Nvidia Nemotron 4：揭密兆級參數開源 AI 棋局與背後的戰略佈局

今日發布：Nemotron 3.5 Lightning 與 NeMo Switchyard

在 Nemotron 4 消息曝光的同一天，Nvidia 釋出了兩款新的開源產品，瞄準「代理式 AI」（Agentic AI） 這一層級 ：

• Nemotron 3.5 Lightning — 這是一個擁有 300 億參數的混合專家（MoE）模型，但每次推理步驟僅需啟動 30 億參數，比起同等級的非 MoE 模型，輸出速度大約可以 快上 4 倍。它專為高吞吐量的特定代理任務設計，甚至能在單張 GPU 上運行 。Nvidia 副總裁 Kari Briski 表示，該模型「濃縮了更強大模型的知識」，並將其封裝成輕量、高效的形態 。

• NeMo Switchyard — 這是一個開源的路由函式庫，能動態地將代理工作流程的每一步分配給最適合該任務的模型（無論是開源或專有模型），且開發人員無需重寫應用程式。根據 Nvidia 內部測試，它能夠將代理任務成本降低至基準線的大約三分之一 。此工具已在 Cognition 的 Devin 及其他代理平台上獲得實際部署 。

商業邏輯：更多模型，更多 GPU

Nvidia 的開源策略背後有其核心商業目的：擴大 AI 的採用，進而驅動 GPU 需求。透過釋出免費、高品質的開放模型，Nvidia 降低了企業建置 AI 應用的門檻，而這反過來將會增加對 Nvidia 硬體的需求 。該公司也在 2026 年 3 月成立了 Nemotron Coalition（Nemotron 聯盟），這是一個由 Mistral AI、Perplexity、Reflection AI 等 AI 實驗室組成的首創性合作，旨在透過共享資料與算力來推動開放前沿模型的發展 。

來自中國模型的競爭壓力

低成本、高效能的中國開源模型興起——以 2025 年初震撼業界的 DeepSeek 為首，隨後 Moonshot AI 釋出了史上最大的開源模型 Kimi K3——已讓美國科技公司備感壓力 。這些模型以極低的成本達到了接近美國前沿模型的效能，挑戰了整個產業的定價能力 。Nvidia 執行長黃仁勳已公開呼籲華府擁抱開放模型而非禁止它們，他主張開源 AI 並非安全威脅，而是推動更廣泛採用與創新的催化劑 。Nvidia 自家的開放模型發布速度，也正是在這股競爭浪潮下加快的 。

全新的 AI 安全團隊

2026 年 7 月下旬，Nvidia 開始低調地籌組一個專屬的 AI 安全與安全工程團隊，這項消息是透過一系列公司徵才公告揭露的 。該團隊正在招募高階職位，包括創始技術主管（特聘工程師）、安全研究工程師、評估工程師以及資深經理 。其任務是處理自主 AI 代理與開放權重模型的漏洞、開發由 AI 驅動的安全軟體，並在模型廣泛部署前進行安全評估 。

這個內部團隊與「開放安全 AI 聯盟（Open Secure AI Alliance）」是分開但互補的。Nvidia 於 2026 年 7 月聯同微軟、SpaceX、戴爾等公司發起這個更廣泛的聯盟，旨在開發用於 AI 的開源安全與網路安全工具——成立時間點就在一起備受矚目的、涉及 OpenAI 模型的網路攻擊事件發生後不久 。