来源：环球市场播报
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。
