NVIDIA、エージェント型AIとエッジハードウェアに最適化したオープンソースの「Nemotron 3.5」モデルをリリース

NVIDIAは、Nemotronファミリーに3つの新モデルを追加し、オープンウェイトの人工知能（AI）システムのラインアップを拡充した。今回リリースされたのは、フラッグシップモデルの「Nemotron 3.5 Super VL」、および「Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB」、「Nemotron 3.5 Bolt E4B 4GB」だ。

今回の発表は、8月の「Nemotron 3.5 Lightning」のリリースに続くものだ。また、先月発表されたオープンソースの機械学習ハブ「Hugging Face」の買収合意後、同社にとって初のモデル公開となる。これら3つのモデルはすべてHugging Face上で公開されている。

即時実行とローカルエージェントをターゲットに

今回のリリースの目玉は、1200億（120B）パラメータを持つ「Nemotron 3.5 Super VL」だ。これは「常時稼働」する自律型エージェント向けに設計されている。NVIDIAによれば、同モデルは高速な推論（fast-track completion）を実現しており、高い精度を維持しながらタスクをほぼ瞬時に実行できるという。

120Bパラメータモデルに加え、NVIDIAは「Bolt」ブランドから以下の2つのバリアントを導入した。

• Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB: バランスと処理速度の両立を最適化した中規模モデル。

• Nemotron 3.5 Bolt E4B 4GB: 対話型エージェント向けに特別に設計された軽量モデル。

業界で一般的な「部分的な公開」とは対照的に、NVIDIAはこれら3つのモデルを完全にオープンにした。モデルの重みだけでなく、学習データセットやその基盤となる学習レシピも一般に公開されている。

競合への対抗とGPUエコシステムの支援

新モデルの投入は、米国の開発者がAlibabaの「Qwen」ファミリーのような中国発の低コスト・高性能なオープンウェイトモデルに対抗できる、強力な代替案を求めているタイミングで行われた。調査会社Omdiaのアナリスト、Alexander Harrowell氏によれば、開発者はすでに新モデルへの移行を始めており、Alibabaの「Qwen 3.6 35B」などを「Nemotron Bolt」に積極的に置き換えているという。

この動きは、NVIDIAの広範なハードウェア戦略にも合致する。主要なクラウドプロバイダーや主要顧客は、独自のシリコン設計を強化している。Googleの「TPU」、Amazonの「Trainium」アクセラレータチップ、そしてOpenAIが開発中とされる「Jalapeño」チップなどがその例だ。最適化されたオープンモデルをリリースし、さらにGPUオーケストレーションプラットフォーム「Run.ai」をオープンソース化するなどの施策を通じて、NVIDIAは自社のコンピューティングスタックに対する需要を維持しようとしている。

「彼らは自社のGPUを取り巻くより広いエコシステムをサポートするためにこれを行っている」とHarrowell氏は指摘し、チップメーカーがモデル、ソフトウェア、ハードウェアを密接に統合しようとする業界全体の動きに言及した。

エージェントのワークロードをオンデバイス・コンピューティングへ

単なるベンチマーク性能にとどまらず、「Nemotron 3.5 Super VL」と「Bolt」モデルのアーキテクチャ設計は、メモリスケーリングの向上を特徴としている。これにより、複雑で多段階の「エージェント型」ワークフローに不可欠なコンテキストウィンドウが拡張されている。

「E4B」のような小型バリアントのコンパクトなフットプリントは、エージェントの実行環境を中央のデータセンターからローカルマシンへと移行させようとする業界の動きとも一致する。「NVIDIA DGX Spark」やAppleの「Mac Mini」のようなシステムは、エージェントのワークロードをローカルで実行できる可能性を秘めている。ただし、Harrowell氏は、普及のためには企業がクラウド上のAPIに依存するだけでなく、物理デバイス上で直接ホストされるパッケージソフトウェアの管理体制を再構築する必要があると指摘している。