Nvidia investiert 26 Milliarden Dollar in Open-Weight-KI-Modelle und veröffentlicht Nemotron 3 Super

Nvidia investiert in den nächsten fünf Jahren 26 Milliarden Dollar in die Entwicklung von Open-Weight-KI-Modellen, wie aus den Finanzunterlagen von 2025 hervorgeht, die von Führungskräften bestätigt wurden. Dieser strategische Schritt positioniert Nvidia, um direkt mit führenden KI-Laboren wie OpenAI und DeepSeek zu konkurrieren, während es seine Hardware-Dominanz stärkt, da die Modelle für Nvidias Chips optimiert sind.

Details zur Veröffentlichung von Nemotron 3 Super

Am Mittwoch veröffentlichte Nvidia Nemotron 3 Super, sein bisher leistungsfähigstes Open-Weight-Modell. Das Modell verfügt über 128 Milliarden Parameter und ist damit in etwa mit der größten Version von OpenAIs GPT-OSS vergleichbar. Nvidia behauptet, dass es GPT-OSS und andere Modelle in mehreren Benchmarks übertrifft:

• Erzielte 37 Punkte im Artificial Intelligence Index (GPT-OSS erzielte 33)
• Belegt den ersten Platz auf PinchBench, einem neuen Benchmark, der die Fähigkeit des Modells zur Steuerung von OpenClaw bewertet
• Mehrere chinesische Modelle erzielten im KI-Index höhere Werte

Technische Innovationen und Training

Nvidia führte architektonische und Trainingsmethoden ein, die die Fähigkeiten zur logischen Schlussfolgerung, die Verarbeitung langer Kontexte und die Reaktionsfähigkeit auf bestärkendes Lernen verbessern. Das Unternehmen hat kürzlich das Vortraining eines Modells mit 550 Milliarden Parametern abgeschlossen und spezialisierte Modelle für Robotik, Klimamodellierung und Proteinfaltung veröffentlicht.

Kontext der offenen Modelllandschaft

Meta war das erste Unternehmen, das ein offenes Modell veröffentlichte (Llama im Jahr 2023), könnte aber zukünftige Modelle nicht vollständig offen gestalten. OpenAIs GPT-OSS ist proprietären Angeboten unterlegen und nicht gut für Modifikationen geeignet. Die führenden US-Modelle von OpenAI, Anthropic und Google sind ausschließlich Cloud-/Chat-basiert. Im Gegensatz dazu veröffentlichen chinesische Modelle von DeepSeek, Alibaba, Moonshot AI, Z.ai und MiniMax ihre Gewichte offen und kostenlos, was viele Startups und Forscher dazu veranlasst, darauf aufzubauen.

Strategische Implikationen

Nvidias offene Modelle helfen nicht nur bei der Prüfung und Verbesserung von Chips, sondern auch von Supercomputer-Datenzentren, Speicher, Netzwerken und Hardware-Architekturen im großen Maßstab. Die Investition zielt darauf ab, dem Aufstieg chinesischer offener Modelle entgegenzuwirken, die Nvidias Position untergraben könnten, wenn sie auf konkurrierender Hardware dramatische Verbesserungen demonstrieren. Die Veröffentlichung von DeepSeek im Januar 2025 nutzte effizientere Trainingsansätze, die die Kosten erheblich reduzierten.