NVIDIA, 오픈 모델·데이터·도구 대규모 공개…산업 전반 AI 구축 가속

NVIDIA 발표 핵심

NVIDIA는 2026년 1월 5일 “NVIDIA Unveils New Open Models, Data and Tools to Advance AI Across Every Industry”라는 제목으로 오픈 AI 스택 확장 계획을 공개했다. 이번 발표의 특징은 모델 단독 공개가 아니라 데이터, 학습 리소스, 배포 경로, 파트너 생태계를 함께 제시했다는 점이다. 즉, 연구 데모 수준을 넘어서 실제 서비스 운영까지 이어지는 end-to-end 경로를 강조한 발표다.

NVIDIA가 제시한 오픈 자원 규모도 크다. 언어 학습 토큰 10 trillion, 로보틱스 trajectory 500,000개, 단백질 구조 455,000개, 차량 센서 데이터 100 terabytes를 제공한다고 밝혔다. 많은 기업이 모델 선택보다 데이터 커버리지와 검증 체계에서 병목을 겪는다는 점을 고려하면, 이 숫자들은 단순 홍보 수치가 아니라 개발 속도와 품질 안정성에 직접 영향을 주는 지표다.

공개된 모델군과 도구

발표에는 Nemotron(에이전트형 AI), Cosmos(physical AI), Alpamayo(자율주행 추론 개발), Isaac GR00T(로보틱스), Clara(헬스케어/생명과학) 등 여러 축이 포함됐다. 또한 GitHub, Hugging Face 배포와 함께 NVIDIA NIM microservices를 통해 edge부터 cloud까지 배포할 수 있는 경로를 제시했다.

Nemotron은 speech, multimodal RAG, safety 모델까지 범위를 확장했다.

NVIDIA는 Nemotron Speech ASR이 동급 대비 10x 성능을 낸다고 설명했다.

Cosmos Reason 2, Transfer 2.5, Predict 2.5는 물리 환경 추론과 synthetic data 생성에 초점을 맞췄다.

Alpamayo는 open model, simulation, dataset을 함께 제공하는 AV 개발 패키지로 소개됐다.

이 구조는 기업 입장에서 의미가 크다. 모델과 데이터, 서빙 경로가 정렬되어 있으면 통합 비용이 줄고, 팀은 제품 지표와 안전성 검증에 더 많은 시간을 투입할 수 있다. 특히 multimodal과 robotics처럼 운영 복잡도가 높은 영역에서 이런 일체형 제공 방식은 도입 장벽을 낮춘다.

시장 관점의 파급력

이번 발표가 high-impact로 평가되는 이유는 오픈 생태계와 상용 배포 경로를 동시에 제시했기 때문이다. NVIDIA는 Bosch, CrowdStrike, ServiceNow, Salesforce, Palantir, Hitachi, Uber 등 다수 기업의 채택 사례를 함께 언급했다. 이는 단순 기술 시연이 아니라 enterprise production을 겨냥한 공급 전략으로 해석할 수 있다.

향후 관전 포인트는 명확하다. 공개된 자산이 실제 운영 환경에서 품질, 안정성, 비용 효율을 얼마나 개선하는지, 그리고 경쟁사들이 모델 중심 경쟁에서 workflow 중심 경쟁으로 얼마나 빠르게 이동하는지다. 최소 향후 2~3개 분기 동안, NVIDIA의 오픈 자산이 기업 AI 프로젝트의 기본 레이어로 자리 잡는지가 중요한 지표가 될 것이다.