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Nvidia는 Mamba-2와 Transformer, MoE를 결합한 하이브리드 아키텍처의 Nemotron 3 Super 120B-A12B 모델을 출시했다. 이 모델은 NVFP4 4비트 부동 소수점 형식을 학습 단계부터 적용하여 추론 속도를 극대화했으며, 초당 442개 토큰을 생성하는 압도적인 성능을 기록했다. 100만 토큰의 컨텍스트 윈도우를 지원하며 에이전트 작업 벤치마크인 PinchBench에서 기존 대형 모델들을 능가하는 효율성을 보여주었다. 하드웨어 제조사가 직접 모델 아키텍처를 최적화함으로써 소프트웨어와 하드웨어의 결합이 가져오는 성능 이점을 증명했다.
OpenAI와 Amazon은 에이전트의 작업 상태와 메모리를 유지하는 'Stateful Runtime Environment'를 AWS Bedrock에 구축하는 파트너십을 체결했다. 기존의 상태 비저장(Stateless) API와 달리, 이 환경은 에이전트가 복잡한 다단계 워크플로를 수행할 때 중간 과정을 기억하고 도구 연결 및 권한을 관리할 수 있게 돕는다. Amazon은 OpenAI에 총 500억 달러 규모의 투자를 약속했으며, OpenAI는 Amazon의 Trainium 칩을 대규모로 도입하여 인프라를 다각화한다. 이는 Microsoft와의 긴밀한 관계가 완화되고 클라우드 시장의 경쟁 구도가 재편되고 있음을 시사한다.
xAI가 출시한 Grok Imagine 1.0은 텍스트와 이미지를 기반으로 최대 15초 분량의 고품질 영상을 생성하며 벤치마크 1위를 차지했다. Artificial Analysis Video Arena에서 Runway Gen-4.5와 Google Veo 3.1을 제치고 텍스트 및 이미지 기반 영상 생성 부문에서 모두 선두에 올랐다. 특히 분당 4.20달러라는 가격은 OpenAI Sora 2 Pro의 30달러 대비 7배 이상 저렴하여 실무자들의 반복적인 실험 비용을 획기적으로 낮췄다. 영상 생성 기술이 단순한 신기함을 넘어 실제 프로덕션에서 활용 가능한 경제성을 갖추기 시작했음을 보여준다.
MIT 연구진은 긴 문서를 외부 Python 환경의 변수로 처리하고 모델이 코드를 작성해 필요한 부분만 호출하는 Recursive Language Models(RLM) 기법을 개발했다. 모델이 전체 컨텍스트를 한 번에 읽는 대신, 작업을 하위 작업으로 분할하고 스스로를 재귀적으로 호출하여 각 섹션을 처리한 뒤 결과를 취합하는 방식이다. 실험 결과 GPT-5 기반 RLM 시스템은 100만 토큰 이상의 컨텍스트에서도 기존 모델이 실패한 복잡한 추론 작업을 50% 이상의 정확도로 수행했다. 이는 모델의 컨텍스트 윈도우 크기에 의존하지 않고도 방대한 데이터를 정밀하게 처리할 수 있는 새로운 설계 패턴을 제시한다.
기술
- Nemotron 3
- AWS Bedrock
- Grok Imagine 1.0
- Mamba-2
- GPT-5
- Trainium
활용 사례
- 자율형 코딩 에이전트
- 대규모 문서 분석 시스템
- 저비용 고품질 영상 콘텐츠 제작
- 엔터프라이즈급 에이전트 워크플로 관리
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 03. 27.수집 2026. 03. 29.출처 타입 RSS
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