NVIDIA готовит Nemotron 4, чтобы догнать китайские открытые модели и продать ещё больше чипов

NVIDIA готовит Nemotron 4, чтобы догнать китайские открытые модели и продать ещё больше чипов
Фото: Magnific.com
Компания NVIDIA, ведущий производитель чипов для искусственного интеллекта, готовит к осеннему релизу новую флагманскую открытую модель Nemotron 4. По данным инсайдеров, её параметры могут превысить 1 триллион, что вдвое больше, чем у представленного в июне Nemotron 3 Ultra. Проект, который курирует лично генеральный директор Дженсен Хуанг, решает сразу несколько стратегических задач: от политического паритета с китайскими открытыми моделями до создания нового витка спроса на собственные GPU.

Согласно информации издания The Information, сотрудники NVIDIA, работающие над проектом NEMOTRON, подтвердили, что крупнейшая версия модели будет содержать не менее 1 триллиона параметров. Архитектура уже почти выбрана, дата-сет для предварительного обучения подготовлен, хотя сам процесс обучения ещё не запущен. Ожидается, что модель может быть готова к концу осени.

Этот шаг стал логичным продолжением открытой стратегии NVIDIA. В конце июля Хуанг публично призвал правительство США поддержать открытые модели, а через три недели компания выпустила Nemotron 3.5 Lightning — лёгкую модель, способную работать на одном GPU, и присоединилась к AI-альянсу по кибербезопасности вместе с Microsoft.

Однако Nemotron 4 — это совсем другой уровень. Речь идёт о полноценном конкуренте глобальным лидерам с открытым весом, в первую очередь — китайским моделям DeepSeek, Alibaba Qwen, Kimi K2.6 от Moonshot AI и другим. Напомним, что доля использования китайских открытых моделей в мире выросла с 1,2% в конце 2024 года до почти 30% к концу 2025 года, и они уверенно лидируют в бенчмарках. К примеру, Kimi K2.6 набрала 54 балла в индексе интеллекта, тогда как Nemotron 3 Ultra — 48 баллов.

Почему же запуск отрытой модели ИИ для свободного использования выгоден для NVIDIA. Для этого есть несколько причин.

Разгон спроса на GPU

Главный парадокс стратегии NVIDIA в том, что модель бесплатна, а вычислительные мощности — нет. Открытые модели, будь они китайскими или американскими, всё равно работают на чипах NVIDIA. Дешёвые и качественные открытые модели расширяют круг покупателей с нескольких крупных гиперскейлеров до тысяч стартапов, среднего бизнеса и исследовательских лабораторий по всему миру.

Аналитики отмечают, что бум открытых моделей в Китае напрямую укрепляет позиции NVIDIA, поскольку даже китайские компании обучают и запускают свои модели на GPU NVIDIA — и пока не достигнут полной независимости в вычислительных мощностях, альтернативы нет.
 
«Циркулярное финансирование»

NVIDIA арендует вычислительные мощности у неоклаудов и гиперскейлеров, которые покупают её же чипы. К апрелю обязательства по таким контрактам выросли до 28 млрд долларов до начала 2031 года, утроившись за год. А в конце июля NVIDIA подписала 15-летний договор аренды дата-центра в Техасе мощностью 1 ГВт на сумму до 50 млрд долларов — и планирует сдавать его в субаренду тем же неоклаудам. Это замкнутый круг, где NVIDIA фактически сама создаёт спрос на своё оборудование.

Политический мотив

В начале 2025 года в NVIDIA увидели, что американские открытые модели серьёзно отстали от китайских, и решили сокращать разрыв. Хуанг в прошлом месяце писал, что открытые модели работают на безопасность, кибербезопасность и национальную безопасность. Американские чиновники обеспокоены тем, что Китай использует «дистилляцию» — обучение небольших моделей на данных передовых закрытых — и обсуждают возможные санкции, аналогичные экспортному контролю над чипами.

Разработка Nemotron 4 — это способ показать, что США могут создавать лучшие открытые модели самостоятельно и не зависеть от китайских разработок.

Конкуренция с собственными клиентами

NVIDIA инвестировала в OpenAI около 30 млрд долларов и вложилась в американские лаборатории Reflection AI и Thinking Machines Lab. При этом она конкурирует с ними, предлагая бесплатные открытые модели. Часть этих партнёров входит в Nemotron Coalition и предоставляет данные для обучения Nemotron 4 (Prime Intellect, Cognition и другие), рассчитывая влиять на модель, за обучение которой не платят они.

Тематики: Оборудование

Ключевые слова: микроэлектроника, NVIDIA, Искусственный интеллект