NVIDIA zet zich in voor een van haar grootste strategische bewegingen buiten hardware: een overeenkomst met Poolside ter waarde van ongeveer 7 miljard dollar. Deze omvat een licentie van 6 miljard dollar voor niet-exclusieve technologie, de mogelijke aanwerving van meer dan honderd medewerkers en een aanvullende investering van 1 miljard dollar in het bedrijf. Deze stap kan de ontwikkeling van de open modellen Nemotron versnellen en bevestigt dat Jensen Huang de ambitie koestert om de positie van NVIDIA verder uit te breiden, veel verder dan alleen GPU’s voor kunstmatige intelligentie.
De kernpunten van NVIDIA en Poolside in 20 seconden
- NVIDIA betaalt 6 miljard dollar voor een licentie van Poolside-technologie en voegt hier nog eens 1 miljard dollar investering aan toe.
- Meer dan 100 medewerkers van de startup kunnen bij NVIDIA in dienst treden.
- Het doel is om Nemotron te versterken en betere concurrentie te bieden op het gebied van open weight modellen.
- Poolside blijft opereren als een onafhankelijke onderneming.
- Het presenteren van deze deal als een verzekering tegen een daling in GPU-vraag is voorlopig nog interpretatie, geen bevestigde feit.
De operatie werd door Poolside aan haar investeerders gemeld en later door diverse bronnen opgepikt. De licentieovereenkomst betekent geen overname van het bedrijf: Poolside behoudt haar oprichters en delen van haar structuur, terwijl NVIDIA vooral talent aantrekt dat betrokken is bij de ontwikkeling van haar Laguna-modellen en toegang krijgt tot de zogenaamde Model Factory, de infrastructuur die door de startup gebruikt wordt voor trainen en ontwikkelen van systemen.
Het bedrag is behoorlijk hoog, zelfs voor de huidige normen in kunstmatige intelligentie. Het krijgt meer betekenis wanneer je kijkt naar wat NVIDIA rond Nemotron aan het bouwen is, en vooral naar de snelheid waarmee Chinese open weight modellen terrein winnen.
Poolside brengt meer dan engineers naar NVIDIA
Poolside is gespecialiseerd in AI-toepassingen voor softwareontwikkeling en in het trainen van modellen die langdurige programmeertaken aankunnen.
In mei presenteerde het Laguna M.1 en Laguna XS.2, twee Mixture-of-Experts-modellen ontworpen voor langdurige en agent-gestuurde programmeringsopdrachten. Laguna M.1 beschikt over 225.800 miljoen parameters, met 23.400 miljoen actief per token, terwijl XS.2 33.400 miljoen parameters heeft en ongeveer 3.000 miljoen activeert per token.
Belangrijker dan de parameteraantallen is het systeem dat Poolside rondom deze modellen heeft ontwikkeld.
Het bedrijf spreekt van een Model Factory: een verzameling tools, data, trainingsinfrastructuur en processen die bedoeld zijn om modellen te creëren en te verbeteren via realistische softwareontwikkeltaak.
Deze expertise sluit direct aan bij de koers die NVIDIA met Nemotron bewandelt.
In augustus presenteerde NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning, een Mixture-of-Experts-model met 30.000 miljoen parameters, gericht op specifieke taken binnen multi-agent systemen en workloads die langdurig actief moeten blijven. Daarnaast biedt NVIDIA tools zoals NeMo Switchyard om verzoeken tussen verschillende modellen te sturen.
Kortom, de interesse van NVIDIA in Poolside lijkt niet slechts te gaan om de aankoop van een kant-en-klaar model. Ze willen technologie, trainingprocessen en gespecialiseerd talent verkrijgen om hun eigen familie van modellen verder te ontwikkelen.
NVIDIA wil ook meespelen op het modelniveau
Tijdens de opmars van AI had NVIDIA zich tot nu toe comfortabel opgesteld.
OpenAI, Anthropic, Meta, xAI, Microsoft, Google en vrijwel elk laboratorium dat grote capaciteit nodig had, kon businesstechnisch meestal GPU’s van NVIDIA huren of kopen.
In dat scenario bood NVIDIA de technologische basis waarop anderen hun concurrentie bouwden.
Nemotron begint deze relatie echter te veranderen.
NVIDIA biedt modellen aan die ontwikkelaars kunnen aanpassen en draaien op diverse infrastructuren. Deze zijn uiteraard geoptimaliseerd voor NVIDIA’s eigen hardware en software. Zo kan NVIDIA nu in meerdere lagen tegelijk meespelen:
GPU → netwerken → complete systemen → CUDA-software → bibliotheken → inferentie → modellen.
De investering in Poolside versterkt vooral de laatste laag.
Het past ook binnen een geopolitieke evolutie in de markt. Chinese labs winnen aan belang met open weight modellen zoals DeepSeek en Kimi, waarmee bedrijven en ontwikkelaars systemen kunnen uitrollen zonder afhankelijk te zijn van gesloten API’s.
De Verenigde Staten behouden enkele van de meest geavanceerde propriëtaire modellen, maar een groot deel van de concurrentie in open-weight AI komt nu uit China.
NVIDIA heeft alle belang bij het voorkomen dat deze marktlaag vooral rondom modellen wordt gevormd die gebaseerd zijn op andere technologische omgevingen.
Probeert NVIDIA haar eigen GPU’s te worden?
Een opvallende interpretatie van de overeenkomst suggereert dat NVIDIA zich voorbereidt op een soort verzekering tegen toekomstige vraagdaling.
De gedachte is simpel.
Als NVIDIA erin slaagt om uiterst concurrerende grote Nemotron-modellen te ontwikkelen en hierop uitgebreide AI-diensten op te bouwen, zou het intern een groeiend deel van haar eigen acceleratoren kunnen inzetten. In een scenario met overproductie zou deze interne vraag daarmee deels kunnen fungeren als alternatief afzetkanaal voor haar capaciteit.
Deze theorie is niet ondenkbaar, maar de beschikbare gegevens laten niet zien dat dit de hoofddoelstelling van de Poolside-overeenkomst is.
NVIDIA heeft niet aangekondigd dat ze haar eigen GPU’s wil worden of capaciteit wil reserveren voor een eventuele marktcrash.
In plaats daarvan blijven haar recente bewegingen gericht op het vergroten van haar infrastructuur en capaciteit, en spreekt het publiekelijk over de toenemende vraag naar AI-infrastructuur.
Op 10 augustus sloot NVIDIA overeenkomsten met Apollo, BlackRock, Blackstone, Brookfield, Goldman Sachs en KKR waarmee ze platformen wil creëren die meer dan 500 miljard dollar aan derdenkapitaal kunnen mobiliseren voor AI-infrastructuur. Jensen Huang stelt dat AI computing een nieuwe soort infrastructuuractivum wordt.
Een week later maakte NVIDIA bekend dat ze een overeenkomst had gesloten met SB Energy voor het PORTS-Pike-campussenproject in Ohio. Het bedrijf zal kredietgaranties verstrekken voor minstens 4,25 GW IT-infrastructuur, grond, energie en gebouwen, met een optie op nog eens 3,75 GW; OpenAI wordt genoemd als potentiële klant voor de 8 GW IT. Tevens kondigde NVIDIA een investering van $1,5 miljard aan in SB Energy.
Dit zijn enorme investeringen die moeilijk samen te gaan met een bedrijf dat publiek aangeeft dat de vraag binnenkort sterk zou kunnen afnemen.
De meest voorzichtige verklaring is dat NVIDIA probeert een groter deel van de AI-keten te controleren.
De 7 miljard ook als verdediging van CUDA
Een minder voor de hand liggende reden waarom NVIDIA veel eigen modellen wil hebben, is dat elke populaire modelkeuze technologische beslissingen kan beïnvloeden.
Bedrijven maken keuzes omtrent inference-engines, quantisatieformaten, bibliotheken, hardware, cloudplatformen en orkestratiesystemen gebaseerd op de workloads die ze moeten draaien.
Als Nemotron populair wordt, kan NVIDIA er zeker van zijn dat haar modellen vanaf dag één geoptimaliseerd zijn voor CUDA, TensorRT, Blackwell, Rubin en haar toekomstige platforms.
In plaats van te wachten tot een ander laboratorium een model publiceert en dat later optimaliseert, kan NVIDIA het model en de infrastructuur tegelijk ontwerpen.
Deze verticale integratie is een strategie die bijvoorbeeld Apple al jarenlang toepast in andere technologische markten: hardware en software kunnen zich gezamenlijk ontwikkelen.
NVIDIA beschikt nu over voldoende middelen om deze logistiek ook toe te passen binnen AI.
Een steeds complexere relatie met OpenAI en Anthropic
Deze ontwikkeling schept tegelijkertijd een bijzondere situatie.
OpenAI en Anthropic zijn grote gebruikers van geavanceerde infrastructuur en vormen onderdeel van de markt die NVIDIA tot een van de meest waardevolle bedrijven ter wereld heeft gemaakt.
Maar als Nemotron zijn capaciteiten blijft uitbreiden, dan begint NVIDIA ook in bepaalde gebruiksscenario’s te concurreren met hen.
De belangrijkste verschil is dat NVIDIA nog niet probeert exact hetzelfde model te repliceren.
OpenAI en Anthropic richten zich vooral op toegankelijkheid door middel van API’s en commerciële producten. NVIDIA zet juist meer expliciet in op open weight modellen die andere bedrijven kunnen inzetten en aanpassen.
Dat kan de vraag naar GPU’s zelfs stimuleren.
Een open model van hoge kwaliteit wordt niet alleen in de datacenters van de maker gebruikt. Het kan ook worden geïmplementeerd bij honderden cloudproviders, bedrijven, universiteiten en overheidsinstanties die behoefte hebben aan rekenkracht.
In die context kan het ontwikkelen van Nemotron juist meer dienen als een manier om nieuwe redenen te creëren om GPU’s te kopen, dan als bescherming tegen een afname in verkoop.
Poolside had zelf ook intensieve behoefte aan rekenkracht
De relatie tussen beide bedrijven benadrukt het belang van toegang tot infrastructuur.
Volgens de informatie die aan investeerders werd verstrekt, had Poolside al eerder jarenlange pogingen ondernomen om miljarden dollars te werven en had het zelfs een infrastructuur gepland met 40.000 GPU GB300. De startup had moeite om deze capaciteit op de benodigde snelheid te financieren.
Voor NVIDIA ligt het precies omgekeerd.
Het beschikt over de hardware en een enorme financiële slagkracht, maar het ontwikkelen van topmodellen vereist onderzoekers, data, trainingsmethodes en expertise.
De samenwerking maakt een combinatie mogelijk: Poolside krijgt kapitaal en behoudt haar zelfstandigheid, terwijl NVIDIA meer dan honderd professionals kan aantrekken en technologie licentieert die haar jaren ontwikkeling kan besparen.
Sam Altman zegt dat de AI-boom nog niet voorbij is
Het is ook belangrijk deze overeenkomst los te zien van de discussie over de voorspellingen van Sam Altman.
De CEO van OpenAI erkent dat de economische transformatie door AI mogelijk niet onmiddellijk zal plaatsvinden. OpenAI vergelijkt de ontwikkeling van AI momenteel met technologieën zoals elektriciteit, die weliswaar diepgaande effecten hebben gehad, maar jaren nodig hadden om zich te verspreiden over de hele economie.
Dat is heel anders dan te denken dat Altman nu gelooft dat de vraag naar AI snel zal afnemen.
De gegevens van OpenAI van augustus laten juist een groei zien: ChatGPT heeft meer dan 1 miljard gebruikers en steeds meer bedrijven gebruiken AI niet slechts voor antwoorden, maar voor uitvoering van volledige taken en processen via agenten.
Altman heeft recent nog benadrukt dat het ontwikkelen van de meest geavanceerde modellen wellicht een meer gecontroleerde aanpak vereist, zodat veiligheidsmaatregelen en maatschappelijke aanpassing mogelijk zijn. Dit heeft vooral te maken met veiligheids- en governance-zorgen, niet met een verwachting dat de economische vraag naar rekenkracht snel zal afnemen.
Deze nuance is belangrijk omdat het voorkomt dat twee aparte verhalen worden samengevoegd tot één en dezelfde narratief over een vermeende zeepbel die op knappen staat.
NVIDIA wordt steeds meer dan alleen NVIDIA
De 7 miljard dollar verbonden aan Poolside hebben waarschijnlijk meer strategische dan financiële betekenis.
Voor een bedrijf als NVIDIA, met haar grootte en kasstroom, verandert deze operatie niet fundamenteel haar cijfers. Maar het kan wel de visie beïnvloeden over wat voor soort bedrijf ze wil zijn in de komende vijf jaar.
Jensen Huang begon met het bouwen van GPU’s.
Vervolgens creëerde NVIDIA CUDA, waardoor een groot deel van de versnelde computatie afhankelijk werd van haar software-ecosysteem.
Daarna voegde het netwerken, complete systemen zoals DGX en GB200 NVL72, cloud-diensten, inferentiemotoren en agent-ontwikkelingstools toe.
Nu investeert het miljarden in eigen modellen die al die infrastructuur gebruiken.
Dit schept een veel interessanter scenario dan enkel een defensieve beweging tegen een potentiële marktcrash.
NVIDIA kan straks tegelijkertijd de hardware, de systemen, de netwerken, de software en de modellen leveren.
Die mate van verticale integratie brengt ook meer risico’s: het moet voorkomen dat het te direct concurreert met haar grootste klanten, dat het haar investeringen kan rechtvaardigen en dat Nemotron de nodige adoptie krijgt om te kunnen concurreren met open modellen, die bijna wekelijks veranderen.
Poolside levert technologie en talent om deze uitdaging aan te gaan.
Wat de overeenkomst nog niet aantoont, is dat NVIDIA haar GPU’s zou willen wegdoen door zich te richten op eigen modellen. Tot nu toe lijkt het tegenovergestelde het geval: investeren in eigen modellen en infrastructuur is vooral een manier om de markt te blijven domineren voordat anderen dat doen.
Veelgestelde vragen
Hoeveel gaat NVIDIA investeren in Poolside?
De beschikbare informatie wijst op een totale betrokkenheid van ongeveer 7 miljard dollar: 6 miljard voor een niet-exclusieve technologielicentie en nog eens 1 miljard via een investering in Poolside, gewaardeerd op 12 miljard vooraf.
Heeft NVIDIA Poolside gekocht?
Nee. De overeenkomst die aan investeerders werd gemeld, is geen overname. Poolside blijft zelfstandig opereren en haar oprichters blijven betrokken, terwijl meer dan 100 medewerkers vooral aan haar modellen mogelijk bij NVIDIA in dienst komen.
Wat wil NVIDIA doen met de technologie van Poolside?
Een van de belangrijkste doelen is het versnellen van de ontwikkeling van Nemotron, de familie van open weight modellen van NVIDIA, door gebruik te maken van Poolside’s trainingstechnologie en kennis.
Koopt NVIDIA haar eigen GPU’s omdat ze bang is voor een daling in de vraag?
Er is onvoldoende bewijs om dat te stellen. Het is mogelijk dat NVIDIA haar investeringen in modellen en infrastructuur als diversificatie interpreteert, maar het bedrijf blijft zich duidelijk richten op het vergroten van haar capaciteit en zegt publiekelijk dat de vraag naar AI-rekenkracht nog steeds toeneemt.