NVIDIA setzt 40 Milliarden auf Open Source, verkauft Spaten und betreibt zugleich Mining.

Erwartet??

Vor kurzem wurde bekannt, dass NVIDIA 6 Milliarden Dollar in Open-Source-Modelle investiert.

Auf dem Tisch stößt NVIDIA mit mehreren Unternehmen für geschlossene große Modelle an: „OpenAI, Anthropic, es war eine schöne Zusammenarbeit!“

Unter dem Spieltisch zieht die andere Hand heimlich 6 Milliarden Dollar hervor und steckt sie dem Startup Poolside, das vom ehemaligen CTO von GitHub gegründet wurde, zu: „Mach mir schnell ein Open-Source-Großmodell, das mit den weltweit Spitzenmodellen mithalten kann!“

Darüber hinaus zielt diese diese Woche abgeschlossene Transaktion auch auf starke Open-Source-Anbieter wie DeepSeek und Kimi K3 ab.

Heutzutage tragen Open-Source-Modelle bereits zu einem beträchtlichen Anteil der KI-generierten Tokens bei, und Jensen Huang hofft, dass dieser Anteil weiter steigt, um die Nachfrage nach seinen eigenen Chips kontinuierlich anzukurbeln.

Einige Analysten sind der Ansicht: „NVIDIA ist es egal, welches KI-Modell am Ende gewinnt, solange die Welt ständig immer mehr Modelle entwickelt …“

NVIDIAs große Ambitionen und seine Open-Source-Landschaft

Im letzten Monat legte Jensen Huang seine sonstige Zurückhaltung ab und veröffentlichte seinen ersten Beitrag überhaupt auf X:

Dieser Beitrag wurde von mehr als 20 Unternehmen gemeinsam unterzeichnet, mit der Forderung, dass die US-KI-Industrie für ihre Entwicklung sowohl geschlossene als auch Open-Source-Modelle fördern muss.

Und jetzt geht NVIDIA selbst an die Arbeit, um diese ehrenvolle Mission zu erfüllen.

Vor kurzem investierte NVIDIA 1 Milliarde Dollar in das KI-Startup Poolside, zahlte zusätzlich 6 Milliarden Dollar für die nicht-exklusive Nutzungsrecht seiner „Modellfabrik“-Technologie und hofft, alle mehr als 100 Ingenieure des Unternehmens in sein Team zu holen.

Die Öffentlichkeit ist sich einig, dass NVIDIA mit diesem Schritt eine Wette eingeht: Es will durch die Unterstützung von Poolsides Technologie und Team einen Angriff auf das weltweit stärkste Open-Source-Modell starten.

Diese Maßnahme ist nicht überraschend.

In den letzten Jahren haben führende KI-Labore wie OpenAI, Anthropic und DeepMind ihre Hauptressourcen in die Entwicklung von Closed-Source-Modellen gesteckt, und keines von ihnen hat sein fortschrittlichstes Modell als Open Source veröffentlicht.

Dies hat auch Modellen wie DeepSeek und Kimi K3 Entwicklungsraum verschafft.

Angesichts dieses Musters ergreift NVIDIA die Gelegenheit und geht den umgekehrten Weg.

Seit Ende 2025 hat NVIDIA nacheinander die Nemotron 3-Modellreihe veröffentlicht, deren größte Ultra-Version im Juni dieses Jahres zeitweise zum stärksten Open-Source-Gewichtsmodell in den USA wurde.

Darüber hinaus ist die Open-Source-Haltung von Nemotron geradezu wie eine Art Manifest: Abgesehen von den Modellgewichten wurden auch keine anderen Daten zurückgehalten.

Trainingsdaten, Trainingsrezepte, Post-Training-Methodik und GPU-Cluster-Trainingssoftware wurden alle veröffentlicht.

Neben der Eigenentwicklung hat NVIDIA im März dieses Jahres auch eine kleine Open-Source-Gruppe gegründet – die Nemotron-Allianz.

Ihre 8 Mitglieder sind alle außergewöhnlich und haben beeindruckende Hintergründe, darunter Mistral, Perplexity, Thinking Machines Lab, Cursor, LangChain, Reflection AI, Black Forest Labs, Sarvam……

NVIDIA als Anführer stellt DGX Cloud-Rechenressourcen zur Verfügung, und die Mitgliedsunternehmen steuern ihre jeweilige Technologie und Daten bei, um gemeinsam ein Open-Source-Modell zu trainieren, das als Grundlage für die nächste Generation der Nemotron 4-Reihe dienen wird.

Und NVIDIAs Open-Source-Engagement beschränkt sich nicht nur auf Sprachmodelle.

Im Bereich der Robotik hat NVIDIA die Isaac GR00T-Modellreihe veröffentlicht; im Bereich der physikalischen Weltsimulation gibt es die Cosmos-Reihe; außerdem gibt es die Alpamayo-Reihe für autonomes Fahren und die Clara-Plattform für den Biomedizinbereich……

Wie ein von Idealisten gegründetes Unternehmen zu einem Teil von NVIDIAs Puzzle wurde

Poolside – also am Pool.

Es wurde 2023 von dem Softwareentwickler Eiso Kant und dem ehemaligen CTO von GitHub, Jason Warner, gegründet.

Der Name soll entstanden sein, als die beiden Gründer mit Managern eines großen Technologieunternehmens über eine Finanzierungsrunde verhandelten, wobei die Führungskräfte ein entspanntes „poolside informal meeting“ (informelles Treffen am Pool) vorschlugen.

Ob die Verhandlungen damals erfolgreich waren, ist nicht bekannt, aber die beiden fanden den Namen sofort großartig: Er ist leicht zu merken und macht Spaß.

Im Oktober letzten Jahres kündigte Poolside an, ein 2-Gigawatt-Rechenzentrum in Texas zu bauen. Unerwarteterweise stieg der Projektpartner im April dieses Jahres aus, und die darauf folgende 2-Milliarden-Dollar-Finanzierung platzte ebenfalls.

Der doppelte Druck durch fehlende Mittel und fehlende Rechenkapazität brachte Poolside zeitweise in betriebliche Schwierigkeiten.

Was sie dazu brachte, unter begrenzten Ressourcen kontinuierlich Modelle zu entwickeln, war ihr internes „Modellfabrik“-System.

Laut Eiso Kant braucht sein Unternehmen normalerweise 5 bis 8 Wochen, um ein Modell zu trainieren und zu veröffentlichen, das Entwicklerteam hat weniger als 70 Mitarbeiter und kann monatlich 10.000 bis 20.000 Experimente durchführen.

Diese Fähigkeit ist genau das, was NVIDIA schätzt.

Nach Abschluss dieser Zusammenarbeit mit NVIDIA wird das verbleibende Team von Poolside hauptsächlich aus drei Personen bestehen: den beiden Gründern und einem leitenden Angestellten für Betriebsabläufe.

Es ist erwähnenswert, dass Eiso Kant, der Gründer von Poolside, in einem Podcast einmal sagte:

Ich möchte eine Welt sehen, in der es 100 Unternehmen für Basismodelle gibt, und nicht nur 5, auch wenn wir selbst einer dieser 5 hätten sein können.

One More Thing

Tatsächlich verwendet NVIDIA die Transaktionsstruktur für Poolside nicht zum ersten Mal.

Nicht-exklusive Lizenzierung, Anwerbung von Kernmitarbeitern, die Beibehaltung der nominell unabhängigen Betriebsführung des ursprünglichen Unternehmens – all das stellt keine direkte Übernahme dar, unterliegt daher keiner kartellrechtlichen Prüfung.

Der Analyst Stacy Rasgon kommentierte: „Auf diese Weise lässt sich die Behauptung, dass es noch Wettbewerb gibt, vielleicht länger aufrechterhalten.“

NVIDIA möchte alle wichtigen Knotenpunkte des gesamten Open-Source-Ökosystems fest in seiner Hand halten.

Der Vice President für generative KI-Software bei NVIDIA sagte einmal:

Modelle sind nur Nebenprodukte, nicht unser Kerngeschäft.

Der Vice President für angewandte Deep-Learning-Forschung sagte ebenfalls, dass der Hauptzweck der Entwicklung der Nemotron-Reihe darin besteht, die langfristige Existenz von NVIDIA zu sichern.

Schließlich nimmt mit dem Nachlassen der Wirkung des Moorschen Gesetzes die Nachfrage nach Rechenkapazität von NVIDIA nur dann weiter zu, wenn das gesamte KI-Ökosystem ständig expandiert und die Zahl der Akteure, die Modelle entwickeln und anwenden, ständig steigt.

Dieser Artikel stammt aus dem WeChat-Offiziellen Konto „QbitAI“, Autor: Cheng Qian, veröffentlicht mit Genehmigung von 36Kr.