意料之中？？
英伟达最近被曝砸 60 亿美元押注开源模型。
桌面上，英伟达一只手和几个闭源大模型公司推杯换盏，" OpenAI、Anthropic 咱们合作愉快！"
牌桌下，另一只手则悄悄掏出 60 亿美元塞给 GitHub 前 CTO 的初创公司 Poolside："快去给我做个比肩世界一流的开源大模型！"
不仅如此，本周刚敲定的这笔交易，瞄准的还有 DeepSeek、Kimi K3 这些强劲的开源选手。
如今，开源模型已经贡献了相当可观的 AI 生成 token，而黄仁勋希望这个比例继续往上走，持续刺激对自家芯片的需求。
有分析认为，"英伟达并不在意哪个 AI 模型赢到最后，只要这个世界源源不断地继续做出越来越多的模型来……"
英伟达的豪情壮志与开源版图
上月，黄仁勋一改往日低调，在 X 上发布了自己人生中的第一条帖子：
该帖与 20 余家公司联合署名，主张美国的 AI 产业要想谋发展，必须闭源开源两手抓。
而现在，英伟达正亲自下场去完成这场光荣使命。
最近，英伟达向 AI 初创公司 Poolside 投资 10 亿美元，同时再掏出 60 亿美元买下其"模型工厂"技术的非独家使用权，并希望将该公司 100 多名工程师全部招致麾下。
外界普遍认为英伟达此举是在赌，它想靠 Poolside 的技术和团队加持，向全球最强的开源模型发起冲击。
这一举措并不突兀。
过去几年，OpenAI、Anthropic、DeepMind 等头部 AI 实验室将主要资源投入闭源模型研发，没有任何一家将自身最先进的模型开源。
这也为 DeepSeek、Kimi K3 等模型提供了发展空间。
面对这一格局，英伟达找准机会，反其道而行之。
自 2025 年底起，英伟达陆续发布了 Nemotron 3 系列模型，其中最大的 Ultra 版本在今年 6 月还一度成为美国最强的开源权重模型。
并且，Nemotron 的开源态度彻底地像是某种宣言：除了模型权重，其他数据也没藏着掖着。
训练数据、训练配方、后训练方法论以及 GPU 集群训练软件都被公开了。
除自主研发外，英伟达今年 3 月还组了个开源小团体——Nemotron 联盟。
其 8 位成员也是藏龙卧虎，各有来头，包括 Mistral、Perplexity、Thinking Machines Lab、Cursor、LangChain、Reflection AI、Black Forest Labs、Sarvam ……
英伟达作为老大提供 DGX Cloud 计算资源，各成员公司贡献各自的技术与数据，共同训练一个开源模型，该模型将作为下一代 Nemotron 4 系列的基础。
并且，英伟达的开源布局也不限于语言模型。
在机器人领域，英伟达发布了 Isaac GR00T 系列模型；在物理世界模拟领域，有 Cosmos 系列；此外还有面向自动驾驶的 Alpamayo 系列和面向生物医药领域的 Clara 平台……
一家理想主义者创立的公司，如何变成了英伟达的拼图块
Poolside，泳池边。
由软件开发者 Eiso Kant 与 GitHub 前首席技术官 Jason Warner 于 2023 年创立。
据说这个名字是两位创始人在跟大厂融资谈判时，对方高管要来一场松弛的" poolside informal meeting "（泳池边非正式会谈）。
最后谈没谈下来不知道，但这个名字二人一听就觉得特好，好记，又有趣。
去年 10 月，Poolside 宣布要在得州建设一座 2 吉瓦的数据中心，没想到今年 4 月，项目合作方退出，随之而来的 20 亿美元融资也告吹。
资金与算力上的双重压力，使泳池边一度面临经营困境。
而支撑它们在有限资源下持续产出模型的，是其内部的 "模型工厂"体系。
据 Eiso Kant 介绍，其公司训练一个模型到发布通常耗时 5 至 8 周，研发团队规模在 70 人以内，每月可执行 1 万至 2 万次实验。
这个能力，也正是英伟达所看重的。
完成此次与英伟达的合作后，公司 Poolside 剩余团队将主要由三人组成：两位创始人以及运营高管。
值得一提，泳池边创始人 Eiso Kant 曾在播客节目中表示过：
我希望看到一个有 100 家基础模型公司存在的世界，而不是只剩 5 家的世界，即便我们本可能是那 5 家之一。
One More Thing
实际上，此次对泳池边的交易结构也并非英伟达第一次使用。
非独家许可、核心人才招揽、原公司保留独立运营的名义，与此种种都不构成直接收购，因而无需接受反垄断审查。
分析师 Stacy Rasgon 评价，"这么做也许就能让「竞争尚存」的说法继续维持下去"。
英伟达，希望将整个开源生态的关键节点都紧紧攥在自己手里。
英伟达生成式 AI 软件副总裁曾说：
模型只是副产品，不是我们的核心业务。
应用深度学习研究副总裁也曾表示，开发 Nemotron 系列的首要目的，是确保英伟达能够持续存在。
毕竟，随着摩尔定律效应减弱，只有整个 AI 生态持续扩张、模型的开发和应用主体持续增加，英伟达的算力需求才能持续增长下去。
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