NVIDIA, Gemma 4를 RTX PC·DGX Spark·Jetson에 최적화... local agentic AI 저변 확대

NVIDIA는 2026년 4월 2일 Google의 최신 Gemma 4 모델을 NVIDIA GPU 전반에 맞춰 최적화했다고 밝혔다. 대상은 data center system뿐 아니라 RTX PC와 workstation, DGX Spark, Jetson Orin Nano edge module까지 포함된다. 이번 발표가 중요한 이유는 단순한 benchmark tuning이 아니기 때문이다. 핵심은 small-to-mid-sized multimodal model을 developer hardware와 edge device에서 돌아가는 local agent workflow로 옮기는 데 있다. 즉, agent AI의 무게중심을 cloud inference에만 두지 않겠다는 선언에 가깝다.

NVIDIA에 따르면 업데이트된 Gemma 4 family는 E2B, E4B, 26B, 31B variant로 구성된다. 회사는 reasoning, coding, structured tool use, vision, video, audio, interleaved multimodal prompt, 그리고 35+ language 지원과 140+ language pretraining을 강조한다. 포지셔닝도 분명하다. E2B와 E4B는 edge에서 ultraefficient low-latency deployment를 겨냥하고, 26B와 31B는 더 강한 GPU에서 higher-performance reasoning과 developer-centric workflow를 담당한다.

NVIDIA는 이 최적화를 실제 deployment path와 함께 묶고 있다. blog는 Ollama, llama.cpp, GGUF checkpoint, Unsloth Studio를 local fine-tuning과 deployment 경로로 제시하고, always-on local agent를 위한 OpenClaw compatibility도 별도로 언급한다. 그래서 이번 발표는 단순한 model support 뉴스보다 실전성이 높다. open model release와 실제 PC·workstation·embedded hardware 위 local agent stack 사이의 거리를 줄이려는 시도이기 때문이다.

더 넓게 보면 agentic AI의 무게중심이 서서히 넓어지고 있다는 신호이기도 하다. 가장 큰 model은 여전히 cloud inference가 유리하지만, open weight, 개선된 reasoning, native tool use, 최적화된 inference stack의 조합이 on-device 또는 near-device agent의 현실성을 높이고 있다. 개발자 입장에서는 latency를 줄이고 local file, application, peripheral에 더 밀착된 access를 얻을 수 있고, 기업 입장에서는 privacy, network exposure, 지속적인 inference cost를 더 세밀하게 통제할 여지가 생긴다.

물론 제약은 남아 있다. 더 큰 Gemma 4 variant는 여전히 의미 있는 GPU resource를 요구하고, local performance는 quantization choice, memory, software tooling에 크게 좌우된다. 그래도 4월 2일 발표는 NVIDIA가 RTX-class hardware와 DGX Spark를 remote AI cloud의 단순 client가 아니라, multimodal agent-oriented open model의 실제 거점으로 만들고 싶어 한다는 점을 분명히 보여준다.