AI 未来是开放与专有模型的协同共生
NVIDIA GTC 2026 期间，来自 Mistral、Perplexity、Cursor 等公司的 AI 领袖一致认同，AI 的未来并非“开源”与“专有”的二选一，而是两者的共存与互补。会议重点讨论了构建由多模型、多模态组成的编排系统，以及通过开源生态推动创新、建立信任和实现社会价值的重要性。NVIDIA 同时宣布成立 Nemotron Coalition，旨在联合全球力量共同开发下一代开源基础模型。
事件概述
在 NVIDIA GTC 2026 的特别环节及后续小组讨论中，包括 Mistral、Perplexity、Cursor 和 Thinking Machines Lab 在内的多家 AI 企业 CEO 达成共识：AI 的创新未来依赖于**开源（Open）与专有（Proprietary）**模型的混合生态系统，而非单一模式的竞争。
NVIDIA 创始人兼 CEO Jensen Huang 明确指出：“专有与开源并非对立关系，而是‘专有且开源’。”这一观点强调了不同行业（如医疗、金融、制造）需要针对特定数据和流程进行微调的专用模型系统，这些系统需与通用大模型协同工作以解决复杂的商业问题。
核心信息
1. Nemotron Coalition 成立
NVIDIA 在 GTC 上宣布了 NVIDIA Nemotron Coalition，这是一个前所未有的全球性合作组织，汇集了模型构建者和 AI 实验室，旨在通过共享专业知识、数据和算力来推进开源前沿基础模型的发展。
- 首个项目：由 Mistral AI 与 NVIDIA 联合开发的基座代码模型。联盟成员将贡献数据、评估结果和领域专业知识，支持该模型的后期训练和持续迭代。
- 目标：该模型将向开源社区开放，并作为下一代 NVIDIA Nemotron 模型的基础。目前，Nemotron 系列模型在 Hugging Face 上的下载量已超过 4500 万次。
- 背景：NVIDIA 目前是 Hugging Face 上最大的组织贡献者，拥有近 4000 名团队成员。
2. 五大关键共识
与会领袖在小组讨论中提炼出以下五个关于 AI 发展的核心趋势：
- AI Agent 成为高能力协作者：AI 智能体将能够承担耗时数小时甚至数天的复杂任务，从简单的助手转变为真正的“同事”。
- AI 是编排系统而非单一大模型：未来的架构将是“多模态、多模型、多云的交响乐团”。用户只需委托任务，由编排系统自动调度最适合的模型，无需人工干预选择。
- 开放性驱动全生态创新：模型被视为基础的知识基础设施，天然渴望开放。虽然闭源模型强大，但同等能力的开源模型正在涌现，这种组合推动了前沿企业和学术界的双重进步。
- 开放系统更具可信度与可访问性：开源系统更容易建立信任，使开发者能够部署长期运行的 AI 智能体。开放的生态系统有助于促进协作， democratize（民主化）AI 的获取途径，确保全球公平访问。
- 通用与专用 AI 并存以满足社会需求：AI 的形态应反映社会的组织结构，即“通用专家”与“世界顶级专科医生”并存。专用 AI 允许组织结合开源基础模型与自有专有数据，从而解锁独特的商业和学术价值。
值得关注
- 行业影响：此次讨论标志着 AI 发展范式从单纯追求单一超大模型规模，转向构建灵活、异构的模型编排体系。
- 技术路径：通过开源基础模型（如 Nemotron 系列）降低门槛，同时鼓励企业在私有数据上进行垂直领域的微调，形成“开源底座 + 专有应用”的主流技术路线。
- 生态合作：NVIDIA 通过 Nemotron Coalition 试图打破实验室壁垒，加速基础模型的科学探索与落地应用。