英伟达发布Nemotron 3 Super开源模型 260亿美元押注开源AI

英伟达正式杀进开源AI赛道，发布了120B参数的MoE模型Nemotron 3 Super，并宣布将在未来五年内投入260亿美元巨资构建开源AI模型。这一举措标志着英伟达从AI芯片供应商向AI生态平台公司的战略转型。

Nemotron 3 Super在多项基准测试中表现亮眼。在评估OpenClaw智能体控制能力的PinchBench测试中，该模型拿下85.6%的高分，空降同类开源模型榜首。在Artificial Intelligence Index中狂揽37分，直接甩开得分33分的GPT-OSS。在SWE-Bench软件工程基准测试中，搭配Open框架跑出了60%的准确率，而GPT-OSS的对应成绩仅为41%。

性能方面，在8k输入与64k输出的特定运行设置下，Nemotron 3 Super的推理吞吐量达到了GPT-OSS-120B的2.2倍。在Terminal Bench的困难子集测试中也表现出色。MMLU-Pro测试拿下83.73分，优于GPT-OSS的81.00分。TauBench V2测试中在航空、零售和电信三大领域取得了61.15%的平均成绩。

260亿美元的开源投入计划同样引人注目。英伟达计划将这笔资金用于构建开源AI模型，并在自家的超级计算机级数据中心里进行极限压力测试。通过运行自家优化的开源模型，对计算、存储和网络性能进行全方位的测试，获取的数据将用于规划未来的硬件架构路线图。

在资源输出方面，英伟达对外全面开放了模型的全参数权重，以及训练、评估配方和详细的部署手册。这种开放程度在AI行业前所未有。分析人士认为，英伟达的策略是通过推动整个开源生态的发展，引导全球开发者将创新根基绑定在英伟达的技术底座之上，形成芯片与软件的深度绑定。

英伟达此次开源策略的深远影响不容小觑。通过将Nemotron 3 Super的全参数权重、训练配方和部署手册全部开放，英伟达正在构建一个以自身硬件生态为核心的开源AI社区。当全球开发者基于英伟达的模型进行创新和部署时，他们将自然而然地选择英伟达的GPU和CUDA生态作为首选运行平台，这种从软件到硬件的锁定效应将为英伟达带来长期竞争优势。

这种软硬件深度绑定的策略在科技行业并非首次，但英伟达的投入规模前所未有。260亿美元相当于一些中等国家一年的GDP，这笔资金足以支撑数十个大型AI模型的训练和优化。英伟达的豪赌能否成功取决于开源社区的响应速度和质量，但从Nemotron 3 Super的首秀来看，市场对高质量开源模型的需求旺盛，英伟达有望在这一赛道上占据先机。