NVIDIAによる260億ドルのオープンモデル投資は自社チップの需要喚起策

Nathan Lambertは、NVIDIAによる260億ドル規模のオープンモデル推進（Nemotronの完全なレシピ、データ、トレーニングコードの公開）について、AnthropicやOpenAIとの競争ではなく、自社製品の需要喚起策だと読み解いている。自社でトークン生成マシンを構築する企業が増えれば、NVIDIA製ハードウェアの推論用途での買い手が増えるからだ。同氏自身の見方は懐疑的であり、クローズドな研究所が最も価値の高いナレッジワークを維持する一方で、オープンモデルは効率性、カスタマイズ性、オンプレミス特化というロングテールの道へと分岐していく可能性が最も高いとしている。これにより、オープンエコシステムは限られた期間においてNVIDIAの資金提供に依存することになり、現在の主戦場はベースモデルのトレーニングではなく、DeepSeek V4 FlashやGLM 5.Xのポストトレーニングに移行している。

出典： interconnects.ai ↗

Nvidiaは、無数の人々がtoken machinesを構築でき、intelligenceが独占されない世界を望んでいる。

Nathan Lambert

なぜ重要か

→ Nvidiaの$26Bのopen-modelへの支出は、そのprofitability windowに依存するlong-tail ecosystemに資金を提供する。
→ open modelsは、frontier knowledge workではなく、efficiencyとon-prem specializationの方向に分岐する。
→ Training complexity abstractionは、open-source builder incentivesとbase-model releasesを削減する。

Demand generationではなくdisruption