英伟达宣布，未来五年将投入260亿美元开发开源AI大模型——这家全球最大的AI芯片公司，正从“卖铲子的人”变成“亲自下场挖金矿”，直接挑战OpenAI、Anthropic、DeepSeek等顶尖AI公司。

这一计划已写入英伟达2025年财务文件，并得到高管确认。英伟达发布了目前最强的开源模型 Nemotron 3 Super，并称它在多个测试中表现超过了OpenAI的开源模型 GPT-OSS。

这步棋影响深远。

这标志着英伟达的战略发生根本转变：不再只是提供芯片和软件工具，而是要成为一家集芯片、软件、大模型于一体的全栈AI公司，与全球顶级AI实验室正面竞争。

|Nemotron 3 Super：性能逼近顶尖大模型

英伟达最新发布的开源大模型 Nemotron 3 Super 拥有1280亿参数，规模和OpenAI的开源模型 GPT-OSS 最大版本差不多。在权威的“人工智能指数”（AI Index）综合评分中，它得了37分，高于GPT-OSS的33分——不过英伟达也坦言，一些中国的大模型得分比它更高。

这个模型还在一个叫 PinchBench 的新测试中拿了第一。这项测试专门评估AI控制机械手（名为OpenClaw）的能力，说明它在“让AI动手干活”方面表现突出。

技术上，英伟达公开了多项训练创新，比如如何让模型推理更强、处理更长文本、以及通过强化学习给出更聪明的回答。

英伟达负责深度学习研究的副总裁 Bryan Catanzaro 表示：“我们对开源模型的投入比以往任何时候都更重视，进展也非常明显。”

他还透露，公司最近已经完成了一个5500亿参数大模型的预训练。自2023年11月推出首个Nemotron模型以来，英伟达已陆续发布了多个面向具体领域的专用模型，包括机器人、气候模拟和蛋白质结构预测等。

|硬件+模型，英伟达的“双轮驱动”战略

英伟达发力大模型，不只是为了和别人比谁的AI更强，更是为了推动自家硬件的发展。

公司生成式AI软件业务负责人 Kari Briski 解释说：未来的AI模型不仅用来跑算法，还会用来“压测”整个数据中心系统——包括芯片、存储和网络。通过训练和运行这些大模型，英伟达能更清楚地知道下一代硬件该怎么设计。

换句话说：模型是工具，硬件才是目标。

此外，英伟达选择开源模型权重和技术细节，也有长远打算。这让初创公司、高校和开发者能轻松在其基础上做二次开发和创新，久而久之，就会形成一个围绕英伟达芯片的活跃生态。用的人越多，大家就越离不开它的硬件。

正如深度学习研究副总裁 Bryan Catanzaro 所说：“帮助整个生态壮大，对我们自己最有利。”他2011年加入英伟达，正是推动公司从游戏显卡厂商转型为AI芯片巨头的关键人物之一。

如今，英伟达正用“开源模型+专用芯片”的组合拳，牢牢巩固自己在AI时代的护城河。

|业内专家纷纷点赞英伟达的新战略

研究界对英伟达大力投入开源大模型的做法普遍给予高度评价。

艾伦人工智能研究所（AI2）的研究员、美国“真正开源模型”（ATOM）项目负责人 Nathan Lambert 表示，自己是 Nemotron 模型的“铁粉”，并呼吁美国政府也应出资支持开源AI的发展。

非营利组织 Laude Institute 的创始人、计算机科学家 Andy Konwinski 更是称这次投资为“里程碑事件”。他说：“英伟达正站在开源与闭源AI的交汇点上。这次大手笔投入，是他们对开源理念最有力的一次表态。”

竞泰观点｜投资建议：英伟达的“软件溢价”正在重估

对美股投资者（NVDA）：

短期关注点：Nemotron生态能否吸引头部初创公司和云厂商采用；

长期逻辑：260亿美元投入将转化为更强的客户黏性与定价权，支撑估值从“硬件周期股”向“平台型科技股”跃迁。

风险在于：若开源社区转向AMD或国产芯片优化方案，生态效应可能被稀释。

对A股/港股映射：

国产AI芯片（寒武纪、海光、华为昇腾）面临更大生态压力——光有算力不够，还得有“好用的模型+工具链”；可关注兼容多芯片的模型中间件或跨平台推理框架创业机会。

对开发者与创业者：

Nemotron提供了一个高性能、可商用、免授权费的基座模型选项尤其适合做Agent应用、垂直领域微调、边缘AI部署。

但需警惕：深度绑定NVIDIA生态后，未来算力成本与技术路径可能受限。