全球资源网科技频道讯：据The information报道，英伟达正在加码开源AI，投入研发新一代自研模型，希望借此拉动硬件需求，但这也可能与其和合作伙伴形成竞争关系。
据多位参与Nemotron项目的人士透露，英伟达正在开发名为Nemotron 4 的新一代模型家族，其中规模最大的旗舰模型，目标是让性能达到全球顶尖开源AI模型的水平。
本周二，英伟达发布了 Nemotron 3.5 Lightning，这是一款规模较小的模型。英伟达称，该模型专为AI Agent设计，目标是尽可能快速、高效地运行智能体任务。
与此同时，公司还免费发布了一套模型路由软件，帮助企业更方便地搭建自己的“模型路由器”，这类工具可以根据不同AI任务，自动选择效果最好、成本最低的模型。
多位参与Nemotron研发的员工预计，Nemotron 4旗舰模型的参数规模至少将达到1万亿参数。所谓参数，是模型在训练过程中不断调整的内部数值，1万亿参数约为英伟达目前最大模型 Nemotron 3 Ultra 的两倍，后者与今年6月发布。
目前，英伟达对开源AI的重视，还体现在其训练自由模型的算力投入增加，英伟达获得训练算力的方式颇为特殊：公司先把GPU卖给云计算厂商，再从这些云厂商手中租回AI服务器。
截至今年4月，英伟达已经将未来多年云服务采购承诺增加至280亿美元，合同期限覆盖至2031年初左右。当然，其中一部分云算力也会用于Nemotron之外的其他研发项目。
这让英伟达的位置稍有些微妙。一方面，英伟达正在与自己投资的一批开源AI初创公司形成潜在竞争；另一方面，它也可能在模型层面，与过去最大的GPU客户形成竞争。其中最典型的就是OpenAI。Open AI长期以来一直是英伟达GPU需求的重要推动者之一，而英伟达自身也已向OpenAI投资了300亿美元。虽然Nemotron 4旗舰模型预计不会达到OpenAI和Anthropic最前沿闭源模型的能力水平，但对于企业而言，开源模型正在成为部分任务中成本更低的替代方案，并逐渐获得采用。
据十多名英伟达现任及前员工、合作伙伴和Nemotron用户透露，英伟达之所以加快开源AI布局，一个重要原因在于：更丰富、更繁荣的开源模型生态，最终可能带来更多GPU需求。目前，英伟达很大一部分GPU需求集中在少数几家前沿AI实验室和云计算巨头手中，例如OpenAI、微软和SpaceX。问题在于，这些公司中的一些正在自行开发AI芯片。换句话说，如果英伟达未来仍然高度依赖少数超级客户，其客户集中度以及被自研芯片替代的风险都会增加。
因此，从英伟达的角度来看，如果越来越多初创企业、传统大型企业甚至政府机构，都能够使用高质量、低成本、并且针对英伟达硬件深度优化的开源模型，那么整个AI市场对GPU的需求基础就会变得更加分散。
甚至即便其他公司开发出了优秀的开源模型，只要这些模型仍主要运行在英伟达GPU上，英伟达同样可以受益。
一位英伟达高管表示，公司认为，自研模型能够刺激整个开源AI市场的竞争，进而推动更多开源模型被开发出来，而最终结果就是增加GPU需求。
为此，英伟达还组织了一个名为 Nemotron Coalition（Nemotron联盟） 的合作网络。
公司邀请多家美国开源AI开发商共同参与，为新模型贡献训练数据、研究思路和技术方案。
事实上，英伟达长期以来一直开发自己的AI模型，其中一个重要目的就是通过模型研发，更好地理解未来硬件应该如何设计。
但从去年年初开始，公司对开源模型的重视进一步提升。
两名员工表示，当时英伟达意识到，美国开源AI模型与中国领先开源模型之间已经拉开明显差距。
无论从美国国家利益角度，还是从英伟达自身商业利益角度，公司都希望缩小这一差距。
英伟达应用深度学习研究副总裁 Bryan Catanzaro 今年1月在一档播客节目中甚至表示：
投资Nemotron对于“公司的未来至关重要”。
与此同时，开源AI正在逐渐成为地缘政治议题。
随着越来越强大的中国开源模型出现，美国国内对于开源AI是否应该受到监管的讨论也在升温。
英伟达CEO黄仁勋则一直公开支持开源。
他上个月在一封邮件中表示，开源模型可以“促进安全、网络安全、科学进步以及国家安全”。
根据目前的云服务采购承诺，到截至2028年1月结束的财年，英伟达预计将投入约 70亿美元购买云服务。
与OpenAI和Anthropic的算力投入相比，这一数字仍然不算巨大。
但从另一个角度看，这笔钱已经超过了大多数美国和中国头部开源AI实验室成立以来累计融资金额。
一名英伟达员工透露，公司目前仍然在设法为Nemotron争取更多算力资源。
