Nvidia натрупва огромно състояние, като доставя чипове на компании, работещи в сферата на изкуствения интелект.

Сега обаче производителят прави решителна крачка към това да се утвърди и като сериозен създател на AI модели, като пуска серия от водещи модели с отворен код, заедно с данни и инструменти, които да помогнат на инженерите да ги използват по-лесно, пише WIRED.

Този ход идва в момент, в който AI компании като OpenAI, Google и Anthropic разработват все по-способни собствени чипове. В този смисъл решението на Nvidia може да се разглежда и като застраховка срещу риска тези компании постепенно да се отдалечат от технологиите ѝ.

Моделите с отворен код вече са ключова част от AI екосистемата – много изследователи и стартъпи ги използват за експерименти, прототипи и разработка на реални продукти. Макар че OpenAI и Google също предлагат по-малки отворени модели, те не ги обновяват толкова често, колкото конкурентите им от Китай. Заради това, по данни на Hugging Face – платформа за хостинг на проекти с отворен код – именно отворените модели на китайски компании в момента са значително по-популярни.

Новите Nemotron 3 модели, които Nvidia представя, са сред най-добрите, които могат да бъдат изтегляни, модифицирани и стартирани на собствен хардуер, показват бенчмарк резултатите, споделени от компанията преди официалното им пускане на пазара.

„Иновациите с отворен код стоят в основата на напредъка в AI индустрията“, заяви главният изпълнителен директор на компанията Дженсън Хуанг. „С Nemotron превръщаме напредналия AI в отворена платформа, която дава на разработчиците прозрачността и ефективността, нужни за изграждане на агентни системи в голям мащаб.“

„Ние изграждаме изцяло нова индустрия, която произвежда дигитален интелект“, казва главният изпълнителен директор на Nvidia. Той е движещата сила зад масивния бум на изкуствения интелект, който има потенциала да преобрази световната икономика

„Създаваме напълно нова индустрия, която генерира дигитален интелект“: Защо Дженсън Хуанг е личност на годината на FТ

Nvidia възприема по-прозрачен подход от много свои американски конкуренти, като публикува и данните, използвани за обучението на Nemotron – нещо, което значително улеснява адаптирането на моделите. Компанията пуска и инструменти за персонализация и донастройка, включително нова хибридна архитектура тип latent mixture-of-experts.

Според Nvidia тя е особено подходяща за изграждане на агенти за изкуствен интелект, които могат да извършват действия на компютри или в интернет. Освен това се въвеждат и библиотеки за обучение на агенти чрез подсилващо обучение – метод, при който моделите получават симулирани награди и наказания.

Моделите Nemotron 3 се предлагат в три размера: Nano с 30 милиарда параметъра, Super със 100 милиарда и Ultra с 500 милиарда параметъра. Броят на параметрите е приблизителен индикатор за възможностите на модела, но и за това колко ресурси изисква той. Най-големите версии са толкова тежки, че изискват цели шкафове със скъп хардуер.

Карри Ан Бриски, вицепрезидент „Генеративен AI софтуер за корпоративни клиенти“ в Nvidia, посочва три ключови причини, поради които отворените модели са важни за разработчиците: нуждата от персонализация за конкретни задачи, възможността заявките да се разпределят между различни модели и по-лесното извличане на по-интелигентни отговори чрез допълнително обучение и симулирано „разсъждение“.

„Ние вярваме, че отвореният код стои в основата на иновациите в AI и продължава да ускорява глобалната икономика“, казва Бриски.

Компанията въвежда система за верификация на локацията, съобразена с американските изисквания за контрол върху модерните AI чипове

Nvidia представя инструмент, който може да следи местоположението на нейните AI чипове

Meta беше първата компания, която пусна напреднали отворени модели под името Llama през февруари 2023 г. С изострянето на конкуренцията обаче компанията вече намеква, че бъдещите ѝ версии може и да не бъдат с отворен код.

Това е част от по-широка тенденция в AI индустрията. През последната година американските компании се отдръпват от отворения подход, стават по-потайни в изследванията си и по-неохотни да разкриват инженерните си пробиви на конкурентите.

Според доклад на OpenRouter – платформа, която предоставя достъп до различни модели през единен интерфейс – отворените модели са генерирали около една трета от всички „токени“ (единици текст и данни), обработени от системата през 2025 г. Китайски компании като DeepSeek, Alibaba, Moonshot AI, Z.ai и MiniMax редовно пускат мощни отворени модели и публикуват детайли за научните си постижения, което ги прави особено привлекателни за инженери и експериментатори.

Това развитие обаче крие и рискове за Nvidia. Хардуерът на компанията е станал толкова важен за AI индустрията, че чиповете ѝ вече са разменна монета в търговските преговори между САЩ и Китай през втория мандат на президента Доналд Тръмп. Наскоро американското правителство обяви, че ще позволи износа на чиповете от модела H200 – най-добрите от предишното поколение на Nvidia – за Китай.

В същото време Пекин усилено работи за по-голяма технологична независимост и насърчава местните компании да използват чипове, разработени на територията на Китай. Това може да доведе до по-тясна обвързаност на китайските AI модели с китайски хардуер – сценарий, който в дългосрочен план би подкопал позициите на Nvidia.