Nvidia потратит 26 миллиардов долларов на создание моделей искусственного интеллекта с открытым весом, свидетельствуют документы

NVIDIA потратит 26 миллиардов долларов в течение следующих пяти лет на создание программного обеспечения с открытым исходным кодом. искусственный интеллект модели, по мнению Финансовая отчетность за 2025 год. Руководители подтвердили эту новость, о которой ранее не сообщалось, в интервью WIRED.

Значительные инвестиции могут увидеть Нвидиа превратиться из производителя микросхем с впечатляющим программным обеспечением в добросовестного пограничная лаборатория способный конкурировать с ОпенАИ и ДипСик. Это стратегический шаг, который может еще больше укрепить позиции Nvidia как ведущего мирового производителя чипов искусственного интеллекта, поскольку модели настроены на аппаратное обеспечение компании.

Модели с открытым исходным кодом — это модели, в которых веса или параметры, определяющие поведение модели, публикуются публично — иногда с подробностями ее архитектуры и обучения. Это позволяет любому загрузить и запустить его на своем компьютере или в облаке. В случае с Nvidia компания также раскрывает технические инновации, задействованные в создании и обучении своих моделей, что упрощает стартапам и исследователям модификацию и развитие инноваций компании.

В среду Nvidia также выпустила Nemotron 3 Super, свою самую мощную на сегодняшний день модель искусственного интеллекта с открытым весом. Новая модель имеет 128 миллиардов параметров (мера размера и сложности модели), что делает ее примерно эквивалентной самой крупной версии GPT-OSS от OpenAI, хотя компания утверждает, что она превосходит GPT-OSS и другие модели в нескольких тестах.

В частности, Nvidia утверждает, что Nemotron 3 Super получил 37 баллов по индексу искусственного интеллекта, который оценивает модели по 10 различным тестам. GPT-OSS набрал 33 балла, но несколько китайских моделей набрали больше. Nvidia сообщает, что Nemotron 3 Super был тайно протестирован на PinchBench, новом тесте, который оценивает способность модели управлять OpenClaw, и занимает первое место в этом тесте.

Nvidia также представила ряд технических приемов, которые она использовала для обучения Nemotron 3. Эти включать архитектурные и учебные методы которые улучшают способности модели к рассуждению, обработку длительного контекста и реагирование на обучение с подкреплением.

«Nvidia гораздо более серьезно относится к разработке открытых моделей», — говорит Брайан Катандзаро, вице-президент по прикладным исследованиям глубокого обучения в Nvidia. «И мы добиваемся большого прогресса».

Открытая граница

Meta была первой крупной компанией в области искусственного интеллекта, которая выпустить открытую модельЛама, в 2023 году. Однако генеральный директор Марк Цукерберг недавно перезагрузил усилия компании в области искусственного интеллекта, и дал понять, что это может не сделать будущие модели полностью открытыми. OpenAI предлагает модель открытого веса, называется GPT-ossно он уступает лучшим фирменным предложениям компании, плохо поддается модификации.

Лучшие модели США от OpenAI, антропныйи Googleдоступен только через облако или через интерфейс чата. Напротив, веса для многих ведущих китайских моделей от DeepSeek, Alibaba, Moonshot AI, Z.ai и MiniMax выпускаются открыто и бесплатно. В результате многие стартапы и исследователи по всему миру в настоящее время опираются на китайские модели.

«В наших интересах помочь развитию экосистемы», — говорит Катандзаро, который присоединился к Nvidia в 2011 году и помог возглавить переход компании от производства видеокарт для игр к производству кремния для искусственного интеллекта. Nvidia выпустила первую модель Nemotron в ноябре 2023 года. Он добавляет, что Nvidia недавно завершила предварительное обучение модели с 550 миллиардами параметров. (Предварительное обучение включает в себя подачу огромных объемов данных в модель, распределенную по огромному количеству специализированных чипов, работающих параллельно.) С тех пор Nvidia выпустила ряд моделей, специализированных для использования в таких областях, как робототехника, моделирование климата и сворачивание белков.

Кари Бриски, вице-президент по генеративному программному обеспечению искусственного интеллекта для предприятий, говорит, что будущие модели искусственного интеллекта Nvidia помогут компании улучшить не только свои чипы, но и центры обработки данных суперкомпьютерного масштаба, которые она строит. «Мы создаем его, чтобы расширить наши системы и протестировать не только вычислительные возможности, но также хранилища и сети, а также разработать дорожную карту нашей аппаратной архитектуры», — говорит она.