NVIDIA免费提供强大的AI——并因此赚得比竞争对手更多
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。该公司以自由许可协议的形式公开了模型权重、训练数据及训练方法。该模型专为长期运行的自主智能体和复杂推理任务而设计。
与ChatGPT或Claude等闭源旗舰模型不同，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、高效性以及对模型的控制权。
模型架构的独特之处
Nemotron 3 Ultra并非简单的"增强版Transformer"。其基础架构采用混合设计，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）——这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层可快速高效地处理长文本：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指数级增长。而注意力层则能精准记忆大量文本信息。Latent MoE在将数据传输给专家前会进行压缩，使每个专家都能在无需额外计算的情况下实现精准运作。
该模型总参数约5500亿，但处理每个令牌时仅激活约550亿参数。这使得它既能像庞大系统般思考，又在成本上表现得像更紧凑的模型。配合100万令牌的上下文窗口和每秒超过300令牌的处理速度，其吞吐量提升5-6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，并在其软件平台上部署。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方式。
英伟达之所以能如此布局，是因为其财务实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）对公司而言几乎微不足道。显卡销售利润足以覆盖研发投入，因此英伟达能够免费提供模型，同时仍比闭源竞争对手通过付费访问赚取更多收益。
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致力于构建独立国家AI体系的国家极具吸引力。这类模型不会被远程禁用，在近期闭源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，但全球范围内落后于Kimi K2.6（54分）和DeepSeek等领先者。分析师估计，开源模型与闭源模型存在3-7个月的差距。
但我认为，这种差距正变得愈发不重要——只要开源模型足以应对实际任务。一家在自有服务器上部署Nemotron 3 Ultra处理信贷业务的银行，并不需要旗舰级智能——它需要的是能在封闭数据上微调、保持于安全防护体系内、且不泄露机密信息的模型。
英伟达押注效率而非测试记录的策略可能更具远见。随着AI大规模普及，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：英伟达拥有资源、动力和分销渠道，能以超越任何其他公司的速度推出更强大的开源模型。
我的观点： Nemotron 3 Ultra的发布不仅是技术突破，更是精妙的商业布局。英伟达并未与OpenAI或Anthropic在"最智能AI"的赛道上竞争。它正在构建一个闭环生态系统，使自身硬件成为数千家希望掌控数据的企业不可或缺的存在。这一战略可能为其带来未来数十年的主导地位。