Nemotron 4, con un tamaño aproximadamente el doble del modelo máximo existente
Más pequeño que Kimi, Qwen y DeepSeek de China... refuerza también modelos ligeros
Busca ampliar el ecosistema de IA para aumentar la demanda de GPU
Nvidia está desarrollando un modelo de inteligencia artificial de código abierto de gran escala con más de 1 billón de parámetros. La estrategia busca alcanzar a las empresas chinas en el mercado de IA abierta, mientras expande el ecosistema de modelos de IA para incrementar la demanda de sus unidades de procesamiento gráfico (GPU).
Según reportes de medios especializados en tecnología como DeInformation del 11 de agosto (hora local), el próximo modelo de Nvidia, denominado "Nemotron 4", tendrá un tamaño máximo que alcanzará al menos 1 billón de parámetros. El objetivo es competir en rendimiento con los principales modelos de IA abierta del mundo.
Nemotron 4 es aproximadamente el doble del tamaño del modelo máximo actual "Nemotron 3 Ultra", presentado en junio pasado. El número de parámetros es un indicador clave que refleja la escala de un modelo de IA.
Sin embargo, en términos de escala, las empresas chinas siguen adelantadas. Se reporta que "Kimi K3" de Moonshot AI cuenta con 2.8 billones de parámetros, "Qwen 3.8-Max" de Alibaba con 2.4 billones, y "V4-Pro" de DeepSeek con aproximadamente 1.6 billones de parámetros.
Una mayor cantidad de parámetros no garantiza necesariamente un rendimiento superior. Nvidia está ampliando el tamaño de sus modelos y, simultáneamente, reforzando la tecnología para lograr alto rendimiento con modelos más pequeños.
En el mismo anuncio se presentó "Nemotron 3.5 Lightning", un modelo ligero de 30 mil millones de parámetros. Utilizando técnicas de "destilación", que transfieren las capacidades aprendidas por modelos grandes a modelos pequeños, se logra alto rendimiento con menos recursos computacionales. Puede aplicarse a codificación, verificación de seguridad y uso de programas por IA.
Nvidia también ha aumentado significativamente sus inversiones en el desarrollo de modelos de IA propios. Obtiene grandes recursos computacionales reacquiriendo capacidad de servidores de IA de empresas de nube que compran sus chips de IA. A finales de abril, los compromisos de servicios en la nube a largo plazo sumaban 30 mil millones de dólares (aproximadamente 42 billones de wones).
La empresa está ampliando la colaboración con actores externos en IA. En la "Alianza Nemotron", que incluye a Reflection AI, Cursor, Thinking Machines Lab y Mistral AI, comparte datos de entrenamiento de IA y tecnología. Naver Cloud también se unió a la alianza en junio pasado.
A medida que mejora el rendimiento de los modelos de IA propios, aumenta la posibilidad de competencia con clientes principales como OpenAI o startups en los que Nvidia ha invertido.
A pesar de esto, Nvidia calcula que conforme aumenten los modelos de IA de código abierto, la demanda de GPU necesarias para el entrenamiento y operación también crecerá. La intención es expandir su influencia más allá de la venta de semiconductores de IA hacia modelos y software, desarrollando un ecosistema de IA centrado en su plataforma.
Las especificaciones detalladas y el cronograma de lanzamiento de Nemotron 4 aún no han sido confirmados. Se espera que el entrenamiento final se complete a finales de este año.
* Este artículo ha sido traducido por IA.