Nvidia、オープンウェイト AI モデルの構築に 260 億ドルを費やすことが提出書類で明らかになった

Nvidia が支出する予定 オープンソースの構築に今後 5 年間で 260 億ドルを投じる 人工知能 モデルによると、 2025 年の財務報告。幹部らは『WIRED』とのインタビューで、これまで報じられていなかったこのニュースを認めた。

巨額の投資により、 エヌビディア 優れたソフトウェアスタックを備えたチップメーカーから本物のチップメーカーに進化する フロンティアラボ と競争できる OpenAI そして ディープシーク。これらのモデルは同社のハードウェアに合わせて調整されているため、これは AI 世界をリードするチップメーカーとしての Nvidia の地位をさらに確固たるものにする戦略的な動きだ。

オープンソース モデルとは、モデルの動作を決定する重みやパラメーターが、場合によってはアーキテクチャやトレーニングの詳細とともに公開されるモデルです。これにより、誰でも自分のマシンまたはクラウドにダウンロードして実行できるようになります。 Nvidia の場合、同社はモデルの構築とトレーニングに関わる技術革新も明らかにしており、新興企業や研究者が同社のイノベーションを修正して構築することが容易になります。

水曜日、Nvidia はこれまでで最も高性能なオープンウェイト AI モデルである Nemotron 3 Super もリリースしました。新しいモデルには 1,280 億個のパラメータ (モデルのサイズと複雑さの尺度) があり、OpenAI の GPT-OSS の最大バージョンとほぼ同等ですが、同社はいくつかのベンチマークにわたって GPT-OSS や他のモデルよりも優れていると主張しています。

具体的には、Nvidia は、Nemotron 3 Super が、10 の異なるベンチマークにわたってモデルを採点する人工知能インデックスで 37 のスコアを獲得したと主張しています。 GPT-OSS のスコアは 33 でしたが、いくつかの中国モデルはそれより高いスコアを獲得しました。 Nvidiaによると、Nemotron 3 Superは、OpenClawを制御するモデルの能力を評価する新しいベンチマークであるPinchBenchで秘密裏にテストされ、そのテストで第1位にランクされたという。

Nvidia は、Nemotron 3 をトレーニングするために使用した多くの技術的トリックも導入しました。 建築技術とトレーニング技術を含む これにより、モデルの推論能力、長いコンテキストの処理、強化学習への応答性が向上します。

「Nvidia は、オープン モデルの開発をより真剣に受け止めています」と Nvidia の応用深層学習研究担当副社長、Bryan Catanzaro 氏は述べています。 「そして私たちは大きな進歩を遂げています。」

オープンフロンティア

Meta は、最初の大手 AI 企業です。 オープンモデルをリリースするただし、CEO のマーク・ザッカーバーグは最近、同社の AI への取り組みを再起動しました。 それを合図した 将来のモデルを完全にオープンにできない可能性があります。 OpenAI はオープンウェイト モデルを提供します。 GPT-ossと呼ばれる、しかし、それは同社の最高の独自製品よりも劣っており、改造にはあまり適していません。

OpenAI の最高の米国モデル、 人間的、 そして グーグル、クラウドまたはチャット インターフェイス経由でのみアクセスできます。対照的に、DeepSeek、Alibaba、Moonshot AI、Z.ai、MiniMax など、多くのトップ中国モデルのウェイトはオープンかつ無料で公開されています。その結果、現在、世界中の多くの新興企業や研究者が中国モデルをベースに構築を進めています。

「エコシステムの発展を支援することが私たちの関心事です」と、2011 年に Nvidia に入社し、ゲーム用のグラフィックス カードの製造から AI 用のシリコンの製造への同社の移行の先頭に立って貢献したカタンツァロ氏は言います。 Nvidia は、2023 年 11 月に最初の Nemotron モデルをリリースしました。同氏は、Nvidia が最近 5,500 億パラメータのモデルの事前トレーニングを完了したと付け加えました。 （事前トレーニングには、並行して実行される膨大な数の専用チップにまたがるモデルに大量のデータを入力することが含まれます。）それ以来、Nvidia は、ロボット工学、気候モデリング、タンパク質のフォールディングなどの分野での使用に特化した一連のモデルをリリースしました。

エンタープライズ向け生成 AI ソフトウェア担当副社長のカリ ブリスキー氏は、Nvidia の将来の AI モデルは、同社のチップだけでなく、同社が構築するスーパーコンピューター規模のデータセンターの改善にも役立つと述べています。 「システムを拡張し、コンピューティングだけでなくストレージやネットワーキングもテストし、ハードウェア アーキテクチャのロードマップを構築するためにこれを構築しています」と彼女は言います。