1. 宏觀背景與事件綜述
戰略性反攻
在 OpenAI、Google 與 AWS 自研晶片的夾擊下，Nvidia 透過 Nemotron 3 執行「商品化互補品」戰略。當模型開源且免費時，企業將更關注運行效率，而深度綁定 Nvidia 硬體的 Nemotron 3 確保了 GPU 的絕對領先地位。
全棧開源策略
- 模型層： 混合 Mamba-Transformer 架構
- 數據層： 開源高質量訓練數據集
- 工具層： 發布 NeMo Gym 強化學習環境
2. 技術深潛：混合架構革命
混合 Mamba 架構
結合 Transformer 的邏輯推理與 Mamba 的線性擴展性，完美支持 1M+ token 長文本，且推理延遲極低。
NVFP4 物理綁定
原生支持 4-bit 浮點格式，僅在 Blackwell 架構上可實現 4 倍吞吐量提升，築起強大硬體護城河。
Latent MoE 技術
新型專家路由機制，Ultra 版本雖有 500B 參數，每次僅激活 50B，效率與精度兼得。
3. 產品矩陣與互動查詢
| 模型名稱 | 總參數 / 激活參數 | 核心定位 | 推薦場景 |
|---|---|---|---|
| Nemotron 3 Nano | 30B / 3B Active | 邊緣計算、極低延遲 | 代碼輔助、多智能體路由、手機端推理 |
| Nemotron 3 Super | 100B / 10B Active | 企業 IT 自動化 | 票務處理、文檔自動化、RAG 檢索 |
| Nemotron 3 Ultra | 500B / 50B Active | 旗艦級企業推理引擎 | 深度科研、複雜邏輯推理、多模態分析 |
4. 巔峰對決：效能指標分析
核心基準測試得分 (AIME & SWE-bench)
競爭差異化總覽
對標 GPT-5.2： GPT-5.2 強於「深度思考」邏輯，但 Nemotron 3 在性價比與推理速度上取得領先，更適合高頻企業應用。
對標 Gemini 3： Gemini 3 強於 Workspace 生態整合，Nemotron 3 則主打私有化部署與主權數據安全。
上下文優勢： 混合架構提供原生 1M+ 上下文支持，推理成本顯著低於純 Transformer 模型。
5. 投資策略與財報展望
Q4 FY26 預計營收
$650 億美元
Blackwell 訂單積壓
$5,000 億
目前動態 P/E
30-40x
一般投資者策略
長期持有
對於投資者而言，眼前的股價回調並非趨勢的終結，而是新一輪增長周期的起點。Nvidia 正在從一家週期性的硬體製造商，蛻變為一家擁有極高用戶黏性的 AI 平台與公用事業公司。
長期目標價：$250