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

Gemini Embedding 2: Первая нативная мультимодальная модель эмбеддингов от Google
Google выпустила Gemini Embedding 2, свою первую нативно мультимодальную модель эмбеддингов, которая преобразует текст, изображения, видео, аудио и документы в единое пространство эмбеддингов. Модель поддерживает до 8192 текстовых токенов, 6 изображений на запрос, 120 секунд видео и PDF-файлы длиной до 6 страниц, с гибкими выходными размерностями от 3072 до 768.

Разработчик OpenClaw сообщает о проблемах с уплотнением контекста во время сборки Driftwatch V3.
Разработчик OpenClaw завершил спринты 2-4 сборки Driftwatch V3, но столкнулся с проблемами уплотнения контекста, которые стерли память ИИ-агента в середине сессии, потребовав ручного вмешательства для восстановления прогресса с помощью сводок по спринтам.

Почему OpenClaw так быстро сжигает токены? Исследуем явление.
OpenClaw, ведущий AI-агент по программированию, reportedly сжигает токены в беспрецедентных объемах. Мы рассматриваем, что это означает для пользователей и возможные причины этого явления.

Инструменты искусственного интеллекта требуют практической интеграции для малого бизнеса, а не просто шумихи.
Сообщество ИИ сосредоточено на технических дебатах, в то время как владельцам малого бизнеса нужны существующие инструменты, интегрированные в их рабочие процессы, для решения повторяющихся задач, таких как планирование, последующие действия и ведение бухгалтерии.