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Nvidia lancia il modello open source Nemotron 3.5 Lightning per attività aziendali specifiche

Il modello è abbastanza piccolo da poter essere eseguito dalle imprese su dispositivi locali ed è destinato a compiti specifici.

12 agosto 2026

Nel contesto di un crescente interesse per i modelli open cinesi, il fornitore di hardware AI Nvidia ha presentato il suo ultimo modello open source: Nemotron 3.5 Lightning.

Rilasciato l’11 agosto, Nemotron 3.5 Lightning è un modello mixture-of-experts progettato per attività specializzate all’interno di sistemi multi-agent più ampi. Nemotron 3.5 Lightning può svolgere compiti specifici come revisione del codice, utilizzo di strumenti, monitoraggio degli avvisi di sicurezza e risposta a domande sulla fatturazione, ha dichiarato Nvidia. L’azienda ha inoltre rilasciato i pesi del modello, il codice, le ricette e il training sotto la licenza OpenMDW 1.1 della Linux Foundation, rendendolo un modello davvero open source.

Nemotron 3.5 Lightning fa parte della famiglia Nemotron 3 di modelli open di Nvidia, originariamente presentata lo scorso dicembre.

Il modello ha 30 miliardi di parametri, quindi è più piccolo di Nemotron 3 Ultra (550 miliardi) e più grande di Nemotron 3 Nano (8 miliardi). Il modello è pensato per aiutare le imprese a creare applicazioni agentiche sui propri dispositivi locali.

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Insieme a Nemotron 3.5 Lightning, Nvidia ha rilasciato NeMo Switchyard, una libreria open source per il routing all’interno di applicazioni agentiche diffuse. Le imprese possono usare Switchyard per indirizzare un prompt o una richiesta agentica verso il modello più adatto tra il proprio mix di modelli open, proprietari o Nvidia, ha affermato il fornitore di hardware AI.

Sia Nemotron 3.5 Lightning sia NeMo Switchyard sono stati rilasciati meno di un mese dopo che l’amministratore delegato di Nvidia, Jensen Huang, aveva rivelato che il colosso hardware-software dell’AI si era unito a un ampio gruppo di fornitori tecnologici a difesa dell’open source, mentre l’amministrazione Trump valutava restrizioni sui modelli open-weight provenienti dalla Cina. In un post su X, Huang ha affermato che i modelli open abilitano la sovranità e rafforzano la sicurezza e la cybersecurity.

Nemotron 3.5 Lightning è il primo modello open di Nvidia da quando, il mese scorso, si è intensificato il dibattito sui progressi dei modelli open cinesi, dopo che i fornitori cinesi di AI Alibaba e Moonshot AI hanno rilasciato modelli open-weight economici e potenti. Il lancio di Nvidia arriva anche un giorno dopo che il colosso dei social media Meta ha rilasciato il suo ultimo modello open.

“È la testimonianza di quanto i modelli cinesi siano stati e continueranno a essere impattanti”, ha affermato Bradley Shimmin, analista presso Futurum Group, aggiungendo che molti considerano Alibaba Qwen 3.8 Max “il riferimento per lo sviluppo agentico open source in grado di funzionare localmente”.

A sostegno dell’infrastruttura di Nvidia

Per Nvidia, offrire modelli open source non è solo una strategia per competere con i fornitori cinesi, ma anche un modo per aiutare a vendere i propri chip e hardware, secondo Arun Chandrasekaran, analista presso Gartner.

“I modelli aiutano Nvidia a vendere meglio la propria infrastruttura”, ha detto Chandrasekaran. “Quando vendi un modello, devi eseguirlo da qualche parte. L’esecuzione dei modelli richiede networking, software di inferenza e training dei dati.

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“È nell’interesse di Nvidia che esista un ecosistema di modelli vivace e che l’ecosistema dei modelli non sia molto concentrato”, ha proseguito Chandrasekaran.

Ha aggiunto che, nella maggior parte dei casi, le imprese utilizzano i modelli di Nvidia solo per attività specifiche o quando vogliono distribuire i modelli on premises o in contesti con importanti considerazioni di sovranità.

Con Nemotron 3.5 Lightning, Nvidia ha dichiarato che gli utenti aziendali possono eseguire il modello su sistemi AI locali, inclusi i PC RTX di Nvidia, DGX Spark e Jetson.

Dati di training e dimensione del modello

Il fatto che Nvidia abbia reso disponibili anche i dati di training del modello è degno di nota, ha affermato Shimmin.

“Ci sono pochissimi fornitori, a eccezione di IBM, che hanno promosso e sostenuto questa capacità di dire: ‘se davvero vi preoccupa l’esposizione al rischio nell’adozione dell’AI, dovreste preoccuparvi dei dati di training usati per costruire questi modelli’”, ha detto. “Tutto inizia dai dati, e, onestamente, finisce con i dati.”

La dimensione di Nemotron 3.5 Lightning mostra come fornitori come Nvidia stiano iniziando a riconoscere la necessità di “ridimensionare correttamente” i modelli, ha aggiunto Shimmin. Ha detto che molti fornitori si rendono conto che l’attuale modo di usare le API per accedere ai modelli su base costo per token è troppo costoso, e quindi poter lavorare localmente con il modello aiuta le imprese a giustificare il costo della generative AI.

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“La tokenomics nel tempo si è già dimostrata un po’ pericolosa per le aziende, sia per il mancato controllo della spesa in token sia per l’assenza di qualsiasi reale capacità di osservabilità o trasparenza su come quella spesa stia procedendo”, ha detto.