英伟达万亿参数开源模型Nemotron 4与上海4万亿智算集群重塑AI产业格局

开源模型竞赛进入万亿参数时代

人工智能产业的竞争维度正在从模型能力扩展到生态控制力。8月11日，英伟达被曝正在开发新一代开源AI模型Nemotron 4，参数规模至少达到1万亿，目标是与全球领先的开源大模型竞争。此举标志着开源模型竞赛正式跨入万亿参数门槛——此前Meta Llama系列最大参数量为4050亿，DeepSeek-V3约为6710亿，英伟达的万亿参数版本将开源模型的参数天花板再次推高。

英伟达下场的战略意图清晰：开源模型生态的繁荣直接驱动GPU算力需求。从3400亿参数到1万亿参数，推理所需的GPU数量从4卡跃升至8卡以上，微调训练更是需要数百卡集群。英伟达此前推出的Nemotron-4 340B在开源社区已有一定用户基础，万亿参数版本将进一步加强英伟达在”模型层+硬件层”的闭环优势。不过，Nemotron系列的授权协议是否会对商业使用设限，仍是社区关注的焦点。

上海4万亿软件规划与十万卡智算集群布局

8月11日，上海市经信委印发《软件和信息服务业发展”十五五”规划》，提出到2030年产业规模力争达到4万亿元，产业增加值突破1.1万亿元。规划最核心的抓手是”百千万”智算集群工程——在松江、临港、青浦布局十万卡级超大规模智算集群，推动自主芯片与大模型深度融合。

这一布局的产业信号值得细读。十万卡级集群在全球范围内也属顶级规模，对标的是美国xAI的Memphis超级集群（约10万张H100）和Meta的GenAI集群。上海的差异化路径在于强调”自主芯片”——规划明确要求高性能计算芯片、量子芯片等核心环节的突破，这意味着十万卡集群不会完全依赖英伟达GPU，昇腾等国产算力将获得实质性订单支撑。从投资角度看，算力基础设施的本地化建设已从政策倡导进入落地执行阶段。

存储产业复苏信号与全球AI供应链重构

SK海力士8月11日确认重启中国大连NAND闪存生产基地2号工厂建设，停摆4年后产能将扩大约50%，新增月投片产能约5万片晶圆。新产线主攻100层级成熟NAND产品，高层数高端NAND集中于韩国清州厂。这一决策的背景是AI服务器对NAND存储的需求持续释放——工业富联同日发布半年报，上半年净利润237.4亿元同比增长96%，云服务商AI服务器营收增长2.3倍，GPU AI机柜出货量增长3.2倍。

存储与算力的联动逻辑在于：AI训练和推理不仅需要GPU算力，还需要高带宽存储支撑模型加载、数据吞吐和检查点保存。HBM（高带宽存储器）是GPU的标配搭档，而NAND闪存是数据存储层的基础。SK海力士大连厂的重启表明，全球AI供应链的重构不是简单的去中国化，而是按照产品分层重新布局——成熟制程在中国，高端制程在韩国。

AI Agent赛道资本热度与产业落地节奏

8月11日，前阿里最年轻P10级技术专家林俊旸宣布创办AI公司Pragmatik Labs（语用科技），聚焦横跨数字世界和物理世界的下一代智能体。高榕创投和红杉中国共同领投，腾讯和上海未来产业基金提供支持。同日，AI Agent平台Manus宣布脱离Meta恢复独立运营，但部分用户数据将于8月23日起被删除以遵守监管要求。

这两个事件反映了AI Agent赛道的两种路径：Pragmatik Labs走”具身智能+数字世界”的融合路线，需要大量物理世界数据和机器人硬件支持；Manus走纯软件Agent路线，以任务自动化为核心卖点。资本市场的选择倾向于前者——物理世界的智能体有更明确的商业闭环，而纯软件Agent的护城河在开源模型能力提升后将被持续压缩。宇树科技科创板IPO申购获978万户参与、中签率仅0.018%，也印证了具身智能赛道的高热度。