Z Waves｜创业不到2年，4亿美金卖身英伟达，90后清华特奖得主跑出硅谷教科书级别的退出速度

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2025年6月28日，加州英伟达总部Voyager大楼的落地窗前，黄仁勋罕见脱下标志性皮衣，与Nexusflow两位华人联创并肩合影。这张照片迅速引爆硅谷——30多岁的焦剑涛与95后朱邦华，这两位清华系科学家正式以核心研发身份加入英伟达。而英伟达以4亿美元收购Nexusflow的动作，也成为其三年内第三次将清华背景AI团队纳入麾下的关键布局。焦剑涛以研究总监兼杰出科学家（Distinguished Scientist）的头衔，开启在Star Nemotron团队深耕企业级AI Agent的新征程。

从西北工业大学附中的自学少年，到清华园的特奖学霸，再到斯坦福博士、伯克利双系教授，两次创业后牵手英伟达，焦剑涛的每一步都紧扣AI行业发展脉络。其轨迹不仅是个人的成长史诗，更折射出华人科研者在全球AI领域从学术突破到产业落地的完整路径。

少年立志：清华特奖加身，科研初露峥嵘

焦剑涛出生于1990年3月，他的学术天赋早在高中阶段便已显露无遗。就读于西北工业大学附属中学时，他不满足于课堂知识的边界，总在课后一头扎进图书馆。那些在同龄人看来晦涩难懂的大学数学、物理学教材，成了他最痴迷的“读物”，对理论背后深层逻辑的探索欲，驱动着他不断突破认知上限。这份自主钻研的精神，让他在第24届全国中学生物理奥林匹克决赛中脱颖而出，斩获二等奖。也正是凭借这份亮眼成绩与扎实功底，他成功保送清华大学电子工程系，为未来的科研之路埋下重要伏笔。

2008年，焦剑涛踏入清华园，这座汇聚全国顶尖学子的学府，成为他施展才华的舞台。他很快成为校园里的“传奇”：连续3年成绩稳居年级前列，2011年成功斩获清华大学特等奖学金——这项每年仅授予全校约10名本科生的荣誉，是对其学业实力的最高认可。但他始终对“学习”有着清醒认知：“学分绩能反映基础知识掌握程度，却测不出学识与应用能力，高分段的差距多源于刷题，不如聚焦感兴趣的问题深耕。”这种“重理解、轻应试”的理念，让他走出了独特的成长路径。

他牵头组织班级学术沙龙，让同学轮流担任“小老师”分享知识，在思想碰撞中破解难题；作为“清华大学学生科技创新人才培养计划——星火计划”第4期成员，他大二便进入实验室，在汪玉教授指导下开发低功耗神经网络加速器，相关论文还斩获国际设计自动化会议最佳学生论文奖。此外，他还以第7届“情系母校”志愿活动支队长身份拿下校级一等奖，带领暑期实践团队获银奖，同时担任系羽毛球队主力，在学术、实践与运动间实现完美平衡。

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2010年大二暑假，焦剑涛在电子工程系张林副教授指导下，作为核心模块负责人参与示范系统“NOMAD”的研发。经过一整个暑假的熬夜调试、优化算法，该系统最终在无线传感器网络顶级年会ACM SenSys 2010中斩获最佳展示奖，让他在科研领域初露锋芒。

2011年大三，焦剑涛获得赴美国威斯康星大学麦迪逊分校交换的机会。他大胆选修博士生课程“统计信号处理”，成为班里唯一的本科生。为了跟上进度，他每天早上7点便奔赴图书馆，平均每天投入7小时潜心调研，笔记密密麻麻的内容，都是决心的证明。这份执着与才华打动了授课教授Robert Nowak，课后主动邀请他开展合作，为后续跨国学术交流埋下伏笔。

同年暑假，借助“星火计划”平台，焦剑涛获得斯坦福大学实习机会。在张林副教授与斯坦福终身教授Tsachy Weissman的联合指导下，他高效完成信息论相关课题，仅用两个月就交出超出预期的成果。实习结束时，Tsachy Weissman在鉴定中盛赞：“他的工作模式、进展速度与贡献程度，均超出我对最优秀本科生的预期。”

本科四年间，焦剑涛已以第一作者身份，与清华、斯坦福、威斯康星大学麦迪逊分校教授合作，向信息论界顶刊《IEEE Transactions on Information Theory》提交多篇论文，为后续学术道路奠定坚实基础。

斯坦福深造：深耕AI领域，初探创业赛道

2012年夏，焦剑涛带着清华的期许，远赴斯坦福大学攻读电子工程博士学位。本科阶段就已在信息论领域崭露头角——作为第一作者向信息论界顶刊《IEEE Transactions on Information Theory》投稿、参与开发的Demo“NOMAD”斩获ACM SenSys 2010最佳展示奖的他，在博士阶段更是延续了科研深耕的节奏。

六年深造时光里，他在斯坦福大学终身教授Tsachy Weissman指导下，深耕统计优化与AI领域，围绕统计机器学习、高维统计与信息论的交叉领域持续攻关，不仅解锁了残差网络（ResNet）易训练性的核心理论机制，提出深度网络中二阶捷径可保持海森矩阵条件数不随深度变化的关键发现，还针对总变差距离学习问题构建了近线性时间最优算法，其研究成果为复杂模型训练与统计推断提供了重要理论支撑。他在学术期刊发表多篇高影响力论文，学术视野不断拓宽，科研能力日益精进。其中，2013年发表于《IEEE Transactions on Information Theory》的《Universal Estimation of Directed Information》，首次为有向信息的普适性估计提供了理论框架，被引超180次；2015年与导师合作的《Minimax Estimation of Functionals of Discrete Distributions》，解决了离散分布泛函极小极大估计的核心难题，成为该领域经典文献，也为他赢得了国际信息论大会（ISIT 2015）半全会发言机会。他以统计优化与AI领域为核心深耕不辍，不仅斩获斯坦福研究生奖学金（Stanford Graduate Fellowship）这一顶尖荣誉，更在学术研究与技术实践中双线突破 。博士阶段，他参与多项前沿科研项目，研究成果广泛应用于机器人、自然语言处理等场景，其相关合作研究后续拿下MobiHoc 2019最佳论文奖 ，还曾受邀赴麻省理工学院（MIT）CSAIL等机构开展专题学术报告，研究思路与成果获得国际学界广泛认可。

博士在读期间，他与清华电子系校友张文铸一拍即合，联合创立“AI+教育”企业清帆科技。旨在为年轻人搭建链接全球顶尖高校与企业的实践平台，解决求职深造中缺乏优质经历的痛点。那段时间，他白天埋首科研，晚上和周末就投入公司运营，从产品设计、技术开发到市场推广。看到越来越多学生通过平台获得成长，拿到心仪的offer，焦剑涛便觉得一切付出都值得。后来，清帆科技还成功入选“在线教育未来独角兽TOP100”，这段经历让他积累了宝贵的团队管理与市场运营经验，也让他深刻理解了“技术只有解决实际痛点，才有真正价值”。

伯克利执教：双聘教授荣光，育科研栋梁

2018年，焦剑涛迎来职业重要转折：凭借博士阶段的优异成果，他受邀担任加州大学伯克利分校电子工程与计算机科学系、统计系双聘助理教授。伯克利作为全球顶尖的公立研究型大学，学术氛围浓厚，其伯克利人工智能研究实验室（BAIR Lab）更是AI领域的“圣地”。

在伯克利的七年里，焦剑涛身兼数职却样样出彩：作为伯克利AI核心实验室（BAIR Lab）核心成员，他深耕AI前沿基础研究与跨学科融合；担任伯克利学习推理领域理论研究中心（CLIMB）联合主任，统筹研究方向并协调跨领域学术项目；同时以伯克利信息系统科学实验室（BLISS）、负责任去中心化智能中心（RDI）成员身份，分别聚焦信息与数据科学理论研究、AI安全及分布式系统相关探索，多维度推动学术创新。

他的研究覆盖生成式AI全链条——从数据预训练、RLHF微调，到防御“越狱攻击”的安全框架构建，成果还成功应用于自动驾驶及网络安全领域。在此期间，他的科研突破持续引发行业关注：主导开发的Athene-V2-72B-Agent，在并行函数调用任务中性能超越GPT-4o；提出的统计最优大模型水印算法，为AI安全部署提供全新范式。

课堂上，焦剑涛深入浅出的讲解和前沿的学术视角深受学生喜爱。他不仅传授知识，更注重引导学生独立思考，鼓励他们大胆探索未知领域，成为学生科研道路上的良师益友。他培养的学生Tianhao Wu提出“思考偏好优化（TPO）”方法，被业内知名学者Sebastian Raschka推荐，成为OpenAI-o1思考替代法的重要研究方向。

2018年，以清华电子系全系第一成绩赴伯克利读博的朱邦华，机缘巧合成为焦剑涛的首位学生。朱邦华此前在斯坦福交换期间，已从信息论、通信领域拓展到计算生物学交叉研究。在焦剑涛与“机器学习之父”Michael I. JORDAN的联合指导下，朱邦华进一步转向机器学习与强化学习理论研究。

对于焦剑涛来说，二人既是师徒，更是志同道合的伙伴，常常为了一个科研问题讨论到深夜，在思想碰撞中萌生诸多创新想法，这份深厚情谊也为后续创业埋下伏笔。

Nexusflow创业：开源模型封神，融资估值飙升

2023年，生成式AI浪潮席卷全球，AI行业进入前所未有的黄金时代。焦剑涛意识到，这是将多年积累的学术成果转化为产业价值的最佳时机。于是，他与朱邦华、清华校友Jian Zhang及伯克利同事Kurt Keutzer教授（英伟达学术合作项目核心成员）共同创立Nexusflow。

图片来源：DataLearner官网

公司初期聚焦生成式AI解决网络安全问题，让用户通过自然语言命令控制安全软件、获取数据洞察；随着Agent技术成为行业趋势，迅速转型为企业级生成式AI Agents服务商。

创业的道路充满挑战，公司成立之初，团队仅10人，办公场地是小小的共享空间。但凭借过硬的技术实力和清晰的市场定位，Nexusflow很快获得资本青睐。2023年9月，公司宣布完成1060万美元种子轮融资，由Point72 Ventures领投，Fusion Fund等机构参与，投后估值达5300万美元。

融资后，团队计划扩充至20人，资金全部用于研发与产品迭代，加速技术落地进程。凭借硬核技术，Nexusflow在开源社区迅速打响名气，成为令人瞩目的“黑马”。推出的130亿参数开源模型NexusRaven-V2，在嵌套函数调用任务上成功率比GPT-4高出7个百分点，且完全规避版权风险，被HuggingFace CEO公开称赞。

后续发布的Athene系列模型更引发行业轰动——Athene-V2-Chat在多项基准测试中表现可与GPT-4o和Claude 3.5匹敌，Athene-V2-Agent在函数调用和Agent应用上超越GPT-4o专用模型；基于Meta Llama-3-70B微调的Athene-70B，在Arena-Hard评测中取得接近顶级专有模型的成绩。

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巨头携手：4亿收购入局，开源初心不改

Nexusflow作为AI云平台Together AI的核心客户，长期借助其GPU集群开展模型训练；而英伟达曾参与Together AI的A轮和B轮融资，这种生态内的紧密联系，也为后续的收购合作埋下重要伏笔。

2025年，英伟达对Nexusflow的收购，并非偶然的人才招揽，而是其完善AI生态的关键布局。此前2023年，英伟达已收购清华校友韩松团队的边缘计算公司OmniML，将其技术整合进CUDA生态；2025年4月，又收购贾扬清创立的Lepton AI，将其云原生平台改造为NVIDIA DGX Cloud Lepton，用于对抗亚马逊AWS、谷歌TPU。焦剑涛团队的加入，恰好填补了英伟达在企业级AI Agent领域的技术缺口，其核心技术将直接注入Nemotron企业级智能体平台，为通用人工智能的落地增添关键动力。

据公开信息显示，收购完成后，焦剑涛担任英伟达研究总监兼杰出科学家，朱邦华出任首席研究科学家，Nexusflow CTO Jian Zhang（清华电子系校友）担任应用研究总监，三位清华系人才在Star Nemotron团队形成强大研发合力。

特别值得关注的是，焦剑涛将保持“学界+产业”双轨并行的身份，继续保留与加州大学伯克利分校的合作关系。这种模式既保障了学术研究的独立性，能让他持续追踪AI前沿理论，又能让技术精准对接产业需求，成为当下AI人才平衡科研与实践的典型选择，也彰显了英伟达对顶尖人才的尊重与包容。

加入英伟达后，焦剑涛在社交平台公开承诺：“将持续推动开源研究成果，助力构建更强大、更开放的AI社区”，这一表态延续了Nexusflow成立以来的技术理念，也让业界看到了他在巨头平台上坚守初心的笃定。

英伟达此次将焦剑涛团队纳入麾下，正是看中其将学术前沿转化为产业价值的卓越能力——Nexusflow的技术将与英伟达刚收购的加拿大公司CentML形成闭环，后者的低功耗推理优化技术，可让企业智能体在终端设备高效运行，共同推进“AI取代初级白领”的“数字劳动力”平台建设，为行业发展带来全新可能。而英伟达通过收购与投资不断完善生态布局，于2024年投资总额达10亿美元，全年参与50轮融资，高于2023年的8.72亿美元和39轮融资。

回顾焦剑涛的成长轨迹，清华“严谨、勤奋、求实、创新”的学风塑造了他的科研底色，斯坦福的深造拓宽了他的国际视野，伯克利的任教衔接了理论与实践，两次创业让他读懂了技术落地的逻辑，而英伟达的平台则为他提供了技术规模化应用的广阔舞台。
从附中自学的求知少年到全球AI巨头的核心掌舵者，焦剑涛的每一步都踩在时代浪潮的前沿。他用“学术深耕+产业突围”的双轨路径，印证了华人科研者在全球科技竞争中的硬核实力；在开源与商业、理论与实践的平衡中，他既守住了技术普惠的初心，又实现了价值创造的跃升。未来必将以企业级AI Agent技术为支点，推动全球智能生态的开放协同，让源于东方的创新力量在世界科技舞台上持续发光发热。

References

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NVIDIA

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《韩松贾扬清之后，又一家清华系

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《华人

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[12]

《清华校友朱邦华、焦剑涛入职英伟达，分别任首席研究科学家、研究主管兼杰出科学家》，

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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