英伟达正加码布局开源赛道，投入资源自研一款重磅大模型。公司希望借助该模型拉动硬件需求，但此举也意味着它或将与自身客户、合作伙伴形成竞争。
多名参与Nemotron项目的人士透露，英伟达计划打造Nemotron 4系列中规模最大的基础模型，目标性能对标全球顶尖开源大模型。英伟达上一代旗舰大模型相关论文拥有570名作者，员工表示Nemotron 4参与研发人员规模将进一步扩大。一名前员工称：“现阶段所有人都希望能够参与其中。”
英伟达近期持续推出多款开源模型，本次研发建立在此基础之上。周二，英伟达发布Nemotron 3.5 Lightning轻量化模型，主打高效、高速运行智能体。公司同时推出免费模型路由软件，帮助企业快速搭建模型调度工具——这类工具能够将不同AI任务分配给适配且成本最优的模型。
多名Nemotron项目员工透露，旗舰版Nemotron 4参数量至少达到万亿级别。参数量是模型学习过程中持续调整的参数单元，这一规模大约是英伟达当前旗舰模型Nemotron 3 Ultra（6月发布）的两倍。即便达到万亿参数，该模型体量依旧小于美国头部开源大模型；不过英伟达十分看重模型压缩技术，依靠该技术，更小体量模型也有望实现更优表现。
英伟达加大自研模型训练算力投入，凸显其推进开源战略的决心。英伟达向采购自家芯片的云厂商租赁AI服务器获取算力资源。截至4月，公司签署的长期云服务采购协议总额增至280亿美元（合约持续至2031年初），约为一年前披露规模的三倍。部分算力资源也用于其他研发项目。
大力推进Nemotron项目，将英伟达置于微妙处境：实质上同时和一批获得其投资的开源初创企业、以及英伟达最重要的大客户头部AI实验室展开竞争。OpenAI一直是英伟达芯片最大需求来源之一，英伟达已向这家AI实验室投资300亿美元。
尽管旗舰版Nemotron 4性能预计难以企及OpenAI、Anthropic的闭源前沿模型，但开源模型凭借成本优势，正被越来越多企业选用，承接部分业务场景。
英伟达还对多家美国本土开源企业进行大额投资，这些企业致力于推广自研大模型，代表包括Reflection AI、Thinking Machines Lab。
十余位在职、离职员工、英伟达合作伙伴与Nemotron使用者表示，英伟达加码开源，核心逻辑在于：丰富的开源生态能够持续推高GPU需求。目前英伟达芯片需求高度集中在少数前沿实验室与云厂商，例如OpenAI、微软、SpaceX，其中部分企业已经着手自研AI芯片。
英伟达的思路是：倘若大量初创公司与传统大企业，都能够依托英伟达优化适配硬件的高性价比开源模型开展AI开发；或是推动整个开源赛道加速创新，英伟达都将从中受益。
AI模型评测机构Arena首席执行官阿纳斯塔西奥斯・安杰洛普洛斯表示：“无论哪家企业做出优秀的开源模型，英伟达都是赢家。”
助推开源赛道竞争升温
一名英伟达高管表示，公司认为自研大模型能够激发行业竞争，带动更多开源模型研发，最终推升GPU需求。英伟达搭建了“Nemotron联盟”，吸纳多家美国开源开发企业加入，各方共同提供训练数据、研发思路，联合开发新一代模型。
英伟达生成式AI副总裁卡里・布里斯基在邮件中表示：“英伟达持续投入Nemotron项目，是因为我们相信各国、各类企业都需要易于获取的前沿开源模型，以此强化安全保障、加速创新，打造能够持续迭代、可长期依靠的技术底座。”
Nemotron 4具体上线时间尚未确定。多名员工称，英伟达已经敲定旗舰版Nemotron 4的预训练数据与基础架构方向，但精确参数规格、发布日期仍未落地，最后的完整训练流程尚未启动，训练周期可能长达数月。两名员工预计模型有望今年秋末完成；也有人认为会更晚。
英伟达应用深度学习研究副总裁布莱恩・卡坦扎罗在1月一档播客节目中提到，布局Nemotron项目“关乎公司长远未来，至关重要”。
英伟达大模型已经获得部分企业落地，典型案例为帕兰提尔（Palantir）。这家企业6月宣布与英伟达合作，面向美国政府客户部署Nemotron系列模型。
不过英伟达模型综合性能依旧未能跻身行业第一梯队。截至目前英伟达最强模型Nemotron 3 Ultra，在Arena、Artificial Analysis多项评测中，智能体能力、综合智能指标在美国开源模型里排名第二，仅次于Thinking Machines新发布的Inkling；和美国顶级开源模型仍有差距，全球综合排名落在40名开外。
受企业整体资金分配约束，英伟达对大模型研发的投入存在上限。英伟达云服务预算中，对应2028年1月结束财年的投入规模为70亿美元。虽然远不及OpenAI、Anthropic，但已经超过绝大多数头部开源实验室成立以来的总融资额。一名员工表示，英伟达正在争取为Nemotron调配更多算力资源。
Nemotron联盟成员包括Reflection、Cursor、Thinking Machines、Mistral。这些企业一边推进自有开源项目，一边为Nemotron 4提供训练数据、评测支持、模型设计思路。参与合作的知情人士透露，初创公司Prime Intellect提供30万个仿真环境用于模型训练。AI代码初创企业Cognition同样是联盟成员（合作尚未官宣），双方正在洽谈由Cognition向英伟达提供代码训练数据。
合作伙伴参与联盟各有考量。对于自研大模型的企业而言，英伟达发力开源能够提升市场对开源赛道关注度，做大行业盘子；另一些企业则希望参与共建模型，未来直接使用成果，省去高昂的训练算力成本。
Prime Intellect首席执行官文森特・魏瑟认为，组建联盟的意义是联合行业力量，避免市场被单一“终极大模型”垄断，而不是各家比拼谁做出最强开源模型。
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责任编辑：陈钰嘉
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