Nvidia инвестирует 26 млрд долларов в открытые AI-модели и выпускает Nemotron 3 Super.

Согласно подтверждённым руководством финансовым отчётам за 2025 год, Nvidia инвестирует 26 миллиардов долларов в течение следующих пяти лет на разработку открытых (open-weight) моделей искусственного интеллекта. Этот стратегический шаг позволяет Nvidia напрямую конкурировать с ведущими лабораториями ИИ, такими как OpenAI и DeepSeek, одновременно укрепляя её доминирование в аппаратном обеспечении, поскольку модели оптимизированы для чипов Nvidia.
Детали выпуска Nemotron 3 Super
В среду Nvidia выпустила Nemotron 3 Super — свою самую мощную на сегодняшний день открытую модель. Модель имеет 128 миллиардов параметров, что делает её примерно эквивалентной самой крупной версии GPT-OSS от OpenAI. Nvidia утверждает, что она превосходит GPT-OSS и другие модели по нескольким тестам:
- Набрала 37 баллов в Индексе искусственного интеллекта (GPT-OSS набрала 33)
- Занимает первое место в PinchBench — новом тесте, оценивающем способность модели управлять OpenClaw
- Несколько китайских моделей показали более высокие результаты в Индексе ИИ
Технические инновации и обучение
Nvidia представила архитектурные и обучающие методики, которые улучшают способности к рассуждению, обработку длинного контекста и отзывчивость на обучение с подкреплением. Компания недавно завершила предварительное обучение модели с 550 миллиардами параметров и выпустила специализированные модели для робототехники, климатического моделирования и сворачивания белков.
Контекст ландшафта открытых моделей
Meta первой выпустила открытую модель (Llama в 2023 году), но, возможно, не будет делать будущие модели полностью открытыми. GPT-OSS от OpenAI уступает проприетарным предложениям и плохо подходит для модификации. Лучшие американские модели от OpenAI, Anthropic и Google доступны только через облако/чат. В отличие от них, китайские модели от DeepSeek, Alibaba, Moonshot AI, Z.ai и MiniMax открыто и бесплатно публикуют веса, что позволяет многим стартапам и исследователям строить на их основе.
Стратегические последствия
Открытые модели Nvidia помогают тестировать и улучшать не только чипы, но и дата-центры суперкомпьютерного масштаба, системы хранения, сети и аппаратную архитектуру. Инвестиции направлены на противодействие росту китайских открытых моделей, которые могут подорвать позиции Nvidia, если продемонстрируют значительные улучшения на конкурирующем оборудовании. Выпуск DeepSeek в январе 2025 года использовал более эффективные подходы к обучению, которые значительно снизили затраты.
📖 Read the full source: HN AI Agents
👀 Смотрите также

Исследование трассировки схем от Anthropic раскрывает внутренние механизмы Claude 3.5 Haiku.
Anthropic опубликовала исследование по трассировке схем, проведённое на упрощённой версии Claude 3.5 Haiku, которое выявило шесть конкретных поведенческих паттернов, включая состояние по умолчанию «Я не знаю», написание стихов с конца и двухпутевую обработку математических задач.

Эффект "Дома с привидениями": пять типов ошибок в коде, созданном искусственным интеллектом
Анализ опыта разработчиков с использованием Claude AI выявляет устойчивую закономерность: первоначальный рост производительности в 10 раз сменяется накоплением технического долга. В источнике определены пять конкретных режимов сбоя, включая скрытые зависимости и паралич контекстного окна.

Клиент заменяет DevOps-инженера на ИИ Claude — результат: хаос
Клиент заменил DevOps-инженера на Claude AI для инфраструктуры и разработки функций. Результат: кластер Kubernetes, созданный на основе вибраций, и повторяющиеся сбои, которые были исправлены только откатом изменений Claude.

Разработчик описывает чувство обмана после первого пул-реквеста с использованием ИИ.
Разработчик использовал Claude Code для создания пулл-реквеста в Chroma, стандартный подсветчик синтаксиса Hugo, добавив подсветку синтаксиса ERB. ПР был одобрен и принят, но разработчик почувствовал себя мошенником, и его синдром самозванца усилился.