본문으로 건너뛰기
J
0
r/jeffnews • HN • • 약 3분

엔비디아, 5년간 260억 달러 투자해 오픈 웨이트 AI 모델 만든다

ai-ml

요약

엔비디아가 5년간 260억 달러를 오픈소스 AI 모델 개발에 투자함. 최신 Nemotron 3 Super(128B)를 공개했고, 자사 하드웨어에 최적화된 오픈 모델로 생태계를 장악하겠다는 전략.

기사 전체 정리

엔비디아, 5년간 260억 달러 투자해 오픈 웨이트 AI 모델 만든다

  • 엔비디아가 향후 5년간 260억 달러를 오픈소스 AI 모델 개발에 쏟겠다고 밝힘. 2025년 재무 공시에서 확인된 내용이고, WIRED가 경영진 인터뷰로 추가 확인함
  • 칩 회사에서 프론티어 랩으로 진화하겠다는 선언임. 단순히 GPU 파는 것에서 OpenAI, DeepSeek급 모델을 직접 만드는 쪽으로 전환하는 것
  • 최신 모델 Nemotron 3 Super를 공개함. 128B 파라미터로 AI Index 점수 37을 기록해 GPT-OSS(33)를 앞섬. PinchBench에서는 1위를 찍음
  • 핵심 전략 포인트: 엔비디아의 오픈 모델은 자사 하드웨어에 최적화되어 있음. 오픈 모델을 뿌려서 생태계를 엔비디아 GPU에 묶어두겠다는 계산임
  • 메타의 Llama는 주커버그가 향후 완전 공개 여부에 불확실한 신호를 보내고 있고, OpenAI의 GPT-oss는 자사 최고 모델 대비 열등함. 미국 오픈 모델 진영에 빈자리가 생긴 상황
  • 중국 오픈 모델이 글로벌 시장을 먹고 있음. DeepSeek, 알리바바 Qwen, Moonshot AI 등이 스타트업과 연구자들 사이에서 널리 쓰이는 중. 새 DeepSeek 모델은 화웨이 칩으로만 훈련됐다는 루머도 있음
  • 엔비디아 입장에서는 미국산 오픈 모델을 제공해서 중국 모델 의존도를 낮추는 지정학적 포지셔닝이기도 함. 칩도 팔고 모델도 주고, 생태계 전체를 장악하겠다는 구상

핵심 포인트

  • 5년간 260억 달러를 오픈소스 AI 모델에 투자, 칩 회사에서 프론티어 랩으로 진화 선언
  • Nemotron 3 Super 128B 공개, AI Index 37점으로 GPT-OSS(33) 앞섬
  • 오픈 모델을 자사 GPU에 최적화해 생태계 락인 전략
  • 메타 Llama 불확실, 중국 오픈 모델(DeepSeek·Qwen 등) 확산 속 미국 오픈 모델 빈자리 공략

인사이트

칩도 팔고 모델도 주는 전략. 중국 오픈 모델이 글로벌 스타트업·연구자를 흡수하는 상황에서 미국산 대안을 제공하는 지정학적 포지셔닝이기도 함.

#nvidia#open-source#nemotron#llm#deepseek
원문 보기
댓글 뒤로가기
이전 기사 (p) 다음 기사 (n)

댓글

댓글

댓글을 불러오는 중...

관련 기사

ai-ml

ARC-AGI-3 등장: AI가 진짜 AGI인지 측정하는 새 벤치마크 나왔다

ARC Prize 팀이 ARC-AGI-3를 공개했는데, 기존 정적 퍼즐 풀기가 아니라 AI가 새로운 환경을 탐색하고 즉석에서 목표를 파악하는 '적응형 추론' 능력을 측정함. 인간 수준으로 게임을 클리어하면 100점인데, 아직 AI와 인간 사이에 격차가 있는 한 AGI가 아니라는 기준을 제시하는 거임.

ai-ml

구글 TurboQuant: AI 모델 압축의 판도를 바꾸는 기술 등장 (ICLR 2026)

구글 리서치가 AI 모델의 핵심 병목인 키-값 캐시(KV Cache) 문제를 해결하는 압축 알고리즘 TurboQuant를 공개했음. 학습 없이 KV 캐시를 3비트까지 줄이면서도 모델 정확도 손실 제로, H100 GPU에서 최대 8배 속도 향상이라는 미친 성능을 보여줌. PolarQuant, QJL과 함께 ICLR 2026에서 발표 예정.

ai-ml

Claude Code에 가장 잘 맞는 프로그래밍 언어는? — 15개 언어 벤치마크 실험

Ruby 커미터가 Claude Code로 간이 Git 구현을 15개 언어로 시켜본 벤치마크. Ruby, Python, JavaScript가 가장 빠르고 저렴하며 안정적이었고, 정적 타입 언어는 1.4~2.6배 느리고 비쌌다. 600회 실행 중 실패는 Rust 2건, Haskell 1건뿐.

ai-ml

llama.cpp, 드디어 리눅스에서도 시스템 RAM 통합 오프로딩 지원

llama.cpp가 리눅스 커널 업데이트, NVIDIA 오픈 드라이버, CUDA 13의 조합으로 리눅스에서도 macOS 수준의 통합 메모리 관리를 지원하게 됐다. 게이밍 PC급 하드웨어로 로컬 AI 추론이 가능해진 셈.

ai-ml

PyTorch 2.11 릴리스

PyTorch 2.11이 2,723개 커밋, 432명 기여자 규모로 릴리스됨. FlashAttention-4 백엔드로 Hopper/Blackwell GPU에서 최대 3.2배 속도 향상, 분산 학습용 Differentiable Collectives, CUDA 13 기본 전환, TorchScript 공식 deprecated 등이 주요 변경사항임.