英伟达 VP 在 Palantir 主权训练营谈 Nemotron：企业用专有数据建的 AI，智能就该留在自己手里

2026 年 8 月 5 日，：英伟达企业 AI 副总裁 Justin Boitano 在 Palantir 首届主权训练营（Sovereignty Bootcamp）上，阐述 Nemotron 开放模型如何让安全、面向特定任务的 AI 成为现实。视频配文亮出核心主张："When organizations build AI with proprietary data, the resulting intelligence should remain theirs"——用专有数据构建 AI，由此产生的智能就该留在自己手里。

一场围绕"主权 AI"的客户大会

Palantir 的首届 Sovereignty Bootcamp 于 7 月下旬举行。据 Palantir 官方账号称，，共同讨论"如何在 Palantir 上拥有自己的 alpha，以及为什么主权 AI 将成为 AI 革命中最重要的一波浪潮"。

训练营前后，Palantir 密集阐述其主权 AI 立场。7 月 1 日，，其中第 4 条写道："控制你的权重就是控制你的命运。权重是来之不易、长期积累的制度知识的蒸馏形态。如果让别人控制你的权重，你就是允许他们将你业务的 alpha 迁移到他们那里。"7 月 27 日，Palantir 又发布，逐条拆解托管模型提供商（Hosted Model Providers）协议中的法律陷阱。

Boitano 在训练营的发言，则是从英伟达的角度为这套主权叙事补上了基础设施层——开放模型——的关键一环。

Nemotron：开放架构如何支撑主权 AI

Boitano 所推介的于 2025 年 12 月发布。该系列采用混合潜在专家混合（MoE）架构，涵盖三个规模：Nano（300 亿总参数，30 亿活跃参数）、Super（约 1000 亿总 / 100 亿活跃）和 Ultra（约 5000 亿总 / 500 亿活跃）。英伟达称，Nemotron 不仅开放权重，还公开了训练数据、数据配方和强化学习训练环境。

Palantir 前线部署架构师 Chad Wahlquist 在训练营背景下用一条推文描述了主权 AI 的部署图景：。

此前的 6 月 29 日，Boitano 已在详述这一合作逻辑。他在文中写道：Palantir 的 Sovereign AI 操作系统（基于 AIP、Ontology、Foundry 和 Apollo）负责数据和授权层，Nemotron 开放模型提供可定制的模型层，二者叠加运行在英伟达加速计算之上；通过这套引擎，机构和运营商可以在自有基础设施上运行定制化的 Nemotron 模型，使用自有数据训练，并"保留对最终模型的完全所有权——包括编码了其运营知识的权重"。

不到 24 小时，Nemotron Ultra 在实际任务中超越前沿模型

Boitano 在训练营的发言并非孤立事件。在他登台后不久，Palantir 于 8 月 3 日的 Q2 财报电话会上披露了一组为同一论点提供佐证的测试结果。

在 8 月 3 日的，Palantir CTO Shyam Sankar 透露：团队将 Nemotron Ultra 接入 Palantir 技术栈后，"不到 24 小时，我们就在五个生产任务上发现，一个未经任何后训练的标准 Nemotron Ultra 模型击败了前沿模型（frontier models）。"他接着断言："前沿模型在实际中表现最优的假设，在实践中根本不成立——基准刷榜的时代结束了。"

同一天，回应："感谢 Shyam Sankar 让 NVIDIA Nemotron 3 Ultra 经受实战检验——没有做任何后训练，24 小时后它就在 Palantir 客户需要解决的任务上超越了前沿模型。"

Sankar 在电话会上进一步解释：在 Palantir 的框架下，客户可以创建自己的基准（benchmark），"它定义了在你的业务、你的策略下'更好'意味着什么，然后一切持续向它优化。"他把这称为从"刷榜"（bench-maxing）到"建榜"（bench-making）的转变。

开放模型：主权与性能之间的第三条路

Boitano 在主权训练营的发言，连同 Palantir 围绕 Nemotron 快速形成的实战验证，共同指向一个判断：在完全依赖托管模型 API 和从零自研之间，开放模型正在被定位为企业部署 AI 的另一个选项。

Palantir Q2 业绩为这一判断提供了商业层面的注脚：美国商业收入同比增长 149%，公司整体收入增速达 93%，Rule of 40 达 155。首席营收官 Ryan Taylor 在电话会上将这些结果归因于客户"敢于与我们一同跨越鸿沟"，而"鸿沟的另一侧，企业要的是 AI 主权"。

Boitano 在其 6 月的博客中已经阐述了这一逻辑的核心：开放模型使组织能够审查、定制和自托管自己的 AI，将数据、模型权重和持续优化的飞轮留在自己的安全边界之内。而在训练营结束后不到一周，Sankar 在 Q2 电话会上披露的 Nemotron Ultra 实战结果——在真实客户任务中未经后训练即击败前沿模型——为同一论点提供了一个来自客户侧的验证。

参考链接：

(2026-08-05)
(2026-08-05)
(2026-08-03)
(2026-08-03)
(2026-06-29)
(2026-07-01)
(2026-07-27)
(2025-12-15)