2026년 8월 11일 발표된 The Information의 보고서에 따르면 Nvidia는 Nemotron 4라는 새로운 오픈 소스 인공 지능 모델을 개발하고 있습니다. 이 모델은 최소 1조 개의 매개변수를 갖추고 있습니다. 이러한 움직임은 업계 최고의 개방형 모델과 직접 경쟁하려는 칩 제조업체의 야망을 나타냅니다.

Reuters가 처음 공개한 보고서에 따르면 Nemotron 4는 Meta가 최근 출시한 Muse Glimmer 및 기타 대규모 모델을 포함하여 최고의 오픈 소스 AI 시스템에 도전하도록 설계되었습니다. 개방형 AI의 최신 개발을 추적하는 독자를 위해 AI Buzz Wire의 AI 속보에서는 모델 출시 및 업계 변화에 대한 지속적인 보도를 제공합니다.

수조 매개변수의 야망

Nemotron 4는 Nvidia의 현재 개방형 모델에서 상당한 확장을 의미합니다. 회사는 네모트론 4 보고서가 나온 같은 날 300억 매개변수 모델인 네모트론 3.5 라이트닝을 출시했습니다. Nemotron 3.5 Lightning은 에이전트 AI 워크로드를 위해 설계되었으며, 엣지 장치, 개인용 컴퓨터 및 클라우드 환경 전반에서 최대 4배 더 빠른 출력 생성과 30% 더 빠른 에이전트 작업 완료를 약속합니다.

매개변수가 300억 개에서 1조 개로 도약하면 Nemotron 4는 세계에서 공개적으로 사용 가능한 가장 큰 모델 중 하나가 될 것입니다. 이 규모의 모델은 일반적으로 추론을 위해 상당한 컴퓨팅 리소스가 필요하지만 탁월한 추론, 다국어 기능 및 작업 다양성을 제공할 수 있습니다.

Breakingthenews.net에 따르면 Nvidia의 Nemotron 4 모델은 빠르면 올 가을에 준비될 수 있지만 회사는 공식적으로 출시 일정을 확인하지 않았습니다.

엔비디아의 AI 소프트웨어 확장 전략

Nemotron 4 개발은 Nvidia가 하드웨어 회사에서 풀 스택 AI 제공업체로의 진화를 강조합니다. Nvidia는 Hopper 및 Blackwell GPU 아키텍처를 포함한 AI 가속기 분야에서 지배적인 위치로 가장 잘 알려져 있지만, 회사는 소프트웨어 및 모델 생태계를 꾸준히 구축해 왔습니다.

2026년 초, Nvidia는 개방형 AI 도구를 사이버 보안 방어자들의 손에 제공하는 데 초점을 맞춘 40개 이상의 회사 연합인 Open Secure AI Alliance를 시작했습니다. 또한 이 회사는 맞춤형 AI 모델을 구축 및 배포하기 위한 NeMo 프레임워크를 개발했으며 양자 컴퓨팅 연구를 위한 전문 모델을 출시했습니다.

Nemotron 제품군 자체는 빠르게 성장했습니다. Nemotron 3.5 Lightning은 기업이 다양한 하드웨어 구성에 에이전트 AI를 배포하는 데 더 많은 유연성을 제공한다고 Nvidia가 말하는 오픈 소스 라우팅 라이브러리인 NeMo Switchyard와 함께 제공됩니다.

점점 뜨거워지는 경쟁 구도

Nvidia는 혼잡한 오픈 웨이트 분야에 진입했습니다. Meta는 강력한 AI를 공개적으로 제공하려는 CEO Mark Zuckerberg의 노력의 일환으로 2026년 8월 10일에 300억 매개변수 모델인 Muse Glimmer를 출시했습니다. Alibaba는 또한 계획된 오픈 웨이트 출시에 앞서 Qwen3.8-Max 모델을 널리 액세스할 수 있도록 만들었습니다.

다른 경쟁업체로는 효율적인 개방형 모델로 명성을 쌓아온 Mistral과 Instinct GPU용 Instella MoE 16B 개방형 모델을 출시한 AMD가 있습니다. ByteDance는 10조 매개변수 모델을 개발하고 있는 것으로 알려졌으나 해당 프로젝트는 아직 초기 단계입니다.

개방형 운동은 상당한 정책적 관심을 받았습니다. Nvidia, Microsoft, Meta는 2026년 7월에 개방형 모델에 대한 조기 제한에 대해 공동으로 경고하면서 개방성이 보안 연구원과 소규모 개발자에게 도움이 된다고 주장했습니다.

Nvidia에 개방형 모델이 중요한 이유

Nvidia의 경우, 가능한 개방형 모델을 출시하는 것은 소프트웨어 이상의 전략적 목적을 제공합니다. Nvidia의 GPU 아키텍처에 최적화된 개방형 모델은 회사의 하드웨어에 대한 수요를 촉진할 수 있습니다. Nemotron 모델을 기반으로 애플리케이션을 구축하는 개발자는 Nvidia 인프라에서 교육하고 배포할 가능성이 높으며, 이는 Nvidia의 하드웨어와 소프트웨어 비즈니스 간에 플라이휠 효과를 생성합니다.

Information의 보고서에서는 Nemotron 4가 각 쿼리에 대한 매개변수 하위 집합만 활성화하여 추론 비용을 관리 가능하게 유지하면서 대규모 모델이 1조 매개변수 규모를 달성할 수 있도록 하는 전문가 혼합 아키텍처를 사용할지 여부를 명시하지 않았습니다. Meta 및 Alibaba의 모델을 포함한 대부분의 주요 1조 매개변수 클래스 모델은 이 접근 방식을 사용합니다.

Nvidia는 Nemotron 4 프로젝트를 공개적으로 확인하지 않았습니다. 회사는 보고서에 대한 논평 요청에 즉각 응답하지 않았습니다.

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