سوف تنفق نفيديا 26 مليار دولار على مدى السنوات الخمس المقبلة لبناء نماذج ذكاء اصطناعي مفتوحة المصدر، وفقًا للإيداع المالي لعام 2025. وأكد المسؤولون التنفيذيون هذه الأخبار، التي لم يتم الإبلاغ عنها سابقًا، في مقابلات مع WIRED.
يمكن أن يؤدي الاستثمار الكبير إلى تطور Nvidia من صانع شرائح يحتوي على مجموعة رائعة من البرامج إلى مختبر حدودي حقيقي قادر على التنافس مع OpenAI وDeepSeek. إنها خطوة استراتيجية يمكن أن تعزز مكانة Nvidia باعتبارها الشركة الرائدة في مجال تصنيع الرقائق في عالم الذكاء الاصطناعي، حيث يتم ضبط النماذج على أجهزة الشركة.
النماذج مفتوحة المصدر هي تلك التي يتم فيها نشر الأوزان أو المعلمات التي تحدد سلوك النموذج علنًا – أحيانًا مع تفاصيل بنيته والتدريب. يتيح ذلك لأي شخص تنزيله وتشغيله على أجهزته الخاصة أو على السحابة. وفي حالة Nvidia، تكشف الشركة أيضًا عن الابتكارات التقنية المشاركة في بناء نماذجها والتدريب عليها، مما يسهل على الشركات الناشئة والباحثين تعديل ابتكارات الشركة والبناء عليها.
وفي يوم الأربعاء، أصدرت Nvidia أيضًا Nemotron 3 Super، وهو نموذج الذكاء الاصطناعي الأكثر قدرة على الوزن المفتوح حتى الآن. يحتوي النموذج الجديد على 128 مليار معلمة (مقياس لحجم النموذج وتعقيده)، مما يجعله مكافئًا تقريبًا لأكبر نسخة من GPT-OSS من OpenAI، على الرغم من أن الشركة تدعي أنها تتفوق في الأداء على GPT-OSS والنماذج الأخرى عبر العديد من المعايير.
على وجه التحديد، تدعي Nvidia أن Nemotron 3 Super حصل على درجة 37 في مؤشر الذكاء الاصطناعي، الذي يسجل النماذج عبر 10 معايير مختلفة. حصلت GPT-OSS على 33 نقطة، لكن العديد من النماذج الصينية سجلت نقاطًا أعلى. تقول Nvidia إن Nemotron 3 Super تم اختباره سرًا على PinchBench، وهو معيار جديد يقيم قدرة النموذج على التحكم في OpenClaw، ويحتل المرتبة الأولى في هذا الاختبار.
قدمت Nvidia أيضًا عددًا من الحيل التقنية التي استخدمتها لتدريب Nemotron 3. وتشمل هذه التقنيات المعمارية والتدريبية التي تعمل على تحسين قدرات التفكير المنطقي للنموذج، والتعامل مع السياق الطويل، والاستجابة للتعلم المعزز.
يقول بريان كاتانزارو، نائب الرئيس لأبحاث التعلم العميق التطبيقي في Nvidia: “إن Nvidia تأخذ تطوير النماذج المفتوحة على محمل الجد بشكل أكبر”. “ونحن نحرز الكثير من التقدم.”
الحدود المفتوحة
كانت Meta أول شركة كبيرة في مجال الذكاء الاصطناعي تطلق نموذجًا مفتوحًا، Llama، في عام 2023. ومع ذلك، أعاد الرئيس التنفيذي مارك زوكربيرج مؤخرًا تشغيل جهود الذكاء الاصطناعي للشركة، وأشار إلى أنها قد لا تجعل النماذج المستقبلية مفتوحة بالكامل. تقدم OpenAI نموذجًا مفتوح الوزن، يسمى GPT-oss، ولكنه أدنى من أفضل العروض الخاصة بالشركة، وغير مناسب للتعديل.
ولا يمكن الوصول إلى أفضل النماذج الأمريكية، من OpenAI، وAnthropic، وGoogle، إلا من خلال السحابة أو عبر واجهة الدردشة. على النقيض من ذلك، يتم إصدار أوزان العديد من أفضل الموديلات الصينية، مثل DeepSeek وAlibaba وMoonshot AI وZ.ai وMiniMax بشكل مفتوح ومجاني. ونتيجة لذلك، فإن العديد من الشركات الناشئة والباحثين في جميع أنحاء العالم يعتمدون حاليًا على النماذج الصينية.
يقول كاتانزارو، الذي انضم إلى شركة Nvidia في عام 2011 وساعد في قيادة تحول الشركة من تصنيع بطاقات الرسومات للألعاب إلى تصنيع السيليكون للذكاء الاصطناعي: “من مصلحتنا أن نساعد النظام البيئي على التطور”. أصدرت Nvidia أول نموذج Nemotron في نوفمبر 2023. ويضيف أن Nvidia انتهت مؤخرًا من التدريب المسبق لنموذج يحتوي على 550 مليار معلمة. (يتضمن التدريب المسبق إدخال كميات هائلة من البيانات في نموذج منتشر عبر أعداد كبيرة من الرقائق المتخصصة التي تعمل بالتوازي). ومنذ ذلك الحين، أصدرت Nvidia مجموعة من النماذج المتخصصة للاستخدام في مجالات مثل الروبوتات، ونمذجة المناخ، وطي البروتين.
يقول كاري بريسكي، نائب الرئيس لبرامج الذكاء الاصطناعي التوليدية للمؤسسات، إن نماذج الذكاء الاصطناعي المستقبلية من Nvidia ستساعد الشركة ليس فقط على تحسين رقائقها ولكن أيضًا مراكز البيانات فائقة الحجم التي تبنيها. وتقول: “إننا نبنيه لتوسيع أنظمتنا واختبار ليس فقط الحوسبة، بل أيضًا التخزين والشبكات، ولبناء خارطة طريق لهندسة الأجهزة الخاصة بنا”.
