WSJ: Nvidia потратит $6 млрд на конкуренцию с DeepSeek и Kimi K3
Nvidia заключила сделку с ИИ-стартапом Poolside на $6 млрд для того, чтобы разработать мощную модель с открытыми весами, способную конкурировать с китайскими LLM вроде DeepSeek и Kimi K3. Об этом пишет WSJ со ссылкой на собственные источники.
21 августа агентство Bloomberg сообщило, что производитель чипов согласился выплатить Poolside $6 млрд за лицензии на ИИ-модели, предложить работу более чем 100 сотрудникам стартапа и дополнительно инвестировать $1 млрд. Согласно статье, Nvidia в последнее время сосредоточила усилия на поддержке моделей с открытым исходным кодом, которые могут свободно использоваться и настраиваться разработчиками. Компания стремится сделать технологию более доступной и избежать концентрации в руках нескольких крупных игроков. В Nvidia также связывают эти усилия с поддержкой будущего спроса на свои чипы и ИИ-системы.
Сделка с Poolside структурирована подобно недавнему приобретению Nvidia разработчика микросхем Groq. По сообщениям, компания заплатила $20 млрд за лицензии стартапа и приняла на работу большинство сотрудников и основателей.
По оценке WSJ, соглашение Nvidia с Poolside также станет прямым вызовом для ведущих американских ИИ-компаний, включая OpenAI и Anthropic, поскольку модели с открытыми весами, как правило, гораздо дешевле в эксплуатации и допускают легкую настройку.
В июле стало известно, что в администрации президента США Дональда Трампа возобновилось обсуждение мер, способных усложнить использование китайских open-weight-моделей. 25 американских компаний, включая Nvidia, Meta и Microsoft, призвали власти не вводить ограничения. В открытом письме они предупредили: запреты не укрепят технологическое лидерство Соединенных Штатов, а скорее сдвинут рынок в сторону нескольких закрытых разработчиков.
Во многом обострение дискуссии касательно возможных ограничений спровоцировал релиз Kimi K3, создателей которой Белый дом обвинил в дистилляции Fable от Anthropic.
Напомним, ForkLog разобрался в феномене китайской модели от Moonshot AI в материале.