英伟达正在进一步扩大其开源人工智能模型版图。公司最新推出Nemotron 3.5 Lightning，并同步发布开源智能路由工具NeMo Switchyard，以提升长时间运行的AI智能体应用效率。与此同时，据报道，英伟达正在开发下一代Nemotron 4系列，其中最大模型的参数规模预计至少达到1万亿，目标是在性能上跻身全球领先开源AI模型之列。

　　英伟达希望Nemotron 4系列中规模最大的模型，在性能上能够与全球最优秀的开源AI模型竞争。

　　这一项目规模庞大。英伟达此前一款大型模型的研究论文共有570名

　　多名参与Nemotron项目的员工预计，最大的Nemotron 4模型将至少拥有1万亿参数，约为英伟达今年6月推出的Nemotron 3 Ultra参数规模的两倍。

　　目前Nemotron 4的最终规格和发布时间尚未确定。报道称，英伟达已经就大型Nemotron 4模型的预训练数据以及模型架构作出部分决定，但最终训练尚未开始，而这一过程本身可能需要数月时间。

　　两名员工预计，该模型最快可能在今年秋季晚些时候准备就绪，但也有其他人士认为发布时间可能更晚。

　　今年3月，英伟达成立了Nemotron Coalition，与全球多家领先AI实验室合作开发开源前沿模型。

　　英伟达生成式AI副总裁Kari Briski表示，公司投资Nemotron，是因为其认为每一家企业、每一个国家都需要能够获取的前沿开源模型，以增强安全性、加快创新，并提供可以跨越不同技术世代持续使用的基础。

　　这一战略也意味着，英伟达不再满足于只向AI开发商提供GPU，而是开始更加主动地参与开源模型生态建设。

　　英伟达大举投入开源AI模型研发背后，还有更加直接的商业逻辑，开源模型越丰富、使用门槛越低，企业部署AI的范围就可能越广，从而进一步刺激GPU需求。

　　目前，英伟达大量AI芯片需求来自OpenAI、微软以及SpaceX等前沿AI实验室和大型云计算运营商。

　　但其中部分大型客户也正在积极开发自主AI芯片，希望降低对英伟达GPU的依赖。因此，进一步扩大AI算力需求

　　报道称，英伟达认为，自身模型研发工作能够推动AI模型市场竞争，促使更多开源模型出现，并最终创造更多GPU需求。

　　换言之，Nemotron的意义并不仅仅在于英伟达能否打造出全球性能最强的AI模型，而在于公司能否进一步扩大开源AI生态，使更多企业和开发者拥有部署AI的能力，并将这些新增工作负载最终转化为对计算基础设施的需求。

　　一方面，公司正在与部分自己投资的开源AI初创企业形成潜在竞争；另一方面，英伟达也开始在模型层面与OpenAI、Anthropic等自身最重要的GPU客户产生一定程度的业务重叠。

　　OpenAI长期以来一直是推动英伟达AI芯片需求的重要力量之一，而英伟达本身也已向OpenAI投资300亿美元。

　　报道指出，Nemotron 4旗舰模型预计仍不会达到OpenAI和Anthropic最先进闭源前沿模型的整体能力，但开源模型正在越来越多地被企业视为部分工作负载中成本更低、控制能力更强的替代方案。

　　因此，英伟达并不一定需要Nemotron直接击败所有闭源模型。只要能够促进开源模型普及并扩大AI部署，就可能对其核心GPU业务形成正向反馈。

　　报道称，英伟达迄今最大的模型Nemotron 3 Ultra，在Arena和Artificial Analysis部分智能体能力及智能水平基准测试中，在美国开源模型中排名第二，仅落后于Thinking Machines最新发布的Inkling。但如果放到全球范围比较，Nemotron 3 Ultra在整体模型排名中甚至未进入前40名。

　　如果下一代模型能够显著缩小与全球领先开源模型之间的性能差距，英伟达将不仅拥有GPU、网络、服务器系统以及AI软件平台，还将进一步掌握开源模型这一关键环节，从而形成更加完整的AI技术栈。

　　而从商业战略来看，英伟达推动Nemotron的最终目标仍与其核心硬件业务紧密相关：开源AI模型越普及，企业部署AI的场景越丰富，全球对AI计算资源以及GPU的需求也有望进一步扩大。

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