Nvidia інвестує в створення відкритої моделі для конкуренції з китайським опенсорсом
Nvidia інвестує 7 мільярдів доларів у створення відкритої моделі, яка зможе конкурувати з китайськими рішеннями. Угода зі стартапом Poolside дозволить компанії отримати технології для розробки нових AI-моделей.
Nvidia інвестує в створення відкритої моделі для конкуренції з китайським опенсорсом
Nvidia вкладає в цю ідею порядка 7 мільярдів доларів.
Компанія уклала крупну угоду зі стартапом Poolside, який займається розробкою власних моделей (в основному для кодування). Створювач Poolside, Джейсон Уорнер, раніше був CTO GitHub і випустив Copilot.
За 6 мільярдів Nvidia отримує ексклюзивну ліцензію на технологію Poolside та забирає на свої проекти більшість співробітників, але стартап формально продовжує існувати як незалежна компанія. Крім того, Nvidia інвестує ще мільярд доларів у вигляді інвестиції (сама Poolside зараз оцінюється приблизно в 12 мільярдів).
Завдяки отриманій технології та приблизно ста співробітникам Poolside, Nvidia планує підняти з колін Nemotron – свою лінійку відкритих моделей. Мета – випустити модель, яка могла б скласти конкуренцію DeepSeek і Moonshot.
Poolside, коли повідомляли акціонерів про реорганізацію компанії, зазначили, що "ця угода покликана не дати ШІ стати закритою технологією, контрольованою вузьким колом людей". Звучить альтруїстично, але для Хуанга, звичайно, мотив не тільки в тому, щоб вивести американський опенсорс на новий рівень.
Йому важливо залишатися монополістом, і він бачить відкриті моделі як інфраструктурний важіль, що зміцнює залежність світу від його GPU. Китайці розробляють власні чіпи, круті ШІ-гравці – також. А відкрита модель, оптимізована тільки під апаратуру Nvidia, і яку тисячі компаній по всьому світу розгортають на своїй інфраструктурі – це відмінний спосіб зберегти більше ринку.
Чому це важливо
АналітикаЦя угода може суттєво вплинути на ринок AI, оскільки відкриті моделі можуть стати важливим інструментом для розвитку технологій. Інвестиції Nvidia в Poolside підкреслюють важливість конкуренції з китайськими технологіями.
Обговорити новину у спільноті
Діліться своїм досвідом та думками з ШІ-розробниками
Пов'язані матеріали екосистеми
Практичні гайди, термінологія та агентські скіли
Монополія Nvidia та платформа CUDA
Аналіз технологічного та економічного домінування корпорації Nvidia на ринку штучного інтелекту. Як створена у 2006 році програмна платформа CUDA (Compute Unified Device Architecture) перетворила звичайні ігрові відеокарти на головний обчислювальний інструмент планети і чому конкурентам (AMD, Intel) так важко зруйнувати цю монополію.
Дослідники MIT показали, що GPT-6 Astra може покращувати інші ШІ-моделі, змінюючи їхні ваги
У експерименті Astra підвищила точність Qwen3.5-0.8B на бенчмарку MATH-500 із 7,9% до 48,1%, змінивши лише 0,016% ваг моделі.
JSON — структуровані дані для програм, API та AI-агентів
Повний практичний посібник з формату JSON: синтаксичні правила, серіалізація через parse/stringify, робота з REST API, JSON Schema та структурований вивід для штучного інтелекту.
Формати DOCX та XLSX: коли потрібен повноцінний фінальний документ від ШІ
Повний практичний посібник з генерації та опрацювання документів DOCX і таблиць XLSX за допомогою ШІ: порівняння з Markdown та CSV, промпт-інжиніринг, робота з формулами та автоматизація в коді.