Nvidia полным ходом разрабатывает с открытым исходным кодом модель Nemotron 4 как минимум с 100 миллиардов параметров, стремясь снизить зависимость от лидеров рынка вроде OpenAI и облачных гигантов. Компания не только существенно увеличила обещанные вычислительные мощности облачных сервисов до 28 млрд долларов через услуги обратной аренды серверов, но и создала «альянс Nemotron» для совместного развития экосистемы, в который вошли Mistral, Cursor и другие. На премаркете акции Nvidia в США растут почти на 2%.

Nvidia активно делает ставку на собственные разработки открытых моделей искусственного интеллекта, пытаясь таким образом нарастить спрос на GPU — хотя этот подход одновременно ставит компанию в деликатное положение, выводя её на конкуренцию с собственными клиентами и объектами инвестиций.

The Information 11-го числа сообщила, что цель Nvidia — довести показатели максимальной версии Nemotron 4 до уровня ведущих в мире open-source моделей. Несколько сотрудников рассказали, что число параметров этой модели, как ожидается, будет не менее 1 трлн — примерно вдвое больше, чем у ее текущей крупнейшей модели Nemotron 3 Ultra. В письме вице-президент по генеративному ИИ Nvidia Карин Бриски (Kari Briski) заявила: «Мы инвестируем в Nemotron, потому что верим: каждой компании и каждой стране нужны доступные передовые open-source модели».

Текущие чиповые потребности Nvidia сильно сосредоточены у небольшого числа передовых лабораторий и облачных провайдеров, таких как OpenAI, Microsoft и SpaceX, и эти организации все активнее разворачивают собственные AI-чипы. Продвижение Nemotron 4 направлено на то, чтобы расширить базу спроса за счет более широкого круга корпоративных пользователей и тем самым снизить зависимость Nvidia от крупнейших клиентов. Генеральный директор оценочной организации для AI-моделей Arena Анастасиос Ангелопулос (Anastasios Angelopoulos) отметил: «Независимо от того, какая компания создаст отличную open-source модель, Nvidia все равно будет победителем».

Акции Nvidia на предрыночных торгах в США растут почти на 2%.

Цель в сотни миллиардов (триллион) параметров, трехкратный скачок инвестиций в вычислительные мощности

По словам нескольких сотрудников, работающих над проектом Nemotron, крупнейшая модель Nemotron 4, которую планирует разработать Nvidia, как минимум будет иметь 1 трлн параметров — примерно вдвое больше, чем ее текущая крупнейшая модель Nemotron 3 Ultra, объявленная в июне этого года. При этом размер параметров этой модели все еще будет намного ниже, чем у ведущих китайских open-source моделей, но Nvidia одновременно подчеркивает, что ее технологии сжатия позволяют меньшим моделям демонстрировать прорывные результаты.

В плане инвестиций в вычислительные мощности решимость Nvidia отражается в заметном расширении ее финансовых обязательств. Как сообщается, компания получает вычислительные мощности, сдавая в аренду AI-серверы облачным провайдерам, покупающим ее чипы. По состоянию на апрель текущего года общая стоимость ее многолетних обязательств по облачным сервисам выросла до 28 млрд долларов на начало 2031 года — примерно в три раза больше, чем сумма, раскрытая год назад. При этом расходы по соответствующим обязательствам в текущем финансовом году (по январь 2028 года) оцениваются примерно в 7 млрд долларов; хотя это значительно меньше, чем у OpenAI и Anthropic, уже превышает общую историческую сумму финансирования большинства ведущих open-source лабораторий в США и Китае.

По численности исследовательских сотрудников проект Nemotron тоже продолжает расширяться. По словам сотрудников, в авторском составе научной статьи по предыдущей важной модели Nvidia насчитывалось до 570 человек, и многие отмечают, что участие в Nemotron 4 будет еще большим. «Сейчас каждый хочет присоединиться», — сказал один бывший сотрудник.

Сборка «Nemotron-альянса» и широкое привлечение партнеров из open-source экосистемы

Чтобы ускорить разработку Nemotron 4, Nvidia построила сеть сотрудничества под названием «Nemotron-альянс». В ее состав входят разработчики с открытым исходным кодом, включая Reflection, Cursor, Thinking Machines и Mistral. Параллельно с продвижением собственных проектов моделей все стороны вносят в Nemotron 4 обучающие данные, поддержку для оценки и предложения по дизайну моделей.

Кроме того, как сообщил источник, непосредственно участвовавший в сотрудничестве, стартап по обучению ИИ-моделей Prime Intellect внес в проект 300 тысяч смоделированных сред, которые используются для помощи в обучении моделей. В число участников альянса входит и стартап по инструментам для программирования AI — Cognition; по словам осведомленных лиц, компания обсуждала с Nvidia предоставление данных для обучения кода, однако соответствующее сотрудничество пока не было официально раскрыто для широкой публики.

Мотивы участия членов альянса различаются. Некоторые компании хотят расширить долю рынка, воспользовавшись продвижением Nvidia open-source экосистемы; другие рассчитывают более дешево повлиять на направление разработки высококачественной модели, которой они смогут пользоваться, тем самым снимая давление от необходимости самим нести затраты на вычислительные мощности для обучения. Генеральный директор Prime Intellect Винсент Вайссер (Vincent Weisser) позиционирует этот альянс как коллективное действие против монополии единственного «божественного» модели, а не как игру с нулевой суммой за звание лучшей open-source модели.

Границы между клиентами и конкурентами размываются

Продвижение Nemotron 4 загоняет Nvidia в тонкое состояние структурного напряжения. С одной стороны, OpenAI уже давно является важным драйвером спроса на чипы Nvidia, и Nvidia инвестировала в него 30 млрд долларов; с другой стороны, позиционирование Nemotron 4 как раз направлено на то, чтобы предложить компаниям более дешевую альтернативу, вступая в конкуренцию с коммерческими моделями передовых лабораторий вроде OpenAI. При этом компании, входящие в альянс, включая Reflection AI и Thinking Machines, — это тоже open-source стартапы, в которые Nvidia уже вложилась.

Однако для Nvidia эта логика конкуренции не обязательно является игрой с нулевой суммой. Генеральный директор Arena Анастасиос Ангелопулос заявил: «Независимо от того, какая компания создаст отличную open-source модель, Nvidia все равно будет победителем». Ключевая логика Nvidia такова: чем более процветает open-source экосистема и чем разнообразнее участники, тем выше будет общий спрос на GPU.

На данный момент модели серии Nemotron уже получили определенное рыночное внедрение. В июне Palantir объявила о сотрудничестве с Nvidia, используя модели Nemotron для клиентов правительства США. Но согласно данным бенчмарков организаций вроде Arena и Artificial Analysis, текущая крупнейшая модель Nvidia Nemotron 3 Ultra в США среди open-source моделей занимает лишь второе место — после недавно выпущенной модели Inkling от Thinking Machines; а в общем рейтинге мировых моделей она находится еще дальше, за пределами топ-40.

План-график выпуска все еще остается неясным

Несмотря на масштаб проекта, с релизом Nemotron 4 все еще сохраняется высокая неопределенность. Несколько сотрудников говорят, что Nvidia уже приняла некоторые решения по предобучающим данным и архитектуре, но окончательно не определила конкретные спецификации и дату выпуска; также финальная стадия обучения еще не запущена и, как ожидается, займет несколько месяцев. Два сотрудника считают, что модель может быть выпущена в конце этой осени, другие же допускают, что сроки могут сдвинуться еще позже.

В то же время Nvidia на этой неделе выпустила более небольшую версию серии Nemotron — Nemotron 3.5 Lightning. Эта модель делает упор на максимально быстрый и эффективный запуск задач для AI-агентов. Nvidia также одновременно выпустила бесплатное программное обеспечение для маршрутизации моделей, чтобы помочь компаниям более удобно собирать инструменты собственной маршрутизации моделей и автоматически распределять конкретные AI-задачи на наиболее оптимальные и экономичные модели обработки.

Вице-президент Nvidia по исследованиям в области глубинного обучения Брайан Катандзаро (Bryan Catanzaro) в январе этого года в подкасте заявил, что инвестиции в Nemotron «имеют решающее значение для будущего нашей компании». Генеральный директор Nvidia Хуан Жэнь-сюн (黄仁勳, Jensen Huang) также в прошлом месяце в письме публично поддержал open-source, заявив, что open-source модели «способствуют безопасности, кибербезопасности, научному прогрессу и национальной безопасности».