英伟达发布Nemotron 3：从卖铲子到亲自挖矿的AI战略突袭

2025年末，人工智能领域的竞争格局依然错综复杂，一向专注于提供硬件支持的英伟达展现出向模型层直接进军的强烈信号。12月15日，英伟达正式对外发布了Nemotron 3模型家族，涵盖Nano、Super和Ultra三个版本，其中Nano已率先亮相，Super和Ultra则规划在2026年上半年推出。

长期以来，全球人工智能产业默认遵循一种清晰的分工模式：英伟达与其他参与者。

其他参与者主要包括：OpenAI、Meta、谷歌、DeepSeek、xAI等知名公司。

分工原则非常简单：卖铲子的人和用铲子挖矿的人。

近期，谷歌凭借自研的TPU芯片，获得了与英伟达一定程度竞争的实力。但短期内，英伟达的市场主导地位依然难以动摇。

只要人工智能这座“金矿”持续存在，无论哪家厂商挖掘到价值，提供铲子的公司始终能够稳赚不赔。

这种商业模式助推英伟达市值一路飙升，一度成为全球最具盈利能力的科技企业之一。

然而，2025年底，英伟达似乎不再满足于现状，它决心亲自下场参与挖矿竞争。

英伟达正式推出了全新的开源模型系列——Nemotron 3。

这不仅是一次常规的产品迭代，更像是一次精心部署的战略行动。

英伟达不再局限于提供硬件基础设施，而是直接投身模型竞赛，一举推出具备颠覆性的“王牌”技术：

Mamba架构、MoE（混合专家模型）、混合架构设计、100万Token上下文窗口。

Nemotron 3系列开源模型包含Nano、Super和Ultra三种规格。

Nemotron 3是英伟达对OpenAI或Meta开源策略的简单模仿吗？还是黄仁勋的一次试水？

剖析Nemotron 3：技术缝合还是终极进化？

在人工智能领域，模型架构决定发展路径。

过去几年，Transformer架构占据统治地位，它是ChatGPT的核心，是Llama的基础，是所有大模型的通用框架。

但随着模型参数规模的扩大和应用场景的深化，Transformer的局限性逐渐显现：推理成本高昂、显存占用巨大、处理超长文本时效率低下。

英伟达此次推出的Nemotron 3家族，并非纯粹的Transformer模型，而是一个融合多种顶尖技术的“混合体”。

它大胆整合了Mamba（状态空间模型）、Transformer（注意力机制）和MoE（混合专家模型）三大前沿技术。

其中，Nemotron 3 Nano通过创新的混合专家架构，吞吐量比前代Nemotron 2 Nano提升4倍。

Nemotron凭借先进的强化学习技术，通过大规模并发多环境训练实现了卓越的准确性。

英伟达率先发布了一套领先的开源模型、训练数据集以及强化学习环境和库，用于构建高精度、高效率的专用人工智能体。

家族谱系：超越“大、中、小”的定位

Nemotron 3不是一个单一模型，而是一个完整的矩阵，旨在覆盖从边缘设备到云端超级计算的全场景需求。

根据英伟达的规划，这个家族主要包括三位成员，各具战略使命：

Nemotron 3 Nano（现已发布）：边缘侧的“高效能手”

参数规模：总参数量300亿，推理时激活参数约30亿。

核心定位：家族中的先锋，专注于高效推理和边缘计算。可在消费级显卡甚至高端笔记本上流畅运行。

技术亮点：目前市场上性能突出的“小钢炮”，利用混合架构实现极致吞吐量，专为需要快速响应的智能体任务设计。

战略意义：Nano的存在验证了“混合架构”的可行性，并快速占领开发者桌面和端侧设备市场。

Nemotron 3 Super（预计2026上半年）

参数规模：约1000亿，激活参数约100亿。

核心定位：面向企业级应用和多智能体协作的中枢。在性能与成本之间寻求平衡。

技术跃迁：预计引入更高级的Latent MoE技术，专为复杂的企业工作流设计。

Nemotron 3 Ultra（预计2026上半年）：挑战顶级闭源模型

参数规模：约5000亿，激活参数约500亿。

核心定位：家族的旗舰，处理最复杂的推理、科研和深度规划任务。

野心：直接对标GPT-5级别的闭源模型，旨在成为开源界的推理标杆。展示英伟达在超大规模集群上的训练能力。

Nemotron 3 Nano不仅仅是一个模型，更是一个技术验证平台，证明了“Mamba+MoE”在小参数下也能发挥强大性能。

Mamba架构：挑战Transformer的“内存瓶颈”

要理解Nemotron 3的革命性，首先需了解Mamba。

为什么英伟达要在主流模型中引入这个相对新颖的架构？

在大语言模型领域，Transformer是绝对主导，但它有一个关键缺陷：

随着输入序列长度增加，其计算量和内存消耗呈平方级增长

。

想象阅读一本书。

如果你是Transformer，读第一页时轻松；读到第一千页时，为理解当前句子，需同时回顾前999页每个字与当前字的关系（注意力机制）。

这需要巨大的“脑容量”（显存）。当上下文达到10万、100万字时，现有GPU可能被瞬间耗尽资源。

Mamba则不同。它基于SSM（状态空间模型），更像拥有强大短期记忆的循环神经网络。

它的阅读方式更接近人类：已读内容被“消化”进固定大小的记忆状态中，无需时刻回溯每个字。

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2312.00752

Mamba的核心优势：

线性复杂度（O(N)）：

无论文本多长，Mamba的推理消耗几乎恒定。处理1万字和100万字，对显存压力相似。

推理速度极快：

因无需计算庞大的键值缓存注意力矩阵，Mamba的生成速度（吞吐量）极高。

无限上下文的潜力：

理论上，Mamba可处理极长序列而不撑爆显存。

然而，Mamba也有不足。

在处理复杂逻辑推理或需精准回溯特定信息点时，其表现不如Transformer的注意力机制精确。

因信息被压缩进“状态”时，可能存在损耗。

英伟达的解决方案：两者兼顾。

Nemotron 3采用混合Mamba-Transformer架构。

这是一个巧妙设计：

Mamba层（主力）：处理海量上下文信息，构建长期记忆流，确保模型“读得快、记得多、省显存”。构成模型主干。

Transformer层（辅助）：在关键节点插入注意力层，负责“精准处理”，应对需要高度逻辑推理和细节回调的任务。

这种设计让Nemotron 3 Nano拥有100万token的超长上下文窗口，同时推理速度比同尺寸纯Transformer模型快4倍。

MoE架构：高效处理复杂任务的魔法

如果说Mamba解决“长序列”问题，那么MoE（混合专家模型）就解决“大规模参数”问题。

传统稠密模型像全能通才，无论问题类型（写诗或算数），都需调动所有神经元思考，浪费算力。

MoE架构则像“专家团队”。

在Nemotron 3 Nano这个300亿参数模型中，包含128个不同“专家”。

NVFP4：英伟达的“新霸权”工具

这是英伟达硬件优势的直接体现。

Nemotron 3 Super/Ultra将采用NVFP4格式进行训练和推理。

论文链接：https://arxiv.org/html/2509.25149v1

Blackwell专属：这是英伟达下一代GPU架构Blackwell的原生支持格式。

极致压缩：相比当前FP16或BF16，NVFP4将模型体积压缩3.5倍。

精度无损：许多人担心4-bit精度会降低模型性能。

英伟达利用特殊两级缩放技术，结合块级和张量级的缩放因子，在4-bit低精度下保持模型高性能。

这意味着什么？

这意味着，未来5000亿参数巨型模型（Ultra），可能只需当前1000亿参数模型的显存即可运行。

但前提是：必须使用英伟达Blackwell显卡。

这是一个隐蔽但关键的“软硬件锁定”策略。

英伟达正通过数据格式，为自身硬件构筑护城河。

此外，英伟达还推出“NeMo Gym”强化学习实验室，并罕见开源训练数据，旨在为开发者提供构建AI智能体的完整工具链。

英伟达的“长远谋略”

为什么英伟达这家全球最赚钱的芯片公司，还要耗费资源开发开源模型？

甚至投入巨资研发Mamba这类非主流架构？

从“卖铲子”到“定义挖矿标准”

过去，英伟达是纯粹的“卖铲子”供应商。

无论用户使用PyTorch还是TensorFlow，无论运行Llama还是GPT，只要购买H100/H200/GB200，英伟达就能获利。

但现在，市场环境发生变化。

潜在危机浮现：

竞争对手崛起：

AMD的ROCm生态持续进步；谷歌的TPU在自家体系中成本更低、性能强大；各大云厂商（如AWS、Azure）纷纷自研推理芯片。

模型架构分化：

如果未来模型不再依赖CUDA优化，或专门针对TPU优化，英伟达的护城河将受到侵蚀。

发布Nemotron 3，英伟达实质是意图定义下一代人工智能的标准。

推广Mamba架构：Mamba架构虽优，但对硬件优化要求极高（需高效并行扫描算法）。

谁最懂如何在GPU上高效运行Mamba？

当然是英伟达。通过开源高性能Mamba模型，英伟达引导开发者采用此架构。

一旦生态形成，业界将发现：只有在英伟达GPU上，Mamba才能发挥最佳性能。这在算法层面锁定硬件选择。

NVFP4的锁定：这是一个更直接的策略。

Nemotron 3 Super/Ultra使用NVFP4格式，这是Blackwell GPU原生支持的格式。

若想使用最高效、最先进的开源模型？需购买Blackwell显卡。

英伟达不满足于用户使用其硬件，它要用户采用其架构、数据格式、软件栈。

它旨在让整个人工智能生态扎根于其硅基平台。

Nemotron 3的发布，标志人工智能行业进入新阶段。

英伟达正在构建一个闭环的开放生态。这看似矛盾，实为高明之举。

从战术角度看，这是一款卓越的模型。它快速、准确、高效，解决企业部署人工智能的痛点，特别对于希望开发智能体、处理长文档的公司，Nemotron 3 Nano提供有力方案。

从战略角度看，这是英伟达构建“人工智能帝国”的关键拼图。

硬件：Blackwell GPU+NVLink+NVFP4。

软件：CUDA+NeMo+TensorRT。

模型：Nemotron（融合Mamba+MoE）。

应用：NIMs（英伟达推理微服务）。

它开放模型权重，让所有人可用；但它封闭最佳体验，只有在英伟达全栈生态中，才能获得4倍加速、极致压缩、流畅部署体验。

对开发者，这是一场盛宴。拥有更强开源工具，可创造更酷应用。

对竞争对手，这是一场挑战。追赶英伟达的难度，从单纯造芯片，扩展到适配架构、优化软件、提供模型……这是全维度竞争。

Nemotron 3如同黄仁勋投入人工智能湖面的一颗石子，涟漪正开始扩散。

2026年，当5000亿参数的Nemotron Ultra携Latent MoE和NVFP4登场时，那或许是人工智能大战真正的“关键转折点”。

后续动态

然而，开发优秀大模型并非易事。

英伟达最新Nemotron 3在开源榜单中的排名已公布。

Nemotron 3 Nano（30B-A3B）目前在文本排行榜上位列第120名，得分1328分，在开源模型中排名第47位。

参考资料：

https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-debuts-nemotron-3-family-of-open-models

https://venturebeat.com/ai/nvidia-debuts-nemotron-3-with-hybrid-moe-and-mamba-transformer-to-drive

https://www.wired.com/story/nvidia-becomes-major-model-maker-nemotron-3/