11日（現地時間）にIT専門メディア「ディインフォメーション」などが報じたところによれば、エヌビディアが開発中の次世代モデル「ネモトロン4」の中で、最も大きなモデルはパラメータが最低1兆に達する見込みである。これは、世界最高水準のオープンAIモデルと競争する性能を目指している。
ネモトロン4は、昨年6月に公開された既存最大モデル「ネモトロン3ウルトラ」の約2倍の規模である。パラメータはAIモデルの規模を示す代表的な指標である。
ただし、規模だけで見ると中国企業が依然として先行している。文ショットAIの「キミK3」はパラメータが2兆8000億、アリババの「キューワン3.8-マックス」は2兆4000億、ディープシークの「V4-プロ」は1兆6000億程度とされている。
パラメータが多いからといって必ずしも性能が優れているわけではない。エヌビディアはモデルのサイズを拡大する一方で、小型モデルでも高い性能を発揮する技術を強化している。
この日、パラメータ300億の軽量モデル「ネモトロン3.5ライトニング」も公開された。大きなモデルが学習した能力を小型モデルに移す「蒸留」技術を活用し、少ない計算資源でも高い性能を発揮できるようにした。コーディングやセキュリティチェック、AIのプログラム使用などに活用できる。
自社AIモデルの開発への投資も大幅に増加している。自社のAIチップを購入するクラウド企業からAIサーバーを再度借りる形で、大規模な演算資源を確保している。昨年4月末時点での数年間のクラウドサービス契約額は300億ドル（約42兆円）である。
外部のAI企業との協力も拡大している。リフレクションAI、カーソル、シンキングマシーンズラボ、ミストラルAIなどが参加する「ネモトロン連合」でAI学習データや技術を共有している。ネイバークラウドも昨年6月に連合に参加した。
自社AIモデルの性能が向上するほど、オープンAIなどの主要顧客やエヌビディアに投資しているスタートアップとの競争の可能性も高まる。
それでも、オープンAIモデルが増えるほど、学習と運用に必要なGPU需要も増加する可能性があるというのがエヌビディアの計算である。AI半導体の販売を超え、モデルやソフトウェアまで影響力を広げ、自社プラットフォーム中心のAIエコシステムを拡大しようとしている。
ネモトロン4の詳細な仕様や発売日程はまだ確定していない。最終的な学習も終わっておらず、早ければ今年の秋遅くに完成する見込みである。
* この記事はAIによって翻訳されました。
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