:中国のオープンウェイトモデルに対する関心が高まる中、AIハードウェアベンダーのNvidiaは最新のオープンソースモデル「Nemotron 3.5 Lightning」を発表しました。8月11日にリリースされたこのモデルは、エンタープライズがローカルデバイスで実行できるよう十分に小型でありながら、より大規模なマルチエージェントシステム内の特定タスクを対象とするよう設計されています。

Nemotron 3.5 LightningはMixture-of-Expertsモデルであり、任意のクエリに対してモデルの全パラメータの一部のみを活性化するアーキテクチャで、同等規模の稠密モデルと比較してより高い性能を低い推論コストで提供します。コードレビュー、ツール使用、セキュリティアラートの監視、請求に関する質問への回答などの専門機能を実行できるとNvidiaは述べています。同社はモデル权重、コード、レシピ、トレーニングデータをLinux FoundationのOpenMDW 1.1ライセンスの下で公開し、完全なオープンソースモデルとしています。

このモデルは、昨年12月に当初リリースされたNvidiaのNemotron 3ファミリーのオープンモデルの一部です。300億パラメータを持ち、Nemotron 3 Ultra（5500億）より小さく、Nemotron 3 Nano（80億）より大きく、エンタープライズがローカルデバイスでエージェントアプリケーションを構築するのに役立つことを意図しています。

Nemotron 3.5 Lightningとともに、Nvidiaは一般的なエージェントアプリケーション内のルーティング向けオープンソースライブラリ「NeMo Switchyard」をリリースしました。エンタープライズはSwitchyardを使用して、プロンプトやエージェントリクエストを、独自のオープン、プロプライエタリ、またはNvidiaモデルの組み合わせの中で最も適したモデルにルーティングできると同社は述べています。モデルルーティングツールは、組織がマルチモデルアーキテクチャを採用し、コスト、レイテンシ、機能要件に基づいて異なるタスクを異なるモデルに割り当てるにつれ、エンタープライズAIスタックの重要な要素となっています。

両リリースは、NvidiaのJensen Huang CEOが、Trump政権が中国からのオープンウェイトモデルに対する制限を検討する中、AIハードウェア・ソフトウェア大手がオープンソースを擁護するテクノロジーベンダーの広範な連合に参加したことを明らかにしてから1ヶ月未満となります。HuangはXの投稿で、オープンモデルは主権を可能にし、安全性とサイバーセキュリティを強化すると述べました。

Nemotron 3.5 Lightningは、中国のAIベンダーであるAlibabaとMoonshot AIが安価で強力なオープンウェイトモデルをリリースし、中国のオープンモデルの進歩に関する議論が先月激化して以来、Nvidia初のオープンモデルです。また、ソーシャルメディア巨人のMetaが最新のオープンモデルをリリースした翌日にもあたります。

「これは中国のモデルがどれほど影響力を持っていたか、そして持つだろうかの証明です」とFuturum GroupのアナリストBradley Shimminは述べました。彼はまた、多くの人々がAlibaba Qwen 3.8 Maxを「ローカルで対応可能なオープンソースエージェント開発のベンチマーク」と見なしていると付け加えました。

Nvidiaのインフラを支える

Nvidiaにとって、オープンソースモデルの提供は中国ベンダーに対する競争戦略であるだけでなく、自社のチップやハードウェアの販売を促進する手段でもあると、GartnerのアナリストArun Chandrasekaranは述べています。

「モデルはNvidiaがインフラをより良く販売するのに役立ちます」とChandrasekaranは述べました。「モデルを販売するということは、どこかでモデルを実行しなければならないということです。モデルを実行するには、ネットワーク、推論ソフトウェア、データトレーニングが必要です。」

「活気あるモデルエコシステムが存在すること、そしてモデルエコシステムが過度に集中していないことはNvidia自身の利益にも合致します」とChandrasekaranは続けました。彼は、ほとんどの場合、エンタープライズはNvidiaのモデルを特定のタスク、オンプレミス展開、または主権に関する重要な考慮事項があるシナリオで使用していると指摘しました。

Nemotron 3.5 Lightningについて、NvidiaはエンタープライズユーザーがNvidiaのRTX PC、DGX Spark、Jetsonを含むローカルAIシステムでモデルを実行できると述べました。ローカル展開の重視は、データ主権規制、プライバシー遵守要件、継続的な運用コストの管理の必要性に推進された、オンプレミスAIインフラへのより広範なエンタープライズの移行を反映しています。

トレーニングデータとモデルサイズ

Nvidiaがモデルとともにトレーニングデータも公開した決定は称賛に値するとShimminは述べました。「IBMを除き、『AI導入におけるリスクへの露出を本当に気にするなら、これらのモデルを構築するために使用されるトレーニングデータを気にすべきだ』と言うこの能力を推進し喧伝してきたベンダーは非常に少数です」と彼は述べました。「それはすべてデータから始まり、正直なところデータで終わります。」

Nemotron 3.5 Lightningの300億パラメータというサイズは、Nvidiaのようなベンダーがモデルを「適正規模化」する必要性を認識し始めていることを示しているとShimminは付け加えました。多くのベンダーは、トークンごとのコストベースでAPIを使用してモデルにアクセスする現在のアプローチが高価すぎることを認識しており、モデルをローカルで操作できることはエンタープライズが生成AIのコストを正当化するのに役立つと彼は述べました。今回のリリースはまた、Meta、Mistral、Alibabaを含むベンダーが、多くのエンタープライズユースケースがフロンティア規模の機能を必要としないことを認識し、主力システムと並んでより小型のタスク指向モデルを導入しているというより広範な業界トレンドを反映しています。

「トークノミクスは時間とともに、企業にとってトークン支出を理解できないことと、その支出がどのように進んでいるかについて可観測性や透明性を実際に得る能力がないことの両面で、少し危険であることがすでに証明されています」とShimminは述べました。