[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"content-doc-dcioc2688d17":3},{"user":4,"document":8,"mainDocument":27,"columnUrl":29,"subscription":30,"footer":42,"text":80},{"isAuthenticated":5,"isAdmin":5,"displayName":6,"avatarUrl":6,"nid":6,"groupLevel":7},false,"",-10,{"id":9,"fullTitle":10,"subTitle":6,"url":11,"columnId":12,"columnName":13,"columnUrl":14,"summary":6,"contentHtml":15,"mainContentHtml":6,"posterUrl":16,"createDate":17,"displayDate":18,"displayDateSlash":19,"pageviews":20,"tags":21,"hidden":5,"isSubContent":5,"replyDocOrTargetId":6,"contentType":23,"videoId":6,"liveVideoUrl":6,"useContentVideo":5,"duration":24,"price":24,"priceText":25,"priceBadgeText":25,"priceBadgeClass":26,"freeForMinGroupLevel":24,"redirectUrl":6,"readyToStream":5},"dcioc2688d17","英伟达(NVDA)加码开源AI模型！推出Nemotron-3.5-Lightning-正在开发万亿参数Nemotron-4","\u002Fdoc\u002Fdcioc2688d17","col18178739ee","美股资讯","\u002Fcol\u002Fcol18178739ee","\u003Cp>\n\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cspan>美股投资网获悉，英伟达(NVDA)正在进一步扩大其开源人工智能模型版图。公司最新推出Nemotron 3.5 Lightning，并同步发布开源智能路由工具NeMo Switchyard，以提升长时间运行的AI智能体应用效率。与此同时，据报道，英伟达正在开发下一代Nemotron 4系列，其中最大模型的参数规模预计至少达到1万亿，目标是在性能上跻身全球领先开源AI模型之列。\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>英伟达加速推进Nemotron系列，也反映出公司正在从AI芯片和基础设施进一步向模型层延伸。其战略逻辑在于，通过推动更多企业采用开源模型、降低AI部署门槛，进一步扩大整个AI生态对GPU算力的需求。\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>推出Nemotron 3.5 Lightning 聚焦AI智能体效率\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>英伟达宣布扩充Nemotron 3开源模型系列，推出Nemotron 3.5 Lightning。公司将其称为同类产品中针对长时间运行AI智能体工作负载效率最高的模型。\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>Nemotron 3.5 Lightning是一款拥有300亿参数的混合专家模型，主要用于帮助开发者构建更加智能且高效的AI智能体应用。\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>与传统聊天机器人主要围绕单次问答不同，AI智能体通常需要执行多步骤推理、调用不同工具并持续完成复杂任务，因此模型运行效率、推理成本以及不同模型之间的调度能力变得更加重要。\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>英伟达希望通过Nemotron 3.5 Lightning进一步切入这一快速增长的应用场景。\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>与此同时，公司还推出开源库NeMo Switchyard，为主流AI智能体工具提供智能模型路由功能。\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>企业可以根据自身需求建立专属路由系统。部署完成后，NeMo Switchyard能够根据不同任务，将请求自动发送给能力和特性更加匹配的AI模型，同时无需开发人员重新编写现有应用程序。\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>英伟达表示，Nemotron 3.5 Lightning与NeMo Switchyard结合后，可以让企业更加灵活地控制AI如何部署、在哪里运行以及以何种效率运行，覆盖PC、工作站、数据中心和云端等不同计算环境。\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>Nemotron 4正在开发 最大模型参数或至少达到1万亿\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>除了Nemotron 3.5 Lightning之外，英伟达还在推进规模和性能更加激进的下一代Nemotron 4。\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>据The Information援引多名参与Nemotron项目的人士报道，英伟达希望Nemotron 4系列中规模最大的模型，在性能上能够与全球最优秀的开源AI模型竞争。\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>这一项目规模庞大。英伟达此前一款大型模型的研究论文共有570名作者参与，而员工透露，Nemotron 4涉及的人员可能更多。\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>多名参与Nemotron项目的员工预计，最大的Nemotron 4模型将至少拥有1万亿参数，约为英伟达今年6月推出的Nemotron 3 Ultra参数规模的两倍。\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>目前Nemotron 4的最终规格和发布时间尚未确定。报道称，英伟达已经就大型Nemotron 4模型的预训练数据以及模型架构作出部分决定，但最终训练尚未开始，而这一过程本身可能需要数月时间。\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>两名员工预计，该模型最快可能在今年秋季晚些时候准备就绪，但也有其他人士认为发布时间可能更晚。\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>联合全球AI实验室 推动开源前沿模型\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>今年3月，英伟达成立了Nemotron Coalition，与全球多家领先AI实验室合作开发开源前沿模型。\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>公司当时表示，该联盟共同打造的首个模型将成为未来Nemotron 4开源模型系列的基础。\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>英伟达生成式AI副总裁Kari Briski表示，公司投资Nemotron，是因为其认为每一家企业、每一个国家都需要能够获取的前沿开源模型，以增强安全性、加快创新，并提供可以跨越不同技术世代持续使用的基础。\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>这一战略也意味着，英伟达不再满足于只向AI开发商提供GPU，而是开始更加主动地参与开源模型生态建设。\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>加码开源模型背后最终仍指向GPU需求\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>英伟达大举投入开源AI模型研发背后，还有更加直接的商业逻辑，开源模型越丰富、使用门槛越低，企业部署AI的范围就可能越广，从而进一步刺激GPU需求。\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>目前，英伟达大量AI芯片需求来自OpenAI、微软(MSFT)以及SpaceX(SPCX)等前沿AI实验室和大型云计算运营商。\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>但其中部分大型客户也正在积极开发自主AI芯片，希望降低对英伟达GPU的依赖。因此，进一步扩大AI算力需求来源，对于英伟达长期维持GPU市场增长具有重要意义。\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>报道称，英伟达认为，自身模型研发工作能够推动AI模型市场竞争，促使更多开源模型出现，并最终创造更多GPU需求。\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>换言之，Nemotron的意义并不仅仅在于英伟达能否打造出全球性能最强的AI模型，而在于公司能否进一步扩大开源AI生态，使更多企业和开发者拥有部署AI的能力，并将这些新增工作负载最终转化为对计算基础设施的需求。\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>英伟达同时面临与客户和被投企业竞争的微妙局面\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>不过，Nemotron战略也让英伟达进入一个更加复杂的位置。\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>一方面，公司正在与部分自己投资的开源AI初创企业形成潜在竞争；另一方面，英伟达也开始在模型层面与OpenAI、Anthropic等自身最重要的GPU客户产生一定程度的业务重叠。\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>OpenAI长期以来一直是推动英伟达AI芯片需求的重要力量之一，而英伟达本身也已向OpenAI投资300亿美元。\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>报道指出，Nemotron 4旗舰模型预计仍不会达到OpenAI和Anthropic最先进闭源前沿模型的整体能力，但开源模型正在越来越多地被企业视为部分工作负载中成本更低、控制能力更强的替代方案。\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>因此，英伟达并不一定需要Nemotron直接击败所有闭源模型。只要能够促进开源模型普及并扩大AI部署，就可能对其核心GPU业务形成正向反馈。\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>Nemotron目前仍落后于行业最前沿\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>尽管投入不断增加，Nemotron目前的实际性能距离全球最先进模型仍存在差距。\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>报道称，英伟达迄今最大的模型Nemotron 3 Ultra，在Arena和Artificial Analysis部分智能体能力及智能水平基准测试中，在美国开源模型中排名第二，仅落后于Thinking Machines最新发布的Inkling。但如果放到全球范围比较，Nemotron 3 Ultra在整体模型排名中甚至未进入前40名。\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>这也意味着，Nemotron 4将成为检验英伟达模型战略的重要一代产品。\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>如果下一代模型能够显著缩小与全球领先开源模型之间的性能差距，英伟达将不仅拥有GPU、网络、服务器系统以及AI软件平台，还将进一步掌握开源模型这一关键环节，从而形成更加完整的AI技术栈。\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>而从商业战略来看，英伟达推动Nemotron的最终目标仍与其核心硬件业务紧密相关开源AI模型越普及，企业部署AI的场景越丰富，全球对AI计算资源以及GPU的需求也有望进一步扩大。\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>最专业的美股资讯,推荐美股大数据 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002FStockwe.com\u002F\">https:\u002F\u002FStockwe.com\u002F\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>如何识别美股市场异常波动？美国机构主力资金买卖情况，出货和吸筹，使用美股投资网VIP会员，2008年成立于美国硅谷，由前纽约证券交易所分析师Ken创立，联合多位摩根斯坦利分析师，谷歌 Meta工程师利用AI和大数据，配合十多年美股实战经验和业内量化模型，建立了一个股市数据库 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002FStockWe.com\u002F\">https:\u002F\u002FStockWe.com\u002F\u003C\u002Fa> 每天处理千万级股票数据：捕捉期权大单，实时主力资金流向、机构持仓变化、川普突发新闻，精准交易信号第一时间发到您手机APP！\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003C\u002Fp>","https:\u002F\u002Fwww.tradesmax.com\u002Fimages\u002Fa_Stock\u002FN\u002FNVDA\u002FNVDA.jpg","2026-08-12T18:01:01","2026.08.12","2026\u002F08\u002F12",41763,[22],"NVDA","Article",0,"免费","success",{"id":9,"fullTitle":10,"subTitle":6,"url":11,"columnId":12,"columnName":13,"columnUrl":14,"summary":6,"contentHtml":15,"mainContentHtml":6,"posterUrl":16,"createDate":17,"displayDate":18,"displayDateSlash":19,"pageviews":20,"tags":28,"hidden":5,"isSubContent":5,"replyDocOrTargetId":6,"contentType":23,"videoId":6,"liveVideoUrl":6,"useContentVideo":5,"duration":24,"price":24,"priceText":25,"priceBadgeText":25,"priceBadgeClass":26,"freeForMinGroupLevel":24,"redirectUrl":6,"readyToStream":5},[22],"\u002Fcol\u002Fstocknews",{"visible":5,"marketingHtml":31,"services":32,"recentDocuments":41},"\u003Cfigure class=\"image\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fstockwe.com\u002Fdoc\u002Fdcio537efad5\" rel=\"noopener noreferrer\">\u003Cimg src=\"\u002Fimg\u002Fstockwewebfiles\u002Fweb-202408-stk\u002F1586109431mceclip0.jpg\">\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ffigure>\u003Cdiv class=\"text-center\">\u003Ch2 class=\"card-title mx-auto\">\u003Cbr>\u003Ca rel=\"noopener noreferrer\" href=\"https:\u002F\u002Fstockwe.com\u002Fdoc\u002Fdcio537efad5\">案例介绍：英伟达深度研究报告\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fh2>\u003C\u002Fdiv>",[33,37],{"productId":34,"serviceName":35,"priceText":36},"prod_PPxdDdK87QaiLv","月付","$12.95美元",{"productId":38,"serviceName":39,"priceText":40},"prod_PPxeMs3bix1da5","年付","$149.00美元",[],{"links":43,"images":71,"summaryHtml":76,"aboutTitle":77,"aboutHtml":78,"copyrightHtml":79},[44,47,50,53,56,59,62,65,68],{"label":45,"url":46},"深度报告","\u002Fcol\u002FdepthReport",{"label":48,"url":49},"VIP会员","\u002Fvip",{"label":51,"url":52},"期权推荐","\u002FOption",{"label":54,"url":55},"低价暴涨股","\u002FPenny",{"label":57,"url":58},"AI智能体","\u002FAiAgent",{"label":60,"url":61},"常见问题","https:\u002F\u002Fstockwe.com\u002FFAQ",{"label":63,"url":64},"美股课程","\u002Fcol\u002Fvideos",{"label":66,"url":67},"免责声明","\u002Fdisclaimer",{"label":69,"url":70},"联系我们","\u002FContactUs",[72,73,74,75],"\u002Fimg\u002Fstockwebsiteblob\u002Fweb-202509-stk\u002FUploaderzic2tuwsol2_2025_09_11_18_21_07.gif","\u002Fimg\u002Fstockwebsiteblob\u002Fweb-202509-stk\u002FUploadercakzdvydksw_2025_09_03_09_00_56.png","\u002Fimg\u002Fstockwebsiteblob\u002Fweb-202509-stk\u002FUploadergtjyagwvoyk_2025_09_14_08_32_05.png","\u002Fimg\u002Fstockwebsiteblob\u002Fweb-202509-stk\u002FUploader3u0tt4jhlqh_2025_09_23_22_30_48.png","邮箱: buy@TradesMax.com 美国电话 626-378-3637","公司介绍","\u003Cp class=\"MsoNormal\">美股大数据 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fstockwe.com\" rel=\"noopener\">StockWe.com\u003C\u002Fa> 是一个美国领先的金融和美股信息大数据提供商，紧盯华尔街金融市场和行情，2008年成立于美国硅谷，创始人是前纽约证券交易所资深分析师Ken，联合多位摩根斯坦利分析师，谷歌 Meta工程师利用AI和大数据，配合十多年美股实战经验和业内量化交易模型，每天处理海量股票数据：挖掘潜力大牛股，捕捉期权异动大单，实时主力资金流向、机构持仓变化、川普突发新闻，美股买卖信号第一时间发到您手机APP。\u003C\u002Fp>","专业美股投资者都在这里",{"loading":81,"search":82,"searchPlaceholder":82,"hotContent":83,"draft":84,"noData":85,"searchNoData":86,"courseContent":87,"more":88,"buyNow":89,"subscribeNow":90,"encoding":91,"paidContent":92},"Loading...","搜索","热门内容","草稿","目前没有任何内容公布","当前检索内容没有数据","课程内容","更多","立即购买后观看","- 立即订阅 -","视频编码中...","付费内容"]