NVIDIA免费提供强大AI：巨头如何通过开源模型赚得比竞争对手靠付费模式更多
2026年6月4日，英伟达（NVIDIA）发布了其规模最大的AI模型——Nemotron 3 Ultra，并向公众开放。与ChatGPT或Claude等封闭巨头不同，该模型采用自由许可协议：权重、训练数据及方法论均向所有人开放。但别以为这是慈善之举——这是一场冷静的算计。
Nemotron 3 Ultra并非简单的"增强版Transformer"。其核心是融合三种方法的混合架构：Mamba-2层、注意力机制（Attention）和潜在专家混合（Latent MoE）。Mamba-2能快速高效处理长文本——成本呈线性增长而非爆炸式攀升。注意力层可存储海量数据，而Latent MoE在信息传递给专家前进行压缩，迫使每个专家精准聚焦。
最终成果：约5500亿参数，但每个token处理仅动用550亿参数。上下文窗口达100万token，速度超过每秒300个token。相比同类产品，吞吐量提升五到六倍，任务成本降低约30%。
英伟达策略：以开放为武器
此次发布的核心价值并非模型本身，而是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、借助其工具进行微调，并部署在其软件平台上。开放并非利他主义，而是引导开发者回归硬件采购的手段。
市值超5万亿美元的英伟达，训练Nemotron 3 Ultra的成本（可能高达数亿美元）几乎微不足道。显卡销售足以覆盖研发投入，因此英伟达可以免费分发模型，仍能比封闭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。这款开放的美国模型可被验证、修改并部署在自有服务器上——这使其对从欧洲到东南亚等建设独立国家AI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显珍贵。
模型短板与未来走向
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——美国开放模型中的最佳成绩，但落后于Kimi K2.6（54分）和DeepSeek等领先者。分析师估计，开放模型落后封闭模型三到七个月。
但若开放模型足以应对实际任务，这种差距便愈发无关紧要。银行若在自有服务器上部署Nemotron 3 Ultra处理信贷业务，无需旗舰级智能——只需一款能在封闭数据上微调、保持安全边界、不泄露敏感信息的模型。
我的结论：英伟达押注效率而非测试纪录，其远见可能超乎想象。随着AI大规模部署，模型运行成本将成为关键。那些智力几乎不逊色、但成本低五倍的模型，将在实际应用中胜出。而开放生态系统只会日益壮大：英伟达拥有资源、动力和分发渠道，能以超越任何公司的速度推出更强大的开放模型。