英伟达双轨出击：1200亿参数企业级模型与本地化“边缘”AI齐发

【科技24时区】周四，硅谷巨头英伟达（Nvidia）在人工智能版图上再次落子，正式推出专为“始终在线”智能体（Always-on Agents）及边缘计算场景定制的全新开源权重模型。这一举措并非简单的产品迭代，而是英伟达在封闭前沿模型垄断之下，试图重构企业AI部署逻辑的关键一步。

此次发布的重头戏是Nemotron 3.5 Super VL——一款拥有1200亿参数的大型模型，其目标受众直指企业内部使用的复杂智能体应用。尽管从参数量级上看，它略逊于此前的Nemotron 3 Ultra模型，但英伟达方面强调，其在指令遵循和工具使用任务上的准确率却能与后者持平。这种“以量换质”或更准确地说是“优化能效比”的策略，旨在解决企业在算力成本与性能之间难以两全的痛点。与此同时，为了覆盖光谱的另一端，英伟达还推出了两款轻量级的Bolt系列模型。这些模型被设计用于在搭载英伟达RTX Spark芯片的新款AI个人电脑（PC）以及运行DGX Spark的工作站上本地运行。目前，通过微软、戴尔等合作伙伴渠道，这类面向消费者、程序员及企业知识工作者的硬件设备已全面上市。

“任何希望利用英伟达基础设施运行智能体的组织，现在都拥有了与其层级相匹配的、经过优化的开源模型，且无需在‘能力’与‘可部署性’之间做出妥协。”英伟达开放模型与软件副总裁Kari Briski在宣布这些新模型的官方博客中写道。这番话语背后，折射出当前AI行业的一个深刻矛盾：随着闭源模型能力的边界不断拓展，企业对数据隐私、定制化训练以及自主可控的需求也日益迫切。

在具体性能表现上，英伟达声称，经过针对特定智能体任务的后续训练（Post-training），Super VL在处理文档智能、财务核算、科学实验、医疗保险索赔及安全攻击韧性等任务时，速度优于Anthropic和OpenAI的竞争模型（如Opus 5、GPT 6.1 Sol、Luna、Astra）。当然，每当大型科技公司发布新模型时，此类比较性声明并不罕见。但值得注意的是，英伟达此次用一份重量级的客户名单为其性能背书，其中包括Skydance、安永（EY）、Ramp、CrowdStrike、Perplexity以及Salesforce等企业。这些名字不仅代表了行业影响力，更暗示了Super VL在垂直领域的实际落地潜力。

回顾过去，英伟达并非首次发布能挑战专有前沿实验室的开源模型。事实上，其旗下Nemotron家族早已涵盖了从多模态人工智能到推理、编程、数学及企业自动化的广泛领域。然而，形势正在发生变化。那些迅速崛起的专有AI实验室，如今正将目光投向英伟达之外的其他芯片和AI系统制造商，例如AWS的Trainium、Cerebras，甚至包括自研芯片在内的多元化算力方案。面对这种“去英伟达化”的趋势，英伟达选择了一条更为激进的路径：大力推动企业公司在自有数据中心运行自有开源模型的趋势。

“与封闭的前沿模型不同，组织可以利用自己的数据对Super VL进行后续训练，将其部署在自己的基础设施上，并真正拥有他们所构建的一切，”Briski指出。这种“所有权”概念的回归，对于重视数据主权的企业而言，具有致命的吸引力。

而在消费端，随着小型本地PC模型的发布，英伟达也在试图推动刚刚起步的消费者AI助手趋势。尽管初创公司和科技巨头每天都在推出新的AI助手，但对于对隐私高度敏感的消费者来说，让此类智能体深入生活、获取家庭、健康及财务等敏感信息，仍是一个巨大的心理障碍。因此，英伟达希望通过销售由其芯片驱动的PC来开辟新市场——创建能够在本地运行模型和智能体的机器。正如Briski所言：“PC用户可以将日常项目委托给本地智能体……而无需将这些工作负载发送至云端。”这不仅解决了隐私焦虑，也减轻了网络延迟带来的体验损耗。

在此次发布的两个Bolt模型中，Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB是一款拥有740亿参数的模型，专为本地智能体任务设计。它旨在平衡速度与推理能力，以处理多步推理、工具调用和网络浏览等复杂操作。而最小的Bolt E4B则主要针对对话式智能体。据悉，Super VL和Bolt 74B-A9B现已可用，而Bolt E4B将于本月稍晚时候推出。

从某种角度看，英伟达的这一系列动作，不仅是技术的更新，更是生态位的重新划定。在云边协同成为主流的今天，如何在云端的大模型能力与边缘端的实时响应、隐私安全之间找到最佳平衡点，将是未来一年具身智能与通用AI竞争的核心战场。