Nvidia kini mengeluarkan versi baru model AI berbobot terbuka kira-kira setiap satu setengah bulan, sebuah percepatan ketara daripada jadual enam hingga lapan bulan yang sebelumnya dikekalkan. Bryan Catanzaro, Naib Presiden Penyelidikan Pembelajaran Dalam Terapan syarikat itu, menjelaskan jadual baharu tersebut dalam satu temu bual pada 24 Ogos 2026.
Apa yang mendorong percepatan ini
Peningkatan kelajuan bukan sekadar ambisi. Ia adalah infrastruktur. Nvidia telah membangunkan alat dalaman sekitar penghasilan data sintetik, teknik yang dipanggil multi-teacher distillation (MOPD), dan persekitaran pembelajaran penguatan yang secara kolektif memampatkan apa yang dahulunya memakan berbulan-bulan kerja pembangunan menjadi beberapa minggu.
Penghasilan data sintetik pada dasarnya ialah mengajar model AI menggunakan data yang dicipta oleh model AI lain, bukan hanya bergantung kepada set data yang dikurasi manusia. Distilasi pelbagai guru mengambil pengetahuan daripada beberapa model yang lebih besar dan memampatkannya ke dalam model yang lebih kecil dan lebih cekap. Bersama-sama, teknik-teknik ini membolehkan Nvidia berulang kali mengembangkan tanpa halangan pengumpulan dan pembersihan set data besar baharu untuk setiap rilis.
Produk terkini dalam saluran ini ialah Nemotron 3.5 Lightning, yang dilancarkan pada 11 Ogos 2026. Ia menyertai keluarga yang semakin membesar: siri Nemotron 3 sudah termasuk varian Nano, Super, dan Ultra, masing-masing ditujukan kepada kes penggunaan dan anggaran komputasi yang berbeza.
Model Nano, yang dilancarkan pada Disember 2025, menjalankan sebanyak 30 bilion parameter keseluruhan tetapi hanya mengaktifkan sekitar 3 bilion pada mana-mana masa tertentu. Ini berkat arsitektur hibrida yang menggabungkan reka bentuk Mamba dan Transformer dalam pengaturan mixture-of-experts (MoE). Super dan Ultra menyusul pada 2026, dan pasukan sudah bekerja menuju Nemotron 4.
Bobot terbuka, buku panduan terbuka
Setiap rilis Nemotron dilengkapi dengan bobot terbuka penuh, resep pelatihan, dan set data di bawah lisensi yang longgar. Itu berarti setiap pengembang atau perusahaan dapat mengunduh, memodifikasi, dan menerapkan model-model ini tanpa membayar biaya lisensi kepada Nvidia.
Dengan memberikan model-model tersebut, Nvidia menciptakan permintaan untuk peranti keras yang digunakan oleh model-model tersebut. Semakin ramai pembangun membangun di atas Nemotron, semakin banyak mereka memerlukan cip yang dioptimakan untuk inferensi Nvidia, kerangka NeMo, dan platform mikroperkhidmatan NIMnya untuk menjalankan semuanya dengan cekap.
Strategi terbuka juga berfungsi sebagai senjata persaingan terhadap makmal AI Cina yang melepaskan model terbuka yang cekap dan penyedia model tertutup seperti OpenAI dan Anthropic.
Peranti keras masih beroperasi pada jam yang berbeza
Jangka masa empat hingga enam minggu hanya berlaku untuk perisian, khususnya model AI Nvidia. Pelancaran peranti keras syarikat, termasuk arsitektur Blackwell dan platform Vera Rubin yang akan datang, terus mengikuti jadual tahunan.
Apa yang bermaksud ini terhadap landskap AI
Nvidia telah menyatakan dengan jelas bahawa model Nemotron-nya dioptimakan untuk kes penggunaan agen, bermaksud sistem AI yang boleh mengambil tindakan, menggunakan alat, dan beroperasi secara separuh autonomi, bukan sekadar menghasilkan teks.