Nvidia xây dựng Nemotron 4 nghìn tỷ tham số để thách thức các mô hình AI nguồn mở hàng đầu

Nvidia đang phát triển một mô hình trí tuệ nhân tạo nguồn mở mới có tên Nemotron 4, có ít nhất một nghìn tỷ thông số, theo báo cáo của The Information công bố vào ngày 11 tháng 8 năm 2026. Động thái này báo hiệu tham vọng của nhà sản xuất chip này là cạnh tranh trực tiếp với các mô hình có trọng lượng mở hàng đầu trong ngành.

Báo cáo lần đầu tiên được Reuters đưa ra tiết lộ rằng Nemotron 4 được thiết kế để thách thức các hệ thống AI nguồn mở hàng đầu, bao gồm cả Muse Glimmer mới phát hành gần đây của Meta và các mô hình quy mô lớn khác. Để độc giả theo dõi những phát triển mới nhất về AI mở, tin tức mới nhất về AI từ AI Buzz Wire cung cấp tin tức liên tục về các phiên bản phát hành mô hình và những thay đổi trong ngành.

Tham vọng nghìn tỷ thông số

Nemotron 4 sẽ đại diện cho sự mở rộng quy mô đáng kể so với các mẫu mở hiện tại của Nvidia. Công ty đã tung ra Nemotron 3.5 Lightning, mẫu máy có 30 tỷ thông số, vào cùng ngày báo cáo về Nemotron 4 xuất hiện. Nemotron 3.5 Lightning được thiết kế cho khối lượng công việc AI tác nhân, hứa hẹn tạo ra sản lượng nhanh hơn tới bốn lần và hoàn thành tác vụ tác nhân nhanh hơn 30% trên các thiết bị biên, máy tính cá nhân và môi trường đám mây.

Bước nhảy vọt từ 30 tỷ lên một nghìn tỷ thông số sẽ đưa Nemotron 4 trở thành một trong những mô hình có sẵn rộng rãi nhất trên thế giới. Các mô hình ở quy mô này thường yêu cầu nguồn lực tính toán đáng kể để suy luận nhưng có thể mang lại khả năng suy luận vượt trội, khả năng đa ngôn ngữ và tính linh hoạt trong nhiệm vụ.

Theo Breakingthenews.net, mẫu Nemotron 4 của Nvidia có thể sẵn sàng sớm nhất là vào mùa thu này, mặc dù công ty vẫn chưa chính thức xác nhận lịch trình phát hành.

Chiến lược phần mềm AI mở rộng của Nvidia

Sự phát triển của Nemotron 4 nhấn mạnh sự phát triển của Nvidia từ một công ty phần cứng thành nhà cung cấp AI toàn diện. Trong khi Nvidia nổi tiếng với vị trí thống trị trong lĩnh vực tăng tốc AI, bao gồm kiến ​​trúc GPU Hopper và Blackwell, công ty vẫn đang đều đặn xây dựng hệ sinh thái mô hình và phần mềm của mình.

Trước đó vào năm 2026, Nvidia đã ra mắt Liên minh AI bảo mật mở, một liên minh gồm hơn 40 công ty tập trung vào việc đưa các công cụ AI mở vào tay những người bảo vệ an ninh mạng. Công ty cũng đã phát triển khung NeMo để xây dựng và triển khai các mô hình AI tùy chỉnh, đồng thời phát hành các mô hình chuyên dụng cho nghiên cứu điện toán lượng tử.

Bản thân gia đình Nemotron đã phát triển nhanh chóng. Nemotron 3.5 Lightning được xuất xưởng cùng với NeMo Switchyard, một thư viện định tuyến nguồn mở mà Nvidia cho biết giúp các doanh nghiệp linh hoạt hơn trong việc triển khai AI tác nhân trên các cấu hình phần cứng khác nhau.

Bối cảnh cạnh tranh nóng lên

Nvidia bước vào một lĩnh vực trọng lượng mở đông đúc. Meta đã phát hành Muse Glimmer, một mô hình có 30 tỷ tham số, vào ngày 10 tháng 8 năm 2026, như một phần trong nỗ lực của CEO Mark Zuckerberg nhằm cung cấp AI mạnh mẽ một cách công khai. Alibaba cũng đã làm cho mô hình Qwen3.8-Max của mình có thể được tiếp cận rộng rãi trước khi phát hành phiên bản trọng lượng mở theo kế hoạch.

Các đối thủ cạnh tranh khác bao gồm Mistral, công ty đã tạo dựng được danh tiếng với các mô hình mở hiệu quả và AMD, đã phát hành mô hình mở Instella MoE 16B cho GPU Instinct. ByteDance được cho là đang phát triển mô hình tham số 10 nghìn tỷ, mặc dù dự án đó vẫn đang ở giai đoạn đầu.

Phong trào trọng lượng mở đã thu hút được sự chú ý đáng kể về mặt chính sách. Nvidia, Microsoft và Meta đã cùng nhau cảnh báo vào tháng 7 năm 2026 về cái mà họ gọi là những hạn chế sớm đối với các mô hình có trọng lượng mở, cho rằng tính mở mang lại lợi ích cho các nhà nghiên cứu bảo mật và các nhà phát triển nhỏ hơn.

Tại sao mô hình mở lại quan trọng đối với Nvidia

Đối với Nvidia, việc phát hành các mô hình mở có khả năng phục vụ mục đích chiến lược ngoài phần mềm. Các mô hình mở được tối ưu hóa cho kiến ​​trúc GPU của Nvidia có thể thúc đẩy nhu cầu về phần cứng của công ty. Các nhà phát triển xây dựng ứng dụng trên mô hình Nemotron có nhiều khả năng đào tạo và triển khai trên cơ sở hạ tầng của Nvidia, tạo ra hiệu ứng bánh đà giữa hoạt động kinh doanh phần cứng và phần mềm của Nvidia.

Báo cáo của Thông tin không nêu rõ liệu Nemotron 4 có sử dụng kiến ​​trúc hỗn hợp các chuyên gia hay không, cho phép các mô hình lớn đạt được quy mô nghìn tỷ tham số trong khi vẫn có thể quản lý được chi phí suy luận bằng cách chỉ kích hoạt một tập hợp con các tham số cho mỗi truy vấn. Hầu hết các mô hình hàng nghìn tỷ tham số hàng đầu, bao gồm cả các mô hình từ Meta và Alibaba, đều dựa vào cách tiếp cận này.

Nvidia vẫn chưa công khai xác nhận dự án Nemotron 4. Công ty đã không trả lời ngay lập tức yêu cầu bình luận về báo cáo.

Đi trước AI

Bạn muốn theo kịp các phiên bản mô hình mới nhất, những đột phá về nguồn mở và những bước chuyển mình trong ngành AI? Đọc thêm tin tức AI tại AI Buzz Wire để biết thông tin toàn diện về các công ty và công nghệ đang định hình tương lai của trí tuệ nhân tạo.