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NVIDIA, 오픈 모델 Nemotron 3 제품군 공개

GlobeNewswire
중요도

AI 요약

NVIDIA는 투명하고 효율적이며 특화된 에이전트 AI 개발을 지원하는 Nemotron 3 오픈 모델 제품군을 출시했습니다.

이 모델은 복잡한 멀티 에이전트 AI 시스템 개발의 어려움을 해결하고, 다양한 산업 분야의 기업들이 자체 데이터와 규정에 맞는 AI 시스템을 구축할 수 있도록 지원합니다.

이는 NVIDIA의 AI 생태계 확장과 기술 리더십 강화에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 예상됩니다.

핵심 포인트

  • NVIDIA는 투명하고 효율적이며 특화된 에이전트 AI 개발을 지원하는 Nemotron 3 오픈 모델 제품군을 출시했습니다.
  • 이 모델은 복잡한 멀티 에이전트 AI 시스템 개발의 어려움을 해결하고, 다양한 산업 분야의 기업들이 자체 데이터와 규정에 맞는 AI 시스템을 구축할 수 있도록 지원합니다.
  • 이는 NVIDIA의 AI 생태계 확장과 기술 리더십 강화에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 예상됩니다.

긍정 / 부정 요인

긍정 요인

  • Nemotron 3의 하이브리드 MoE 아키텍처로 멀티 에이전트 AI 개발 용이성 증대
  • 투명성 및 효율성 강화로 기업들의 AI 시스템 구축 지원
  • 다양한 산업 분야의 주요 기업들과의 초기 채택 및 협력
  • 오픈 혁신을 통한 AI 발전 가속화 및 NVIDIA의 AI 플랫폼 강화

부정 요인

  • 경쟁사들의 유사 오픈 모델 출시 가능성
  • 새로운 모델의 실제 성능 및 시장 수용도에 대한 불확실성

기사 전문

NVIDIA, AI 에이전트 개발 혁신 이끌 'Nemotron 3' 공개 NVIDIA가 산업 전반에 걸쳐 투명하고 효율적이며 특화된 AI 에이전트 개발을 지원하는 개방형 모델, 데이터 및 라이브러리 제품군인 'NVIDIA Nemotron™ 3'를 발표했습니다. 이번 신규 제품군은 개발자들이 대규모의 신뢰할 수 있는 멀티 에이전트 시스템을 구축하고 배포할 수 있도록 지원하는 혁신적인 하이브리드 잠재 혼합 전문가(MoE) 아키텍처를 특징으로 합니다. 최근 기업들이 단일 모델 챗봇에서 협업형 멀티 에이전트 AI 시스템으로 전환함에 따라, 개발자들은 통신 오버헤드, 컨텍스트 드리프트, 높은 추론 비용 등 다양한 과제에 직면하고 있습니다. 또한, 복잡한 워크플로우를 자동화할 모델에 대한 투명성을 요구하고 있습니다. Nemotron 3는 이러한 문제점을 직접적으로 해결하며, 특화된 에이전트 AI 구축에 필요한 성능과 개방성을 제공합니다. 젠슨 황 NVIDIA 창립자 겸 CEO는 "개방형 혁신은 AI 발전의 근간"이라며, "Nemotron을 통해 우리는 고급 AI를 개방형 플랫폼으로 전환하여 개발자들이 대규모 에이전트 시스템을 구축하는 데 필요한 투명성과 효율성을 제공하고 있습니다."라고 말했습니다. NVIDIA Nemotron은 유럽부터 한국까지 다양한 국가의 조직들이 자사의 데이터, 규제 및 가치에 부합하는 AI 시스템을 구축할 수 있도록 지원하는 NVIDIA의 광범위한 주권 AI 노력에 힘을 싣습니다. Accenture, Cadence, CrowdStrike, Deloitte, EY, Oracle Cloud Infrastructure, Palantir, Perplexity, ServiceNow, Siemens, Synopsys, Zoom 등 초기 채택 기업들은 Nemotron 제품군 모델을 통합하여 제조, 사이버 보안, 소프트웨어 개발, 미디어, 통신 등 다양한 산업 분야의 AI 워크플로우를 강화하고 있습니다. Bill McDermott ServiceNow 회장 겸 CEO는 "NVIDIA와 ServiceNow는 수년간 AI의 미래를 만들어 왔으며, 앞으로 더 큰 발전이 기대됩니다."라며, "오늘 우리는 모든 산업 분야의 리더들이 에이전트 AI 전략을 가속화할 수 있도록 지원하는 중요한 발걸음을 내디뎠습니다. ServiceNow의 지능형 워크플로우 자동화와 NVIDIA Nemotron 3의 결합은 비교할 수 없는 효율성, 속도 및 정확성으로 계속해서 표준을 정의할 것입니다."라고 밝혔습니다. 멀티 에이전트 AI 시스템이 확장됨에 따라, 개발자들은 최첨단 추론을 위해 독점 모델에 의존하는 동시에 비용 절감을 위해 더 효율적이고 맞춤화 가능한 개방형 모델을 활용하고 있습니다. 단일 워크플로우 내에서 최첨단 모델과 Nemotron 간에 작업을 라우팅함으로써 에이전트는 토큰 경제성을 최적화하면서도 최고의 지능을 발휘할 수 있습니다. Aravind Srinivas Perplexity CEO는 "Perplexity는 인간의 호기심이 AI 비서와 같은 뛰어난 도구에 내장된 정확한 AI에 의해 증폭될 것이라는 아이디어에 기반합니다."라며, "우리의 에이전트 라우터를 통해 Nemotron 3 Ultra와 같이 최적화된 개방형 모델로 워크로드를 전달하거나, 작업이 고유한 기능을 활용할 때 선도적인 독점 모델을 활용하여 AI 비서가 뛰어난 속도, 효율성 및 규모로 작동하도록 보장합니다."라고 말했습니다. 개방형 Nemotron 3 모델은 스타트업이 AI 에이전트 개발 및 반복 작업을 더 빠르게 수행하고 프로토타입부터 엔터프라이즈 배포까지 혁신을 가속화할 수 있도록 지원합니다. General Catalyst와 Mayfield의 포트폴리오 회사들은 Nemotron 3를 활용하여 인간-AI 협업을 지원하는 AI 팀원을 구축하고 있습니다. Navin Chaddha Mayfield 매니징 파트너는 "NVIDIA의 개방형 모델 스택과 NVIDIA Inception 프로그램은 초기 단계 기업에 모델, 도구 및 비용 효율적인 인프라를 제공하여 신속하게 실험하고 차별화하며 확장할 수 있도록 합니다."라며, "Nemotron 3는 창업가들이 에이전트 AI 애플리케이션과 AI 팀원을 구축하는 데 있어 출발점을 제공하고, NVIDIA의 방대한 설치 기반을 활용하는 데 도움을 줍니다."라고 덧붙였습니다. Nemotron 3, 효율성과 정확성으로 멀티 에이전트 AI 재정의 Nemotron 3 MoE 모델 제품군은 세 가지 크기로 제공됩니다. 오늘부터 사용 가능한 Nemotron 3 Nano는 소프트웨어 디버깅, 콘텐츠 요약, AI 비서 워크플로우 및 정보 검색과 같은 작업을 낮은 추론 비용으로 최적화한 가장 컴퓨팅 비용 효율적인 모델입니다. 이 모델은 고유한 하이브리드 MoE 아키텍처를 사용하여 효율성과 확장성에서 상당한 이점을 제공합니다. 이 설계는 Nemotron 2 Nano 대비 최대 4배 높은 토큰 처리량을 달성하고 추론 토큰 생성을 최대 60%까지 줄여 추론 비용을 크게 절감합니다. 100만 토큰의 컨텍스트 창을 통해 Nemotron 3 Nano는 더 많은 정보를 기억하여 정확도를 높이고 장기적이고 다단계적인 작업에서 정보를 연결하는 능력을 향상시킵니다. AI 벤치마킹 전문 독립 기관인 Artificial Analysis는 이 모델을 동일한 크기의 모델 중 가장 개방적이고 효율적이며 정확도 또한 선도적이라고 평가했습니다. Nemotron 3 Super는 낮은 지연 시간으로 복잡한 작업을 달성하기 위해 여러 협업 에이전트가 필요한 애플리케이션에 탁월합니다. Nemotron 3 Ultra는 심층 연구 및 전략 기획이 필요한 AI 워크플로우를 위한 고급 추론 엔진 역할을 합니다. Nemotron 3 Super 및 Ultra는 NVIDIA Blackwell 아키텍처의 초효율 4비트 NVFP4 학습 형식을 사용하여 메모리 요구 사항을 크게 줄이고 학습 속도를 높입니다. 이러한 효율성은 기존 인프라에서 더 큰 모델을 학습할 수 있도록 하며, 고정밀 형식 대비 정확도를 저하시키지 않습니다. Nemotron 3 제품군 모델을 통해 개발자는 특정 워크로드에 적합한 크기의 개방형 모델을 선택하여 수십 개에서 수백 개의 에이전트로 확장할 수 있으며, 복잡한 워크플로우를 위한 더 빠르고 정확한 장기 추론의 이점을 누릴 수 있습니다. AI 에이전트 맞춤화를 위한 새로운 개방형 도구 및 데이터 NVIDIA는 또한 특화된 AI 에이전트 구축을 위해 누구나 사용할 수 있는 학습 데이터셋과 최첨단 강화 학습 라이브러리 모음을 출시했습니다. 3조 개의 토큰에 달하는 새로운 Nemotron 사전 학습, 사후 학습 및 강화 학습 데이터셋은 고성능의 도메인 특화 에이전트를 생성하는 데 필요한 풍부한 추론, 코딩 및 다단계 워크플로우 예제를 제공합니다. Nemotron Agentic Safety Dataset은 복잡한 에이전트 시스템의 안전성을 평가하고 강화하는 데 도움이 되는 실제 원격 측정 데이터를 제공합니다. 개발 가속화를 위해 NVIDIA는 Nemotron 모델을 위한 학습 환경과 사후 학습 기반을 제공하는 NeMo Gym 및 NeMo RL 오픈 소스 라이브러리를 출시했으며, 모델 안전성과 성능을 검증하기 위한 NeMo Evaluator도 함께 제공합니다. 모든 도구와 데이터셋은 현재 GitHub 및 Hugging Face에서 사용할 수 있습니다. Nemotron 3는 LM Studio, llama.cpp, SGLang 및 vLLM의 지원을 받습니다. 또한 Prime Intellect와 Unsloth는 NeMo Gym의 즉시 사용 가능한 학습 환경을 워크플로우에 직접 통합하여 팀이 강력한 강화 학습 학습에 더 빠르고 쉽게 접근할 수 있도록 합니다. NVIDIA 개방형 모델로 시작하기 Nemotron 3 Nano는 오늘 Hugging Face 및 Baseten, DeepInfra, Fireworks, FriendliAI, OpenRouter, Together AI를 포함한 추론 서비스 제공업체를 통해 사용할 수 있습니다. Nemotron은 Couchbase, DataRobot, H2O.ai, JFrog, Lambda, UiPath를 포함한 엔터프라이즈 AI 및 데이터 인프라 플랫폼에서 제공됩니다. 퍼블릭 클라우드 고객의 경우, Nemotron 3 Nano는 AWS의 Amazon Bedrock(서버리스)을 통해 사용할 수 있으며, 곧 Google Cloud, CoreWeave, Crusoe, Microsoft Foundry, Nebius, Nscale 및 Yotta에서도 지원될 예정입니다. Nemotron 3 Nano는 NVIDIA NIM™ 마이크로서비스로 제공되어 NVIDIA 가속 인프라 어디에서나 안전하고 확장 가능한 배포가 가능하며, 최대의 개인 정보 보호 및 제어를 보장합니다. Nemotron 3 Super 및 Ultra는 2026년 상반기에 출시될 예정입니다.

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