Nvidia стремится к тому, чтобы компании самостоятельно создавали модели ИИ, а не покупали их у Anthropic или OpenAI. Компания активно инвестирует в почти открытые модели — например, в свои Nemotron: выпускает все доступные по закону данные и код для обучения. Цель Nvidia — создать экосистему, где множество игроков смогут разрабатывать «машины для токенов», и интеллект не будет монополизирован. Это позволит нарастить спрос на продукцию Nvidia.
Открытый ИИ сталкивается с серьёзными вызовами: создание лучших моделей требует огромных капиталовложений. Сейчас Nvidia тратит на эти цели 26 млрд долларов, но неясно, оправдает ли себя такая стратегия. В будущем экосистема открытых моделей может всё сильнее зависеть от финансирования Nvidia.
Есть два возможных сценария развития. Первый: если стратегия Nvidia сработает, компания создаст значительный спрос на свои чипы. Второй: если один из финансово успешных путей не сработает, открытые модели пойдут по другому пути развития — с акцентом на эффективность, модифицируемость и специализацию. Такие модели могут найти применение в специфических корпоративных задачах, например в работе с приватными данными на локальных серверах для рутинных бизнес‑задач.
Наблюдается тенденция к снижению интереса к полному обучению моделей и росту интереса к их дообучению (fine‑tuning) под конкретные задачи. Например, компании модифицируют модели DeepSeek V4 Flash, Inkling Small или GLM 5.X с помощью популярных API для дообучения вроде Tinker. При этом процесс обучения базовых моделей становится всё сложнее и абстрактнее, что может изменить устоявшуюся терминологию в этой сфере (например, вместо pretraining, midtraining, post‑training появятся другие этапы).
Другие крупные игроки, например Meta*, используют иную стратегию — они «затапливают зону токенами», косвенно монетизируя ИИ. Это может снизить темпы роста доходов конкурентов вроде Anthropic и OpenAI, которые зарабатывают на продаже токенов.
* Meta Platforms Inc. признана экстремистской организацией, её деятельность запрещена на территории РФ.
Подписаться в Макс
