摘要： NVIDIA 在 2026 年 1 月 26 日於美國氣象學會年會發表 Earth-2 開放模型家族，把觀測資料處理、15 天全球預報和公里級臨近預報整段開源。Medium Range 與 Nowcasting 已上架 GitHub 和 Hugging Face，HealDA 則預計 2026 年稍晚釋出。NVIDIA 也公布 Brightband、以色列氣象局等營運案例，顯示 AI 天氣預報已進入日常作業。
2026 年 1 月 26 日，NVIDIA 趕在美國氣象學會年會上端出 Earth-2 開放模型家族——三款全新的 AI 氣象模型，並宣稱這是「全球第一個全開放、加速運算的天氣 AI 軟體堆疊」。從處理觀測資料、跑出 15 天全球預報，到公里級的臨近預報，這條天氣預報管線頭一次以開源形式整段公開。
這件事的意義不止於學術示範：隨模型一起公布的名單上，就有已經把這套工具納入值勤流程的單位——氣象機構、能源、保險——AI 預報顯然已經離開論文、走進日常工作，也替想自建天氣應用的開發者開出一塊新空間。
Atlas、StormScope、HealDA：三款新模型各自做什麼
- Earth-2 Medium Range 改用名為 Atlas 的新架構，預報往後看 15 天、覆蓋 70 多個氣象變數，在標準基準的比較中勝過領先的開放模型。
- Earth-2 Nowcasting 以 StormScope 為架構，靠生成式 AI 在幾分鐘內算出 0 至 6 小時、公里解析度的風暴預報：直接模擬風暴動力、預測衛星與雷達影像，也是頭一個在短時降水預報上擊敗物理模式的 AI 模型。
- Earth-2 Global Data Assimilation 以 HealDA 為架構產生初始條件——在全球數千個地點提供溫度、風、濕度與氣壓——GPU 只要幾秒，超級電腦卻得花上數小時；這款預計 2026 年稍晚才會釋出。
初始場到 15 天預報，管線全段開放
傳統數值預報得靠超級電腦硬跑物理模擬，成本壓不下來，想改一版也只能慢慢等。Earth-2 把管線拆成一個個可替換的開源組件：初始場交給 HealDA，中期預報交給 Atlas，臨近預報由 StormScope 補位，再加上既有的 CorrDiff（降尺度，最快 500 倍）與 FourCastNet3（最快 60 倍）；用 NVIDIA 自己的說法，HealDA 搭 Atlas 交出的是「完全 AI 管線中最具技巧的開放預測」。
實際釋出的項目涵蓋預訓練模型、框架、配方與推論函式庫，使用者能在自己的基礎設施上執行、微調與部署；Medium Range 與 Nowcasting 現已透過 Earth2Studio 上架 GitHub 與 Hugging Face，訓練則交給開源框架 PhysicsNeMo。
已經在線上運轉的使用者
幾個已進入日常運轉的實例：
- 新創 Brightband 已把 Medium Range 放進營運，預報天天發布。
- 以色列氣象局把 CorrDiff 用在營運上，一天最多跑 8 次，在 2.5 公里解析度下省下 90% 運算時間；暴雨過後的 6 小時降水檢驗，它名列最佳。
- 名單上還有美國國家氣象局與 The Weather Company，台灣中央氣象署則還在評估。
- 能源與金融端：TotalEnergies 正在評估 Nowcasting，GCL 的光伏預測已經上線，AXA 則以 FourCastNet 推演颶風情境。
整套開源，理由何在
天氣預報本質上是公共利益基礎設施，各國氣象機構多年來卻只能依賴少數幾座超級電腦中心。整套加速堆疊開源之後，預算吃緊的機構與新創便能用 GPU 叢集自己長出預報能力。對 NVIDIA 而言，這招再熟悉不過：軟體全數開放，價值最後落在 GPU 需求上——模型不收錢，賣加速器的生意照做。
開發者與產品團隊能拿它做什麼
三個角度。其一，取得天氣資料的成本正快速下滑，能源交易、農業保險、物流排程可以直接微調自己的區域模型，不必只當 API 買方。其二，「預報即軟體」改寫了迭代節奏：資料同化從小時級壓到秒級，預報產品於是能拉高更新頻率。其三，開放模型的競賽正從語言模型蔓延到科學模型，呼應我們在開年展望裡的觀察：還有更多垂直領域的「基礎模型加開源堆疊」組合，值得早一步卡位。