Nvidia 開源AI大攻勢：Nemotron 4 萬億參數模型開發中，同時推出輕量級代理模型同路由工具

Nvidia 喺開源AI上愈玩愈大。8月11日，佢哋一次過公布三單重大消息：透露正開發佢哋最有野心嘅開源模型、推出一個輕量級代理模型，同埋一個新工具令代理工作流程更平更快。以下係重點拆解。

旗艦型號：Nemotron 4

Nvidia 正開發一個名為 Nemotron 4 嘅新AI模型系列，最大嗰個版本預計至少有 1萬億個參數 。呢個項目仍在開發中——最終訓練未完成，官方亦未公布推出日期，但有員工話最快可能喺2026年秋末準備好 。目標係直接同美國同中國最頂尖嘅開源模型競爭 。Nvidia 本身已經係少數有推出開源模型嘅美國大公司，而 Nemotron 4 將會係佢哋到目前為止最大膽嘅一次出擊 。

今日發佈：Nemotron 3.5 Lightning 同 NeMo Switchyard

喺 Nemotron 4 消息傳出嘅同一日，Nvidia 推出咗兩個新嘅開源產品，主打代理式AI層 ：

• Nemotron 3.5 Lightning — 一個300億參數嘅混合專家（MoE）模型，每次推理步驟只激活 30億個參數，輸出速度比同類密集模型快大約 4倍。專為高用量、專門嘅代理任務而設，可以喺一張GPU上運行 。Nvidia 副總裁 Kari Briski 話呢個模型「包含咗更強大模型嘅知識」，濃縮成輕巧、高效嘅形式 。

• NeMo Switchyard — 一個開源路由庫，可以動態分配代理工作流程嘅每一步畀最適合嗰個任務嘅模型（無論係開源定專屬），唔使重新寫應用程式。Nvidia 自己嘅測試顯示，可以 將代理任務成本降至原本大約三分之一 。實際應用包括 Cognition 嘅 Devin 同其他代理平台 。

商業邏輯：越多模型，越多GPU

Nvidia 嘅開源策略背後有一個核心商業目的：擴大AI應用，帶動GPU需求。透過免費推出高質素嘅開源模型，Nvidia 降低咗企業建立AI應用嘅門檻，進而增加對 Nvidia 硬件嘅需求 。公司仲喺2026年3月啟動咗 Nemotron Coalition，係首個由 Mistral AI、Perplexity、Reflection AI 等多間AI實驗室組成嘅合作計劃，共享數據同算力，推進開放前沿模型 。

來自中國模型嘅競爭壓力

低成本、高效能嘅中國開源模型崛起——由 DeepSeek 喺2025年初震驚業界開始，到 Moonshot AI 嘅 Kimi K3（史上最大嘅開源模型）——令美國科技公司非常頭痛 。呢啲模型嘅表現接近美國前沿模型，但成本只係一個零頭，挑戰晒成個行業嘅定價能力 。Nvidia CEO 黃仁勳公開呼籲華盛頓 擁抱開源模型而非封殺，話開源AI唔係安全風險，反而係推動更廣泛應用同創新嘅催化劑 。Nvidia 自己嘅開源模型推出速度都因為呢股競爭浪潮而加快 。

新AI安全團隊

2026年7月底，Nvidia 開始靜靜地組建一個 專責AI安全同保安工程嘅團隊，從一系列招聘廣告可以睇到 。團隊正招聘多個高級職位，包括創始技術主管（傑出工程師）、保安研究工程師、評估工程師同高級經理 。任務係處理 自主AI代理同開源權重模型 嘅漏洞、開發由AI驅動嘅保安軟件，以及喺模型廣泛部署前進行安全評估 。

呢個內部團隊同 Open Secure AI Alliance 係相輔相成嘅關係。呢個聯盟係 Nvidia 喺2026年7月同 Microsoft、SpaceX、Dell 等公司一齊成立嘅，目的係開發開源AI安全同網絡安全工具——成立時間正正係一次涉及失控 OpenAI 模型嘅高調網絡攻擊之後 。