全球AI融資熱潮愈演愈烈，連荷蘭光刻機巨頭ASML也開始入局AI模型賽道。

9月9日消息，據英媒報道稱，ASML公司將領投“歐洲版OpenAI”Mistral AI公司C輪融資，提供13億歐元（約合15億美元、約合108億元人民幣），成爲Mistral AI最大股東。而本輪總融資額高達20億美元。

業內人士分析，ASML 此舉不僅是資本佈局，更是一次戰略性押注。ASML入股Mistral AI，將使兩家歐洲科技企業聯合起來，幫助Mistral AI減少歐洲對美國和中國AI大模型的依賴。

報道稱，此輪融資將使Mistral AI成爲歐洲估值最高的AI公司，其C輪投前估值達到100億歐元（117億美元），融資後估值高達140億美元。

與此同時，OpenAI、Anthropic、Databricks等競爭對手們也不示弱，不僅獲得融資，還公佈了收入情況。

其中，Anthropic獲130億美元的新一輪融資，由投資公司Iconiq Capital領投，是迄今爲止全球AI行業大規模融資交易之一，估值達1830億美元（約合人民幣1.3萬億元）。

OpenAI此前完成軟銀領投的400億美元融資，估值高達3000億美元（約合2.1萬億元），成爲全球估值最高的AI公司，最新2025年公司年化收入預計將接近100億美元，到2030年收入將增長至900億美元。

9月8日晚，AI公司Databricks宣佈完成10億美元K輪融資，由a16z、Insight Partners、MGX、Thrive Capital等領投，公司估值已超過1000億美元（約合7132億元）。該公司預計在截至2026年1月的財年中實現43億美元產品收入。

多位AI行業人士向筆者透露，隨着AI Agent智能體多步推理促使token用量爆發式增長，雲和智算需求不斷提升，To B端收入已初見成果，所以，投資人開始關注能夠實現收入增長的AI初創企業。

PitchBook數據顯示，2025年第一季度，全球1603筆風險投資交易中，其中有57.9%流向AI和機器學習賽道，佔整體交易總額的近70%，至500億美元。而截至2025年上半年，AI行業整體投融資規模超過839億美元（約合近6000億元），按年率估算，今年全球風險投資規模將超1678億美元（約合1.20萬億元），有望創下AI領域風投的新紀錄。

其中，OpenAI的400億美元高額融資拔得頭籌。另據The information，OpenAI近期表示，預計今年公司的資金投入將超過80億美元，到2029年，其業務將支出1150億美元資金，主要在於OpenAI需要更多AI訓練算力。

OpenAI CEO奧爾特曼（Sam Altman）多次表示，該公司高融資的核心原因在於，需要更多的計算能力來服務於使用ChatGPT等產品的大量企業和消費者，以及訓練和運行AI模型。鑑於GPT-5的需求增長，公司將優先考慮計算，並計劃“在未來5個月內”將其計算能力翻一番。

金沙江創投主管合夥人朱嘯虎近期表示，國內每天Tokens消耗量都在百億以上，比去年漲了幾十倍，說明AI在企業內部已經開始發揮作用。但是，真正能爆發式增長的應用門檻較高，很多AI項目實際體驗後，可能只能做出60分的PPT、60分的研究報告。這種產品自己隨便用用還行，但要讓用戶花錢買單，就很困難了。

“投AI創業公司就像放飛一羣鴿子，可能有一兩隻能一飛沖天，大部分都會落到地面，能成功的絕對是鳳毛麟角。”朱嘯虎稱。

黃仁勳庫克看中的三位90後，即將誕生歐洲最大AI獨角獸

Mistral AI公司成立於2023年4月，是歐洲最大AI獨角獸，其競爭對手是OpenAI、谷歌AI等美國巨頭。

該公司由3位90後——前谷歌DeepMind研究員亞瑟·門施（Arthur Mensch）、前Meta研究員蒂莫西·拉科裏耶（Timothee Lacroix）和紀堯姆·蘭普勒（Guillaume Lample）創立。

這三位聯合創始人在巴黎綜合理工學院就讀時相識。Mistral AI名字來源於法語“法國吹來的強風”，三位希望創立一家產生深遠影響的AI公司。

Mistral AI AI公司三位聯合創始人

技術和產品層面，成立以來，Mistral AI主攻開源AI模型，已推出開源語音、編程、多模態等涵蓋雲端、邊緣端及不同參數規模的數十款模型，其中性能較強的是Mistral AI研發的多款8B端側AI模型，與其他同尺寸模型相比有很強的市場競爭力。

今年2月，Mistral AI推出了對標ChatGPT的聊天機器人產品Le Chat，推出不到兩週，該App下載量超過100萬次，登上法國iOS App Store免費下載量榜首。

Mistral AI的優勢在於，其允許企業在私有環境中部署Le Chat，並支持自定義模型和自定義用戶界面，以滿足對數據企業需求。目前，Mistral AI系列模型Nemo、Small、Large將分別應用於三類任務，場景包括客戶支持、文本生成、數據提取、總結文檔、撰寫電子郵件、代碼生成、RAG或Agent等。

今年4月，Mistral AI與法國航運巨頭達飛集團啓動一項爲期五年、總值1億歐元的AI戰略合作計劃，將Mistral AI AI的技術整合到達飛的物流和客戶服務領域。

融資方面，截至目前，Mistral AI共完成四輪融資，已成爲全球千億估值的AI大模型獨角獸公司，投資方包括谷歌前CEO埃裏克·施密特（Eric Schmidt）、Databricks、英偉達、微軟和Salesforce、a16z等，總融資規模超過11億美元（約合84億元）。

• 2023年6月，成立不到2個月，Mistral AI就拿到了1.05億歐元（約合1.3億美元，約9億元）融資，創下彼時歐洲史上最大的種子輪融資；
• 2023年12月，Mistral AI完成4.15億美元（約30億元）A輪融資；
• 2024年6月，其獲得6億歐元（摺合約7億美元，約50億元）的B輪融資，估值達到60億歐元（摺合約70億美元，約合501億元）。

路透報道稱，美國銀行曾爲ASML投資Mistral AI提供諮詢服務。除了ASML之外，Mistral AI還在與MGX和其他投資者進行談判，以儘早完成本輪融資。

事實上，這場交易引發關注的點在於，ASML是 AI 和半導體行業的上游設備廠商，其研發了多款用於製造頂尖芯片的光刻機，而且ASML EUV光刻機是臺積電、英特爾等企業EUV光刻設備的唯一供應商。然而，ASML並沒有AI模型產品和服務。

路透卻認爲，或許ASML希望通過投資Mistral AI，將其數據分析和AI能力用於提升光刻量測、計算光刻等工具性能，用AI提高其工具效率，並推動團隊不斷開發和商業落地更多光刻設備。

除了在模型和產品端發力，Mistral AI還佈局AI Infra，其與英偉達合作，計劃將在巴黎附近建設一個由18000塊英偉達AI芯片驅動的40GW（兆瓦）數據中心。

對於商業化，2024年，Mistral AI收入約爲數千萬歐元。而門施今年6月表示，自2025年初以來，公司收入已增長兩倍。

門施近期表示，人類仍然非常重要，大家應該將生成式AI工具視爲增強生產力和創造力的一種方式，只有在正確提示或創建足夠智能應用時，才能生成有趣的內容。開發者和創作者雙方都有很多工作要做，才能真正產生可操作且有價值的成果。

門施認爲，2025年AI行業產品的重點，將從模型轉向集成模型和上下文業務數據的“系統”。他指出，未來的 AI 系統將受益於其內置大語言模型，而通過將模型與相關的上下文數據連接起來，AI系統將能夠更好地根據不同的業務需求提供定製的解決方案。

“這就是正在發生改變的地方，”門施表示，AI是一項基礎設施技術，可以轉化爲任何類型的應用。

門施強調，“我們堅信，應用開發者需要創造差異化，也需要深度掌握這項技術。而做到這一點的唯一方法就是，獲得整個堆棧的訪問權限，開啓這場變革的方法，是讓人們相信Mistral AI開源模式能夠讓他們創建更便宜、更快、更好的應用，爲我們的客戶帶來巨大價值。”

對於這樁跨界投資交易，網友褒貶不一，在Hacker News上，有人對此次融資表達了不滿，認爲這會稀釋ASML股東權益。

“這一決定讓人感到惱火。ASML本身是一家優秀的公司，業務穩健，股票表現也一直不錯，但此次投資可能會稀釋股東權益，並讓公司暴露在AI泡沫的潛在風險中。如果ASML手頭現金過剩，卻又覺得維持自身技術領先並無更多投資空間，那麼更合理的做法是將資金返還股東，讓股東自行決定是否要把錢投向Mistral。但我認爲此次投資背後或許存在一些公司不可控的因素，可能是歐洲向ASML施壓，要求其支持這AI獨角獸。這種決策方式會破壞原本行之有效的市場邏輯。”該用戶直言。

也有行業人士猜測，ASML是否會利用 Mistral 的人工智能來推進其 EUV 光刻機，類似於臺積電、EDA公司新思和英偉達的合作模式，將AI技術融入晶圓代工廠當中。

算力纔是AI發展硬道理

市場普遍認爲，算力短缺已經成爲生成式AI發展過程中的重要挑戰之一。

那麼，訓練一個前沿AI模型到底需要多少錢？

公開數據顯示，自2016年以來的8年間，訓練前沿AI模型的成本每年增長2到3倍（平均是2.4倍），這意味着，預計到2027年，規模最大的模型成本將超過10億美元。

其中，以GPT-4、Gemini等模型成本爲例。包括研發人員成本和實驗計算成本在內，我們發現，模型開發的大部分成本用於算力硬件，佔總費用支出比重的47%-67%；研發人員成本佔29%-49%；其餘2%-6%用於能源消耗。

從更大的AI超級計算機集羣（智算中心）來看，據統計，AI超級計算機性能每9個月就會翻一番，耗資數十億美元，所需的電力相當於一箇中等城市的用電量；地區方面，美國擁有全球約75%的計算能力，中國位居第二，佔比15%。

顯然，隨着模型訓練成本的快速增長，給AI發展帶來巨大挑戰，只有少數大廠和OpenAI這樣的“融資怪獸”才能承擔這些費用，而中小AI開發者必須應對這些財務和基礎設施挑戰，才能維持未來的創新。除非投資者相信這些企業的成本與AI能夠實現盈虧平衡，否則中小企業將難以籌集足夠的資金持續購買算力硬件。

所以，訓練成本、算力成本對於前沿AI模型的創新至關重要。

埃隆·馬斯克（Elon Musk）9月7日發文稱，他和特斯拉AI5算力芯片設計團隊在今天進行了一場精彩的設計評審，這將會是一款史詩級的芯片，而即將推出的AI6有望成爲迄今爲止最好的Al芯片。

“我認爲對於參數少於2500億的模型來說，AI5很可能是所有類型推理芯片中最好的。而且，該芯片的成本是迄今爲止最低的，性能、功耗也非常好。”馬斯克補充稱。

近年來，特斯拉在芯片採購與算力資源上更加倚重外部夥伴。英偉達、AMD、三星電子等，均向其供應高端GPU、AI芯片與製造支持，使特斯拉無須獨自承擔全部研發及硬件建設費用，依舊維持強勁的AI訓練性能。

然而近期，特斯拉決定解散其內部構建特斯拉自研的高性能計算平臺的Dojo超級計算機團隊，這一決定這標誌着特斯拉在自主研發無人駕駛技術芯片方面遇挫，不得不更依賴外部力量打造芯片。據報道，Dojo團隊約20名核心成員已加入新成立的一家AI初創公司Density AI，其餘特斯拉員工將被調配至特斯拉的其他數據中心或計算相關項目。

今年8月，馬斯克發文稱，特斯拉分散資源並同時開發兩種截然不同的AI芯片設計是沒有意義的。特斯拉的AI5、AI6及後續芯片在推理方面將表現出色，至少在訓練方面相當不錯，所有努力都將集中在這上面。

據報道，AI5由臺積電代工，計劃2026年末或2027年初量產；AI6由三星代工，採用2nm工藝，首批樣品預計2025年在韓國投產，隨後由三星的美國得州工廠進行量產。

分析認爲，特斯拉的這份大單爲三星提供了在AI芯片製造領域重新證明自己的重要機會，也可能成爲該公司代工業務復甦的關鍵轉折點。

馬斯克表示，從同時開發兩種芯片架構轉變爲只開發一種，意味着所有的芯片人才都專注於打造一款令人驚歎的芯片，回想起來，這無疑是一個明智之舉。

不只是馬斯克一方，xAI的競爭對手OpenAI也在加緊佈局自研芯片。

9月5日，有消息稱，OpenAI已經與美國半導體巨頭博通達成合作，共同設計自主AI芯片，並計劃於明年正式投入量產。此舉旨在突破算力瓶頸並降低對英偉達的過度依賴。

博通首席執行官陳福陽（Hock Tan）表示，公司已獲得第四個定製AI芯片業務的主要客戶，該客戶承諾了價值100億美元的訂單。據知情人士證實，這個神祕的新客戶正是OpenAI。

如今，算力基礎設施已經成爲這些大廠投入AI的關鍵“法寶”。

知名投行傑富瑞（Jefferies）8月31日發佈的報告顯示，過去12個月內，中國四大雲服務提供商（阿里雲、字節火山引擎、騰訊雲、百度智能雲）資本支出約爲450億美元，而包括微軟、Meta等美國大廠雲廠商資本支出高達2910億美元，主要用於AI算力基礎設施投入，中國這一數字僅爲美國同行的15%，差距較大。

PPIO聯合創始人兼CEO姚欣早前對筆者表示，長期看，推理算力佔比達到95%，訓練只佔據5%。所以，未來大量數據中心需要分佈式以及海量的推理優化，如何把數十萬張卡用好，其實是一個關鍵性的技術趨勢。而對於中國AI算力來說，底層是做算力網絡、東數西算。

“中國大模型廠商之所以想要賺更多的錢，是因爲他們發現，想要從模型層面賺錢，並不是一件容易的事情。國內大模型賽道實在很卷。而且實事求是講，中國與美國最先進模型的性能相比還是有差距的。”姚欣稱。

據英偉達CFO預測，到2030年，全球AI算力基礎設施支出將達3至4萬億美元，每年增長50%以上。

以每年4倍的訓練計算增長趨勢計算，到2030年，訓練超大規模的前沿AI模型需要近2000萬個H100級GPU，但全球產能需要達到接近1億個H100級GPU，這遠遠超出了生產能力，因此需要行業加速擴大GPU產能。

預計到2030年，全球芯片半導體產業規模將超過1萬億美元。