NVIDIA раздает мощный ИИ бесплатно — и зарабатывает на этом больше конкурентов
4 июня 2026 года компания NVIDIA выпустила Nemotron 3 Ultra — крупнейшую открытую ИИ-модель в линейке Nemotron 3. Релиз включает в себя веса модели, обучающие данные и методики обучения под свободной лицензией. Модель создана для долго работающих автономных агентов и сложных рассуждений.
В отличие от закрытых флагманов вроде ChatGPT или 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 над моделью.
Чем особенна архитектура модели
Nemotron 3 Ultra — это не просто «увеличенный трансформер». В ее основе лежит гибридная архитектура, состоящая из трех разных подходов: слои Mamba-2, слои внимания (Attention) и латентная смесь экспертов (Latent MoE) — механизм, который направляет каждый запрос только к нужным «специалистам» внутри модели.
Слои Mamba-2 обрабатывают длинные тексты быстро и экономно: затраты у них растут линейно с длиной, 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 тем, как передать их экспертам, благодаря чему каждый из них работает узко и точно, не требуя дополнительных вычислений.
Всего у модели около 550 млрд параметров, но на обработку каждого токена задействуется лишь примерно 55 млрд. За счет этого она мыслит как огромная система, а по затратам ведет себя как куда более компактная. Вместе с окном контекста в 1 млн 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.
Стратегия NVIDIA и ставка на экосистему
Главная ценность релиза, по оценке отраслевых аналитиков, 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.
Устроить такое NVIDIA может потому, что ее финансовые возможности несопоставимы с затратами на саму модель. При капитализации свыше $5 трлн обучение Nemotron 3 Ultra, которое обошлось, 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.
Дополнительный вес релизу придает политический контекст. Открытую американскую модель можно проверить, изменить и запустить на собственных серверах — это сделало ее привлекательной для стран, которые строят 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.
В чем модель уступает и что будет дальше
При всех достоинствах Nemotron 3 Ultra не самая умная модель на рынке. В независимом рейтинге Artificial Analysis Intelligence Index она набрала 48 баллов — это лучший результат среди открытых моделей США, но в мире она 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, по мнению автора разбора, 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.
Ставка NVIDIA на эффективность, а не на рекорды в тестах, может оказаться дальновиднее. 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. Аналитики ждут, что открытая экосистема будет только крепнуть: у NVIDIA есть и ресурсы, и мотивация, и каналы распространения, чтобы выпускать все более сильные открытые модели быстрее любой другой компании.
Мнение эксперта: Этот шаг NVIDIA — не просто технологический прорыв, а гениальный бизнес-ход. Компания превращает свои графические процессоры в «кирпичики», на которых строится вся индустрия ИИ. Конкуренты, полагающиеся на платные подписки, в долгосрочной перспективе рискуют оказаться в ловушке собственных закрытых экосистем, в то время как NVIDIA продолжит зарабатывать на каждом новом дата-центре, построенном для запуска открытых моделей.