亿到60亿美元顺利募满，投后估值更会直逼450亿至460亿美元。
一家成立19个月、联合创始人已经走了好几个的公司，凭什么让英伟达心甘情愿再掏出25亿到30亿美元？
2024年9月，穆拉蒂宣布从OpenAI离职。当时她是CTO，是奥特曼被董事会赶走那几天里的临时CEO。
a16z领投，Accel、英伟达、AMD、Jane Street跟投。当时穆拉蒂手里连一个像样的产品都没有，投资人冲的就是她这个人。
这不是一个模型，是一个微调平台：开发者把自己的数据丢进去，把开放权重模型调成自己的，按算力用量付费。
2026年3月10日，Thinking Machines和英伟达官宣多年战略合作：部署至少1GW的Vera Rubin系统，英伟达同时做了一笔金额未披露的重大投资。
四个月后，2026年7月15日，他们拿出了第一款自研的王牌模型Inkling：
9750亿总参数，410亿激活，最长100万token上下文，文本、图像、音频全都能进，完整权重开放。
1GW是前沿实验室级别的算力。芯片、网络、电力、数据中心，全部按吉瓦级配置，每一项都是天文数字。
从最初传出的10亿美元，到如今的50亿至60亿美元，融资规模翻了五六倍，才撑得起这1GW的野心。
这一轮，领投方换成Accel，英伟达可能包揽约一半，从跟投变成最大出资方。
于是，那个熟悉的画面再次出现：英伟达既是本轮最大的出资方，也是那1GW系统的供应商。
钱进了Thinking Machines的账户，很大一部分很可能转一圈，又变成英伟达的订单。
英伟达不再满足于给OpenAI、Anthropic这些成名实验室供芯片，它开始用股权提前绑定下一代前沿玩家。
3月那份公告里还有一句容易被忽略的话：双方要联合设计面向英伟达架构的训练和推理系统。
透过穆拉蒂这19个月的布局，你会发现她一直在避开与OpenAI、Anthropic正面比拼谁的模型更强。
Thinking Machines的商业模式，从Tinker上线那天起就定了，它卖的是「把模型变成你的」这件事。
企业把自己的数据、自己的业务拿来，在它的平台上训练、微调、推理，它按算力用量收钱。
后两家在冲最强的通用闭源模型，它把自己放在了下面pg电子官方网站一层：不争模型第一，做帮所有人定制模型的基础设施。
英伟达讲了两年的AI工厂、AI基建、Token经济，要的就是这种每多一个客户就多烧一份算力的生意。
3月16日GTC 2026主题演讲，黄仁勋称算力需求「涨了100万倍」，2025至2027年营收至少1万亿美元。
Hugging Face握着开放模型的分发入口和开发者社区；Thinking Machines握着前沿模型、微调平台和一支研究团队。
这正是英伟达想要的：用资本提前锁定模型公司，也就锁定了它们未来的算力需求。