Nvidia и другие технологические гиганты скупают компании открытых AI-моделей
Nvidia ведёт переговоры о покупке Hugging Face примерно за 13 миллиардов долларов — вслед за сделкой с Poolside и приобретением OpenRouter компанией Stripe. Это показывает, что открытые AI-модели стали одним из самых горячих направлений для поглощений.
По имеющимся данным, Nvidia ведёт переговоры о приобретении Hugging Face — платформы, где разработчики делятся открытыми (open-weight) AI-моделями и результатами их тестирования, — примерно за 13 миллиардов долларов. Платформу часто называют аналогом GitHub для индустрии искусственного интеллекта. Это уже третья крупная сделка в этой сфере за последнее время: ранее Nvidia договорилась о сделке на 6 миллиардов долларов с компанией Poolside, разрабатывающей открытые модели, в рамках которой большинство сотрудников перейдут работать к производителю чипов. А платёжная компания Stripe двумя неделями ранее купила OpenRouter — ведущего поставщика открытых моделей для бизнеса — более чем за 7 миллиардов долларов.
Зачем Nvidia открытые модели
Nvidia стремится снизить зависимость от соглашений с крупными облачными провайдерами и ведущими AI-лабораториями, особенно на фоне того, что такие компании, как OpenAI и Google, сами разрабатывают чипы для инференса — на этой неделе OpenAI представила возможности своего чипа Jalapeño. У Nvidia уже есть собственное семейство открытых моделей Nemotron, но их популярность остаётся скромной. Получив контроль над крупнейшим в США сообществом разработчиков открытых моделей, компания сможет привлечь большую аудиторию пользователей к своим чипам и стандартам.
Использование пока невелико, но растёт
По данным опросов, лишь 6% компаний используют открытые модели (данные Ramp), а среди инженеров-разработчиков этот показатель составляет всего 2% (данные Jellyfish). Руководитель AI-направления Jellyfish Ник Альбарран отмечает, что такие модели чаще всего применяются компаниями с большим объёмом повторяющихся задач, например в чат-поддержке клиентов, где настроенная открытая модель может дёшево отвечать на вопросы. Для задач программирования и более сложных рассуждений по-прежнему чаще побеждают проприетарные модели ведущих лабораторий — отчасти из-за более простого доступа и иногда субсидируемых цен.
Глава Fireworks Лин Цяо, чья компания обрабатывает 40 триллионов токенов в день, считает, что будущее — за специализированными моделями, и всё больше компаний со временем создадут собственные модели под свои задачи и данные.
