NVIDIA geht eine 40-Milliarden-Wette auf Open Source ein, verkauft gleichzeitig Schaufeln und betreibt Mining.

Erwartet??

Nvidia wurde kürzlich aufgedeckt, 6 Milliarden Dollar in Open-Source-Modelle zu investieren.

Auf dem Tisch prostet Nvidia mit mehreren Unternehmen für Closed-Source-Großmodelle zu: „OpenAI, Anthropic, wir haben eine angenehme Zusammenarbeit!“

Unter dem Spieltisch zieht die andere Hand heimlich 6 Milliarden Dollar heraus und steckt sie Poolside, dem Startup des ehemaligen CTO von GitHub, zu: „Mach 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-Konkurrenten wie DeepSeek und Kimi K3 ab.

Inzwischen haben Open-Source-Modelle einen beträchtlichen Anteil der KI-generierten Tokens beigetragen, und Jensen Huang hofft, dass dieser Anteil weiter steigt, um die Nachfrage nach seinen eigenen Chips kontinuierlich anzuregen.

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

Nvidias große Ambitionen und die Open-Source-Landschaft

Im vergangenen Monat änderte Jensen Huang seine bisherige Zurückhaltung und veröffentlichte seinen ersten Beitrag in seinem Leben auf X:

Dieser Beitrag wurde von mehr als 20 Unternehmen gemeinsam unterzeichnet, und es wird behauptet, dass die US-amerikanische KI-Industrie, um sich zu entwickeln, sowohl Closed-Source als auch Open-Source vorantreiben muss.

Und jetzt geht Nvidia persönlich vor, um diese ehrenvolle Mission zu erfüllen.

Kürzlich hat Nvidia 1 Milliarde Dollar in das KI-Startup Poolside investiert und zusätzlich 6 Milliarden Dollar ausgegeben, um die nicht-exklusive Nutzungsrecht seiner „Modellfabrik“-Technologie zu erwerben, und hofft, alle mehr als 100 Ingenieure des Unternehmens einzustellen.

Die Öffentlichkeit ist allgemein der Ansicht, dass Nvidia mit diesem Schritt wettet: Es will durch die Unterstützung von Poolsides Technologie und Team das weltweit stärkste Open-Source-Modell angreifen.

Diese Maßnahme ist nicht unerwartet.

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

Dies bietet auch Entwicklungsraum für Modelle wie DeepSeek und Kimi K3.

Angesichts dieses Musters ergreift Nvidia die Chance und geht den umgekehrten Weg.

Seit Ende 2025 hat Nvidia nacheinander die Nemotron 3-Serie von Modellen veröffentlicht, von der die größte Ultra-Version im Juni dieses Jahres zeitweise das stärkste Open-Source-Gewichtsmodell in den USA war.

Darüber hinaus ist Nvidias Einstellung zu Open Source wie eine Art Manifest: Außer den Modellgewichten werden auch keine anderen Daten zurückgehalten.

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

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

Ihre 8 Mitglieder sind voller Talente mit unterschiedlichen Hintergründen, darunter Mistral, Perplexity, Thinking Machines Lab, Cursor, LangChain, Reflection AI, Black Forest Labs, Sarvam …

Als Anführer stellt Nvidia DGX Cloud-Rechenressourcen zur Verfügung, und die Mitgliedsunternehmen tragen ihre jeweiligen Technologien und Daten bei, um gemeinsam ein Open-Source-Modell zu trainieren, das als Grundlage für die nächste Generation der Nemotron 4-Serie dienen wird.

Darüber hinaus ist Nvidias Open-Source-Layout nicht auf Sprachmodelle beschränkt.

Im Bereich der Robotik hat Nvidia die Isaac GR00T-Modellserie veröffentlicht; im Bereich der physikalischen Weltsimulation gibt es die Cosmos-Serie; außerdem gibt es die Alpamayo-Serie für autonomes Fahren und die Clara-Plattform für den biomedizinischen Bereich …

Wie ein von Idealisten gegründetes Unternehmen zu einem Puzzleteil von Nvidia wurde

Poolside, also am Pool.

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

Angeblich stammt dieser Name aus der Zeit, als die beiden Gründer mit großen Unternehmen über Finanzierungsverhandlungen sprachen: Die Führungskräfte der Gegenseite wollten ein entspanntes „poolside informal meeting“ (informelles Treffen am Pool) abhalten.

Ob die Verhandlungen am Ende erfolgreich waren, ist nicht bekannt, aber die beiden fanden den Namen sofort großartig: Er ist einprägsam und interessant.

Im vergangenen Oktober kündigte Poolside an, ein 2-GW-Datenzentrum in Texas zu bauen. Unerwarteterweise stieg der Projektpartner im April dieses Jahres aus, und die darauf folgenden 2 Milliarden Dollar an Finanzierung scheiterten ebenfalls.

Der doppelte Druck auf Finanzierung und Rechenkapazität brachte Poolside zeitweise in betriebliche Schwierigkeiten.

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

Laut Eiso Kant dauert es normalerweise 5 bis 8 Wochen, bis das Unternehmen ein Modell trainiert und veröffentlicht, das Entwicklungsteam hat eine Größe von weniger als 70 Personen 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 Betriebsleiter.

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

Ich möchte eine Welt sehen, in der 100 Unternehmen für Grundmodelle existieren, statt nur 5, auch wenn wir einer dieser 5 hätten sein können.

One More Thing

Tatsächlich ist diese Transaktionsstruktur für Poolside nicht die erste, die Nvidia verwendet.

Nicht-exklusive Lizenzierung, Einstellung von Kernmitarbeitern, Beibehaltung des Namens des unabhängigen Betriebs des ursprünglichen Unternehmens – all dies stellt keine direkte Übernahme dar, unterliegt daher keiner Kartellprüfung.

Der Analyst Stacy Rasgon kommentierte: „Auf diese Weise lässt sich die Behauptung, dass „der Wettbewerb noch besteht“, möglicherweise weiter aufrechterhalten.“

Nvidia möchte alle Schlüsselknoten des gesamten Open-Source-Ökosystems fest in seiner Hand halten.

Der Vizepräsident für generative KI-Software bei Nvidia sagte einmal:

Modelle sind nur Nebenprodukte, nicht unser Kerngeschäft.

Der Vizepräsident für angewandte Deep-Learning-Forschung sagte ebenfalls, dass der Hauptzweck der Entwicklung der Nemotron-Serie darin besteht, sicherzustellen, dass Nvidia fortbestehen kann.

Schließlich kann mit der Abschwächung des Mooreschen Gesetzes die Nachfrage nach Rechenkapazität von Nvidia nur dann kontinuierlich steigen, wenn das gesamte KI-Ökosystem weiter expandiert und die Akteure für Modellentwicklung und -anwendung weiter zunehmen.

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