在AI产业格局剧变的当下，当Meta、OpenAI等美国科技巨头纷纷转向闭源，英伟达却逆势加码开源，推出Nemotron 3系列大语言模型并收购开源调度系统SchedMD，引发业界广泛关注。这一战略背后，是英伟达以硬件为核心、通过软件生态构建长期护城河的深远布局。Nemotron 3包含Nano、Super和Ultra三个版本，采用MoE架构，其中Nano已可立即使用，具备高达4倍于前代的吞吐量和100万token上下文窗口，训练数据达近10万亿token，全部以NVIDIA Open Model License开放，支持商用与衍生模型开发。同时，英伟达收购Slurm核心开发公司SchedMD，巩固其在高性能计算与AI训练集群调度领域的主导地位，承诺保持Slurm开源与中立性，进一步强化其在科研与企业级HPC生态中的不可替代性。 这一系列动作与美国同行形成鲜明对比。Meta正计划将2026年发布的“Avocado”模型闭源，Llama 4表现不佳后内部已转向闭源路线；OpenAI自GPT-2以来五年未有重大开源进展，GPT-oss系列虽发布但体量有限，且缺乏持续更新承诺。反观中国开源生态迅猛崛起，DeepSeek-V3、Qwen系列、Kimi K2等模型在2024年底至2025年全球使用量占比从1.2%跃升至近30%，形成高频迭代、全面开放的生态优势。这迫使英伟达必须主动出击，防止开发者和企业转向中国开源模型或AMD/英特尔的替代平台。 英伟达的真正目标并非与OpenAI竞争模型API市场，而是通过开源模型“锁定”开发者，使其在NeMo、Triton等工具链和CUDA生态中深度绑定。当企业构建AI应用、训练智能体、部署系统时，其代码与工作流自然依赖英伟达硬件。这种“软硬一体”的生态锁定，使切换成本极高。尤其在医疗、金融、国防等强监管领域，企业对模型透明度和可审计性有刚性需求，闭源模型无法满足，而中国模型又存在地缘风险。英伟达借此填补真空，推动“主权AI”战略，助力韩国、印度、中东等国建立本地化、合规可审计的AI基础设施。 黄仁勋在GTC大会上直言中国在开源领域“遥遥领先”，警示美国若全面撤退将“毫无准备”。英伟达的开源并非慈善，而是以开放换取控制，以模型为入口，最终将开发者与客户牢牢锁定在自家硬件生态中。其本质是将开源作为战略工具，服务于芯片销售这一核心商业模式。在AI产业从“算力为王”迈向“生态为王”的今天，英伟达正以开源为矛，构建比CUDA更上层的生态壁垒，实现从硬件供应商向AI基础设施主导者的跃迁。