英伟达在周三巨头表示，其开源的 Nemotron 3 Ultra AI 模型在成本上已经超越了闭源模型。

　　英伟达在一份

　　英伟达补充道，在与 LangChain 的 Deep Agents 基准测试进行对比时，Nemotron 3 Ultra 在业务任务的表现上也与得分最高的模型旗鼓相当。

　　LangChain 联合创始人兼首席执行官哈里森·蔡斯在发布会中表示：“构建更好智能体的方法是不断改进模型周围的系统。当团队能够将它们放在一起进行微调时，内存、工具使用、评估和模型行为就会产生复合效应。我们与英伟达的合作表明，企业可以从开源技术栈中获得强劲的性能，同时保持对他们正在构建的智能体系统的控制。”

　　英伟达还指出，Abridge、Amdocs 和 Box正在将专门的智能体直接嵌入到他们的平台中，并且安永正在围绕其 NemoClaw 蓝图，扩大对英伟达功能的落地应用。

　　英伟达做大模型，其核心目的从来不是为了通过卖大模型API去和 OpenAI 或 Anthropic 搞直接竞争，而是为了巩固和扩大其在AI产业链上的绝对统治地位。

　　英伟达最大的护城河不是芯片，而是 CUDA 软件生态。如今，它通过推出自己的大模型，并将其打包进 NVIDIA NIM中，让企业能够一键在英伟达硬件上进行部署和微调。英伟达做大模型是为了让其软件栈更具吸引力，从而将客户牢牢绑定在英伟达的硬件和软件生态圈内，这被称为“全栈变现”。

　　像 OpenAI 这样的闭源大模型必须通过公有云访问，由于数据隐私和安全限制，很多政府机构、军工、金融巨头以及敏感行业无法使用。英伟达通过推出“权重开源、允许私有化部署”的 Nemotron 模型，与 Palantir、DataRobot 等企业软件巨头深度合作。这种在完全隔离、安全的本地环境下运行的大模型，能够完美切入公有云巨头吃不到的政企高利润市场。

　　正如微软做 Surface 电脑是为了给 Windows 阵营打样，英伟达自己训练大模型是为了向全球企业证明“在 Hopper 和 Blackwell 芯片上，大模型的性能和成本可以优化到多么极致”。以最新的 Nemotron 3 Ultra 为例，英伟达联合 LangChain 证明了其推理成本比市面上的闭源大模型便宜了将近 10 倍。

　　在通用语言模型之外，英伟达还深度布局了 Cosmos、GR00T 等。这类模型能模拟真实的物理世界和力学反应，是自动驾驶、人形机器人、智慧工厂数字孪生不可或缺的大脑。在这类工业级硬核AI赛道上，传统的互联网大模型公司并不擅长，而这正是英伟达芯片消耗最大的未来温床。

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