【EC全球在线交易平台】英伟达的开源模型和GPU巨头的算力棋局

　　“英伟达为什么没有成为顶尖大模型公司？”这是知乎上一个关于英伟达大模型的热门问答。

　　根据多模型聚合API平台OpenRouter最新完整周度调用榜单正式版上线，达的的算Space XAI则发布了最新版的开源大模型Grok 4.6（暂时闭源），在第三方评测榜单上，模型两者性能虽均属全球第一梯队，巨头局但前者仍占据价格优势，力棋EC全球在线交易平台输出价格不足后者七分之一。英伟

　　需要指出的达的的算是，当前达到万亿参数规模的开源大模型全部采用MoE（混合专家）稀疏架构，标注的模型“总参数”为所有专家层与共享层的参数总和。

　　“感觉更多的巨头局是秀肌肉、布局和抢占市场，力棋尤其是英伟企业端的市场。”对于英伟达新推出的达的的算开源模型Nemotron 3.5 Lightning，AI算法专家黄颂如此表示。开源

　　而世界模型研究者朱政认为英伟达之所以在模型层面没那么出色，其实和公司组织、文化相关。“很多公司的组织不适合干模型，虽然英伟达有很多钱，但人才的EC外汇流动比较奇怪。”他说。

　　国内大模型错位竞争的发展机遇

　　视线再回到英伟达Nemotron 3.5 Lightning上。据悉，Nemotron 3.5 Lightning同样采用MoE架构，包含300亿参数，可以在一台个人电脑上的单个GPU上运行，并向企业免费开放下载、使用和修改，无须获得英伟达许可，也无须支付费用。EC官网

　　英伟达将该模型定位为Agent执行长程任务中的工作模型，主要负责工具调用、检查工具返回结果、整理输出格式和运行代码命令等高频操作。黄仁勋发帖将其概括为“智能、快速、高效且开源”。

　　根据大模型测评机构Artificial Analysis对总参数量低于400亿的开放权重模型的测试，Nemotron 3.5 Lightning的Intelligence Index得分为24分，与OpenAI的gpt-oss-120b相当，输出速度约为670 token/s，是唯一进入高速度、高得分区域的模型。

　　在郭涛看来，英伟达虽然推出开源大模型，但并未向通用顶尖大模型厂商方向演进，“核心根源来自企业顶层战略定位的取舍”。

　　他表示，在商业底盘维度，GPU硬件才是英伟达的基本盘，通用大模型赛道会直接与大量付费客户形成竞争关系，如果全力打造闭源通用大模型，会削弱云厂商、AI创业公司的采购意愿，冲击硬件销售这一核心利益。

　　“在产品研发维度，Nemotron系列更多属于服务硬件生态的配套产物，模型优化优先围绕自家芯片做适配调优，目标是充分释放GPU算力效能，而非追求通用能力榜单的极致跑分。”郭涛表示，在生态运营维度，英伟达更偏向做基础设施供给方，通过开源模型、框架工具降低客户二次开发门槛，让更多企业基于其软硬件堆栈训练自有模型，借生态扩张来拉动芯片需求。

　　“对比专门做大模型的企业，英伟达缺少面向C端、ToB场景的产品化落地闭环，模型仅作为生态补充，企业资源持续向算力硬件倾斜，不会将通用大模型作为核心业务来全力攻坚。”郭涛这样总结道。

　　那么，再回看“英伟达手握算力与开发者生态的核心优势，为何没能跻身顶尖大模型公司”这个问题时，业内人士认为，英伟达在意的是让所有模型能在其硬件和生态里运行，而不必纠结其大模型是否跻身顶尖行列，前提是这些模型得好用，就像黄仁勋所说的“英伟达是目前全球唯一一个能够运行所有AI模型的平台”。

　　何况高质量开源模型越多，能够训练、微调和部署AI的企业就越多，英伟达硬件的潜在客户范围也会随之扩大，届时其也不是只卖芯片的“AI卖铲人”。

　　郭涛指出，英伟达这样的产业分工格局，为国内大模型企业创造出错位竞争的发展机遇，DeepSeek等本土厂商迎来差异化突围窗口。“算力侧主动拥抱多元硬件体系，完成与国产加速芯片的深度适配，降低对单一算力生态的依赖。”