3月12日，根据英伟达公司向美国证券交易委员会（SEC）提交的财务文件，英伟达将在未来5年累计投入260亿美元（约合1788亿元人民币）巨资，全力推进开源AI大模型的研发。这一投资规模远超OpenAI训练GPT-4时所耗费的30亿美元。英伟达公司也正式开启了从“芯片制造商”向“全栈式AI顶尖实验室”的战略转型。
根据规划，英伟达此次260亿美元的投入并非单纯聚焦于单一模型研发，而是覆盖开源AI大模型全产业链，资金将在未来18至24个月内逐步落地，首批自研开源AI模型最快将于2026年底至2027年初正式问世。
在技术路线上，英伟达选择了一条“开放权重”（Open-weight）的“中间道路”。这一模式介于OpenAI的完全闭源与Meta旗下Llama系列的完全开源之间。具体而言，英伟达将公开模型的关键参数（权重），允许企业和开发者免费下载，并在自己的设备或私有云上运行、微调，从而满足企业对数据隐私、定制化和成本控制的需求。但模型的训练数据和代码可能不会完全公开。
在核心模型研发上，英伟达将重点研发多模态、多领域前沿大模型，覆盖语言、代码、科学计算、智能体等多个方向，目前英伟达已秘密完成一个5500亿参数超大模型的预训练工作，为后续开源模型研发完成了技术验证与压力测试。
值得一提的是，英伟达于近日同步发布了其新一代开源大语言模型——Nemotron 3 Super。该模型专为应对企业级多智能体（Agentic AI）系统的复杂挑战而设计，拥有1200亿 总参 数，采用高效的混合专家（MoE）架构，原生支持100万Token的超长上下文窗口，能够一次性处理整部小说或数千页的财务报告，有效解决了多智能体工作流中因交互历史激增而导致的“上下文爆炸”和“目标漂移”难题。
英伟达长期以来的核心优势集中在芯片硬件领域，全球AI芯片市占率超过80%，但在AI模型层的话语权相对较弱，此前大模型的技术标准、训练范式大多由OpenAI、Meta等厂商定义。此次英伟达下场自研顶级开源模型，核心目的就是要从底层定义AI模型的技术路线，让自家的硬件架构、软件栈成为整个AI行业的事实标准，通过开源模型拉动算力需求。
金融分析师预测，如果英伟达在巩固其硬件霸主地位的同时，能在基础模型市场成功攫取10%的份额，此举有望在三年内为公司每年额外贡献高达500亿美元的营收。
英伟达应用深度学习研究副总裁Bryan Catanzaro表示，推动开源生态发展完全符合英伟达的核心利益，此次巨额投资并非盲目跟风，而是经过长期行业研判后的战略抉择。
英伟达企业生成式AI软件副总裁Kari Briski强调168配资，英伟达开发这些前沿模型不仅为了测试算力，更是为了对存储、网络及超算级数据中心进行极限压力测试，从而为公司下一代硬件架构的发展路线图指明方向。
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