NVIDIA Nemotron 3: 오픈소스 에이전틱 AI 시대를 열다

TL;DR

• 3가지 규모의 모델 출시: Nemotron 3 Nano(30억 활성 파라미터, 즉시 사용 가능), Super(100억), Ultra(500억, 2026년 상반기)
• 4배 높은 처리량: Nemotron 2 Nano 대비 처리량 4배 증가, 단일 H200 GPU에서 추론 토큰 60% 감소
• 혁신적 하이브리드 MoE 아키텍처: Mamba-2와 Transformer를 결합한 경량 전문가 혼합 방식으로 효율성과 정확도 동시 달성
• 3조 토큰 규모의 공개 데이터: 사전훈련, 사후훈련, 강화학습 데이터셋 및 오픈소스 도구 제공
• 오픈 라이선스: 가중치, 훈련 데이터, 훈련 방법 모두 github, Hugging Face에서 자유롭게 접근 가능

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본문

1. 에이전틱 AI의 시대: 다중 에이전트 협업이 필요한 이유

조직들이 단일 모델 챗봇에서 협업형 멀티 에이전트 AI 시스템으로 전환하면서, 개발자들은 새로운 도전에 직면하고 있다. 통신 오버헤드, 문맥 표류(context drift), 높은 추론 비용이 주요 과제이며, 무엇보다 자동화된 복잡한 워크플로우를 신뢰하기 위해서는 모델의 투명성이 필수다.

엔비디아가 Nemotron 3를 출시한 배경은 여기에 있다. 오픈소스이면서도 상업용 프론티어 모델 수준의 성능을 갖춘 모델이 필요했고, 동시에 기업이나 국가 차원의 규제와 데이터 정책을 반영할 수 있는 유연성이 요구된 것이다.

Why it matters:
에이전틱 AI는 단순 자동응답을 넘어 지능형 의사결정을 수행하는 시스템으로 진화하고 있다. 이 과정에서 투명성 있는 오픈 모델의 중요성이 부각된다. 닫힌 프로퀄로프 모델은 규제 준수나 데이터 독립성 측면에서 제약이 있기 때문이다.

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2. Nemotron 3 모델 라인업: 워크로드별 최적화된 3단계 구조

Nemotron 3 제품군은 Nano, Super, Ultra 세 가지 규모로 구성되며, 각각 다른 컴퓨팅 환경과 성능 요구 사항을 충족하도록 설계되었다.

모델명	파라미터	활성 파라미터	발표 상태	주 용도
Nano	31.6B	~3.6B	2025년 12월 즉시 사용 가능	소프트웨어 디버깅, 콘텐츠 요약, AI 어시스턴트 워크플로우
Super	~100B	~10B	2026년 상반기 예정	멀티 에이전트 애플리케이션, 협업 에이전트
Ultra	~500B	~50B	2026년 상반기 예정	복잡한 AI 애플리케이션, 심층 전략 계획

2.1 Nemotron 3 Nano: 소형이지만 강력한 에이전트

Nemotron 3 Nano는 즉시 배포 가능한 모델이다. 총 31.6억 개의 파라미터 중 단 3.6억 개만 활성화되는 구조(Mixture of Experts)로, L40S 같은 소형 GPU에도 탑재될 수 있다.

성능 면에서도 놀랍다. 단일 H200 GPU에서 8K 입력/16K 출력 설정 기준으로 Qwen3-30B 대비 3.3배, GPT-OSS-20B 대비 2.2배 높은 처리량을 달성한다. 이는 추론 토큰 생성을 최대 60% 단축하는 것과 맞물려 실시간 에이전트 시스템의 비용을 획기적으로 낮춘다.

또한 Nano는 100만 토큰 컨텍스트 윈도우를 지원해 장문 멀티스텝 작업에서 정보를 오래 기억할 수 있다. 이는 소프트웨어 디버깅, 콘텐츠 요약, 정보 검색 같은 실무 작업에 매우 적합하다.

Why it matters:
기존 오픈소스 모델들은 크기와 성능 사이의 트레이드오프에서 어려움을 겪었다. Nemotron 3 Nano는 이 갈등을 하이브리드 MoE 아키텍처로 해결했으며, 이는 엣지 디바이스에서도 고품질의 AI 에이전트를 운영 가능하게 만든다.

2.2 Nemotron 3 Super & Ultra: 엔터프라이즈 규모의 추론

Super와 Ultra는 아직 개발 단계지만, 2026년 상반기에 출시될 예정이다.

Super는 약 100억 개의 활성 파라미터로 멀티 에이전트 환경에서의 협업과 낮은 지연 시간을 우선한다. Ultra는 약 50억 개의 활성 파라미터를 갖춘 고급 추론 엔진으로, 심층 연구와 전략적 계획이 필요한 워크플로우를 처리한다.

주목할 점은 두 모델 모두 NVFP4(NVIDIA의 초저정밀 4비트 훈련 포맷) 기반으로 NVIDIA Blackwell 아키텍처에서 훈련된다는 것이다. 이를 통해 메모리 요구 사항을 대폭 감소시키고 훈련 속도를 가속화하면서도, 높은 정밀도 포맷과 비교해 정확도 손실을 최소화한다.

Why it matters:
엔터프라이즈 AI는 단순 처리량 이상으로 추론 정확도와 비용 효율성을 동시에 요구한다. Nemotron 3 Super와 Ultra의 설계는 대규모 멀티 에이전트 워크플로우에서 이 세 가지를 모두 달성할 수 있도록 최적화되었다.

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3. 핵심 기술 혁신: 하이브리드 Mamba-Transformer MoE 아키텍처

Nemotron 3의 핵심은 하이브리드 Mamba-Transformer Mixture-of-Experts(MoE) 아키텍처다.

3.1 Mamba-2 + Transformer의 최적 조합

기존 Transformer 모델들은 장문맥 처리에서 이차 시간 복잡도(quadratic time complexity) 문제를 겪었다. Nemotron 3는 이를 해결하기 위해 Mamba-2 레이어와 Transformer 주의(Attention) 레이어를 적층 구조로 결합한다.

• Mamba-2: 선형 시간 복잡도로 장문맥(1M 토큰) 처리, 저레이턴시 추론
• Transformer Attention: 미세한 추론이 필요한 부분에서 고정확도 달성

이 조합은 에이전트가 빠르면서도 정확한 추론을 동시에 수행할 수 있게 해준다.

3.2 Sparse Mixture of Experts: 동적 파라미터 활성화

Nano 기준으로 128개 전문가(Expert) 중 단 6개만 각 토큰 처리 단계에서 활성화된다. 이는 동적 라우팅(Dynamic Routing) 메커니즘을 통해 입력에 따라 가장 관련 있는 전문가들을 선택하는 방식이다.

결과적으로:

• 전체 파라미터 크기는 크지만 활성 파라미터는 매우 작아 메모리 효율성 극대화
• 각 전문가가 특정 도메인이나 작업 유형에 특화되어 정확도 향상
• 토큰당 계산량 감소로 처리량 4배 증가

Why it matters:
AI 모델의 규모가 커질수록 배포 비용이 선형적으로 증가하지만, MoE 기술을 통해 "큰 모델의 정확도"를 "작은 모델의 비용"으로 달성할 수 있다. 이는 엣지 디바이스부터 데이터센터까지 보편적인 에이전트 배포를 가능하게 한다.

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4. 투명성 중심의 오픈 데이터 및 도구

엔비디아는 단순 모델만 공개한 게 아니라, 모델 개발에 사용된 모든 자산을 오픈소스로 제공한다.

4.1 3조 토큰 규모의 공개 데이터셋

엔비디아는 Nemotron 3 훈련에 사용한 데이터셋을 3조 토큰(3 trillion tokens) 규모로 공개했다. 이는 다음으로 구성된다:

• 사전훈련(Pre-training) 데이터: 기본 언어 능력 습득
• 사후훈련(Post-training) 데이터: 지시 따르기, 대화 능력 강화
• 강화학습(Reinforcement Learning) 데이터: 추론 정확도, 안전성 개선
• Nemotron Agentic Safety Dataset: 복잡한 에이전트 시스템의 안전성 평가용 실제 텔레메트리

개발자는 이 데이터셋을 직접 검토하고 자신의 도메인에 맞게 재구성하거나 커스터마이징 할 수 있다. 이는 금융, 헬스케어, 제조 같은 규제가 엄격한 산업에서 매우 중요하다.

4.2 오픈소스 훈련 도구 및 라이브러리

엔비디아는 세 가지 핵심 도구를 GitHub와 Hugging Face에서 무료 제공한다:

도구명	목적	주요 기능
NeMo Gym	훈련 환경 개발 인프라	다양한 강화학습 환경 제공, RL 실험 기반 제공
NeMo RL	고성능 강화학습 훈련	FP8 훈련 지원, 비동기 RL, 첨단 RL 알고리즘
NeMo Evaluator	모델 성능/안전성 검증	벤치마크 평가, 안전성 점검, 성능 모니터링

Prime Intellect와 Unsloth 같은 회사들은 이미 NeMo Gym의 즉시 사용 가능한 훈련 환경을 자신의 워크플로우에 통합하고 있다. 이는 개발자가 처음부터 훈련 환경을 구축할 필요 없이 빠르고 쉽게 Nemotron을 커스터마이징할 수 있도록 한다.

Why it matters:
대부분의 상용 AI 모델은 훈련 데이터가 비공개되어 있어, 기업이 모델을 신뢰하거나 자신의 데이터와 규제에 맞게 조정하기 어렵다. Nemotron 3는 완전한 투명성을 제공함으로써 기업이 모델 안에 "무엇이 들어갔는지" 확인하고, 자신의 도메인에 맞춰 재훈련하고 개선할 수 있도록 한다.

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5. 광범위한 플랫폼 지원: 로컬부터 클라우드까지

Nemotron 3는 개발자의 선택권을 최대화하도록 설계되었다.

5.1 로컬 배포: 개인 정보 보호와 완전 통제

로컬 환경에서는 다음 도구로 즉시 실행 가능하다:

• LM Studio: GUI 기반 간편 배포
• llama.cpp: C++ 최적화 추론
• SGLang: 구조화된 생성 언어
• vLLM: 고속 벡터 엔진

이는 개발자가 클라우드 API 의존성 없이 완전히 자신의 인프라에서 모델을 운영할 수 있다는 뜻이다. 특히 금융, 의료, 정부 같은 민감한 데이터를 다루는 산업에서 중요하다.

5.2 엔터프라이즈 플랫폼: 기존 스택과의 통합

주요 데이터/AI 플랫폼들이 이미 Nemotron을 지원하기 시작했다:

• Couchbase, DataRobot, H2O.ai: 데이터 + AI 파이프라인
• JFrog, Lambda, UiPath: DevOps, 클라우드 배포, RPA 자동화
• NVIDIA NIM: 마이크로서비스 기반 배포로 최고 수준의 개인정보 보호

5.3 클라우드 배포: 다중 벤더 지원

2026년 상반기 이전에 다음 플랫폼들에서 이용 가능할 예정이다:

• AWS: Amazon Bedrock (서버리스)
• Google Cloud, Microsoft Azure Foundry
• CoreWeave, Crusoe, Nebius, Nscale, Yotta (전문 AI 클라우드 제공자)

Why it matters:
벤더 락인(Vendor Lock-in)은 오픈소스 AI의 큰 위험 요소다. Nemotron 3가 로컬, 엔터프라이즈, 멀티 클라우드 환경을 모두 지원함으로써 개발자와 기업은 자유롭게 배포 환경을 선택할 수 있다.

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6. 오픈소스 라이선스와 주권적 AI 전략

Nemotron 3는 NVIDIA Open Model License로 공개되며, 모든 자산(가중치, 데이터셋, 훈련 방법, 기본 프레임워크)이 포함된다.

이는 엔비디아의 "주권적 AI(Sovereign AI)" 전략의 핵심이다. 유럽(GDPR), 한국, 기타 국가들이 자신의 규제에 맞는 독립적인 AI 시스템을 구축할 수 있도록 하겠다는 의지다.

조직들은:

• 자체 데이터로 모델 재훈련 가능
• 로컬 인프라에서 완전히 폐쇄된 환경에서 운영 가능
• 모델 개선 사항을 다시 커뮤니티에 기여 가능

이는 단순 "공개 소스 코드"를 넘어 진정한 의미의 AI 민주화를 의미한다.

Why it matters:
AI가 사회 기반 시설처럼 중요해지면서, 국가와 기업은 자신의 데이터와 모델에 대한 완전한 소유권과 통제권을 원한다. Nemotron 3는 이 요구를 만족시키는 첫 번째 진지한 시도다.

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7. 시장에 미치는 영향: 프론티어 모델과의 하이브리드 전략

흥미로운 점은 엔비디아가 Nemotron 3를 프론티어 모델(예: GPT-4, Claude)의 경쟁 모델로 포지셔닝하지 않는다는 것이다. 대신 다음을 제안한다:

하이브리드 라우팅(Hybrid Routing):

• 복잡한 추론 작업: 프론티어 모델 사용
• 반복적, 저비용 작업: Nemotron 사용

예를 들어, 에이전트가 사용자 질문을 분석하고 관련 정보를 검색하는 작업은 Nemotron Nano로 충분하지만, 그 정보를 종합해 전략을 제시해야 하면 프론티어 모델로 라우팅하는 방식이다.

이 전략은:

• 토크노믹스(Tokenomics) 최적화: 불필요한 프론티어 모델 호출 감소
• 지연시간 개선: 빠른 Nano 응답
• 비용 절감: 평균 추론 비용 대폭 감소

결과적으로 스타트업부터 엔터프라이즈까지 모두에게 경제적 이점을 제공한다.

Why it matters:
AI 에코시스템에서 "모든 작업에 최고 성능 모델을 사용"하는 것은 비경제적이다. Nemotron 3는 개발자가 작업 특성에 맞는 최적의 모델을 선택할 수 있도록 옵션을 제공한다.

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결론

NVIDIA가 Nemotron 3을 공개한 것은 단순 기술 발표를 넘어 오픈 AI 생태계의 판도 변화를 의미한다.

핵심 요약:

1. 에이전틱 AI 시대의 효율성: 하이브리드 MoE 아키텍처로 작은 크기, 큰 성능 달성
2. 투명성 중심: 3조 토큰 데이터, 훈련 도구 전부 오픈소스로 공개
3. 배포 자유도: 로컬부터 멀티 클라우드까지 어디서나 운영 가능
4. 주권적 AI: 국가와 기업이 자신의 규제와 데이터에 맞춰 AI 시스템 구축 가능
5. 경제성: 프론티어 모델과의 하이브리드 전략으로 실제 비용 절감

Nemotron 3는 엔비디아가 "GPU 제조사"에서 "AI 생태계 구축자"로의 진화를 보여주는 사례다. 특히 한국, 유럽 같은 강력한 데이터 규제를 가진 지역에서 독립적이고 신뢰할 수 있는 AI 시스템을 원하는 조직들에게 절호의 기회다.

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References

• (NVIDIA Debuts Nemotron 3 Family of Open Models, 2025-12-15)[https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-debuts-nemotron-3-family-of-open-models]
• (Nemotron 3 Nano - A new Standard for Efficient, Open, Intelligent Models, 2025-12-15)[https://huggingface.co/blog/nvidia/nemotron-3-nano-efficient-open-intelligent-models]
• (엔비디아, 오픈소스 AI 모델 '네모트론3' 공개, 2025-12-16)[https://dailian.co.kr/news/view/1587014/]
• (에이전틱 AI 위한 'NVIDIA Nemotron 3' 오픈 모델 제품군 공개, 2025-12-16)[https://blogs.nvidia.co.kr/blog/nvidia-debuts-nemotron-3-family-of-open-models/]
• (Analysis: Nvidia Nemotron-3 open models lead to more efficient agentic AI, 2025-12-16)[https://siliconangle.com/2025/12/16/analysis-nvidia-nemotron-3-open-models-lead-efficient-agentic-ai/]
• (NVIDIA Nemotron 3 Family of Models, 2025-12-15)[https://research.nvidia.com/labs/nemotron/Nemotron-3/]
• (Nemotron 3 Nano: 7 Proven Results For 24GB VRAM LLM Agent Guide GGUF, 2025-12-15)[https://binaryverseai.com/nemotron-3-nano-24gb-vram-local-agent-guide-gguf/]