TradingKey - 当地时间3月12日，英伟达（NVDA）向美国SEC提交的财务文件引爆全球科技圈，这家全球AI芯片市占率超80%的行业巨头，宣布未来五年将累计投入260亿美元布局开源AI大模型研发，这一规模是OpenAI训练GPT-4成本的8倍有余。

伴随着这笔史无前例的投资，英伟达正式开启从"芯片制造商"向"全栈式AI顶尖实验室"的战略转型，直接向OpenAI、DeepSeek等模型领域头部玩家发起挑战。

不同于单一模型的研发投入，英伟达的260亿美元将覆盖开源AI大模型全产业链，资金将在未来18至24个月内逐步落地，首批自研开源AI模型最快将于2026年底至2027年初正式面市。

目前，英伟达已完成技术验证，一个拥有5500亿参数的超大模型预训练工作已秘密完成，为后续开源模型研发积累了关键技术经验。按照规划，英伟达将重点研发覆盖语言、代码、科学计算、智能体等多领域的多模态前沿大模型，构建完善的模型矩阵。

在技术路线选择上，英伟达避开了OpenAI的完全闭源模式与Meta Llama系列的完全开源模式，转而采用"开放权重"的中间道路。

公开模型关键参数（权重），允许企业和开发者免费下载，在自有设备或私有云上运行、微调，充分满足企业对数据隐私、定制化和成本控制的核心需求；但模型的训练数据和底层代码则可能保持非公开状态。

这种模式精准切中了当前市场痛点，OpenAI、Anthropic等美国头部企业的核心模型均采用闭源模式，仅提供云端访问；Meta也暗示未来可能收紧开源策略；而中国企业DeepSeek、阿里巴巴等凭借免费开源策略已吸引大量全球开发者。

英伟达的"开放权重"模型既兼顾了企业级用户的隐私需求，又通过开放生态绑定开发者群体。

发布Nemotron 3 Super

与巨额投资计划同步，英伟达近日推出新一代开源大语言模型Nemotron 3 Super。这款专为企业级多智能体系统设计的模型拥有1200亿总参数，采用高效混合专家（MoE）架构，原生支持100万Token超长上下文窗口，可一次性处理整部小说或数千页财务报告，有效解决了多智能体工作流中"上下文爆炸"和"目标漂移"的行业难题。

在性能测试中，Nemotron 3 Super表现亮眼，在人工智能指数综合评分中获得37分，超过OpenAI开源模型GPT-OSS的33分；在专门评估OpenClaw控制能力的PinchBench测试中位列第一。

英伟达应用深度学习研究副总裁Bryan Catanzaro透露，公司正在开源模型开发领域取得大量进展，近期还完成了5500亿参数模型的预训练。

从定义硬件到定义AI标准

长期以来，英伟达在AI芯片领域占据绝对主导地位，但AI模型层的话语权却被OpenAI、Meta（META）等厂商掌握。

此次英伟达下场自研顶级开源模型，核心战略意图是从底层定义AI模型的技术路线，让自家的硬件架构、软件栈成为整个AI行业的事实标准。

英伟达企业生成式AI软件副总裁Kari Briski表示，开发前沿模型不仅是为了测试算力，更是通过对存储、网络及超算级数据中心的极限压力测试，为下一代硬件架构的发展路线图指明方向。这种"硬件-模型"双轮驱动的战略，将进一步巩固英伟达在AI生态中的核心地位。

金融分析师普遍看好英伟达的战略转型，认为这将为公司打开新的增长曲线。如果英伟达在巩固硬件霸主地位的同时，能在基础模型市场拿下10%的份额，三年内有望每年额外贡献500亿美元营收。

对于英伟达而言，这场260亿美元的豪赌，既是对自身技术实力的自信，也是对AI行业未来趋势的精准研判。当芯片巨头开始定义AI模型标准，全球AI产业的格局或将迎来新一轮洗牌。

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