英伟达宣布扩展Nemotron 3.5人工智能模型家族，正式推出面向智能体（AI Agent）应用的大型视觉语言模型Nemotron 3.5 Super VL，同时发布两款专为边缘设备打造的轻量级模型，进一步完善从数据中心到终端设备的AI部署体系。
此次发布的核心产品是Nemotron 3.5 Super VL。作为一款拥有1200亿参数的视觉语言模型，它不仅能够理解和处理文本内容，还具备图像分析和多模态推理能力。英伟达表示，该模型主要面向企业级AI智能体应用，能够执行更复杂的任务规划、推理和决策工作。
随着越来越多企业开始部署自主AI代理系统，对能够同时处理文本、图像以及复杂上下文信息的大型模型需求正在快速增长。Nemotron 3.5 Super VL正是针对这一趋势打造，旨在提升AI代理执行复杂工作流和多步骤任务的能力。
除了旗舰模型之外，英伟达还同步推出两款隶属于“Nemotron 3.5 Bolt”系列的新成员，重点面向边缘计算场景。
其中一款模型仅需约4GB显存即可运行，另一款则面向更高性能设备，需求约24GB显存。这两种规格显著降低了先进AI模型在个人电脑、工业设备、机器人以及边缘服务器上的部署门槛。
英伟达认为，未来人工智能的发展不仅依赖超大规模数据中心训练，也需要更多AI能力直接运行在本地设备端。通过推出小型化模型，开发者能够在不依赖云端连接的情况下实现低延迟推理，同时更好地保护数据隐私。
在当前AI产业中，大模型与小模型正在形成互补关系。一方面，拥有数百亿甚至上千亿参数的模型负责复杂推理和高级任务处理；另一方面，经过优化的轻量级模型则承担实时推理、边缘部署和终端应用等工作。
英伟达此次同时发布超大型模型和轻量级模型，被认为反映出其正在构建覆盖完整AI计算生态的战略布局。从云端训练平台、企业AI智能体，到本地运行的边缘设备，公司希望通过统一的Nemotron模型体系满足不同场景需求。
近年来，英伟达持续加大对AI软件和模型领域的投入。除了提供GPU硬件之外，公司还不断推出基础模型、推理框架以及开发工具，希望进一步巩固自身在人工智能产业链中的影响力。
随着AI Agent逐渐成为企业数字化转型的重要方向，以及边缘AI需求持续增长，Nemotron 3.5系列的扩展也显示出行业发展趋势正在从单纯追求模型规模，逐步转向构建覆盖云端到终端的完整人工智能基础设施。
