英偉達全力研發 Nemotron 4 開源大模型 拉動芯片需求同時直面客户競爭

英偉達正加碼佈局開源賽道，投入資源自研一款重磅大模型。公司希望藉助該模型拉動硬件需求，但此舉也意味着它或將與自身客户、合作伙伴形成競爭。

多名參與 Nemotron 項目的人士透露，英偉達計劃打造 Nemotron 4 系列中規模最大的基礎模型，目標性能對標全球頂尖開源大模型。英偉達上一代旗艦大模型相關論文擁有 570 名作者，員工表示 Nemotron 4 參與研發人員規模將進一步擴大。一名前員工稱：“現階段所有人都希望能夠參與其中。”

英偉達近期持續推出多款開源模型，本次研發建立在此基礎之上。週二，英偉達發佈 Nemotron 3.5 Lightning 輕量化模型，主打高效、高速運行智能體。公司同時推出免費模型路由軟件，幫助企業快速搭建模型調度工具——這類工具能夠將不同 AI 任務分配給適配且成本最優的模型。

多名 Nemotron 項目員工透露，旗艦版 Nemotron 4 參數量至少達到萬億級別。參數量是模型學習過程中持續調整的參數單元，這一規模大約是英偉達當前旗艦模型 Nemotron 3 Ultra（6 月發佈）的兩倍。即便達到萬億參數，該模型體量依舊小於美國頭部開源大模型；不過英偉達十分看重模型壓縮技術，依靠該技術，更小體量模型也有望實現更優表現。

英偉達加大自研模型訓練算力投入，凸顯其推進開源戰略的決心。英偉達向採購自家芯片的雲廠商租賃 AI 服務器獲取算力資源。截至 4 月，公司簽署的長期雲服務採購協議總額增至 280 億美元（合約持續至 2031 年初），約為一年前披露規模的三倍。部分算力資源也用於其他研發項目。

大力推進 Nemotron 項目，將英偉達置於微妙處境：實質上同時和一批獲得其投資的開源初創企業、以及英偉達最重要的大客户頭部 AI 實驗室展開競爭。OpenAI 一直是英偉達芯片最大需求來源之一，英偉達已向這家 AI 實驗室投資 300 億美元。

儘管旗艦版 Nemotron 4 性能預計難以企及 OpenAI、Anthropic 的閉源前沿模型，但開源模型憑藉成本優勢，正被越來越多企業選用，承接部分業務場景。

英偉達還對多家美國本土開源企業進行大額投資，這些企業致力於推廣自研大模型，代表包括 Reflection AI、Thinking Machines Lab。

十餘位在職、離職員工、英偉達合作伙伴與 Nemotron 使用者表示，英偉達加碼開源，核心邏輯在於：豐富的開源生態能夠持續推高 GPU 需求。目前英偉達芯片需求高度集中在少數前沿實驗室與雲廠商，例如 OpenAI、微軟、SpaceX，其中部分企業已經着手自研 AI 芯片。

英偉達的思路是：倘若大量初創公司與傳統大企業，都能夠依託英偉達優化適配硬件的高性價比開源模型開展 AI 開發；或是推動整個開源賽道加速創新，英偉達都將從中受益。

AI 模型評測機構 Arena 首席執行官阿納斯塔西奧斯・安傑洛普洛斯表示：“無論哪家企業做出優秀的開源模型，英偉達都是贏家。”

助推開源賽道競爭升温

一名英偉達高管表示，公司認為自研大模型能夠激發行業競爭，帶動更多開源模型研發，最終推升 GPU 需求。英偉達搭建了 “Nemotron 聯盟”，吸納多家美國開源開發企業加入，各方共同提供訓練數據、研發思路，聯合開發新一代模型。

英偉達生成式 AI 副總裁卡里・布里斯基在郵件中表示：“英偉達持續投入 Nemotron 項目，是因為我們相信各國、各類企業都需要易於獲取的前沿開源模型，以此強化安全保障、加速創新，打造能夠持續迭代、可長期依靠的技術底座。”

Nemotron 4 具體上線時間尚未確定。多名員工稱，英偉達已經敲定旗艦版 Nemotron 4 的預訓練數據與基礎架構方向，但精確參數規格、發佈日期仍未落地，最後的完整訓練流程尚未啓動，訓練週期可能長達數月。兩名員工預計模型有望今年秋末完成；也有人認為會更晚。

英偉達應用深度學習研究副總裁布萊恩・卡坦扎羅在 1 月一檔播客節目中提到，佈局 Nemotron 項目 “關乎公司長遠未來，至關重要”。

英偉達大模型已經獲得部分企業落地，典型案例為帕蘭提爾（Palantir）。這家企業 6 月宣佈與英偉達合作，面向美國政府客户部署 Nemotron 系列模型。

不過英偉達模型綜合性能依舊未能躋身行業第一梯隊。截至目前英偉達最強模型 Nemotron 3 Ultra，在 Arena、Artificial Analysis 多項評測中，智能體能力、綜合智能指標在美國開源模型裏排名第二，僅次於 Thinking Machines 新發布的 Inkling；和美國頂級開源模型仍有差距，全球綜合排名落在 40 名開外。

受企業整體資金分配約束，英偉達對大模型研發的投入存在上限。英偉達雲服務預算中，對應 2028 年 1 月結束財年的投入規模為 70 億美元。雖然遠不及 OpenAI、Anthropic，但已經超過絕大多數頭部開源實驗室成立以來的總融資額。一名員工表示，英偉達正在爭取為 Nemotron 調配更多算力資源。

Nemotron 聯盟成員包括 Reflection、Cursor、Thinking Machines、Mistral。這些企業一邊推進自有開源項目，一邊為 Nemotron 4 提供訓練數據、評測支持、模型設計思路。參與合作的知情人士透露，初創公司 Prime Intellect 提供 30 萬個仿真環境用於模型訓練。AI 代碼初創企業 Cognition 同樣是聯盟成員（合作尚未官宣），雙方正在洽談由 Cognition 向英偉達提供代碼訓練數據。

合作伙伴參與聯盟各有考量。對於自研大模型的企業而言，英偉達發力開源能夠提升市場對開源賽道關注度，做大行業盤子；另一些企業則希望參與共建模型，未來直接使用成果，省去高昂的訓練算力成本。

Prime Intellect 首席執行官文森特・魏瑟認為，組建聯盟的意義是聯合行業力量，避免市場被單一 “終極大模型” 壟斷，而不是各家比拼誰做出最強開源模型。