NVIDIA免费分发强大AI——却比竞争对手赚得更多：Nemotron 3 Ultra战略
2026年6月4日，英伟达发布了Nemotron 3 Ultra——Nemotron 3系列中最大的开源AI模型。该模型的权重、训练数据及训练方法均以自由许可形式向公众开放。该模型专为长期运行的自主智能体及复杂推理任务而设计。
与ChatGPT或Claude等封闭式旗舰模型不同，Nemotron 3 Ultra可被下载、基于自有数据进行微调，并在自有基础设施上运行。其核心优势不在于追求极致智能，而在于开放性、高效性及对模型的可控性。
模型架构的独特之处
Nemotron 3 Ultra并非简单的"放大版Transformer"。其基础架构为混合型设计，融合了三种不同方法：Mamba-2层、注意力层（Attention）以及潜在混合专家（Latent MoE）——后者是一种能将每个请求仅导向模型内部相关"专家"的机制。
Mamba-2层可快速且经济地处理长文本：其计算成本随文本长度线性增长，而非像传统注意力机制那样呈爆发式增长。注意力层则能精准记忆大量文本信息。而潜在混合专家（Latent MoE）在将数据传输给专家前会进行压缩，使每位专家都能专注且精准地工作，无需额外计算。
该模型总计约5500亿参数，但处理每个token时仅激活约550亿参数。这使得它既能像庞大系统一样思考，又在成本上表现得像更紧凑的模型。结合100万token的上下文窗口及每秒超过300 token的处理速度，其吞吐量提升五到六倍，任务成本降低约30%。
英伟达的战略与生态布局
行业分析师认为，此次发布的核心价值不在于模型本身，而在于英伟达围绕其硬件构建的生态系统。逻辑很简单：运行Nemotron的用户几乎必然使用英伟达显卡，借助其软件工具进行微调，并部署在其软件平台上。开放性并非慈善之举，而是引导开发者回归购买公司硬件的手段。
英伟达之所以能如此布局，是因为其财务实力远超模型本身的成本。凭借超过5万亿美元的市值，训练Nemotron 3 Ultra（可能耗资数亿美元）对公司而言几乎微不足道。显卡销售足以覆盖研发成本，因此英伟达能够免费提供模型，同时仍比封闭式竞争对手通过付费访问赚得更多。
政治背景为此次发布增添了额外分量。这款开源的美国模型可被审查、修改并在自有服务器上运行——这使其对从欧洲到东南亚等寻求构建独立国家AI的国家极具吸引力。此类模型不会被远程禁用，这一点在近期围绕封闭式模型的限制背景下尤为珍贵。
模型的不足与未来展望
尽管优点众多，Nemotron 3 Ultra并非市场上最智能的模型。在独立评测机构Artificial Analysis Intelligence Index中，它获得48分——这是美国开源模型中的最佳成绩，但在全球范围内仍落后于Kimi K2.6（54分）和DeepSeek等领先者。分析师估计，开源模型落后封闭式模型三到七个月。
但我认为，只要开源模型足以应对实际任务，这种差距的意义正日益减小。一家在自有服务器上部署Nemotron 3 Ultra处理信贷业务的银行，并不需要旗舰级的智能水平——它需要的是能在封闭数据上微调、保持在安全边界内、且不向第三方泄露机密信息的模型。
英伟达押注效率而非测试纪录的策略，可能更具远见。在AI大规模部署中，模型运行成本成为关键因素：那些智能水平几乎不逊色、但成本低五倍的模型，将在实际应用中胜出。分析师预计，开源生态系统将持续壮大：英伟达拥有资源、动力及分发渠道，能以超越任何其他公司的速度推出越来越强大的开源模型。
专家观点： 在我看来，英伟达此举堪称天才般的营销与商业策略。通过免费提供模型，该公司不仅刺激了对其芯片的需求，更为在企业级AI市场占据主导地位奠定了基础——在该市场中，数据控制权与推理成本至关重要。依赖封闭API的竞争对手，恐将局限于零售用户这一细分领域。