#AI
Nvidia 教人自建模型,挤压闭源 API
Nathan Lambert 在 Interconnects 撰文提出:**Nvidia 想让你自建模型**,而不是从 Anthropic 或 OpenAI 购买。
Nvidia 的 Nemotron 系列近乎开源——把法律允许范围内能发布的数据、训练代码都放出来——目的是让「无数人」都能造 token 机器,从而避免智能被少数闭源厂商垄断。
💡 为什么值得看Nvidia 投 $26B 推近乎开源的 Nemotron,目的是让智能不被垄断、为自己显卡造更多推理需求——这直接冲击 Anthropic/OpenAI 的 token 生意。
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来源档案
Interconnects(Nathan Lambert)
AI 领域资深研究者(前 Ai2,参与 Olmo 开源模型)经营的个人专栏,属行业评论 / 分析
单源评论,不是新闻事实稿。$26 亿投入标注为「据报」,观点与推演性强,数字需另行核实,不宜当作已确认的官方数据
延伸阅读
Lambert 分析了开源模型类比 Linux 的窄路径,以及 Nvidia 与 Meta 两种「商品化其互补品」策略的差异,适合关注开源生态融资的人细读
文中指出训练转向后训练(DeepSeek V4 Flash / Inkling Small / GLM 5.X 微调),预训练-中训练-后训练词表可能改写,这对理解开源模型竞争格局有判断价值