서울 코엑스에서 열린 올해 ICML은 오픈 소스 AI 연구의 저력을 실감하게 한 자리였습니다. 약 145편의 논문이 NVIDIA Nemotron 오픈 모델 및 데이터셋을 연구의 핵심 기반으로 채택했고, NVIDIA는 74편의 논문을 게재했으며 전체 채택 논문 약 2,000편이 NVIDIA GPU를 인용했습니다. Nemotron 외에도 수백 편의 논문이 NVIDIA Cosmos, Isaac GR00T, BioNeMo 등 피지컬 AI, 로보틱스, 자율주행차, 바이오 의료 연구 분야에 걸친 다양한 오픈 모델 패밀리를 활용했습니다.
올해의 주요 연구 내용을 정의하는 주제들
비전·비디오 생성, 대형 언어 모델을 위한 강화 학습, AI 에이전트 훈련, AI 추론은 올해도 핵심 연구 주제로 자리했는데요, 로봇 월드 모델이 큰 주목을 받았으며, DreamDojo와 같은 프로젝트가 AI 시스템이 물리적 환경을 이해하고 행동하는 방식을 발전시키고 있습니다. DreamDojo는 사람의 영상을 학습하고 NVIDIA Cosmos 모델을 활용해 훈련되지 않은 시나리오에서 로봇 행동을 예측해, 실제 배포 없이도 개발 속도를 높였습니다.
생명과학을 위한 AI는 NVIDIA BioNeMo 오픈 모델을 통해 한층 성장했습니다. 이 연구들은 과학자들이 단백질 기능, 분자 동작, 유전자 서열을 더 깊이 이해하도록 돕습니다. 주목할 만한 프로젝트로는 단백질 돌연변이 예측을 위한 공개 벤치마크를 도입한 FLIP2와, 신약 개발에 중요한 분자 특성을 예측하는 BioNeMo 모델 KERMT가 있습니다.
합성 데이터 생성도 큰 관심을 받았으며, Nemotron 및 피지컬 AI 데이터셋은 사람이 레이블링한 데이터에만 의존하지 않고 대규모로 훈련하는 방향으로의 뚜렷한 전환을 반영합니다.
오픈 리서치 스택
오픈 인프라는 혁신을 가속합니다. Nemotron은 평가를 위한 오픈 가중치, 훈련 및 적용을 위한 오픈 데이터셋, 추론·도구 활용·안전성·데이터 큐레이션·효율적 추론을 위한 오픈 레시피를 갖춘 포괄적인 연구 스택입니다.
NeMo Curator와 관련 오픈 데이터셋은 훈련 데이터 큐레이션을 위한 재현 가능한 기반을 제공하며, 합성 데이터 생성 도구는 전례 없는 규모와 속도로 고품질 훈련 세트를 만들 수 있게 합니다.
Cosmos 3 오픈 멀티모달 파운데이션 모델 패밀리는 로봇, 자율주행차, 비전 AI 구축의 차세대 도약을 이끌고 있습니다. 여기엔 자율주행 자동차 개발을 위한 NVIDIA Alpamayo, 로보틱스를 위한 Isaac GR00T, 바이오 의료 연구를 위한 BioNeMo 등의 모델도 포함됩니다.
그 위에 구축되는 생태계
NVIDIA Research를 넘어 생태계는 계속 확장되고 있습니다. Basecamp Research는 연구자들이 유전자 서열을 해석하고 설계하도록 돕는 DNA 파운데이션 모델 EDEN을 개발했습니다. Merck & Co.는 KERMT를 활용해 잠재적 약물 분자의 효능, 안전성, 개발 가능성을 예측하고 있습니다.
Sakana AI는 Fugu 및 Fugu-Ultra 모델을 Nemotron 3 Ultra 기반으로 직접 구축해 AI 연구 자동화를 발전시켰습니다. KiloCode는 Nemotron을 코드 라우팅 아키텍처에 통합해 “토큰 비용을 최대 90%까지 절감”했다고 밝혔으며, NAVER는 한국어 연구를 위해 Nemotron 아키텍처로 자체 모델을 개발했습니다.
Together AI는 연구자들이 안정적으로 접근할 수 있도록 자사 플랫폼에서 Nemotron 모델을 호스팅하고 있습니다. 또한 Humanoid, LG Electronics, NEURA Robotics, Noble Machines를 비롯한 여러 로보틱스 기업이 Isaac GR00T 모델을 채택했고, 1X, Agility, Agile Robots, Boston Dynamics, Hexagon Robotics, Mentee 등 차세대 휴머노이드 스타트업들도 Cosmos 월드 모델과 Isaac 도구를 활용해 로봇 개발에 속도를 내고 있습니다.
NVIDIA 오픈 모델 전체 라인업은 Hugging Face NVIDIA 페이지에서 확인하세요.