NVIDIA免费提供强大的AI——并借此赚得比竞争对手的付费模型更多
2026年6月4日，NVIDIA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证形式开放。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。其核心策略并非追求极致智能，而是强调开放性、效率及对模型的控制权。
模型架构：三位一体
Nemotron 3 Ultra并非简单的"增强版Transformer"。其基础架构融合了三种方法：Mamba-2层、注意力层（Attention）及潜在专家混合层（Latent MoE）。
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，而非像常规注意力机制那样呈指数级增长。注意力层则能精准记忆大量文本信息。而潜在专家混合层在将数据传输给专家前进行压缩，使每位专家都能精准聚焦于特定任务，无需额外计算资源。
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般思考，又在成本上表现得如同更紧凑的模型。配合100万token的上下文窗口及每秒超过300 token的处理速度，其吞吐量提升五至六倍，任务成本降低约30%。
NVIDIA战略：押注生态系统
行业分析师认为，此次发布的核心价值并非模型本身，而是NVIDIA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NVIDIA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该公司硬件的策略。
NVIDIA之所以能采取此策略，在于其财务能力远超模型研发成本。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）对其而言几乎微不足道。显卡销售利润足以覆盖研发投入，因此NVIDIA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取更多收入。
政治背景为此次发布增添了额外分量。这款开源美国模型可被审查、修改并在自有服务器上运行——这使其对从欧洲到东南亚等建设独立国家AI体系的国家极具吸引力。此类模型不会被远程禁用，在近期封闭模型受限的背景下尤为珍贵。
模型的不足与未来展望
尽管优势显著，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——这是美国开源模型的最佳成绩，但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，开源模型落后封闭模型约三至七个月。
但我认为，若开源模型足以应对实际任务，这种差距的意义将日益减弱。一家银行在其服务器上部署Nemotron 3 Ultra处理信贷业务时，无需旗舰级智能——它需要的是能在封闭数据上微调、置于安全防护体系内、且不泄露机密信息的模型。
我的分析：NVIDIA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，模型运行成本将成为关键因素——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：NVIDIA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更强大的开源模型。