NVIDIA NVentures 96 家 AI 新創全名單：黃仁勳的錢，正在買下一個 AI 世代

前言：先講清楚，這 96 家是什麼

NVIDIA 投資 AI 新創有兩條線：一條是公司層級的策略投資（Corporate Development），例如 OpenAI、Anthropic、CoreWeave 那種幾十億美元的大手筆；另一條就是本文主角 NVentures——NVIDIA 的創投部門，投的是更早、更垂直、更接近技術前沿的新創。

所以這份名單裡你不會看到 OpenAI、Anthropic、Mistral、Perplexity——它們不在 NVentures portfolio 頁上。這不是遺漏，而是分工：NVentures 負責在技術變成主流之前，先把位置卡好。

而這份名單最值得看的，恰恰是它「沒有什麼」：沒有聊天機器人、沒有通用助手、沒有消費者 App。96 家裡，醫療生物 20 家、機器人 14 家、工業與材料發現 12 家——加起來 46 家，佔了將近一半。NVIDIA 的錢沒有追著今天的熱點跑，它在買的是下一個世代的物理世界：會動的機器、會發明的材料、會看病的 AI、以及支撐這一切的能源與量子計算。

一、NVentures 的投資邏輯：五個觀察

1. 賣晶片的人，正在買「用晶片的人」

NVentures 的每一筆投資，背後都是一張潛在的 GPU 訂單。投機器人公司，機器人要算力；投藥物發現公司，分子模擬要算力；投核融合與量子公司，十年後還是要算力。這不是單純的財務投資，而是需求側的布局：被投公司長大多少，NVIDIA 的市場就跟著大多少。

2. 最大宗是醫療與數位生物（20 家），不是模型

一般人以為 NVIDIA 只投模型公司，錯了。最大一組是 Healthcare & Digital Biology：從 AI 讀醫學影像（Aidoc）、醫病對話轉臨床筆記（Abridge）、AI 設計蛋白質藥物（Generate、Evozyne），到 AI 設計小分子抗癌藥（Iambic、Terray、Charm）。邏輯很清楚：藥物發現是算力最飢渴、也最付得起算力錢的產業之一，而且每一次成功的分子模擬，都是對 GPU 價值的一次證明。

3. 物理 AI（Physical AI）是第二主線

機器人 14 家＋工業與材料發現 12 家＋自駕 3 家＝29 家，全部指向同一個詞：Physical AI。黃仁勳近年反覆講的「AI 的下一波是物理世界」，在這份名單裡有具體形狀：通用機器人大腦（Physical Intelligence、Skild、Generalist AI）、人形機器人軟體（Flexion Robotics）、自駕卡車（Waabi、Outrider）、AI 設計新材料（CuspAI、Periodic Labs、Radical AI）、AI 取代傳統工業模擬（PhysicsX、nTop）。當別的創投還在投聊天介面時，NVIDIA 在投會動手、會製造東西的 AI。

4. 能源與量子：買的是「後 GPU 時代」的門票

能源 4 家（核融合 Commonwealth Fusion Systems、先進核能 TerraPower、電池回收 Redwood Materials、電網數位孿生 ThinkLabs）＋量子 4 家（PsiQuantum、Quantinuum、QuEra、Alice & Bob）。這兩組現在都不賺錢，但邏輯是對沖：AI 算力最大的瓶頸是電，終極的對手是量子計算。與其等別人解決，不如先把位置買下來。

5. 基礎模型只投「有差異化」的 14 家

基礎模型組 14 家，細分是通用 3 家、程式碼 4 家、多模態 6 家、企業 1 家。值得注意的是入選標準：不是再做一個通用聊天模型，而是有特殊架構或特殊場景——擴散式語言模型（Inception Labs 的 Mercury）、數學證明模型（Harmonic 的 Aristotle）、世界模型（World Labs、Odyssey）、影片理解（TwelveLabs）、程式碼 Agent（Reflection AI、Factory AI、Lovable、CodeRabbit）。連影片、音樂、語音這些創作者工具（Runway、Suno、Synthesia、PolyAI）也被歸在這條線：它們都是「用 GPU 算出內容」的公司。

二、賽道分布總覽

三、值得台灣讀者特別關注的公司

基礎模型與開發者工具：AI 寫程式、做影片正在變成基礎設施

• Lovable：自然語言一句話生成全端網站，vibe coding 的代表作，歐洲新創裡成長最快的之一。
• Reflection AI：開源基礎模型＋Asimov 程式碼理解 Agent，目標是自主軟體工程。
• Factory AI：Droids 代理人替企業團隊完成整段軟體開發任務。
• CodeRabbit：AI 自動審查程式碼 PR，開發流程的品質守門員。
• Runway：文字與圖片生成電影級影片，創作者經濟的基礎設施。
• World Labs／Odyssey：世界模型——能理解三維空間、能走入的 3D 環境，這是 Physical AI 的認知層。
• TwelveLabs：用多模態模型理解影片、提供語意搜尋 API，影片變成可搜尋的資料庫。
• Inception Labs：擴散式語言模型 Mercury，多 token 平行生成，速度是賣點。
• Harmonic：數學推理模型 Aristotle，能輸出經形式驗證的數學證明，走的是「可驗證 AI」路線。

機器人：通用大腦之爭，NVIDIA 全押

• Physical Intelligence：通用機器人基礎模型 π，少量微調就能讓各式機器人執行任務。
• Skild／Generalist AI：同樣路線——看影片就能學新任務的通用機器人大腦。
• FieldAI：硬體無關的機器人基礎模型，無 GPS 環境也能自主作業，場景是戶外與工業。
• Neocis：牙科植體手術機器人 Yomi，醫療機器人的商業化樣本。
• Moon Surgical：手術機器人 Maestro，用物理 AI 提升微創手術精準度。
• Vention：雲端無程式碼平台設計組裝客製化工廠自動化設備，機器人界的「樂高＋雲端」。
• Carbon Robotics：AI 辨識雜草、用雷射除草、零除草劑的農業機器人——機器人最先賺錢的場景往往不在工廠，在農田。

醫療與數位生物：算力最願意付錢的產業

• Abridge：醫病對話即時轉臨床筆記，已經是美國醫療 AI 最落地的產品之一。
• Hippocratic AI：安全優先的醫療生成式 AI 助理，明確定位「不診斷、不開藥」，合規先行。
• OpenEvidence：彙整醫學文獻的 AI 臨床問答平台，免費供美國驗證醫師使用。
• Lila Sciences：自主科學平台——AI 科學工廠自動提出假設並做實驗，科學研究本身被自動化。
• Basecamp Research：用全球生物多樣性基因數據訓練蛋白質設計基礎模型，數據來源本身就是護城河。
• Generate（Generate Biomedicines）：生成式 AI 設計蛋白質藥物，聚焦免疫與腫瘤領域，2026 年 2 月已上市。

工業與材料：AI 正在接管「製造」這件事

• CuspAI：平台 MIRA 依需求性質設計全新材料，2026 年 7 月 B 輪 4.5 億美元、估值 26 億美元，並牽頭 AI Materials Foundry 聯盟（NVIDIA、Meta、Applied Materials 等近 50 個成員）。
• PhysicsX：物理 AI 模型取代傳統模擬，數秒內預測航太等工業零件性能。
• Freeform：AI 驅動的自主金屬 3D 列印工廠，快速量產無缺陷零件。
• Periodic Labs／Radical AI：AI 科學家＋自主實驗室，自動做實驗發現新材料。
• Instrumental：製造業視覺 AI 平台，產線即時檢測缺陷並追溯根本原因。
• Machina Labs：AI 驅動的機器人鈑金成型，無需模具即可快速製造複雜零件。
• Seurat：專利面列印技術量產工業金屬零件。

能源、量子與光通訊：算力基礎設施的下一層

• TerraPower：比爾蓋茲創立的先進核能公司，開發鈉冷快中子反應爐 Natrium。
• Commonwealth Fusion Systems：MIT 衍生公司，以高溫超導磁鐵建造商用核融合電廠。
• Redwood Materials：回收電動車電池並再製儲能系統，電池材料循環供應鏈。
• PsiQuantum／Quantinuum／QuEra／Alice & Bob：四種不同技術路線（矽光子、離子阱、中性原子、貓量子位元）的量子電腦，NVIDIA 四條線全押，不選邊。
• Xscape Photonics／Scintil Photonics／nEye Systems／Point2 Technology：全是 AI 資料中心的光互連——當 GPU 越來越多，瓶頸從算力變成「晶片之間怎麼傳資料」，光子學就是答案。

應用層與中介軟體：離使用者最近的幾家

• Suno：輸入文字或歌詞生成含人聲的完整歌曲，AI 音樂的代名詞。
• Synthesia：文字腳本生成 AI 虛擬主播解說影片，企業培訓與行銷的標配工具。
• Legora：律師專用的 Agent 法律工作平台，2026 年 4 月 E 輪估值 56 億美元，垂直 Agent 的代表。
• n8n：開源工作流程自動化平台，視覺化節點串接應用與 AI 模型，Agent 落地的平民工具。
• Contextual AI：為企業打造專用 RAG Agent 的統一上下文層平台——企業知識變成可驗證的 Agent。
• Unstructured：把 PDF 等非結構化文件轉成 LLM 可用資料，RAG 時代的鏟子。
• Exa：為 AI Agent 提供網路搜尋 API 的 AI 原生搜尋引擎。
• XBow：自主 AI 代理執行滲透測試、驗證真實漏洞，資安攻防也交給 Agent。
• Revolut：全球數位銀行 App——這家出現在名單裡最令人意外，也最能說明 NVentures 的範圍：金融應用本身就是最大的 AI 推論場景之一。

四、96 家完整總表

五、給台灣創業者與投資人的三個啟示

第一，別再只盯著聊天介面。 NVentures 這份名單幾乎沒有純聊天產品——連 Suno、Synthesia 這種內容生成公司，賣的都是「算出來的成品」，不是對話。台灣團隊如果還在做第 N 個聊天 wrapper，這份名單就是一面鏡子：NVIDIA 認為值錢的，是能解決具體物理或專業問題的 AI。

第二，垂直場景的 Agent 正在接管專業工作。 Legora（法律）、Abridge（醫療文書）、Samaya（投資研究）、Hippocratic AI（醫療助理）——共同點是「專家知識＋Agent＋合規」。台灣有強大的醫療、製造、法律服務業，這些場景的 Agent 化，機會比再做一個通用模型大得多。

第三，算力基礎設施的瓶頸正在往下移。 從 GPU 到光互連（Xscape、Scintil、nEye、Point2）、到電網（Emerald AI、ThinkLabs）、到核能與核融合（TerraPower、CFS）——NVIDIA 的布局告訴你：AI 競爭的下一層，是電從哪裡來、資料怎麼在晶片之間跑。台灣的半導體與能源產業，正好站在這條鏈上。

結語

看完 96 家，會發現 NVentures 根本不是在「投資 AI 新創」——它是在用資本畫一張未來十年的技術地圖：上面有會動的機器、會發明的材料、會看病的 AI、會發電的反應爐、會算的量子電腦。而地圖的中心，始終是同一句話：這些東西全部都需要算力，而算力，來自 NVIDIA。

對創業者來說，這份名單的價值不在於跟投，而在於對照：你的產品，放在這張地圖的哪個位置？如果完全不在上面，也許值得想一想——是因為你找到了 NVIDIA 沒看到的角落，還是因為你站在了地圖之外？

查證備註

1. A/A（第 1 家）：NVentures 官網卡片名稱為「A/A」，即 doubleAI（法定名稱 AA-I Technologies Ltd.），官網 doubleai.com；2026-10-19 宣布 2 億美元 A 輪（Lightspeed、Bessemer 領投，NVIDIA、Dell 參投），估值逾 10 億美元；其 Maxwell 模型屬「程式碼執行模型」（CEM），直接優化執行中的程式以降低硬體耗用。
2. Proxima（第 65 家，標 ※）：指 AI 生技公司 Proxima（前身 VantAI，做鄰近療法藥物），不是同名的德國核融合公司 Proxima Fusion，兩家同名、產業完全不同。
3. Luminary（第 43 家）：指做 Physics AI 的 Luminary Cloud（總部 San Mateo，客戶涵蓋航太、汽車與國防），不是同名的紐約財富傳承平台。
4. Generate（第 29 家）：即 Generate Biomedicines，2026 年 2 月已上市。
5. 名單與產業標籤以 NVIDIA 官網 NVentures portfolio 頁 2026-10-21 實抓為準；簡介為當日逐家查證（官網或可信報導），公司自述與第三方報導未逐一分標，關鍵數字（如 CuspAI 估值、Legora 估值）以公開報導為準，實際以公司公告為準。
6. 本文僅為研究整理，不構成投資建議；NVentures 持股可能隨時間變動，名單以抓取當日為準。
7. 官網連結：總表 96 家公司名連結皆於 2026-10-21 逐家查證為公司自家官網（非 Crunchbase、LinkedIn 或新聞頁），0 家未查到；其中 Factory AI 以較新的 factory.com 為準（2025 年舊新聞稿為 factory.ai）、Terray Therapeutics 以 terraytx.ai 為準（舊資料為 terraytx.com）、Vention 以 vention.com 為準（舊資料為 vention.io）、Physical Intelligence 以 pi.website 為準。

*原文連結：https://www.nvidia.com/en-us/startups/nventures/portfolio/*