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NVIDIA의 오픈 모델 전략은 시스템 R&D와 생태계 확장을 목적으로 한다. 하드웨어 설계 시 수치 정밀도(FP4/FP8), MoE 아키텍처, 네트워크 디자인 등이 모델 성능에 미치는 영향을 깊이 이해해야 하며, 이를 위해 직접 최첨단 모델을 학습시키는 과정이 필수적이다. 또한 오픈 모델 생태계가 활성화될수록 NVIDIA 하드웨어에 대한 수요가 증가하는 선순환 구조를 구축한다.
Nemotron 프로젝트는 2025년 한 해 동안 비약적인 성장을 이루었다. 8B 모델에서 시작해 340B 모델을 거쳐 최근 Nano, Super, Ultra 제품군으로 확장되었으며, 특히 Nemotron-3 Nano는 하이브리드 MoE 구조와 1M 컨텍스트 길이를 지원하며 높은 채택률을 기록했다. 이러한 성과는 내부적으로 분산되어 있던 연구 역량을 하나로 결합한 결과이다.
NVIDIA는 모델 가중치뿐만 아니라 대규모 프리트레이닝 및 포스트트레이닝 데이터셋을 공개하며 차별화된 행보를 보인다. 데이터 공개에 따른 법적 리스크가 존재함에도 불구하고, 연구 커뮤니티가 실질적인 기술 발전을 이룰 수 있도록 고품질의 데이터와 학습 레시피를 제공하는 것이 생태계 전체의 파이를 키우는 데 중요하다고 판단한다.
500명 이상의 기술 인력이 참여하는 대규모 프로젝트를 관리하기 위해 Pilot in Command 구조를 도입했다. 이는 위원회 방식의 의사결정 지연을 방지하기 위해 각 기술 영역마다 최종 결정권을 가진 리더를 지정하는 방식이다. 또한 통제가 아닌 초대를 기반으로 한 협업 문화를 통해 연구자들이 자발적으로 Nemotron 프로젝트에 기여하도록 유도한다.
Megatron-LM은 2019년 NVIDIA 하드웨어가 Transformer 모델 학습에 최적화되어 있음을 증명하기 위해 시작되었다. 초기에는 사용성보다 성능 증명에 집중했으나, 현재는 Megatron Core를 통해 소프트웨어 엔지니어링 품질을 높이고 개발자 경험을 개선하는 데 주력하고 있다. 이는 하드웨어 속도뿐만 아니라 개발자 속도가 전체 생산성에 미치는 영향이 크기 때문이다.
AI 지능을 잠재 에너지로 정의하며 이를 실제 가치인 운동 에너지로 전환하기 위해서는 각 기업의 고유한 데이터와 결합된 오픈 모델이 필요하다. 특정 기업의 폐쇄형 API에 의존하기보다, 오픈 인프라로서의 AI를 통해 각 산업 분야가 자신들만의 방식으로 기술을 커스터마이징할 때 진정한 산업 혁명이 일어날 것이라고 본다.
기술
- Nemotron
- Megatron-LM
- CUDA
- NeMo Framework
- FP8 Training
- MoE
활용 사례
- Enterprise LLM Deployment
- Edge AI Reasoning
- Custom Model Fine-tuning
- Synthetic Data Generation
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원문 발행 2026. 02. 05.수집 2026. 02. 21.출처 타입 RSS
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