【摘要】据知情人士透露，近期英伟达正在洽谈收购仿真合成数据领域龙头企业光轮智能。

　　英伟达CEO黄仁勋在财报会议上多次表明Physical AI是公司未来的重要增长点，而此次收购正是利用光轮智能的Real2Sim2Real技术栈解决Physical AI高质量仿真合成数据短缺的问题。

　　此次收购或将进一步使英伟达完善包含硬件、软件、数据在内的全产业链能力，而光轮智能也能依托英伟达的全球生态扩大市场覆盖，最终实现“1+12” 的行业价值提升。

　　在AI与具身智能技术快速迭代的今天，行业巨头的战略并购往往会对行业格局产生深刻影响。据知情人士透露，近期，英伟达正在洽谈收购来自中国的仿真合成数据领域龙头企业光轮智能。这起收购或将进一步使英伟达完善其包含芯片、平台、数据和服务在内的全产业链能力，更折射出英伟达在Physical AI领域加速能力整合的战略意图。

　　据知情人士透露，英伟达正与全球领先的仿真合成数据企业光轮智能（北京）科技有限公司（以下简称“光轮智能”）展开收购谈判。

　　目前，双方已就核心交易框架达成初步共识，仅在价格方面仍有博弈。事实上，这一合作并非偶然，早在2025年10月，英伟达Omniverse与物理AI高级总监黄敏珊（黄仁勋之女）在首次公开直播中，就邀请了光轮智能创始人作为嘉宾。

　　直播里，黄敏珊明确表示，英伟达需要合成数据解决方案，而光轮智能完全能满足市场需求，还已在技术上支持了英伟达内部多个项目。

　　2025年11月，在GTC DC大会上，黄仁勋亲自展示了光轮智能的仿真成果；同期，英伟达机器人产品线经理黄胜斌（黄仁勋之子）也在会议中提到，Physical AI面临数据荒的困境，仿真合成数据是破解这一问题的关键路径。

　　此外，在英伟达官网上，光轮智能已被列为头档的仿真Kaiyun科技有限公司解决方案提供商，足见双方合作的深度。

　　英伟达的核心业务有四大板块，包括数据中心业务、游戏业务、专业可视化业务和汽车与机器人业务，其中数据中心业务是英伟达目前最大收入来源，占比接近90%，主要是为云计算、人工智能训练和推理提供高性能GPU芯片及数据中心解决方案，包括计算加速、网络互联等，服务于全球科技巨头和企业级客户。

　　此次强调的Physical AI则属于汽车与机器人业务，是指将AI技术与物理实体（如机器人、自动驾驶汽车）深度融合，使机器能够感知、理解并主动干预物理世界的领域。值得一提的是，这些业务仍然需要依赖数据中心的AI算力进行模型训练和仿线财年第三季度，英伟达实现营业收入570亿美元，Gaap净利润为319亿美元,对第四季度的业绩指引将达到650亿美元，同比增幅超过65%。此外，CEO黄仁勋在财报电话会上强调：“AI已经达到一个临界点，向自主和物理AI的过渡将是革命性的。”

　　光轮智能成立于2023年，是生成式AI与仿真技术融合的合成数据提供商。公司聚焦于物理AI领域的机器人数据短缺问题，基于英伟达技术栈构建仿真数据解决方案，能提供从场景构建、模型训练、仿真测试到真机部署的一站式平台，覆盖具身智能、自动驾驶两大领域。

　　收购后，两者能形成明显的协同效应。英伟达Physical AI业务目前最大的痛点就是高质量仿真合成数据短缺，而光轮智能的Real2Sim2Real技术栈能缩小仿真与现实差异，可直接补上这一缺口，形成“英伟达硬件+光轮数据”的完整闭环。

　　此外，在客户层面，光轮智能和英伟达原本就有不少共同客户，比如Figure AI、智元机器人、字节跳动和博世等。之前这些客户需要分别对接英伟达的算力、硬件和基础模型，以及光轮智能的具身合成数据，流程繁琐且成本不低。收购后，英伟达或可直接给客户提供全产业链服务，进一步提升客户粘性，巩固市场地位。

　　在商业模式上，两者的思路也很契合，都是给AI领域提供基础支撑服务。光轮智能不卖仿真工具，专门提供即用型的高质量具身合成数据，就像AGI时代的“卖水人”；英伟达也承担着芯片领域“卖铲人”的角色，不只是卖芯片，而是通过芯片、算力、软件生态等，提供一体化的AI基础设施服务。商业模式的契合也减少了后续整合成本。

　　事实上，这一收购也延续了英伟达同步收购资产+人才的传统逻辑，光轮智能创始人曾是英伟达自动驾驶仿线年其离职创业时，黄仁勋曾亲自挽留但未成功。

　　这种“已离职再创业的前员工回归”的剧本，在英伟达历史上多次上演，比如2025年英伟达收购的CentML，其创始人王尚也是前员工，离职2年后就以35亿人民币被收购。这种模式能让英伟达快速获取熟悉自身生态的团队，降低整合成本。

　　同时，这次并购也符合英伟达近年来的规模化并购策略，公开信息显示，近两年英伟达的投资并购金额已达400多亿美金，平均每4天完成一笔交易。

　　事实上，英伟达的频繁并购动作正是硅谷 AI 行业整合的缩影。如今硅谷正围绕核心企业形成协同网络，Meta、亚马逊和谷歌等巨头们通过并购、合作打通芯片、算力、模型与应用全链路，实现资源与技术的高效聚合。

　　未来，AI 将在更多商业场景中提供实用解决方案，从工业自动化到智能服务全面渗透，推动产业效率大幅提升，商业价值持续释放，迎来更为繁荣的发展阶段。

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