Nemotron 3: что умеет семейство ИИ-моделей от Nvidia
Американская Nvidia сколотила свое состояние на графических процессорах. Самая дорогая компания в мире с капитализацией более $4,2 трлн известна прежде всего тем, что поставляет чипы и ускорители вычислений таким гигантам, как OpenAI, Cisco и другие. Технологии Nvidia применяются в обучении ИИ и создании больших языковых моделей, на графических процессорах компании работают центры обработки данных. Но Nvidia предлагает и множество собственных нейросетей и ПО — например, сервис Audio2Face для создания реалистичной анимации лиц персонажей или технология DLSS для повышения производительности и улучшения качества картинки в компьютерных играх.
Есть у Nvidia и собственное семейство ИИ-моделей Nemotron, третье поколение которых представили 15 декабря. Это модели с открытым исходным кодом, предназначенные для написания текстов, кодирования и более сложных задач. Nemotron 3, по словам разработчиков, «быстрее, дешевле и умнее» своих предшественников.
Что такое открытые языковые модели и зачем они нужны
После разработки ИИ-модели выпускаются под закрытой (например, ChatGPT и Claude) или открытой (например, Llama, Falcon и
В линейке Nemotron 3 — три версии ИИ-модели, различающиеся по эффективности и назначению. Так, базовая Nemotron 3 Nano, которая уже доступна пользователям, ориентирована на узкоспециализированные и быстрые задачи. А версии Super и Ultra с более мощным движком для высокоточных вычислений и сложных рассуждений выпустят в 2026 году. В Nvidia отмечают, что открытые модели важны для разработчиков по нескольким причинам — они все чаще настраивают ИИ под конкретные задачи и получают «более интеллектуальные» нейросети на выходе.
Открытые технологии — основа прогресса в сфере искусственного интеллекта. С помощью Nemotron мы делаем продвинутый ИИ открытой платформой, которая обеспечивает разработчикам прозрачность и эффективность, необходимые для создания агентных ИИ-систем в больших масштабах.
Дженсен Хуанг
генеральный директор Nvidia
В числе пользователей Nemotron 3 уже такие компании, как Zoom, Deloitte, Perplexity и другие.
Зачем Nvidia собственные ИИ-модели
Nvidia делает ставку на ИИ с открытым исходным кодом как раз в тот момент, когда популярность активно набирают подобные инструменты от ИТ-компаний из Китая, пишет Reuters. К тому же опенсорсные модели действительно становятся важной частью ИИ-экосистемы: многие разработчики и стартапы используют их для собственных экспериментов и создания узкоспециализированных нейросетей.
Wired, в свою очередь, отмечает, что Nvidia продвигает Nemotron 3, когда американские компании, работающие в области искусственного интеллекта, создают все более мощные собственные чипы. Со временем они могут отказаться от технологий Nvidia, поэтому компания расширяет сферу влияния. Например, Google в этом году представила TPU v7 (Ironwood) — новейшее поколение своих графических процессоров, разработанное специально под задачи ИИ. Корпорация намерена продавать чип сторонним клиентам. Так, около 1 млн ускорителей TPU отправятся по заказу к ИИ-стартапу Anthropic.
Ironwood — уникальный прорыв с увеличенной вычислительной мощностью, объемом памяти и безопасностью. Эти достижения в сочетании с повышением энергоэффективности почти в 2 раза означают, что наши самые требовательные клиенты могут обучать ИИ и обслуживать свою работу с максимальной производительностью и наименьшими задержками. Ведущие ИИ-модели, такие как Gemini 2.5 и AlphaFold, уже работают на базе TPU. Нам не терпится увидеть, какие прорывы в области искусственного интеллекта совершат наши собственные разработчики и клиенты с помощью Ironwood.
Google
Если Google удастся заключить контракты с OpenAI, xAI и Safe Superintelligence, в ближайшие годы компания сможет увеличить свою выручку более чем на $100 млрд, прогнозирует Financial Times. А эксперты, опрошенные изданием, ожидают, что Google «откусит» десятки миллиардов долларов от ИИ-пирога, который до этого единолично «поедала» Nvidia.
Что с открытыми моделями у других ИТ-компаний
За последний год американские ИТ-гиганты в основном отошли от концепции «открытости»: они неохотно раскрывают результаты исследований и данные, на которых обучают свои нейросети. Так, Meta*, которая еще в феврале 2023-го выпустила первые опенсорсные модели Llama, долгое время придерживалась стратегии открытого исходного кода. Но обновленная Llama 4 окончательно разочаровала Кремниевую долину и лично главу Meta* Марка Цукерберга. Он отстранил от работы часть команды, которая занималась проектом, и привлек других специалистов. Теперь компания, по данным Bloomberg, готовится выпустить полностью «закрытую» нейросеть, к которой сможет продавать доступ. По такой же логике, например, OpenAI получает доход от ChatGPT, а Google — от Gemini.
Среди открытых моделей наибольшей популярностью сегодня пользуются разработки китайских технологических компаний. В этом списке DeepSeek, Moonshot AI и Alibaba Group Holdings. Но многие американские штаты запретили использование китайских моделей «из соображений национальной безопасности». Это делает Nvidia, по сути, одним из самых известных поставщиков подобных решений, подчеркивает Wired.
Фото обложки: John Mabanglo / EPA / TASS
* Компания Meta признана экстремистской и запрещена на территории РФ.