2026년, 엔비디아 젠슨 황 CEO의 오픈 AI 모델 비전과 캐리 브리스키 부사장의 심층 인터뷰로 기업 및 국가 AI 전략을 탐색합니다.
엔비디아 젠슨 황 CEO, 오픈 AI로 미래를 열다
2026년 현재, 기술 산업은 엔비디아 젠슨 황 CEO의 한 마디에 깊이 귀 기울입니다. 황 CEO는 최근 X(구 트위터)에 올린 첫 게시물에서 오픈 AI 모델의 혁신적인 잠재력을 강조했습니다. 그는 오픈 AI 모델이 디지털 환경에서 안전과 사이버 보안을 강화하는 동시에, 기술 혁신과 지식 확산을 가속하며, 각 국가의 기술 주권을 확립하는 데 필수적인 요소라고 역설했습니다. 이는 엔비디아가 단순한 고성능 칩 제조업체를 넘어, 글로벌 AI 생태계의 핵심적인 비전 제시자임을 다시 한번 명확히 하는 중요한 메시지입니다.
네모트론: 엔비디아의 오픈 AI 전략
엔비디아는 탁월한 GPU 기술력을 기반으로 하면서도, 네모트론(Nemotron)과 같은 혁신적인 자체 AI 모델 개발에 적극적으로 투자하고 있습니다. 특히 네모트론은 누구나 자유롭게 다운로드하고 수정할 수 있는 오픈 웨이트(open-weight) 모델로서, 개방형 AI 생태계 발전에 크게 기여하고 있습니다. 엔비디아는 이와 함께 네모트론 연합(Nemotron Coalition)과 최근 새롭게 출범한 오픈 보안 AI 연합(Open Secure AI Alliance)을 통해 개방형 AI 기술의 발전과 보안 강화에 앞장서고 있습니다. 이러한 노력은 전 세계가 AI 혁신에 더 쉽게 참여할 수 있는 견고한 기반을 마련하는 데 중점을 둡니다.
캐리 브리스키 부사장: 오픈 모델의 가치
엔비디아의 생성형 AI 소프트웨어 부사장인 캐리 브리스키는 오픈 모델이 기업과 국가에 제공하는 독보적인 가치에 대해 심층적인 견해를 밝혔습니다. 그녀는 오픈 모델이 기업과 국가로 하여금 AI 모델을 직접 소유하고, 세부적으로 검사하며, 나아가 자사의 고유한 데이터로 모델을 능동적으로 맞춤화하고 적응시킬 수 있게 한다고 설명했습니다. 이는 각 지역과 기업의 특수한 환경과 채택 속도에 맞춰 AI 역량을 내재화하고, 민감한 데이터에 대한 완전한 통제권을 확보하는 데 결정적인 역할을 합니다. 특히 네모트론은 모델 학습 데이터까지 투명하게 공개하여 사용자들의 적극적인 참여와 데이터 큐레이션 역량 강화를 독려합니다.
기업과 국가를 위한 AI 솔루션
브리스키 부사장은 엔비디아가 오픈 모델을 개발할 때 최고정보책임자(CIO)가 이끄는 기업의 요구사항과 국가 주권적 활용이라는 두 가지 중요한 목표를 동시에 염두에 둔다고 말합니다. 가장 높은 수준에서 보면, AI를 통해 달성하려는 사용 사례, 활용 데이터 세트, 그리고 최종적인 성과 목표는 본질적으로 유사합니다. 과거 단순한 질문-답변 기능에 머물렀던 AI는 이제 에이전트(agentic workloads)가 다양한 도구를 능동적으로 호출하여 복합적인 작업을 수행하는 단계로 진화했습니다. 이는 특정 기업이 보유한 2,000가지 도구를 활용하든, 특정 지역의 2,000가지 고유한 도구를 활용하든, 근본적으로 동일한 AI 접근 방식과 맞춤형 현지화 노력이 요구됨을 의미합니다.
엔비디아가 오픈 모델을 공개하는 이유
엔비디아가 자사 모델을 공개하는 주요 동기는 내부 시스템이 대규모 환경에서 어떻게 작동하는지 심층적으로 이해하기 위함입니다. 이는 모델 훈련(training) 과정뿐만 아니라, 실제 서비스 환경에서의 추론(inference) 과정 전반에 걸친 시스템 운영 이해를 포함합니다. 이러한 과정을 통해 엔비디아는 토큰 효율성 향상과 같은 모델 아키텍처의 핵심적인 개선 사항을 지속적으로 반복하고 발전시킬 수 있습니다. 궁극적으로 엔비디아는 활기차고 번성하는 AI 생태계의 가치를 깊이 믿고 있습니다. 모델을 오픈 소스로 공개함으로써 더 많은 스타트업과 개발자들이 AI 혁신에 쉽게 참여하고, 기술 진입 장벽을 낮춰 전반적인 AI 기술 발전과 확산을 촉진하는 것을 목표로 합니다.
오픈 모델과 주권 AI의 연결
오픈 모델은 컴퓨팅 자원이 상대적으로 부족했던 지역의 AI 역량을 신속하게 구축하는 데 결정적인 ‘부트스트랩’ 역할을 합니다. 과거에는 고등 교육 기관이나 특정 연구 센터에 AI 컴퓨팅 클러스터와 전문성이 집중되어 있었으나, 오픈 모델의 등장은 이러한 접근성을 획기적으로 개선했습니다. 이는 AI의 스케일링 법칙, 즉 더 많은 컴퓨팅 자원이 더 높은 지능으로 이어진다는 원칙을 가속화합니다. 각 지역이 인터넷의 방대한 지식을 처음부터 다시 학습하여 사전 훈련 모델을 구축할 필요 없이, 오픈 모델은 견고한 기반을 제공하여 지역별 특화된 AI 발전과 기술 주권 확립을 가능하게 합니다.
지역적 특성을 고려한 AI 접근 방식
AI는 단순한 하나의 모델이 아니라, 광범위한 컴퓨팅 플랫폼을 포함하는 인프라 자체입니다. 언어는 끊임없이 진화하며, AI는 이러한 변화를 이해하고 유연하게 적응해야 합니다. 예를 들어, 인도양 남부와 같은 특정 지역에서는 음성과 구전 문화가 매우 강하기 때문에, 일반적인 챗봇 형태보다는 지역적 특성에 맞는 독특한 AI 접근 방식이 필요할 수 있습니다. 엔비디아는 AI를 일상적인 애플리케이션에 통합하는 초기 단계에 있으며, 다양한 방언까지 정확하게 이해하고 지속적으로 업데이트할 수 있도록 인프라를 구축하는 데 전력을 다하고 있습니다. 이는 마치 새로운 산업 혁명과 같아서, 이러한 모델들이 효과적으로 작동하고 발전하기 위한 광범위한 인프라 투자가 전 세계적으로 필수적입니다.
개발자를 위한 다양한 네모트론 모델
GPU 접근성이 상대적으로 제한적인 개발도상국 개발자들의 혁신을 지원하기 위해, 엔비디아는 다양한 규모의 네모트론 모델 제품군(Nano, Super, Ultra)을 제공합니다. 이 다각적인 접근 방식을 통해 개발자들은 제한적인 하드웨어 환경에서도 Nano와 같은 소형 모델로 초기 개발과 반복 작업을 수행한 후, 필요에 따라 Super나 Ultra와 같은 더 강력한 모델로 확장하여 활용할 수 있습니다. 또한 엔비디아는 클라우드 서비스 제공업체들과 협력하여 네모트론을 서비스형 모델(MaaS) 형태로 제공하며, 파트너들에게 모델 출시 전 조기 접근권을 부여함으로써 출시 당일부터 다양한 플랫폼에서 최적화된 형태로 모델을 즉시 사용할 수 있도록 지원하고 있습니다.
오픈 기술 협력과 모델 발전
리눅스와 같은 오픈 소스 기술이 그러했듯이, AI 모델 개발에서도 광범위한 협력은 매우 중요합니다. 엔비디아는 단순히 하나의 측면에 치우치지 않고, 성능과 품질이라는 두 가지 핵심 요소를 모두 추구합니다. 이를 위해 효율적이고, 최첨단이며, 동시에 개방적인 세 가지 차원을 목표로 모델을 개발하고 있습니다. 네모트론 연합(Nemotron Coalition)은 이러한 협력의 장으로서, 전 세계 최고의 인재들이 모여 새로운 아키텍처 개발, 강화 학습(RL) 환경 구축, 그리고 핵심 데이터 기여 등 다방면으로 참여하고 있습니다. 궁극적인 목표는 모든 참여자가 하나의 모델을 위해 협력하여 토큰 효율성 향상이나 새로운 라우팅 방식과 같은 혁신적인 아키텍처를 공동으로 이끌어내는 것입니다.
최신 모델, 그리고 지속적인 평가의 중요성
최신 오픈 소스 모델이 항상 모든 상황에서 가장 최적의 선택은 아닐 수 있습니다. 일반적인 소프트웨어 업그레이드와 마찬가지로, 새로운 AI 모델도 특정 시스템 환경이나 기존에 설정된 프롬프트에 따라 예기치 않은 동작을 보이거나 기대했던 결과보다 좋지 않을 수 있습니다. 엔비디아는 이러한 잠재적 문제를 인식하고, 네모트론 연합 및 긴밀한 파트너들과 협력하여 평가 벤치마크를 자체적으로 검증하고 모델의 성능이 퇴보하지 않고 지속적으로 개선되도록 관리합니다. 2026년 AI 시대에는 최신 모델을 신속하게 평가하고, 기존 프롬프트를 효율적으로 업데이트하며, 새로운 모델을 유연하게 도입할 수 있는 역량이 기업과 국가에 필수적으로 요구됩니다.
오픈 라이선스와 커뮤니티 기여
엔비디아는 매우 개방적인 라이선스 정책을 통해 사용자들이 네모트론 모델을 자유롭게 ‘포크(fork)’하여 허깅페이스(Hugging Face)와 같은 플랫폼에 게시하고 원하는 대로 수정 및 활용할 수 있도록 지원합니다. 특히 축소 정밀도(reduced precision) NVFP4 체크포인트는 가장 인기가 많으며, 사용자들은 이를 통해 가장 작은 메모리 공간에서도 강력한 모델을 효율적으로 실행할 수 있습니다. 엔비디아는 커뮤니티에서 발생하는 다양한 포크 버전과 양자화(quantization) 작업들을 면밀히 추적하며, 이를 통해 사용자들의 실제 요구사항과 모델 개선에 필요한 중요한 통찰을 얻습니다. 이러한 개방적인 접근은 모델을 더 많은 사람들이 변화시키고 적응시키며, 그 결과를 다시 전 세계와 공유하는 선순환을 만들어냅니다.
변화하는 워크로드와 새로운 벤치마크
AI 모델의 벤치마크는 단순한 최소 기준일 뿐, 결코 우리가 도달해야 할 최종 목표가 아닙니다. 엔비디아는 항상 새롭고 도전적인 벤치마크와 실제 워크로드를 적극적으로 탐색하고 있습니다. 최근 90일 동안 AI 워크로드의 스타일은 단순한 질문-답변(Q&A) 방식에서 벗어나, 에이전트(agentic workloads)가 복잡한 작업을 계획하고 실행하는 방식으로 극적으로 변화했습니다. 이러한 새로운 워크로드의 요구사항은 모델 추적(tracing)의 중요성을 부각시켰으며, 엔비디아가 컴퓨팅 및 토큰 효율성을 극대화하면서도 높은 지능을 유지하는 모델을 제공할 수 있도록 끊임없이 이끌고 있습니다.
