NVIDIA, Nemotron 3.5 등 오픈 모델 확대…기업·과학 분야 지원

NVIDIA가 10월 21일 언어·로봇·생물학·양자컴퓨팅 분야의 오픈 모델 제품군을 확대한다고 밝혔다. 확대 대상은 Nemotron 3.5 Super VL과 Nemotron 3.5 Bolt, 구조화된 기업 데이터용 Kumo, 월드 모델 Cosmos 3.5 등이다.

NVIDIA의 오픈 모델은 조직이 자체 데이터로 맞춤화하고 직접 관리하는 인프라에 배포할 수 있는 기반 모델이다. 기업과 연구기관은 지역 언어와 산업별 요구에 맞춰 애플리케이션을 개발할 수 있다.

NVIDIA는 Nemotron 3.5 Bolt E4B 4GB를 10월 23일 금요일 공개할 것으로 예상했다. 자율주행차용 NVIDIA Alpamayo 2 Edge도 10월 안에 GitHub와 Hugging Face에서 다운로드를 제공할 예정이다.

현재 이용 가능한 NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL의 제공 경로는 Hugging Face, ModelScope, OpenRouter, build.nvidia.com의 NVIDIA NIM 마이크로서비스와 NVIDIA의 클라우드·후속 학습·추론 파트너다. 새 NVIDIA Nemotron Retriever 모델은 임베딩·리랭킹·문서 파싱을 지원하며, Hugging Face와 여러 파트너 플랫폼, build.nvidia.com의 NVIDIA NIM 마이크로서비스에서 이용할 수 있다.

기업 데이터 활용 분야에서는 NVIDIA Kumo가 예측과 사기 위험 평가, 후속 조치 추천을 지원한다. NVIDIA Agent Knowledge Foundation에 속하는 Kumo는 작업마다 별도 머신러닝 파이프라인을 만드는 비용과 복잡성을 줄이기 위한 오픈 기반 모델·라이브러리·도구 제품군이다.

NVIDIA Kumo Structured는 관계형·표 형식 데이터의 예측과 이상 탐지용 모델을 포함한다. NVIDIA Kumo Engine은 구조화된 데이터용 기반 모델을 개발·배포하는 오픈 라이브러리 스택이며, 개발자는 사전 학습한 Kumo 모델을 적용한 뒤 성능 개선이 필요하면 자체 데이터로 미세 조정할 수 있다.

Cognite, Coinbase, Databricks, DoorDash, Revolut, Tubi가 Kumo 모델을 활용하는 초기 기업에 포함된다. NVIDIA에 따르면 Snowflake 고객들은 광고·에너지·금융서비스·소매 분야에서 Kumo 모델로 AI 개발을 진행하고 있다. NVIDIA는 Kumo 모델을 Hugging Face에 공개했으며, 운영 환경의 추론에 맞춰 최적화·패키징한 NVIDIA NIM 마이크로서비스도 build.nvidia.com에서 제공한다.

NVIDIA Nemotron은 에이전트 개발을 위한 오픈 언어 모델·데이터세트·학습 절차를 제공하는 제품군이다. 텍스트와 이미지를 지원해 에이전트가 작업 흐름을 조율하고 복잡한 문제를 추론하며 전문 작업을 수행하도록 돕는다. 모델 개발에는 NVIDIA Nemotron Coalition의 데이터·연구·전문성이 쓰였으며 유럽 파트너로 Black Forest Labs, H-Company, Mistral이 참여했다.

Dassault Systèmes, Domyn, Dream, Palantir 고객사, Salesforce, SAP, Shopify, Synopsys, WPP와 Accenture, EY는 Nemotron 모델과 데이터세트로 맞춤형 모델 및 분야별 에이전트를 개발하고 있다. NVIDIA는 Google Cloud, CoreWeave, Fireworks, Scale AI 등을 포함한 후속 학습 파트너들과 기업의 업무별 모델 맞춤화도 지원한다.

물리적 환경을 다루는 NVIDIA Cosmos는 로봇·자율주행차·비전 에이전트 개발용 오픈 월드 기반 모델 제품군이다. NVIDIA는 더 적은 연산 자원으로 월드 모델을 개선하는 후속 학습·최적화 도구와 실제 시험에 앞서 대화형 주행·로봇 조작 시나리오의 동작을 평가하는 시뮬레이션 체크포인트를 소개했다.

NVIDIA Cosmos Data Factory는 학습 데이터의 선별·라벨링·생성·평가를 위한 설계도와 핵심 에이전트 기능으로 구성된다. 개발자는 주행 상황·제품 결함·이미지 증강·이벤트 생성에 필요한 전체 작업 흐름이나 개별 기능을 활용하고, 에이전트에 과정을 조율하도록 할 수 있다.

Porsche와 Voxel51, ANYbotics와 Encord, Zalando 및 CEVA Logistics와 Sereact, Siemens는 Cosmos Data Factory로 학습 데이터세트를 구축하고 모델 정밀도를 개선하고 있다. NVIDIA Cosmos의 공개 경로는 Hugging Face와 GitHub, 일부 추론 파트너다.

NVIDIA Alpamayo 2 Edge는 차량 안에서 실시간 장면 이해와 동작 계획을 처리하는 소형 추론 모델이다. NVIDIA는 Nemotron 기반의 NVIDIA Cosmos 3 Edge를 토대로 모델을 구축하고 NVIDIA DRIVE AGX Thor 플랫폼에 맞춰 최적화했으며, 개발자가 더 적은 연산 요구량으로 차량에 고급 주행 기능을 적용하도록 돕는다고 설명했다.

생물학 분야의 NVIDIA BioNeMo RFD4-Proteina는 NVIDIA와 University of Washington의 Institute for Protein Design 소속 Baker Lab이 함께 개발한 오픈 단백질 설계 모델이다. 단백질 서열과 3차원 구조를 생성해 결합하기 어려운 표적이나 소분자에 결합하는 단백질, 복잡한 구조로 조립되는 단백질의 설계를 지원한다.

NVIDIA는 BioNeMo RFD4-Proteina가 10개 이상의 단백질 설계 작업에서 우수한 성능을 보였으며, 아미노산 200개로 이뤄진 단백질 벤치마크에서 RFdiffusion3보다 약 13배 빠르게 설계안을 생성했다고 밝혔다. 연구자는 에이전트로 설계 목표와 분자 제약에 맞춰 후보를 생성·평가한 뒤 실험실에서 시험할 설계안을 선택할 수 있다. 모델의 제공 경로는 build.nvidia.com과 NVIDIA NIM 마이크로서비스, GitHub, Hugging Face, 일부 추론 파트너다.

양자컴퓨팅용 NVIDIA Ising은 실시간 하드웨어 보정부터 오류 정정까지 지원하는 오픈 모델 제품군이다. 서로 다른 큐비트 구현 방식과 개별 하드웨어 요구에 맞춰 확장할 수 있다.

IQM Quantum Computers는 Ising으로 양자 프로세서를 보정한다. NVIDIA에 따르면 IQM Quantum Computers의 활용 사례에서 특화된 오픈 보정 모델이 대형 범용 모델보다 높은 성능을 보였다. SEEQC는 실시간 양자 오류 정정에 필요한 낮은 지연시간을 확보하기 위해 자체 Digital Link에 NVIDIA NVQLink 플랫폼과 Ising을 결합한다.

AWS는 NVIDIA Ising 제품군을 AWS Parallel Computing Service(AWS PCS)에 통합해 연구자의 접근을 지원한다. 양자 오류 정정을 위한 디코딩은 지연시간 요건 때문에 통상 양자 프로세서와 같은 장소의 고전 컴퓨팅 하드웨어에서 수행하지만, 연구자는 AWS PCS 통합을 통해 배포 전 단계부터 Ising을 활용할 수 있다. NVIDIA Ising의 공개 경로는 GitHub, Hugging Face, build.nvidia.com이다.