Nvidia đang tăng tốc phát triển các mô hình AI mã nguồn mở. Động thái này được cho là nhằm mở rộng nhu cầu phần cứng thông qua hệ sinh thái mô hình mở, nhưng đồng thời cũng có thể khiến quan hệ cạnh tranh với các công ty AI đang là khách hàng mua chip của hãng trở nên nhạy cảm hơn.

Theo The Information, Nvidia đang phát triển mô hình ngôn ngữ lớn Nemotron 4 theo hướng mã nguồn mở, với quy mô ít nhất 1.000 tỷ tham số.

So với Nemotron 3 Ultra được công bố hồi tháng 6, Nemotron 4 có số tham số gấp đôi. Dù chưa chắc là mô hình mã nguồn mở lớn nhất thế giới, quy mô này vẫn đủ để đưa Nvidia vào nhóm dẫn đầu. Gần đây, Moonshot AI của Trung Quốc công bố Kimi K3 với tổng cộng 2.800 tỷ tham số, còn DeepSeek V4-Pro đạt 1.600 tỷ tham số.

Trên nhiều bảng xếp hạng hiệu năng như Arena và Artificial Analysis, Nemotron 3 Ultra hiện đứng thứ hai trong nhóm mô hình mở của Mỹ, chỉ sau Inkling của Thinking Machines Lab ở các benchmark về năng lực tác tử và suy luận. Tuy nhiên, mô hình này vẫn thua khá xa các mô hình mở hàng đầu của Trung Quốc và chưa lọt top 40 trên bảng xếp hạng tổng thể.

Nếu Nemotron 4 được phát hành, vị thế của Nvidia trong cuộc đua mô hình AI mã nguồn mở nhiều khả năng sẽ được cải thiện đáng kể.

Trong quá trình phát triển dòng Nemotron 4, Nvidia gần đây cũng giới thiệu Nemotron 3.5 Lightning, một mô hình gọn nhẹ dựa trên nền tảng mã nguồn mở. Hãng đồng thời ra mắt phần mềm định tuyến mô hình miễn phí, nhằm giúp doanh nghiệp dễ dàng xây dựng “model router” để kết nối các mô hình phù hợp với từng tác vụ AI.

Cùng với phát triển mô hình, Nvidia cũng tăng mạnh chi tiêu cho tài nguyên tính toán phục vụ huấn luyện.

Hãng mở rộng nguồn lực bằng cách thuê lại máy chủ AI từ một số nhà cung cấp đám mây, vốn là các đơn vị mua chip Nvidia. The Information cho biết, tính đến tháng 4, tổng quy mô các hợp đồng dịch vụ đám mây nhiều năm mà Nvidia đã ký đến đầu năm 2031 tăng lên 28 tỷ USD, cao gấp khoảng ba lần so với một năm trước.

Dù Nvidia không muốn cạnh tranh trực diện với các công ty AI, việc đẩy mạnh phát triển mô hình mã nguồn mở với quy mô ngày càng lớn vẫn có thể khiến quan hệ với các doanh nghiệp đang xây dựng cả mô hình mở lẫn mô hình đóng trên GPU của hãng trở nên nhạy cảm hơn, theo một số ý kiến.

Số doanh nghiệp triển khai mô hình AI của Nvidia cũng đang tăng lên. Palantir là một ví dụ, khi hồi tháng 6 công bố hợp tác với Nvidia để sử dụng mô hình Nemotron cho nhóm khách hàng là Chính phủ Mỹ.

Trong nhiều năm qua, các công ty này đã phát triển mô hình AI trên nền tảng GPU của Nvidia. Bên cạnh đó, Nvidia cũng được cho là đã đầu tư 30 tỷ USD vào OpenAI, một trong những đơn vị phát triển mô hình AI tiêu biểu. Hãng đồng thời rót vốn đáng kể vào các startup AI mã nguồn mở tại Mỹ như ReflectionAI và Thinking Machines Lab.

Với chiến lược phát triển mô hình AI mã nguồn mở, Nvidia cho rằng sự đa dạng của các mô hình mở rốt cuộc sẽ thúc đẩy nhu cầu chip tăng lên. Hãng khẳng định không có ý định cạnh tranh với những doanh nghiệp lấy phát triển mô hình AI làm hoạt động kinh doanh cốt lõi.

Theo logic của Nvidia, càng nhiều doanh nghiệp, từ startup đến các tập đoàn lớn, sử dụng những mô hình chất lượng cao, chi phí thấp và được tối ưu cho phần cứng của hãng để phát triển, triển khai AI, thì càng có lợi cho nhu cầu GPU. Việc chiến lược mã nguồn mở của Nvidia thúc đẩy sự phát triển của các mô hình mở khác cũng đi theo cùng một hướng.

The Information dẫn lời một lãnh đạo Nvidia cho biết hãng tin rằng việc tự phát triển mô hình sẽ thúc đẩy cạnh tranh, kéo theo sự bùng nổ của các mô hình mở và cuối cùng làm tăng nhu cầu GPU.

Kari Briski, Phó chủ tịch phụ trách AI tạo sinh của Nvidia, nói: “Nvidia đầu tư vào Nemotron vì tin rằng mọi doanh nghiệp và quốc gia đều cần các mô hình mở tiên tiến, dễ tiếp cận để tăng cường an toàn và bảo mật, thúc đẩy đổi mới và tạo nền tảng đáng tin cậy có thể khai thác qua nhiều thế hệ”.

Các mô hình AI do Nvidia tự phát triển không chỉ phục vụ mục tiêu kích thích nhu cầu GPU, mà còn đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao năng lực thiết kế phần cứng của hãng.

Nvidia cho biết họ đã phát triển các mô hình AI nội bộ từ lâu để thu thập những thông tin cần thiết cho quá trình thiết kế phần cứng.

Trước đó, trong cuộc phỏng vấn với Alex Kantrowitz, người điều hành podcast và bản tin công nghệ Big Technology, Kari Briski nhấn mạnh rằng sự hiện diện trong lĩnh vực LLM là nền tảng cho năng lực phát triển công nghệ cốt lõi. Theo bà, chỉ khi hiểu rõ công nghệ nền tảng, Nvidia mới có thể trao đổi rõ ràng hơn với các đối tác.

Bà nói: “Chúng tôi cần hiểu cách huấn luyện các mô hình này ở quy mô lớn và cách vận hành chúng ở quy mô lớn trong giai đoạn inference”. “Từ đó, chúng tôi có thể cung cấp dữ liệu đầu vào không chỉ cho kiến trúc GPU mà còn cho cả lưu trữ và mạng”.

AI mã nguồn mở cũng đang trở thành một biến số địa chính trị quan trọng, trong bối cảnh Trung Quốc mở rộng thị phần toàn cầu nhờ các mô hình mở. Jensen Huang, CEO của Nvidia, từ lâu đã ủng hộ mạnh mẽ mô hình nguồn mở. Trong một email hồi tháng 7, ông nhấn mạnh rằng “mô hình mở thúc đẩy an toàn, an ninh mạng, tiến bộ khoa học và an ninh quốc gia”.