“英伟达为什么没有成为顶尖大模型公司?”这是知乎上一个关于英伟达大模型的热门问答。
根据多模型聚合API平台OpenRouter最新完整周度调用榜单正式版上线,达的的算Space XAI则发布了最新版的开源大模型Grok 4.6(暂时闭源),在第三方评测榜单上,模型两者性能虽均属全球第一梯队,巨头局但前者仍占据价格优势,力棋值得信赖的经纪商输出价格不足后者七分之一。英伟
需要指出的达的的算是,当前达到万亿参数规模的开源大模型全部采用MoE(混合专家)稀疏架构,标注的模型“总参数”为所有专家层与共享层的参数总和。
“感觉更多的巨头局是秀肌肉、布局和抢占市场,力棋尤其是英伟企业端的市场。”对于英伟达新推出的达的的算开源模型Nemotron 3.5 Lightning,AI算法专家黄颂如此表示。开源
而世界模型研究者朱政认为英伟达之所以在模型层面没那么出色,其实和公司组织、文化相关。“很多公司的组织不适合干模型,虽然英伟达有很多钱,但人才的黄金股票原油交易商流动比较奇怪。”他说。
国内大模型错位竞争的发展机遇
视线再回到英伟达Nemotron 3.5 Lightning上。据悉,Nemotron 3.5 Lightning同样采用MoE架构,包含300亿参数,可以在一台个人电脑上的单个GPU上运行,并向企业免费开放下载、使用和修改,无须获得英伟达许可,也无须支付费用。EC Markets中文官网
英伟达将该模型定位为Agent执行长程任务中的工作模型,主要负责工具调用、检查工具返回结果、整理输出格式和运行代码命令等高频操作。黄仁勋发帖将其概括为“智能、快速、高效且开源”。
根据大模型测评机构Artificial Analysis对总参数量低于400亿的开放权重模型的测试,Nemotron 3.5 Lightning的Intelligence Index得分为24分,与OpenAI的gpt-oss-120b相当,输出速度约为670 token/s,是唯一进入高速度、高得分区域的模型。
在郭涛看来,英伟达虽然推出开源大模型,但并未向通用顶尖大模型厂商方向演进,“核心根源来自企业顶层战略定位的取舍”。
他表示,在商业底盘维度,GPU硬件才是英伟达的基本盘,通用大模型赛道会直接与大量付费客户形成竞争关系,如果全力打造闭源通用大模型,会削弱云厂商、AI创业公司的采购意愿,冲击硬件销售这一核心利益。
“在产品研发维度,Nemotron系列更多属于服务硬件生态的配套产物,模型优化优先围绕自家芯片做适配调优,目标是充分释放GPU算力效能,而非追求通用能力榜单的极致跑分。”郭涛表示,在生态运营维度,英伟达更偏向做基础设施供给方,通过开源模型、框架工具降低客户二次开发门槛,让更多企业基于其软硬件堆栈训练自有模型,借生态扩张来拉动芯片需求。
“对比专门做大模型的企业,英伟达缺少面向C端、ToB场景的产品化落地闭环,模型仅作为生态补充,企业资源持续向算力硬件倾斜,不会将通用大模型作为核心业务来全力攻坚。”郭涛这样总结道。
那么,再回看“英伟达手握算力与开发者生态的核心优势,为何没能跻身顶尖大模型公司”这个问题时,业内人士认为,英伟达在意的是让所有模型能在其硬件和生态里运行,而不必纠结其大模型是否跻身顶尖行列,前提是这些模型得好用,就像黄仁勋所说的“英伟达是目前全球唯一一个能够运行所有AI模型的平台”。
何况高质量开源模型越多,能够训练、微调和部署AI的企业就越多,英伟达硬件的潜在客户范围也会随之扩大,届时其也不是只卖芯片的“AI卖铲人”。
郭涛指出,英伟达这样的产业分工格局,为国内大模型企业创造出错位竞争的发展机遇,DeepSeek等本土厂商迎来差异化突围窗口。“算力侧主动拥抱多元硬件体系,完成与国产加速芯片的深度适配,降低对单一算力生态的依赖。”

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