據報導，輝達正全力研發至少達1兆參數的開源模型Nemotron 4，旨在降低對OpenAI等頭部客戶及雲巨頭的依賴。公司不僅通過回租服務器將雲服務算力承諾大幅增至280億美元，還組建了包括Mistral、Cursor等在內的「Nemotron聯盟」共建生態。輝達周二發佈300億參數、30億活躍參數的模型Nemotron 3.5 Lightning及開源模型路由庫NeMo Switchyard，分別主打高效智能體執行與多模型智能調度。戴爾宣佈擴大與輝達合作，將輝達官宣的這兩項技術納入Deskside Agentic AI，推動智能體向企業本地部署延伸。 輝達正在加速向開源AI模型的前沿競爭發起衝擊，試圖以此擴大GPU需求——儘管這一策略同時將其推入與自身客戶和投資對象正面競爭的微妙處境。 The Information本月11日周二報導稱，輝達目標是將Nemotron 4最大版本的性能打造至與全球頂尖開源模型比肩的水準。多名員工透露，該模型參數量預計至少達到一兆——約為其現有最大模型Nemotron 3 Ultra的兩倍。輝達生成式AI副總裁Kari Briski在一封郵件中表示，"輝達投資Nemotron，是因為我們相信每家企業、每個國家都需要可及的前沿開源模型。" 輝達當前的晶片需求高度集中於OpenAI、微軟、SpaceX等少數前沿實驗室和雲服務商，而上述機構正日益佈局自研AI晶片。Nemotron 4的推進旨在將需求基礎拓展至更廣泛的企業用戶群體，從而降低輝達對頭部客戶的依賴。AI模型評測機構Arena的首席執行長Anastasios Angelopoulos表示，"無論那家公司做出優秀的開源模型，輝達都是贏家。"

輝達（NVIDIA）最近的動作，是不是又讓整個AI圈子躁動起來？身為全球市值最高的公司，輝達這次沒有選擇低調行事，而是直接放出一款全新的開源AI模型——Nemotron 3.5 Lightning。這款模型專門設計給「agentic」（自主代理型）AI工作流程使用，換句話說，就是那種需要AI自己規劃、自己執行、還要長時間穩定運作的任務。 這波動作背後，其實藏著執行長黃仁勳一貫的立場：他多次公開力挺「開放權重」（open-weight）AI模型，並強調這正是美國維持AI領先地位的關鍵武器。而這次Nemotron 3.5 Lightning的推出，正好是這個理念的最新實踐。 Nemotron 3.5 Lightning到底是什麼？ 根據輝達官方部落格公布的資訊，Nemotron 3.5 Lightning是Nemotron 3系列模型家族的最新成員，專門針對「長時間運行的agentic AI任務」而生。官方形容它是一款300億參數的「混合專家」（mixture-of-experts）模型，主要用途是在更大型的多代理系統裡，負責處理特定的專精任務，讓整套agentic應用變得更聰明、也更有效率。

The next AI winner may not be the company with the biggest model. It could be the company that figures out how to get more useful AI for every dollar it spends.Nvidia Corp.(NASDAQ:NVDA) is helping shape that shift by powering more efficient, task-specific AI systems that aim to squeeze more performance out of every GPU cycle. 下一個AI贏家可能並非擁有最大模型的公司，而可能是找到如何讓每投入一美元都能獲得更有用AI的公司。輝達公司（納斯達克：NVDA）正通過為更高效的、面向特定任務的AI系統提供算力支援，推動這一轉變，力求從每個GPU計算周期中搾取更多性能。 DigitalOcean Holdings Inc.(NYSE:DOCN) CEOPaddy Srinivasantold Benzinga in an exclusive email interview that AI builders are increasingly mixing different models for different jobs rather than relying exclusively on expensive frontier systems from companies such as OpenAI and Anthropic. DigitalOcean Holdings Inc.（紐約證券交易所：DOCN）首席執行長Paddy Srinivasan在與Benzinga進行的一次獨家電子郵件採訪中表示，AI開發者越來越多地針對不同任務混合使用不同的模型，而非完全依賴OpenAI和Anthropic等公司提供的昂貴前沿系統。

黃仁勳稱資金為第三方資本，金融機構將獨立盡調，並強調AI需求真實存在，輝達「AI工廠」具備長期經濟價值與廣泛生態。輝達已聯合Apollo、貝萊德、黑石等六大金融機構建立獨立融資平台。"末日博士"查諾斯將此類比2008年金融危機："這些人下次同坐一桌解釋AI融資，不排除是在2031年的國會聽證會上……" 輝達CEO黃仁勳親自下場，為公司與六大金融機構聯手動員逾5000億美元AI基礎設施融資的計劃正名。他明確表示，輝達AI工廠算力正在成為一種可投資的資產類別，需求來自真實的商業場景，獨立機構投資者將對每個項目進行獨立盡調，這絕非外界質疑的"循環融資"。 8月10日，黃仁勳在社交平台X上發文宣佈，輝達已與Apollo、貝萊德、黑石、Brookfield、高盛及KKR達成合作，共同建立獨立融資平台，旨在隨時間推移動員逾5000億美元第三方資本，支援AI基礎設施建設。他強調，這5000億美元代表的是上述平台設計用於動員的第三方資本總量，"既非輝達的收入，也非單一基金或對單一客戶的承諾"。 消息公佈後，輝達股價一度下跌3.2%。衡量該公司信用風險的5年期信用違約互換（CDS）價格周一一度升至77.215個點子，較前一交易日上漲約5.3個點子，創兩周來最大單日昇幅。分析認為，這反映出市場對輝達在巨額融資模式下潛在信用風險的關注度正在上升。

周一(8月10日)，輝達正式與華爾街多家頂級金融機構達成協議，旨在籌集巨額資金，幫助其客戶為購買算力提供融資。而這則消息，給隔夜金融市場更多帶來的——顯然並非是驚喜、而是驚嚇…… 根據周一發佈的公告，輝達已簽署協議，與阿波羅全球管理公司(Apollo Global Management)、黑石集團(Blackstone)、貝萊德(BlackRock)、博楓(Brookfield Asset Management)、高盛(Goldman Sachs)和KKR合作，建立“算力融資平台”。 這些公司的目標是在未來幾年部署超過5000億美元的外部資本。輝達將在其中扮演合作牽頭方，而非出資方的角色。 儘管該計畫公佈了驚人的總金額，但關於融資的時間表、結構，以及該計畫在多大程度上超越了那些已推動華爾街大部分重大交易的人工智慧交易，目前細節寥寥。高管們表示，該計畫將側重於債務融資，以向輝達的最大客戶提供計算資源，且已有許多正在推進的交易符合這一承諾的條件。

輝達正尋求聯合Apollo、黑石、貝萊德旗下GIP、Brookfield、高盛及KKR等華爾街巨頭，以聯合體形式為AI基礎設施項目籌集高達5000億美元資金，用於AI晶片採購、電力生產及數據中心建設。消息公佈後，輝達股價一度下跌3.2%，信用違約互換價格創兩周最大單日昇幅。 輝達正尋求與一批美國頂級金融機構聯手，為人工智慧基礎設施項目籌集高達5000億美元的資金。 8月10日周一，據英國《金融時報》援引知情人士報導，Apollo、黑石集團、貝萊德旗下Global Infrastructure Partners、Brookfield資產管理公司、高盛集團及KKR等華爾街巨頭，正與輝達就一項總額5000億美元的AI基礎設施融資安排進行磋商，該交易最早可能於今日正式宣佈。 報導指出，各參與機構將以聯合體形式組建專項投資基金，融資資金將專項用於AI晶片採購、電力生產及數據中心建設等領域。

Nvidia Corp's (NASDAQ:NVDA) AI story is entering a new phase, but investors appear increasingly focused on what could go wrong. 輝達公司（納斯達克代碼：NVDA）的人工智慧故事正進入一個新階段，但投資者似乎越來越關注可能出現的問題。 Memory costs, margins, custom chips and Nvidia's investments in AI customers have all emerged as concerns. Bank of America, however, thinks investors may be overlooking what could drive the chipmaker's next leg higher. 記憶體器成本、利潤率、定製晶片以及輝達對人工智慧客戶的投資都已成為市場擔憂的問題。然而，美國銀行認為，投資者可能忽視了推動這家晶片製造商下一輪上漲的因素。

Taiwan Semiconductor Manufacturing Co.(NYSE:TSM) is betting that the next wave of artificial intelligence won't just require more computing power — it will require machines that can see and understand the physical world. 台積電（NYSE:TSM）認為，人工智慧的下一波浪潮不僅需要更強的計算能力，還需要能夠感知並理解物理世界的機器。 TSMC andSony Group Corp(NYSE:SONY) are planning to invest roughly $6.3 billion in a joint venture to produce next-generation image sensors in Japan, with commercial production potentially beginning as early as 2029. Sony will own 60% of the venture and TSMC 40%. The companies also plan to explore physical-AI applications including automotive and robotics. 台積電和索尼集團（NYSE:SONY）計劃共同投資約$63億，在日本成立一家合資企業，生產下一代圖像傳感器，商業生產最早可能於2029年開始。索尼將持有該合資企業60%的股份，台積電持股40%。雙方還計劃探索包括汽車和機器人在內的實體人工智慧（physical-AI）應用。