NVIDIA는 구조화된 기업 데이터를 위한 Kumo 모델, 새로운 Nemotron 모델, 로보틱스·단백질 설계·양자 컴퓨팅 전반의 도구를 추가하며 오픈 모델 포트폴리오를 확대하고 있다. 2026년 10월 21일 상세히 공개된 NVIDIA 오픈 모델 확장으로 조직은 현지 데이터를 활용해 맞춤화하고 직접 관리하는 인프라에 배포할 수 있는 기반을 확보하게 된다. 발표된 제품 대부분은 현재 이용할 수 있으며, Nemotron 3.5 Bolt는 10월 23일, Alpamayo 2 Edge는 이달 후반 출시될 예정이다.
핵심 요약
- Kumo는 구조화된 기업 데이터를 대상으로 예측, 전망, 사기 위험 분석 기능을 추가하며, Coinbase, Revolut, Databricks 등이 초기 도입 작업을 진행 중인 조직에 포함된다.
- 이번 확장은 언어 모델을 넘어 로보틱스 훈련, 차량 내 추론, 단백질 설계, 양자 하드웨어 보정 분야까지 아우른다.
- 포트폴리오별 이용 가능 시점은 다르다. 여러 모델 제품군은 현재 이용할 수 있지만 Nemotron 3.5 Bolt와 Alpamayo 2 Edge는 아직 출시 전이다.
목차
- NVIDIA 오픈 모델을 활용한 조직의 맞춤화
- 기업 데이터 기반 예측을 겨냥한 Kumo
- 배포 전 훈련에 초점을 맞춘 로보틱스 도구
- 단백질 설계와 양자 시스템을 다루는 과학 모델
- 현재 이용 가능한 제품과 출시 예정 제품
- 결론
NVIDIA 오픈 모델을 활용한 조직의 맞춤화
이번 확장의 핵심은 개발자들이 범용 시스템만 사용하는 대신 자체 언어, 지식, 산업별 요구사항에 맞춰 조정할 수 있는 모델을 제공하는 데 있다. NVIDIA는 조직이 직접 관리하는 인프라에서 실행할 수 있는 애플리케이션의 기반으로 포트폴리오를 설명한다.
Nemotron은 텍스트와 이미지로 작업하는 에이전트를 위한 언어 모델, 데이터 세트, 학습 레시피를 제공한다. 발표된 추가 제품에는 Nemotron 3.5 Super VL과 Nemotron 3.5 Bolt, 그리고 임베딩, 재순위화, 문서 파싱을 위한 Retriever 모델이 포함된다. 이 제품들은 에이전트 기능과 기업 문서를 해당 시스템에서 활용할 수 있도록 만드는 작업을 모두 지원한다.
NVIDIA는 Dassault Systèmes, SAP, Salesforce, Shopify, Synopsys, WPP 등이 Nemotron 모델과 데이터 세트를 활용해 맞춤형 모델과 도메인 특화 에이전트를 개발하고 있다고 밝혔다. Accenture와 EY도 참여하고 있다. 이는 개발 작업으로 설명된 것이며, 모든 참여 기업이 상용 환경 배포를 완료했다는 의미는 아니다.
NVIDIA Nemotron Coalition에는 유럽 측 기여자로 Black Forest Labs, H-Company, Mistral이 참여한다. NVIDIA에 따르면 이들의 데이터, 연구, 전문성이 Nemotron 기반 모델에 반영된다.
| 항목 | 세부 내용 |
|---|---|
| Nemotron 3.5 Super VL | Hugging Face, ModelScope, OpenRouter, NVIDIA NIM 및 파트너를 통해 이용 가능. |
| Nemotron 3.5 Bolt | 10월 23일 이용 가능해질 예정. |
| Nemotron Retriever | 임베딩, 재순위화, 문서 파싱을 위해 Hugging Face, 파트너 플랫폼 및 NVIDIA NIM을 통해 이용 가능. |
| Kumo | Hugging Face에서 이용할 수 있으며, 프로덕션 추론용 NVIDIA NIM 마이크로서비스로도 제공됨. |
| Cosmos | Hugging Face와 GitHub, 일부 추론 파트너를 통해 공개 제공. |
| Alpamayo 2 Edge | 10월 후반 GitHub와 Hugging Face에서 다운로드할 수 있도록 제공 예정. |
| BioNeMo RFD4-Proteina | NVIDIA 개발자 플랫폼, NVIDIA NIM, GitHub, Hugging Face 및 일부 추론 파트너를 통해 이용 가능. |
| Ising | GitHub, Hugging Face 및 NVIDIA 개발자 플랫폼에서 이용 가능. |
기업 데이터 기반 예측을 겨냥한 Kumo
Kumo는 기업 데이터에 가장 직접적으로 초점을 맞춘 추가 제품이다. 오픈 웨이트 기반 모델, 라이브러리, 도구는 구조화된 정보로 결과를 예측하고 사기 위험을 평가하며 조치를 추천하는 애플리케이션을 지원하도록 설계됐다.
NVIDIA가 설명하는 실질적인 변화는 예측 작업마다 별도의 머신러닝 파이프라인을 구축할 필요성을 줄이는 것이다. 개발자는 사전 학습 모델을 활용해 시작할 수 있으며, 특정 워크로드에서 더 높은 성능이 필요한 경우 독점 데이터로 미세 조정할 수 있다.
Kumo Structured는 관계형 및 표 형식 데이터에 대한 예측, 전망, 이상 탐지를 지원한다. Kumo Engine은 구조화된 데이터 기반 모델의 개발과 배포를 위한 오픈 라이브러리 스택을 제공한다. 이 제품군은 NVIDIA Agent Knowledge Foundation의 일부다.
Cognite, Coinbase, Databricks, DoorDash, Revolut, Tubi 등이 Kumo를 활용하는 초기 조직에 포함된다. NVIDIA는 Snowflake 고객들이 광고, 에너지, 금융 서비스, 소매 분야에서 AI 개발을 가속하기 위해 이미 해당 모델을 이용하고 있다고도 밝혔다. 보고서에는 고객의 비용 절감액이나 예측 성능 개선 폭이 수치로 제시되지 않았다.
배포 전 훈련에 초점을 맞춘 로보틱스 도구
물리적 AI 분야에서 NVIDIA는 더 적은 연산 자원으로 월드 모델을 개선하기 위한 Cosmos 사후 학습 및 최적화 도구를 추가하고 있다. 시뮬레이션 체크포인트를 통해 개발자는 실제 환경에서 시험하기 전에 대화형 주행 및 로봇 조작 시나리오에서 동작을 평가할 수 있다.
새로운 Cosmos Data Factory는 훈련 데이터의 선별, 라벨링, 생성, 평가를 위한 블루프린트와 핵심 에이전트 기술을 결합한다. 적용 사례에는 주행 시나리오, 제품 결함, 이미지 증강 등이 포함된다. 개발자는 전체 워크플로 또는 개별 기능을 이용할 수 있으며, 에이전트가 프로세스를 조율한다.
NVIDIA에 따르면 Porsche와 Voxel51, ANYbotics와 Encord, Zalando, Sereact와 CEVA Logistics, 그리고 Siemens가 Cosmos Data Factory를 활용해 다양한 훈련 데이터 세트를 만들고 모델 정밀도를 개선하고 있다.
Alpamayo 2 Edge는 자율주행 차량 내 추론이라는 다른 단계를 겨냥한다. 이 소형 모델은 실시간 장면 이해와 경로 계획을 결합하고 Cosmos 3 Edge의 Nemotron 기반 모델을 바탕으로 구축됐으며 NVIDIA DRIVE AGX Thor에 최적화됐다. NVIDIA는 이 모델이 더 낮은 연산 요구사항으로 차량에 고급 주행 기능을 제공하도록 설계됐다고 설명했다. 다운로드 제공 시점은 이달 후반으로 예정돼 있다.
단백질 설계와 양자 시스템을 다루는 과학 모델
과학 분야 추가 제품들은 하나의 범용 연구 도우미가 아니라 각기 다른 워크플로를 지원한다. BioNeMo RFD4-Proteina는 단백질 서열과 3차원 구조를 생성하며, Ising은 양자 하드웨어의 보정과 오류 정정을 겨냥한다.
단백질 후보는 여전히 실험실 검증을 거쳐야 한다
워싱턴대학교 단백질 설계 연구소(Institute for Protein Design)의 Baker Lab과 NVIDIA가 개발한 RFD4-Proteina는 결합이 어려운 표적이나 소분자에 결합하거나 복잡한 구조로 조립되는 단백질의 설계를 지원하도록 개발됐다.
NVIDIA는 10개가 넘는 단백질 설계 작업에서 선도적인 성능을 보였으며, 아미노산 200개 단백질을 활용한 벤치마크에서 RFdiffusion3보다 약 13배 빠르게 생성한다고 밝혔다. 이 수치는 보고된 벤치마크에서의 모델 성능을 나타내며, 실험실 검증이 완료됐다는 의미는 아니다. 연구자들은 에이전트를 이용해 후보를 생성하고 평가한 뒤 실험실에서 시험할 설계를 선정할 수 있다.
보정과 오류 정정을 겨냥한 양자 파트너십
IQM Quantum Computers는 양자 프로세서 보정에 Ising을 활용하고 있다. SEEQC는 실시간 양자 오류 정정에 필요한 낮은 지연 시간을 구현하기 위해 Ising, NVIDIA NVQLink, 자사의 Digital Link를 결합하고 있다.
AWS는 연구자들이 배포 전에 모델을 활용할 수 있도록 Ising을 AWS Parallel Computing Service에 통합하고 있다. NVIDIA는 지연 시간 요건 때문에 디코딩이 일반적으로 양자 프로세서와 함께 배치된 기존 컴퓨팅 하드웨어에서 수행된다고 설명한다. AWS 통합은 해당 배포 단계에 앞선 연구를 지원한다.
현재 이용 가능한 제품과 출시 예정 제품
NVIDIA의 보고서는 현재 이용 가능한 모델과 출시 예정 제품을 구분한다. Super VL은 모델 플랫폼, NVIDIA NIM, 파트너를 통해 이용할 수 있다. Kumo, Cosmos, Retriever, BioNeMo RFD4-Proteina, Ising 역시 이용 경로가 명시돼 있지만, 제품별 경로는 서로 다르다.
단기 출시 예정 제품은 10월 23일 출시가 예상되는 Nemotron 3.5 Bolt와 10월 후반 출시 예정인 Alpamayo 2 Edge다. 이 날짜는 출시 완료일이 아니라 계획된 이용 가능 시점이다.
결론
이번 확장으로 NVIDIA의 맞춤형 모델 제품군은 기업용 에이전트에서 기업 데이터 예측, 물리적 AI, 과학 연구 분야까지 넓어졌다. 개발자에게 당장 중요한 구분은 이미 평가에 이용할 수 있는 도구와 10월 후반 출시 예정인 Bolt 및 Alpamayo 제품 간의 차이다.
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