אנבידיה מרחיבה את משפחת המודלים הפתוחים שלה, ומציגה אותה כבסיס ל-AI ריבוני באירופה
אנבידיה הכריזה על סדרת מודלים פתוחים חדשים לשפה, לרובוטיקה, לביולוגיה ולמחשוב קוונטי, ובהם Nemotron 3.5 Super VL ו-Nemotron 3.5 Bolt. לפי החברה, ארגונים יוכלו להתאים את המודלים לנתונים ולשפות שלהם ולהריץ אותם על תשתית שבשליטתם. החברה ממסגרת את המהלך כחלק מהמאמץ האירופי לבנות "אינטליגנציה ריבונית".
אנבידיה מרחיבה את משפחת המודלים הפתוחים שלה, וממצבת אותה כבסיס ל-AI ריבוני (Sovereign AI) באירופה. כלומר, בינה מלאכותית שמדינות וארגונים מפעילים על תשתית ונתונים שבשליטתם. לפי הודעת החברה, החבילה כוללת מודלים לשפה, לרובוטיקה, לביולוגיה ולמחשוב קוונטי. המטרה המוצהרת היא לתת למפתחים, לחוקרים ולארגונים כלים לבניית אפליקציות שמותאמות לשפות ולתעשיות מקומיות.
מה הוכרז
בראש הרשימה עומדים שני מודלי שפה חדשים: Nemotron 3.5 Super VL ו-Nemotron 3.5 Bolt. לצידם הוכרזו מודלי Nemotron Retriever חדשים, שמיועדים לשליפת מידע: embedding (המרת טקסט לייצוג מספרי לצורכי חיפוש), דירוג מחדש של תוצאות (reranking) ופענוח מסמכים. ההודעה כוללת גם את משפחת Kumo החדשה לנתונים עסקיים מובנים, את מודלי העולם Cosmos 3.5, את Alpamayo 2 Edge לרכבים אוטונומיים, את BioNeMo לבריאות ולמחקר מדעי ואת Ising למחשוב קוונטי.
לדברי אנבידיה, מודלי Nemotron תומכים בטקסט ובתמונות, ונועדו לעזור לסוכני AI לנהל תהליכי עבודה, לפתור בעיות מורכבות ולבצע משימות ייעודיות בעלות נמוכה יותר. המודלים נבנו עם נתונים, מחקר ומומחיות מ-Nemotron Coalition, ובין השותפים בה שלוש חברות אירופיות: Mistral, Black Forest Labs ו-H-Company. לפי החברה, Dassault Systèmes, SAP, Salesforce, Shopify, Synopsys ו-WPP, וגם חברות הייעוץ Accenture ו-EY, כבר משתמשות במודלים ובמאגרי הנתונים של Nemotron כדי לבנות מודלים מותאמים וסוכנים ייעודיים. שותפים לאימון-המשך (post-training) כמו Google Cloud, CoreWeave, Nebius, Scale AI ו-Multiverse Computing עוזרים לארגונים להתאים את המודלים לתחומים ספציפיים.
מעבר לשפה: נתונים עסקיים, רובוטים וחלבונים
Kumo מכוונת לתחום פחות נוצץ, אבל מרכזי בעולם העסקי: נתונים בטבלאות. לפי אנבידיה, המודלים מאפשרים לחזות תוצאות, לדרג סיכוני הונאה ולהמליץ על פעולות, ומפחיתים את העלות והמורכבות של בניית pipeline נפרד של למידת מכונה לכל משימה. Coinbase, Revolut, DoorDash ו-Databricks הן בין הראשונות שעובדות עם המודלים.
ברובוטיקה, אנבידיה מוסיפה ל-Cosmos כלים לשיפור מודלי עולם בפחות כוח מחשוב, ואת Cosmos Data Factory, שעוזר לאסוף, לתייג ולייצר נתוני אימון. לפי ההודעה, פורשה, זלנדו, סימנס ו-CEVA Logistics כבר משתמשות בו. Alpamayo 2 Edge הוא מודל הסקה קומפקטי שמביא הבנת סצנה ותכנון תנועה בזמן אמת אל תוך הרכב עצמו, והוא מותאם לפלטפורמת NVIDIA DRIVE AGX Thor.
בתחום הביולוגיה הוכרז BioNeMo RFD4-Proteina, מודל פתוח לתכנון חלבונים שפותח יחד עם מעבדת בייקר במכון לתכנון חלבונים של אוניברסיטת וושינגטון. המודל מייצר רצפי חלבונים ומבנים תלת-ממדיים.
למה זה חשוב
הנימוק המרכזי של אנבידיה הוא שמודלים פתוחים נותנים לארגונים בסיס שאפשר להתאים לנתונים מקומיים ולהריץ על תשתית שבשליטתם. באירופה יש רגישות גבוהה לשליטה בנתונים ולתלות בספקי ענן אמריקאיים, ולכן המסר הזה מכוון ככל הנראה ישירות לממשלות ולתעשייה ביבשת.
עם זאת, כדאי לזכור את ההקשר העסקי. אנבידיה מרוויחה בעיקר ממכירת חומרה, ומודלים פתוחים שרצים היטב על המעבדים שלה מגדילים את הביקוש לתשתית שלה. המשמעות היא שה"ריבונות" שמוצעת לאירופה היא ריבונות על המודל ועל הנתונים, ולא בהכרח על שרשרת האספקה של השבבים.