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Thinking Machines Lab 正以 400 亿美元投前估值筹集 50 亿美元融资。
英伟达可能包揽本轮融资约一半份额，并与其达成算力战略合作。
公司同步发布第二代模型 Inkling 2 Small，将于下周开源权重。
本摘要由 AI 辅助整理，请以正文内容为准。
由前 OpenAI 首席技术官 Mira Murati 创立的 Thinking Machines Lab 正以 400 亿美元投前估值筹集 50 亿美元（另有消息称拟募资 50 亿至 60 亿美元）。在这轮融资中，英伟达可能作为最大出资方之一包揽约一半份额，凸显了其在前沿 AI 领域的深度布局。
01估值 14 个月翻三倍与资本博弈
回顾公司成立初期的融资历程，2025 年 7 月，Thinking Machines Lab 曾以超 100 亿美元估值完成 20 亿美元种子轮融资，投后估值达到 120 亿美元。仅仅 14 个月后，其投前估值已跃升至 400 亿美元，实现了三倍以上的增长。
估值的高速跃升并非一路单向上涨。据悉，该公司后续计划以 500 亿美元估值进行的融资尝试曾遭遇谈判破裂，显示出资本博弈中的折价与妥协。尽管如此，头部资本对 Mira Murati 团队及前沿模型路线的追捧依然强劲，最终促成了本轮 400 亿美元估值的融资谈判。
02英伟达的“投资+算力”闭环
英伟达在本轮融资中扮演了核心角色，不仅可能包揽 25 亿至 30 亿美元的出资份额，更是其算力基础设施的关键供应商。早在 2026 年 3 月，Thinking Machines Lab 就与英伟达达成多年战略合作，计划部署至少 1GW 的 Vera Rubin 系统。
这种合作模式表明，英伟达正通过股权提前绑定下一代前沿 AI 实验室。将巨额股权投资与算力采购深度结合，英伟达得以确保其算力投资转化为稳定的生态订单，在前沿大模型公司的基础设施建设中形成完整的“投资+采购”闭环。
03第二代模型 Inkling 2 Small 即将开源
伴随融资消息的披露，Thinking Machines Lab 同步发布了第二代模型 Inkling 2 Small。该模型采用 MoE 架构，参数规模为 594B-A17B，经历了四个阶段的预训练和 9 天联合强化训练。
Inkling 2 Small 将于下周以 Apache 2.0 许可开放权重，直接面向开发者生态。在此之前，该公司曾于 2026 年 7 月发布首款自研模型 Inkling，总参数达 9750 亿，激活参数 410 亿，并支持 100 万 token 上下文，展现了其在模型研发上的持续产出与技术演进。