Gate News Nachrichten, 12. März, WIRED hat in den SEC-Finanzunterlagen von Nvidia für 2025 entdeckt, dass das Unternehmen plant, in den nächsten fünf Jahren 26 Milliarden US-Dollar in den Aufbau offener Gewichts-KI-Modelle zu investieren, was von Führungskräften bestätigt wurde. Bryan Catanzaro, Vizepräsident für Deep Learning-Forschung bei Nvidia, sagte: „Die Entwicklung des Ökosystems zu unterstützen, liegt in unserem Interesse. Wir sind ein amerikanisches Unternehmen, arbeiten aber mit Firmen weltweit zusammen, um das Ökosystem vielfältig und stark zu machen, was in unserem Interesse ist.“
Der Kerngrund für Nvidias Vorgehen ist die Abwehr der führenden Position chinesischer Open-Source-Modelle. Derzeit stammen fast alle der weltweit besten offenen Gewichts-Modelle aus China, darunter DeepSeek, Alibaba Qwen, Moonshot AI, Z.ai, MiniMax und andere. Viele ausländische Start-ups und Forscher bauen auf diesen chinesischen Modellen auf, um Anwendungen zu entwickeln. Branchen-Gerüchte besagen, dass DeepSeek bald ein vollständig auf Huawei-Chips trainiertes neues Modell veröffentlichen wird. Wenn das stimmt, würde das beweisen, dass „man auch ohne Nvidia Top-Modelle trainieren kann“.
Am selben Tag veröffentlichte Nvidia sein bislang stärkstes offenes Gewichtsmodell, Nemotron 3 Super, mit 128 Milliarden Parametern, vergleichbar mit der größten Version von OpenAI GPT-OSS. Das Unternehmen gab an, dass dieses Modell im AI Index (eine Bewertung basierend auf 10 Benchmark-Tests) 37 Punkte erreichte, über den 33 Punkten von GPT-OSS, aber unter mehreren chinesischen Modellen liegt. Nvidia sagte außerdem, dass Nemotron 3 Super im PinchBench (einem neuen Benchmark zur Bewertung der Steuerungsfähigkeit des Modells bei OpenClaw) den ersten Platz belegt. Zudem hat das Unternehmen die Vortrainingsphase eines 550 Milliarden Parameter großen Modells abgeschlossen. Nathan Lambert, Leiter des ATOM-Projekts am Allen Artificial Intelligence Institute, bezeichnet sich selbst als „treuen Fan von Nemotron“ und fordert die US-Regierung auf, auch die Open-Source-Modelle zu fördern.
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