AI는 우리 시대를 정의하는 기술로, 빠르게 핵심 비즈니스 인프라로 자리 잡고 있습니다. AI의 성장은 대형과 소형, 오픈과 독점, 범용과 전문화 등 다양한 모델 생태계가 함께 이끌어가고 있습니다.
이러한 다양성은 모든 애플리케이션이 AI로 구동되고, 모든 국가가 AI를 구축하며, 모든 기업이 AI를 활용하는 미래를 위해 필수적입니다. 그리고 이것은 오픈 혁신과 클로즈드 혁신 사이의 논쟁이 아닙니다.
NVIDIA 창립자 겸 CEO 젠슨 황은 지난 NVIDIA GTC에서 열린 오픈 프론티어 모델 특별 세션에서 참석자들에게 이렇게 말했습니다. NVIDIA GTC “독점 대 오픈은 더 이상 논쟁거리가 아닙니다. 독점 그리고 오픈입니다.”
이것이 바로 AI 혁신의 미래가 하나의 거대한 모델에 달려 있지 않은 이유입니다. 의료, 금융, 제조 등 모든 산업은 저마다 고유한 과제를 안고 있습니다. 각 산업은 자신의 데이터와 워크플로우를 다양한 방식으로 추론할 수 있는 AI가 필요합니다. 그러기 위해서는 서로 다른 모달리티, 도메인, 조직에 맞게 튜닝·전문화된 모델 시스템이 함께 작동하며 특정 비즈니스 문제를 해결해야 합니다.
NVIDIA는 오픈 소스 AI의 주요 기여자입니다. 현재 Hugging Face에서 최대 규모 조직으로 자리 잡았으며, 약 4,000명의 팀원이 활동하고 있습니다. 또한 GTC에서 NVIDIA Nemotron 연합을 발표했습니다. 이는 공유된 전문성, 데이터, 컴퓨팅 자원을 통해 오픈 프론티어급 파운데이션 모델 발전을 목표로 하는 모델 개발사 및 AI 연구소들의 전례 없는 글로벌 협력체입니다.
연합에서 추진하는 첫 번째 프로젝트는 Mistral AI와 NVIDIA가 공동 개발하는 베이스 모델입니다. 연합 멤버들이 데이터, 평가, 도메인 전문 지식을 제공하여 모델의 포스트 트레이닝과 지속적인 개발을 지원합니다. 이 모델은 오픈 생태계에 공개되고, Hugging Face에서 4,500만 회 이상 다운로드된 NVIDIA Nemotron 모델의 차세대 버전의 기반이 될 것입니다.
여러 Nemotron 연합 멤버들은 GTC에서 열린 연속 패널 세션에서 오픈 모델을 개발하고 활용하는 다른 리더들과 함께했습니다.
첫 번째 패널에는 LangChain 공동창업자 겸 CEO Harrison Chase, Thinking Machines Lab 창립자 겸 CEO Mira Murati, Perplexity CEO 겸 공동창업자 Aravind Srinivas, Cursor CEO 겸 공동창업자 Michael Truell, Reflection AI 공동창업자 겸 CEO Misha Laskin이 참여했습니다. 두 번째 패널에는 Mistral 공동창업자 겸 CEO Arthur Mensch, OpenEvidence CEO Daniel Nadler, Black Forest Labs 공동창업자 겸 CEO Robin Rombach가 참여했으며, Ai2의 자연어처리 수석 디렉터 Hanna Hajishirzi와 AMP PBC 창립자 Anjney Midha도 함께했습니다.
이번 패널 토론에서 다섯 가지 핵심 메시지가 나왔습니다.
1. AI 에이전트는 고도로 유능한 동료로 진화하고 있습니다.
Cursor의 Truell은 “수시간 혹은 수일이 걸리는 업무를 맡아 매우 복잡한 작업을 처리할 수 있는 에이전트가 진정한 동료로 자리 잡는 시대가 곧 올 것”이라고 말했습니다.
2. AI는 단일 모델이 아니라 오케스트레이션된 시스템입니다.
Perplexity의 Srinivas는 “원하는 것은 멀티모달, 멀티모델, 멀티클라우드 오케스트라입니다. 어떤 모델이 무엇을 잘하는지 고민할 필요 없이 그저 작업을 위임하면 됩니다. 그건 오케스트레이션 시스템이 알아서 처리할 일입니다.”라고 말했습니다.
3. 오픈 생태계가 AI 혁신을 이끕니다.
Reflection AI의 Laskin은 “모델은 근본적인 지식 인프라이며, 근본적인 지식 인프라는 개방성을 원합니다. 강력한 클로즈드 모델의 풍성한 생태계도 있지만, 앞으로 몇 년 안에 동등한 수준의 오픈 모델들도 등장할 것입니다.”라고 말했습니다.
오픈과 독점 모델의 결합은 프론티어 AI 기업뿐만 아니라 학계의 발전도 이끌고 있습니다.
Thinking Machines Lab의 Murati는 “연구해야 할 것들이 너무 많고, 그 모든 것을 대형 연구소 안에서만 할 수는 없습니다. 이런 맥락에서 개방성이 큰 도움이 됩니다 — AI의 과학, 지능의 과학을 발전시키는 데 기여합니다.”라고 덧붙였습니다.
4. 오픈 시스템은 신뢰할 수 있고 접근성이 높습니다.
AMP PBC의 Midha는 “결국 신뢰를 위임하는 것인데, 오픈 시스템을 신뢰하기가 훨씬 더 쉽습니다.”라고 말했습니다.
신뢰할 수 있는 시스템이 있으면 개발자는 사실상 어떤 작업이든 처리할 수 있는 장기 실행 AI 에이전트를 배포할 수 있습니다.
LangChain의 Chase는 “모델과 모델을 오케스트레이션하는 시스템은 훨씬 더 유능해질 것입니다. 따라서 더 복잡한 작업을 더 오랫동안 수행할 수 있는 개인 생산성 에이전트를 갖게 될 것입니다.”라고 말했습니다.
오픈 생태계는 또한 협업을 촉진하고 AI의 민주적 접근을 가능하게 합니다.
Mistral의 Mensch는 “저희는 오픈 광역 모델이 세상의 모든 AI 소프트웨어를 구축하는 기반이 되어야 한다고 믿습니다. 인류에 유익한 자산을 만들기 위해 정렬된 인센티브를 가진 사람들의 오픈 생태계를 통해 우리는 발전을 가속화하고 전 세계 모든 사람이 AI에 공정하게 접근할 수 있도록 보장할 수 있습니다.”라고 말했습니다.
5. 사회에 가치를 제공하려면 범용 AI와 전문 AI가 모두 필요합니다.
OpenEvidence의 Nadler는 “AI를 사회를 구성하는 방식처럼 설계해야 합니다.”라고 말하며, 병원이 일반의와 세계 최고 수준의 전문의가 함께 운영되는 구조와 비교했습니다. “AI의 형태도 그런 모습을 닮아갈 것이라고 생각합니다.”
전문화된 AI가 부상하고 있는 이유는 조직이 오픈 파운데이션 모델에 자체 독점 데이터를 결합할 수 있기 때문입니다. 바로 이 고유한 데이터에서 비즈니스와 학계 전반에 걸쳐 진정한 차별화 가치가 창출됩니다.
Ai2의 Hajishirzi는 “요즘에는 AI의 발전이 일부 클로즈드 연구소에만 국한되고 있다고 볼 수도 있지만, 사실 이는 학계와 연구자의 대다수, 비영리 단체 및 이 발전에 함께하고 싶은 다른 곳들에게도 매우 중요합니다. 그리고 모든 것이 개방됨으로써 이미 이러한 발전이 이루어졌다는 것을 알 수 있습니다.”라고 말했습니다.
Black Forest Labs의 Rombach은 “프론티어 모델, 대형 모델, 혹은 디바이스에 배포되는 더 전문화된 오픈 모델 중 어느 것을 연구하든 지금이 가장 흥미로운 시기입니다. 수많은 서로 다른 프론티어가 존재하고, 그 모두가 오픈 컴포넌트를 가져야 합니다.”라고 말했습니다.
YouTube에서 GTC 세션 하이라이트 영상을 시청하고 NVIDIA Nemotron 오픈 모델로 개발을 시작하세요.