Z Waves｜創業不到2年，4億美金賣身英偉達，90后清華特獎得主跑出硅谷教科書級別的退出速度

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2025年6月28日，加州英偉達總部Voyager大樓的落地窗前，黃仁勛罕見脫下標志性皮衣，與Nexusflow兩位華人聯創并肩合影。這張照片迅速引爆硅谷——30多歲的焦劍濤與95后朱邦華，這兩位清華系科學家正式以核心研發身份加入英偉達。而英偉達以4億美元收購Nexusflow的動作，也成為其三年內第三次將清華背景AI團隊納入麾下的關鍵布局。焦劍濤以研究總監兼杰出科學家（Distinguished Scientist）的頭銜，開啟在Star Nemotron團隊深耕企業級AI Agent的新征程。

從西北工業大學附中的自學少年，到清華園的特獎學霸，再到斯坦福博士、伯克利雙系教授，兩次創業后牽手英偉達，焦劍濤的每一步都緊扣AI行業發展脈絡。其軌跡不僅是個人的成長史詩，更折射出華人科研者在全球AI領域從學術突破到產業落地的完整路徑。

少年立志：清華特獎加身，科研初露崢嶸

焦劍濤出生于1990年3月，他的學術天賦早在高中階段便已顯露無遺。就讀于西北工業大學附屬中學時，他不滿足于課堂知識的邊界，總在課后一頭扎進圖書館。那些在同齡人看來晦澀難懂的大學數學、物理學教材，成了他最癡迷的“讀物”，對理論背后深層邏輯的探索欲，驅動著他不斷突破認知上限。這份自主鉆研的精神，讓他在第24屆全國中學生物理奧林匹克決賽中脫穎而出，斬獲二等獎。也正是憑借這份亮眼成績與扎實功底，他成功保送清華大學電子工程系，為未來的科研之路埋下重要伏筆。

2008年，焦劍濤踏入清華園，這座匯聚全國頂尖學子的學府，成為他施展才華的舞臺。他很快成為校園里的“傳奇”：連續3年成績穩居年級前列，2011年成功斬獲清華大學特等獎學金——這項每年僅授予全校約10名本科生的榮譽，是對其學業實力的最高認可。但他始終對“學習”有著清醒認知：“學分績能反映基礎知識掌握程度，卻測不出學識與應用能力，高分段的差距多源于刷題，不如聚焦感興趣的問題深耕。”這種“重理解、輕應試”的理念，讓他走出了獨特的成長路徑。

他牽頭組織班級學術沙龍，讓同學輪流擔任“小老師”分享知識，在思想碰撞中破解難題；作為“清華大學學生科技創新人才培養計劃——星火計劃”第4期成員，他大二便進入實驗室，在汪玉教授指導下開發低功耗神經網絡加速器，相關論文還斬獲國際設計自動化會議最佳學生論文獎。此外，他還以第7屆“情系母校”志愿活動支隊長身份拿下校級一等獎，帶領暑期實踐團隊獲銀獎，同時擔任系羽毛球隊主力，在學術、實踐與運動間實現完美平衡。

圖片來源：清華新聞網

2010年大二暑假，焦劍濤在電子工程系張林副教授指導下，作為核心模塊負責人參與示范系統“NOMAD”的研發。經過一整個暑假的熬夜調試、優化算法，該系統最終在無線傳感器網絡頂級年會ACM SenSys 2010中斬獲最佳展示獎，讓他在科研領域初露鋒芒。

2011年大三，焦劍濤獲得赴美國威斯康星大學麥迪遜分校交換的機會。他大膽選修博士生課程“統計信號處理”，成為班里唯一的本科生。為了跟上進度，他每天早上7點便奔赴圖書館，平均每天投入7小時潛心調研，筆記密密麻麻的內容，都是決心的證明。這份執著與才華打動了授課教授Robert Nowak，課后主動邀請他開展合作，為后續跨國學術交流埋下伏筆。

同年暑假，借助“星火計劃”平臺，焦劍濤獲得斯坦福大學實習機會。在張林副教授與斯坦福終身教授Tsachy Weissman的聯合指導下，他高效完成信息論相關課題，僅用兩個月就交出超出預期的成果。實習結束時，Tsachy Weissman在鑒定中盛贊：“他的工作模式、進展速度與貢獻程度，均超出我對最優秀本科生的預期。”

本科四年間，焦劍濤已以第一作者身份，與清華、斯坦福、威斯康星大學麥迪遜分校教授合作，向信息論界頂刊《IEEE Transactions on Information Theory》提交多篇論文，為后續學術道路奠定堅實基礎。

斯坦福深造：深耕AI領域，初探創業賽道

2012年夏，焦劍濤帶著清華的期許，遠赴斯坦福大學攻讀電子工程博士學位。本科階段就已在信息論領域嶄露頭角——作為第一作者向信息論界頂刊《IEEE Transactions on Information Theory》投稿、參與開發的Demo“NOMAD”斬獲ACM SenSys 2010最佳展示獎的他，在博士階段更是延續了科研深耕的節奏。

六年深造時光里，他在斯坦福大學終身教授Tsachy Weissman指導下，深耕統計優化與AI領域，圍繞統計機器學習、高維統計與信息論的交叉領域持續攻關，不僅解鎖了殘差網絡（ResNet）易訓練性的核心理論機制，提出深度網絡中二階捷徑可保持海森矩陣條件數不隨深度變化的關鍵發現，還針對總變差距離學習問題構建了近線性時間最優算法，其研究成果為復雜模型訓練與統計推斷提供了重要理論支撐。他在學術期刊發表多篇高影響力論文，學術視野不斷拓寬，科研能力日益精進。其中，2013年發表于《IEEE Transactions on Information Theory》的《Universal Estimation of Directed Information》，首次為有向信息的普適性估計提供了理論框架，被引超180次；2015年與導師合作的《Minimax Estimation of Functionals of Discrete Distributions》，解決了離散分布泛函極小極大估計的核心難題，成為該領域經典文獻，也為他贏得了國際信息論大會（ISIT 2015）半全會發言機會。他以統計優化與AI領域為核心深耕不輟，不僅斬獲斯坦福研究生獎學金（Stanford Graduate Fellowship）這一頂尖榮譽，更在學術研究與技術實踐中雙線突破 。博士階段，他參與多項前沿科研項目，研究成果廣泛應用于機器人、自然語言處理等場景，其相關合作研究后續拿下MobiHoc 2019最佳論文獎 ，還曾受邀赴麻省理工學院（MIT）CSAIL等機構開展專題學術報告，研究思路與成果獲得國際學界廣泛認可。

博士在讀期間，他與清華電子系校友張文鑄一拍即合，聯合創立“AI+教育”企業清帆科技。旨在為年輕人搭建鏈接全球頂尖高校與企業的實踐平臺，解決求職深造中缺乏優質經歷的痛點。那段時間，他白天埋首科研，晚上和周末就投入公司運營，從產品設計、技術開發到市場推廣。看到越來越多學生通過平臺獲得成長，拿到心儀的offer，焦劍濤便覺得一切付出都值得。后來，清帆科技還成功入選“在線教育未來獨角獸TOP100”，這段經歷讓他積累了寶貴的團隊管理與市場運營經驗，也讓他深刻理解了“技術只有解決實際痛點，才有真正價值”。

伯克利執教：雙聘教授榮光，育科研棟梁

2018年，焦劍濤迎來職業重要轉折：憑借博士階段的優異成果，他受邀擔任加州大學伯克利分校電子工程與計算機科學系、統計系雙聘助理教授。伯克利作為全球頂尖的公立研究型大學，學術氛圍濃厚，其伯克利人工智能研究實驗室（BAIR Lab）更是AI領域的“圣地”。

在伯克利的七年里，焦劍濤身兼數職卻樣樣出彩：作為伯克利AI核心實驗室（BAIR Lab）核心成員，他深耕AI前沿基礎研究與跨學科融合；擔任伯克利學習推理領域理論研究中心（CLIMB）聯合主任，統籌研究方向并協調跨領域學術項目；同時以伯克利信息系統科學實驗室（BLISS）、負責任去中心化智能中心（RDI）成員身份，分別聚焦信息與數據科學理論研究、AI安全及分布式系統相關探索，多維度推動學術創新。

他的研究覆蓋生成式AI全鏈條——從數據預訓練、RLHF微調，到防御“越獄攻擊”的安全框架構建，成果還成功應用于自動駕駛及網絡安全領域。在此期間，他的科研突破持續引發行業關注：主導開發的Athene-V2-72B-Agent，在并行函數調用任務中性能超越GPT-4o；提出的統計最優大模型水印算法，為AI安全部署提供全新范式。

課堂上，焦劍濤深入淺出的講解和前沿的學術視角深受學生喜愛。他不僅傳授知識，更注重引導學生獨立思考，鼓勵他們大膽探索未知領域，成為學生科研道路上的良師益友。他培養的學生Tianhao Wu提出“思考偏好優化（TPO）”方法，被業內知名學者Sebastian Raschka推薦，成為OpenAI-o1思考替代法的重要研究方向。

2018年，以清華電子系全系第一成績赴伯克利讀博的朱邦華，機緣巧合成為焦劍濤的首位學生。朱邦華此前在斯坦福交換期間，已從信息論、通信領域拓展到計算生物學交叉研究。在焦劍濤與“機器學習之父”Michael I. JORDAN的聯合指導下，朱邦華進一步轉向機器學習與強化學習理論研究。

對于焦劍濤來說，二人既是師徒，更是志同道合的伙伴，常常為了一個科研問題討論到深夜，在思想碰撞中萌生諸多創新想法，這份深厚情誼也為后續創業埋下伏筆。

Nexusflow創業：開源模型封神，融資估值飆升

2023年，生成式AI浪潮席卷全球，AI行業進入前所未有的黃金時代。焦劍濤意識到，這是將多年積累的學術成果轉化為產業價值的最佳時機。于是，他與朱邦華、清華校友Jian Zhang及伯克利同事Kurt Keutzer教授（英偉達學術合作項目核心成員）共同創立Nexusflow。

圖片來源：DataLearner官網

公司初期聚焦生成式AI解決網絡安全問題，讓用戶通過自然語言命令控制安全軟件、獲取數據洞察；隨著Agent技術成為行業趨勢，迅速轉型為企業級生成式AI Agents服務商。

創業的道路充滿挑戰，公司成立之初，團隊僅10人，辦公場地是小小的共享空間。但憑借過硬的技術實力和清晰的市場定位，Nexusflow很快獲得資本青睞。2023年9月，公司宣布完成1060萬美元種子輪融資，由Point72 Ventures領投，Fusion Fund等機構參與，投后估值達5300萬美元。

融資后，團隊計劃擴充至20人，資金全部用于研發與產品迭代，加速技術落地進程。憑借硬核技術，Nexusflow在開源社區迅速打響名氣，成為令人矚目的“黑馬”。推出的130億參數開源模型NexusRaven-V2，在嵌套函數調用任務上成功率比GPT-4高出7個百分點，且完全規避版權風險，被HuggingFace CEO公開稱贊。

后續發布的Athene系列模型更引發行業轟動——Athene-V2-Chat在多項基準測試中表現可與GPT-4o和Claude 3.5匹敵，Athene-V2-Agent在函數調用和Agent應用上超越GPT-4o專用模型；基于Meta Llama-3-70B微調的Athene-70B，在Arena-Hard評測中取得接近頂級專有模型的成績。

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巨頭攜手：4億收購入局，開源初心不改

Nexusflow作為AI云平臺Together AI的核心客戶，長期借助其GPU集群開展模型訓練；而英偉達曾參與Together AI的A輪和B輪融資，這種生態內的緊密聯系，也為后續的收購合作埋下重要伏筆。

2025年，英偉達對Nexusflow的收購，并非偶然的人才招攬，而是其完善AI生態的關鍵布局。此前2023年，英偉達已收購清華校友韓松團隊的邊緣計算公司OmniML，將其技術整合進CUDA生態；2025年4月，又收購賈揚清創立的Lepton AI，將其云原生平臺改造為NVIDIA DGX Cloud Lepton，用于對抗亞馬遜AWS、谷歌TPU。焦劍濤團隊的加入，恰好填補了英偉達在企業級AI Agent領域的技術缺口，其核心技術將直接注入Nemotron企業級智能體平臺，為通用人工智能的落地增添關鍵動力。

據公開信息顯示，收購完成后，焦劍濤擔任英偉達研究總監兼杰出科學家，朱邦華出任首席研究科學家，Nexusflow CTO Jian Zhang（清華電子系校友）擔任應用研究總監，三位清華系人才在Star Nemotron團隊形成強大研發合力。

特別值得關注的是，焦劍濤將保持“學界+產業”雙軌并行的身份，繼續保留與加州大學伯克利分校的合作關系。這種模式既保障了學術研究的獨立性，能讓他持續追蹤AI前沿理論，又能讓技術精準對接產業需求，成為當下AI人才平衡科研與實踐的典型選擇，也彰顯了英偉達對頂尖人才的尊重與包容。

加入英偉達后，焦劍濤在社交平臺公開承諾：“將持續推動開源研究成果，助力構建更強大、更開放的AI社區”，這一表態延續了Nexusflow成立以來的技術理念，也讓業界看到了他在巨頭平臺上堅守初心的篤定。

英偉達此次將焦劍濤團隊納入麾下，正是看中其將學術前沿轉化為產業價值的卓越能力——Nexusflow的技術將與英偉達剛收購的加拿大公司CentML形成閉環，后者的低功耗推理優化技術，可讓企業智能體在終端設備高效運行，共同推進“AI取代初級白領”的“數字勞動力”平臺建設，為行業發展帶來全新可能。而英偉達通過收購與投資不斷完善生態布局，于2024年投資總額達10億美元，全年參與50輪融資，高于2023年的8.72億美元和39輪融資。

回顧焦劍濤的成長軌跡，清華“嚴謹、勤奮、求實、創新”的學風塑造了他的科研底色，斯坦福的深造拓寬了他的國際視野，伯克利的任教銜接了理論與實踐，兩次創業讓他讀懂了技術落地的邏輯，而英偉達的平臺則為他提供了技術規模化應用的廣闊舞臺。
從附中自學的求知少年到全球AI巨頭的核心掌舵者，焦劍濤的每一步都踩在時代浪潮的前沿。他用“學術深耕+產業突圍”的雙軌路徑，印證了華人科研者在全球科技競爭中的硬核實力；在開源與商業、理論與實踐的平衡中，他既守住了技術普惠的初心，又實現了價值創造的躍升。未來必將以企業級AI Agent技術為支點，推動全球智能生態的開放協同，讓源于東方的創新力量在世界科技舞臺上持續發光發熱。

References

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創業小聚，《

NVIDIA

收購中國新創

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公司賣給英偉達，黃仁勛親自招募

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殺瘋了

！華人

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《華人

統治

”AI

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[12]

《清華校友朱邦華、焦劍濤入職英偉達，分別任首席研究科學家、研究主管兼杰出科學家》，

http://www.shturl.cc/cc0ed8fc8fd82582358347f69c1c4565

[13] SIMONS INSTITUTE for the Theory of Computing

Jiantao Jiaohttps://simons.berkeley.edu/people/jiantao-jiao

[14] Jiantao Jiao | ISL Colloquium

https://isl.stanford.edu/talks/talk-schedule/spring-2023-jiantao-jiao/

[15]MITCSAIL

https://www.csail.mit.edu/event/jiantao-jiao-instance-optimal-learning-total-variation-distance

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