Nvidia va cheltui 26 de miliarde de dolari în următorii cinci ani pentru a construi modele de inteligență artificială open source, conform unui raport financiar din 2025. Directorii executivi au confirmat această știre, care nu a fost raportată anterior, în interviuri cu WIRED.
Această investiție considerabilă ar putea transforma Nvidia dintr-un producător de cipuri cu o suită software impresionantă într-un laborator frontieră veritabil, capabil să concureze cu OpenAI și DeepSeek. Este o mișcare strategică ce ar putea consolida poziția Nvidia ca lider mondial în producția de cipuri pentru AI, deoarece modelele sunt optimizate pentru hardware-ul companiei.
Modelele open source sunt cele ale căror ponderi sau parametrii care determină comportamentul unui model sunt publicate public – uneori cu detalii despre arhitectura și antrenamentul acestuia. Acest lucru permite oricui să le descarce și să le ruleze pe propriul computer sau în cloud. În cazul Nvidia, compania dezvăluie, de asemenea, inovațiile tehnice implicate în construirea și antrenarea modelelor sale, facilitând astfel startup-urilor și cercetătorilor să modifice și să construiască pe baza inovațiilor companiei.
Miercuri, Nvidia a lansat, de asemenea, Nemotron 3 Super, cel mai performant model AI open-weight de până acum. Noul model are 128 de miliarde de parametri (o măsură a dimensiunii și complexității modelului), fiind aproximativ echivalent cu cea mai mare versiune a GPT-OSS de la OpenAI, deși compania susține că depășește GPT-OSS și alte modele în mai multe teste de referință. Mai exact, Nvidia susține că Nemotron 3 Super a obținut un scor de 37 pe Artificial Intelligence Index, care evaluează modelele pe baza a 10 teste de referință diferite. GPT-OSS a obținut un scor de 33, dar mai multe modele chinezești au obținut scoruri mai mari. Nvidia spune că Nemotron 3 Super a fost testat în secret pe PinchBench, un nou test de referință care evaluează capacitatea unui model de a controla OpenClaw și ocupă locul întâi la acel test. Nvidia a introdus, de asemenea, o serie de trucuri tehnice pe care le-a folosit pentru a antrena Nemotron 3. Acestea includ tehnici arhitecturale și de antrenament care îmbunătățesc capacitățile de raționament, gestionarea contextului lung și capacitatea de reacție la învățarea prin consolidare. „Nvidia ia dezvoltarea de modele open mult mai serios”, spune Bryan Catanzaro, VP al cercetării aplicate în deep learning la Nvidia. „Și facem multe progrese.”
Frontiera Deschisă
Meta a fost prima mare companie de AI care a lansat un model open, Llama, în 2023. CEO-ul Mark Zuckerberg a relansat recent eforturile companiei în domeniul AI, semnalând însă că s-ar putea să nu mai facă viitoarele modele complet open. OpenAI oferă un model open-weight, numit GPT-oss, dar este inferior celor mai bune oferte proprietare ale companiei, nefiind bine adaptat modificărilor. Cele mai bune modele americane, de la OpenAI, Anthropic și Google, pot fi accesate doar prin cloud sau printr-o interfață de chat. În schimb, ponderile pentru multe modele chinezești de top, de la DeepSeek, Alibaba, Moonshot AI, Z.ai și MiniMax, sunt lansate deschis și gratuit. Drept urmare, multe startup-uri și cercetători din întreaga lume construiesc în prezent pe baza modelelor chinezești. „Este în interesul nostru să ajutăm la dezvoltarea ecosistemului”, spune Catanzaro, care s-a alăturat Nvidia în 2011 și a ajutat la inițierea tranziției companiei de la producția de plăci grafice pentru jocuri la producția de siliciu pentru AI. Nvidia a lansat primul model Nemotron în noiembrie 2023. El adaugă că Nvidia a finalizat recent pre-antrenarea unui model de 550 de miliarde de parametri. (Pre-antrenarea implică introducerea unor cantități uriașe de date într-un model distribuit pe un număr vast de cipuri specializate care rulează în paralel.) Nvidia a lansat de atunci o serie de modele specializate pentru utilizarea în domenii precum robotica, modelarea climatică și plierea proteinelor.
Kari Briski, VP al software-ului AI generativ pentru întreprinderi, spune că viitoarele modele AI ale Nvidia vor ajuta compania să își îmbunătățească nu doar cipurile, ci și centrele de date la scară de supercomputer pe care le construiește. „Le construim pentru a ne extinde sistemele și a testa nu doar puterea de calcul, ci și stocarea și rețeaua, și pentru a construi harta arhitecturală a hardware-ului nostru”, spune ea.
Lansarea deschisă a modelelor poate avea, de asemenea, beneficii strategice pe termen lung pentru Nvidia. Cipurile companiei rămân standardul de aur pentru antrenarea modelelor AI mari, clienții cheltuind miliarde pentru a achiziționa hardware-ul companiei pentru centrele lor de date. Dar ascensiunea modelelor open chinezești ar putea eroda la un moment dat poziția Nvidia dacă aceste modele ar demonstra îmbunătățiri dramatice pe hardware-ul rival. În ianuarie 2025, DeepSeek a lansat un model open de ultimă oră folosind o abordare mai eficientă, care a făcut ca antrenamentul său să fie mult mai ieftin. Dar o varietate de alte modele chinezești de la companii mari precum Alibaba, precum și startup-uri precum Moonshot AI, Z.ai și MiniMax, au devenit, de asemenea, populare în Occident. Modelul Qwen de la Alibaba, care este ușor de utilizat și modificat și este bine întreținut, este utilizat pe scară largă de cercetători și startup-uri.
Un nou model DeepSeek, care se așteaptă să fie lansat în curând, se zvonește că a fost antrenat exclusiv pe cipuri fabricate de compania chineză Huawei, care este supusă sancțiunilor guvernamentale ale SUA. Dacă este adevărat, lansarea ar putea determina mai multe startup-uri și cercetători să încerce hardware-ul Huawei, în special în China. În acest sens, Nvidia poate ajuta la modelarea concurenței AI dintre SUA și China, oferind o alternativă fabricată în SUA la modelele open-weight chinezești. „Suntem o companie americană, dar lucrăm cu companii din întreaga lume”, spune Catanzaro. „Este în interesul nostru să facem ecosistemul divers și puternic peste tot.”
Unii experți din industrie au avertizat că mutarea inovației open în cealaltă parte a lumii ar putea fi rea pentru SUA pe termen lung. „Sunt un mare fan Nemotron”, spune Nathan Lambert, un cercetător AI de la Allen Institute for AI (Ai2) care conduce ATOM (American Truly Open Models) Project. Lambert adaugă că guvernul SUA ar trebui să finanțeze și modele open. Andy Konwinski, un informatician și antreprenor care conduce Laude Institute, o organizație non-profit axată pe promovarea deschiderii în AI, spune că investiția Nvidia este extrem de semnificativă datorită poziției sale la intersecția cercetării AI. „Ei stau în fruntea multor eforturi AI open și closed”, spune Konwinski. „Acesta este un semnal fără precedent al credinței lor în deschidere.”