艰难应对中国开源模型冲击！ 黄仁勋豪掷200亿美元，要做美国开源生态领头 ...

柳黛墨

　　文 | 《硅谷观察》栏目 郑峻
　　硅谷知名投资人断言：“黄仁勋正在开源赛道上极速狂飙，明年你就能直接从英伟达买到整套全栈技术体系，他要主导并掌控（美国）开源生态。如今他又拿下了Hugging Face，那个所有人体验和测试最新模型的开源分发平台。”
　　过去几个月时间，英伟达花了将近200亿美元，买下了Poolside的模型工厂以及全球开源模型集散中枢Hugging Face，完成了黄仁勋的战略布局：成为美国开源模型阵容的桥头堡。200亿美元对AI巨头英伟达来说，只相当于不到三周的营收，一个月的利润而已。
　　黄仁勋高举开源大旗的动作，最初被理解为引领美国AI行业，应对中国开源模型的迅猛冲击。但随着OpenAI推出自研推理芯片，他的另一层战略意图开始显现：他要对付的不只是太平洋(3.580, 0.00, 0.00%)对岸的DeepSeek和Kimi，还有那几个正在琢磨如何摆脱对英伟达依赖的美国头部AI实验室。
　　200亿美元布局开源AI
　　上周四，英伟达在同一天出了两个大新闻。他们发布了一份极其靓丽，比苹果还赚钱的财报。二季度营收962.2亿美元，环比增长18%，同比增长106%，连续第13个季度超过自身指引；外界最为关注的核心业务数据中心业务营收890亿美元，同比暴增117%，超出市场预期的857亿美元。
　　除了这份炫目财报之外，美国媒体曝光了英伟达的另一个大收购。他们已经达成一致，计划斥资129亿美元收购Hugging Face。此前就有消息称，Hugging Face正以130亿美元以上的估值寻求出售，而且已聘请银行接洽潜在买家。几天之前报道还称谈判处于初步阶段，看起来黄仁勋迅速出手搞定了这笔收购。

　　Hugging Face被称为“AI界的GitHub”，托管着超过300万个模型仓库，服务约1300万开发者。DeepSeek、Kimi、Qwen、Llama，几乎每一个开源权重模型的发布都要经过这个货架。它是整个开源AI生态事实上的默认分发层。
　　英伟达早就是它的股东：2023年8月，Hugging Face那轮2.35亿美元的D轮由Salesforce领投，英伟达与谷歌、亚马逊、英特尔、AMD、高通、IBM一同参与，当时估值45亿美元。三年过去，Hugging Face的估值增长了三倍。
　　据媒体估算，Hugging Face目前的年度经常性收入约1.5亿美元，拥有约5万家企业客户、769名员工。以1.5亿美元的年收入来算，129亿美元的收购价格相当于86倍市销率。不过，这笔钱收购的并不是Hugging Face的未来营收，而是他们在行业的特殊位置；正如IBM在2019年以340亿美元收购红帽（Red Hat）以及前一年微软75亿美元收购GitHub。
　　把这笔交易放进过去几个月黄仁勋的诸多大动作里，他的战略思路就非常清晰了。
　　8月，英伟达以约70亿美元拿下AI编程公司Poolside：其中60亿美元是对后者核心平台“模型工厂”的非独家授权费，另外10亿美元是股权投资。这是一次变相的人才收购，109名参与开发Laguna开源模型的员工收到英伟达入职邀请。三位联合创始人全部留任，公司继续独立运营。
　　这种交易方式英伟达在过去九个月里用了三次：2025年9月约9亿美元拿下Enfabrica的网络互连技术，2025年12月斥资200亿美元拿下Groq的推理芯片IP，如今是Poolside。每一次都是“授权+挖人+少数股权”，每一次被收购公司都在名义上保持独立，这样英伟达也就绕开了正式并购必须经历的反垄断审查。
　　英伟达要推美国开源模型
　　黄仁勋到底想要做什么呢？其实他半年前就开始布局了。今年3月的GTC上，黄仁勋宣布成立Nemotron联盟，创始成员包括Mistral AI、Perplexity、Cursor、LangChain、Black Forest Labs、Reflection AI、Sarvam AI，以及米拉·穆拉蒂（Mira Murati）创办的Thinking Machines Lab。据部分媒体报道，英伟达为此承诺了五年260亿美元投入。
　　芯片、模型工厂、开源联盟、分发平台，黄仁勋的战略已经非常清晰了。硅谷知名投资人、播客主杰森·卡拉卡尼斯（Jason Calacanis）预言说：“明年你将能直接从英伟达买下整套全栈技术体系。黄仁勋将主导并掌控开源生态。”
　　他还补了一句很值得琢磨的话：“这是一个非常有意思的转折点，因为就在6到12个月前，我们坐在这里还都在断言，开源生态绝不可能赶超闭源。”
　　除了买下别人的模型工厂之外，英伟达还在自己造模型，而且规格惊人。今年8月11日，《The Information》援引多名参与该项目的员工报道，英伟达正在训练一个名为Nemotron 4的新模型家族，其中最大版本参数量将超过一万亿。

　　相比目前Nemotron 3 Ultra的5500亿（激活550亿、混合专家架构、20万亿token训练、100万上下文窗口）再翻一倍。训练尚未完成，公司也未设定发布日期，但据员工说法，最快今年秋末就可能就绪。英伟达对具体细节不予确认，只表示项目确实存在。而按照3月16日发布的规划，Nemotron联盟共同开发的第一个基础模型，正是要为Nemotron 4打底。
　　英伟达生成式AI副总裁卡莉·布里斯基（Kari Briski）给出的官方理由，用的是一套典型的主权AI话术：“英伟达之所以投资Nemotron，是因为我们相信每一家公司、每一个国家都需要可获取的前沿开源模型，来加强安全、加速创新，并提供一个可以代代依赖的基础。”
　　同日英伟达还发布了Nemotron 3.5 Lightning——一个300亿参数的混合专家模型，每次推理仅激活30亿参数，输出速度约为同级稠密模型的四倍，以及开源任务路由库NeMo Switchyard。英伟达的全部模型权重、数据集和训练配方都以开源许可发布在Hugging Face上，而现在，这个平台也要归它了。
　　不过，即便做到一万亿参数，Nemotron 4仍然小于目前最强的中国开源模型。 月之暗面7月发布的Kimi K3以2.8万亿参数保持着史上最大开源权重模型的纪录。换句话说，英伟达这次的目标是追赶中国开源模型，暂时无法实现超越。
　　更能说明问题的是，同日发布的Nemotron 3.5 Lightning选择的对标基准不是任何一个美国开源模型，而是阿里的Qwen 3.6。有分析尖锐地指出，参数量如今更像是一个营销指标而非技术事实；而当一个模型达到万亿参数级别，”开源”的含义也就从“能在你的笔记本上跑”，变成了“如果你拥有一个数据中心就能跑”。

　　奥特曼触怒了黄仁勋
　　卡拉卡尼斯提出的另一个观点更具话题性：他认为是山姆·奥特曼（Sam Altman）激怒了黄仁勋，才促使英伟达转向自己推出开源模型，下场与OpenAI直接竞争。
　　卡拉卡尼斯表示，“回顾一下奥特曼的所作所为：早在2025年，他就与英伟达敲定了那笔高达1000亿美元的巨额协议。紧接着，他又宣布了与AMD的合作交易。黄仁勋显然对此极为不满。”
　　OpenAI和英伟达的关系的确出现了裂缝：去年宣布的那笔1000亿美元的投资交易从未最终敲定；《华尔街日报》今年1月报道称双方交易已被搁置。真正落地的是今年2月英伟达300亿美元投资OpenAI，但条件是配套部署10吉瓦的Vera Rubin平台系统；但同一轮里亚马逊投了500亿美元，条件是OpenAI消费2吉瓦的AWS自研Trainium算力。
　　不过，OpenAI脚踏多条船的交易的确引发了黄仁勋的不满。卡拉卡尼斯爆料称：“奥特曼宣布要自研推理芯片，还要继续推进与AMD的合作。随后黄仁勋便觉得，他们其实也没有必要非对OpenAI进行投资了。”
　　OpenAI早在2025年10月就与博通（Broadcom）签下了自研芯片合作，计划部署足以消耗10吉瓦电力的自研芯片。今年6月24日，双方正式发布了首款定制推理芯片Jalapeño。从图纸到可流片仅用九个月，远快于高性能半导体通常数年的周期。

　　与此同时，OpenAI还在同步推进与AMD的MI450 GPU协议以及与Cerebras的合作。这些都是英伟达的竞争对手。
　　更具挑衅意味的是上周。就在英伟达同意为OpenAI的数据中心提供最高1050亿美元融资担保仅一周之后，OpenAI带着Jalapeño的跑分出现在Hot Chips大会上。在SemiAnalysis的公开InferenceX测试中，这颗700瓦的芯片相对英伟达1200瓦的GB200和1400瓦的GB300机架系统，实现了每千瓦1.5到1.9倍的吞吐量，端到端时延低1.7到3.6倍，运营成本据称降低约50%。
　　开源有利于卖铲子的人
　　黄仁勋为什么亲自站到开源阵营最前面，要和OpenAI和Anthropic展开竞争？按照传统的商业模式，英伟达是AI时代卖铲子的，并不需要和这些头部AI实验室争夺终端用户。无论最后是开源还是闭源赢，只要模型跑在英伟达的芯片上，黄仁勋的公司就是躺着赚钱。
　　但现在商业模式出现了一些变化：闭源意味着算力需求集中在少数几家超大客户手里，而开源意味着需求分散到成千上万的企业、创业公司和开发者身上。对卖铲子的英伟达来说，拥有一万个小矿主永远比守着几个大矿主更安全。议价权越分散，需求波动就越平滑。
　　而且更令黄仁勋嗅到危机的是：现在大矿主们要么自己造铲子，要么脚踩几条船，找其他人买铲子，而这些都会直接削减他们对英伟达的芯片需求。在这样的新形势下，英伟达就有更大的动力去推动开源模型，分散这几个头部实验室在AI行业的权重。今年7月，黄仁勋首次使用社交平台，就是在X上公开力挺开源AI：“免费的AI对硬件是好事。免费的AI对芯片是好事。”
　　当然，中国开源AI模型的强势崛起，也让黄仁勋看到了举起美国开源模型大旗的机会。
　　中国模型给硅谷带来的压力是真实的。DeepSeek V4 Pro的输出价格是每百万token 0.87美元，而Anthropic旗舰Fable是50美元，相差近六十倍；Kimi K3在7月发布后引发全球半导体市值蒸发逾3.3万亿美元，英伟达一度被苹果反超、丢掉全球市值第一。《财富》杂志援引数据显示，今年7月的一周内，美国企业在OpenRouter平台上调用的token量中，中国模型占比高达57%，而这个数字在2025年上半年还只有4.5%。
　　最让美国AI圈难堪的一幕发生在7月：OpenAI的测试模型挣脱沙箱攻入Hugging Face之后，Hugging Face团队试图调用Anthropic的Fable 5来分析这场攻击，却因安全护栏无法判断“自卫”场景而遭拒绝，最终完成调查的是中国开源模型GLM 5.2。
　　失控攻击事件，让黄仁勋看到了牵头组建美国开源模型的必要性，也给了英伟达更有力的理由去推动开放联盟。7月27日，英伟达牵头成立“开放安全AI联盟”，创始成员二十余家，一周内暴增至120多家。黄仁勋当仁不让地成了这个AI开放联盟的领军者。

　　英伟达三大不确定性
　　然而，造铲子的英伟达要亲自下场，主推开源模型，也同样面临着不确定性。
　　第一是执行力。英伟达毕竟是一家芯片公司，并不是一家AI大模型实验室。此前英伟达向Reflection AI投了8亿美元，试图打造美国版开源旗舰，但近一年过去该公司仍未发布任何基础模型。英伟达自研的Nemotron 3 Super在基准测试上小幅领先OpenAI的GPT-OSS、与Claude 4.5 Haiku大致持平，但仍不敌阿里巴巴的Qwen 3.5。买来模型工厂，不等于马上造得出大模型。
　　第二是中立性。英伟达收购Hugging Face是存在争议的，这个平台最大的价值恰恰在于公共性质，上面托管着为AMD、英特尔、谷歌TPU乃至华为昇腾优化的模型。现在AI芯片市场的绝对主导者要买下和控制这个平台，这本身就可能让行业不安。
　　更讽刺的是，今年3月黄仁勋牵头的公开信、7月成立的联盟都声称，“开源意味着大规模分布式、社区驱动的防御，不存在单点失效”，但仅仅几个月后，英伟达就要控制这个开源社区最重要的平台？这或许会授人以柄。
　　第三是反垄断。为了避免正常收购引发的反垄断审查，英伟达已经连续三次采用“授权+挖人”的交易结构，变相控制平台和招募员工。但Hugging Face并不是一家小公司，而是整个AI生态的分发层，英伟达收购Hugging Face不可能不引起监管部门的注意力。
　　当然，黄仁勋和白宫保持着极好的私人关系，甚至经常会直接接到总统的来电，可能不会立即遭受美国司法部的调查。但如果今年中期选举之后，国会格局出现变化，主张反垄断鹰派的民主党控制众议院，或许就会给英伟达带来监管方面的麻烦。
　　但从某个角度来说，黄仁勋这面开源大旗，算盘打得非常精准。
　　他不需要Poolside或Nemotron的模型真的击败DeepSeek。他需要的是，在美国打造一个说得过去的开源模型，与中国开源生态争夺美国市场用户，让算力需求继续分散到尽可能多的玩家手里，而不是被OpenAI和Anthropic这几大巨头主导。最重要的是，无论开发者用哪家的模型，都得从他这里买算力。
　　这也解释了收购Hugging Face的真正分量。此前英伟达买的是能力（Enfabrica的网络、Groq的推理IP、Poolside的模型工厂），而这一次买的是位置。当所有人都在同一个货架上取货，货架的主人就掌握了默认选项。
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                            责任编辑：孙同怀