Nvidia Nemotron 4瞄准一万亿参数，中国实验室已超越该规模。

事件核心：发生了什么

据The Information报道，Nvidia正在开发Nemotron 4，这是一个全新的开放权重模型系列，其中最大模型的参数规模至少为1万亿，是此前发布Nemotron 3 Ultra的两倍。为此，Nvidia已将内部模型训练的云支出提高至原来的三倍，到2031年前累计投入约280亿美元。该模型最早可能在今年秋季发布。

值得强调的是，即使达到1万亿参数，Nvidia也只是追平了中国实验室已占据的位置。相关资料显示，Moonshot AI团队的Kimi K3参数规模达2.8万亿，DeepSeek V4 Pro为1.6万亿，均已超过这一数字。今年6月发布的Nemotron 3 Ultra曾是Artificial Analysis Intelligence Index上最强的美国开放模型，但目前在该指数中得分约38分，而Kimi K3约为60分。

为什么重要

这件事的影响可以从两个维度看。首先是竞争格局：开放权重模型的竞争正在从千亿参数快速迈入万亿级，但参数规模只是入场券，实际能力差距依然显著。Nvidia的Nemotron 4即便参数对齐，能否在性能上追平Kimi K3和DeepSeek V4 Pro仍然存疑。

其次是商业逻辑的冲突。Nvidia是AI算力的最大供应商，同时也是模型研发者。Nemotron 4一旦推出，将使其与OpenAI等核心客户形成直接竞争。与此同时，Nvidia签署了反对监管开放模型的请愿书，而美国政策层面正讨论对特定中国模型实施禁令。开放模型生态越繁荣，企业自托管需求越大，Nvidia的GPU销量越高——这解释了它为何在监管议题上采取这一立场。

对用户/开发者/创作者的影响

如果Nemotron 4如期落地，开发者将获得一个参数规模对标头部竞争者的开放权重选项，能够基于自托管部署来规避闭源API的依赖和数据外流风险。对企业与开发者而言，开放权重模型在隐私和长期成本上通常更有吸引力，但万亿级参数也意味着推理资源门槛更高，实际部署成本需要提前评估。

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对创作者来说，模型能力提升通常意味着更好的长文本处理、指令跟随和内容生成质量。但最终体验取决于Nvidia在训练数据和推理优化上的投入，而非仅看参数数量。

值得关注的后续

以下几个点值得持续观察：一是Nemotron 4能否按计划在今年秋季发布，时间表是否生变；二是发布后的实际性能是否追平或超越Kimi K3和DeepSeek V4 Pro，而不只是参数对齐；三是Nvidia与OpenAI等主要客户的关系是否因自研模型产生商业摩擦，以及美国政府对特定中国模型的监管动作会否影响开放模型的全球分发和生态演进。

来源：<a href="https://the-decoder.com/nvidias-nemotron-4-aims-for-one-trillion-parameters-a-scale-chinese-labs-already-surpassed" target="_blank" rel="