Новости криптомира

4 июня 2026 года компания NVIDIA выпустила свою крупнейшую открытую ИИ-модель — Nemotron 3 Ultra, выложив в открытый доступ не только веса модели, но и обучающие данные с методиками обучения. Это не просто очередной релиз; это стратегический ход, который переворачивает привычную бизнес-модель индустрии искусственного интеллекта.

В отличие от закрытых гигантов вроде ChatGPT и Claude, Nemotron 3 Ultra можно скачать, дообучить на собственных данных и запустить на своей инфраструктуре. Ставка здесь не на максимальный интеллект, а на открытость, эффективность и контроль.

Архитектура модели уникальна. Она представляет собой гибрид из трех подходов: слои Mamba-2, слои внимания (Attention) и латентная смесь экспертов (Latent MoE). Mamba-2 обрабатывает длинные тексты быстро и экономично — затраты растут линейно, а не лавинообразно, как у обычного механизма внимания. Слои внимания, в свою очередь, точно удерживают в памяти большие объемы текста. А Latent MoE сжимает данные перед передачей экспертам, позволяя каждому из них работать узко и точно без лишних вычислений.

При общем объеме около 550 миллиардов параметров, на обработку каждого токена задействуется лишь примерно 55 миллиардов. Это позволяет модели мыслить как огромная система, а по затратам вести себя как куда более компактная. В сочетании с окном контекста в 1 миллион токенов и скоростью свыше 300 токенов в секунду это дает в пять-шесть раз большую пропускную способность и примерно на 30% более низкую стоимость задач.

Экосистема как главный актив

Главная ценность релиза, по моей оценке, не в самой модели, а в экосистеме, которую NVIDIA выстраивает вокруг своего оборудования. Логика проста: тот, кто запускает Nemotron, почти наверняка делает это на видеокартах NVIDIA, дообучает с помощью ее программных инструментов и разворачивает на ее же софте. Открытость здесь — не благотворительность, а способ привести разработчиков обратно к покупке оборудования компании.

NVIDIA может себе это позволить, потому что ее финансовые возможности несопоставимы с затратами на саму модель. При капитализации свыше 5 триллионов долларов обучение Nemotron 3 Ultra, обошедшееся, вероятно, в сотни миллионов долларов, для компании почти незаметная статья расходов. Продажи видеокарт с лихвой покрывают исследования, поэтому NVIDIA способна раздавать модель бесплатно и все равно зарабатывать больше, чем закрытые конкуренты берут за платный доступ.

Политический контекст также добавляет веса релизу. Открытую американскую модель можно проверить, изменить и запустить на собственных серверах — это сделало ее привлекательной для стран, строящих независимый национальный ИИ, от Европы до Юго-Восточной Азии. Такую модель никто не отключит удаленно, и это особенно ценно на фоне недавних ограничений вокруг закрытых моделей.

Результаты и перспективы

При всех достоинствах Nemotron 3 Ultra не самая умная модель на рынке. В независимом рейтинге Artificial Analysis Intelligence Index она набрала 48 баллов — лучший результат среди открытых моделей США, но уступает лидерам, таким как Kimi K2.6 (54 балла) и DeepSeek. Открытые модели, по оценкам аналитиков, отстают от закрытых на три-семь месяцев.

Но это отставание, на мой взгляд, значит все меньше, если открытой модели попросту хватает для реальных задач. Банку, который ставит Nemotron 3 Ultra для обработки кредитов на своих серверах, не нужен интеллект флагманского уровня — нужна модель, которую можно дообучить на закрытых данных, держать внутри своего защищенного контура и не отдавать конфиденциальные сведения посторонним.

Мое экспертное мнение: ставка NVIDIA на эффективность, а не на рекорды в тестах, может оказаться дальновиднее всех остальных. При массовом внедрении ИИ на первый план выходит стоимость работы модели, и та, что почти не уступает в уме, но в пять раз дешевле, побеждает в реальной эксплуатации. У NVIDIA есть и ресурсы, и мотивация, и каналы распространения, чтобы выпускать все более сильные открытые модели быстрее любой другой компании. Рынок этого пока не осознал в полной мере, но скоро поймет.