보쉬, 코드래빗, 서비스나우 등에서 엔비디아 오픈 모델 기반으로 AI 솔루션 구축
엔비디아가 미국 라스베이거스에서 열린 세계 최대 IT·가전 전시회 CES 2026에서 오픈 모델 생태계 확장을 위한 새로운 오픈 모델과 데이터, 도구를 공개했다. 엔비디아(NVIDIA)는 이를 통해 모든 산업 전반의 AI 혁신을 한층 가속화한다고 밝혔다.
이번에 공개된 모델들은 에이전틱 AI를 위한 엔비디아 네모트론(Nemotron) 제품군, 피지컬 AI를 위한 엔비디아 코스모스(Cosmos) 플랫폼, 자율주행차(AV) 개발을 위한 신규 엔비디아 알파마요(Alpamayo) 제품군, 로보틱스를 위한 엔비디아 아이작 (Isaac) GR00T, 생체의학 분야를 위한 엔비디아 클라라(Clara) 등을 포함한다. 이를 통해 기업들은 실제 환경에서 작동하는 AI 시스템을 개발하는 데 필요한 도구를 확보할 수 있다.
또한 엔비디아는 오픈소스 훈련 프레임워크와 함께 세계 최대 규모의 오픈 멀티모달 데이터 컬렉션 중 하나를 제공한다. 여기에는 10조 개의 언어 훈련용 토큰, 50만 개의 로보틱스 궤적 데이터, 45만 5천 개의 단백질 구조 데이터, 100테라바이트(TB)의 차량 센서 데이터가 포함된다. 이는 언어, 로봇, 과학 연구, 자율주행 분야 전반의 혁신을 가속하기 위한 전례 없는 규모의 오픈 리소스다고 업체 측은 밝혔다.
보쉬(Bosch), 코드래빗(CodeRabbit), 크라우드스트라이크(CrowdStrike), 코히시티(Cohesity), 포티넷(Fortinet), 프랑카 로보틱스(Franka Robotics), 휴머노이드(Humanoid), 팔란티어(Palantir), 세일즈포스(Salesforce), 서비스나우(ServiceNow), 히타치(Hitachi), 우버(Uber) 등 주요 기술 기업들은 엔비디아의 오픈 모델 기술을 도입하고 이를 기반으로 AI 솔루션을 구축하고 있다.
최근 공개된 엔비디아 네모트론 3(Nemotron 3) 오픈 모델과 데이터를 기반으로, 엔비디아는 음성, 멀티모달 검색 증강 생성(retrieval-augmented generation, RAG), 안전성을 위한 네모트론 모델을 새롭게 공개했다.
보쉬는 네모트론 스피치를 활용해 운전자가 차량과 상호작용할 수 있도록 하고 있다. 서비스나우는 네모트론을 포함한 오픈 데이터세트를 활용해 자사의 아프리엘(Apriel) 모델 제품군을 훈련해 비용 효율적인 멀티모달 성능을 구현하고 있다.
케이던스(Cadence)와 IBM은 복잡한 기술 문서 전반의 검색과 추론 성능 향상을 위해 네모트론 RAG 모델을 시범 적용 중이다. 크라우드스트라이크, 코히시티, 포티넷은 네모트론 세이프티 모델을 도입해 AI 애플리케이션의 신뢰성을 강화하고 있다.
팔란티어는 전문 AI 에이전트를 위한 최초의 통합 기술 스택을 구축하기 위해 자사의 온톨로지(Ontology) 프레임워크에 네모트론 모델을 통합하고 있다. 코드래빗은 네모트론 모델을 활용해 AI 코드 리뷰를 구동하고 확장함으로써 리뷰 정확도를 유지하고, 속도와 비용 효율성을 개선하고 있다.
엔비디아는 개발자를 위해 오픈소스 데이터세트, 훈련 리소스, 블루프린트도 함께 공개하고 있다. 여기에는 MMTEB 리더보드에 등재된 라마 임베드 네모트론 8B(Llama Embed Nemotron 8B) 모델의 데이터세트와 훈련 코드가 포함된다. 이에 더해, AI 요청을 작업에 가장 적합한 모델로 자동 라우팅하는 방법을 제시하는 업데이트된 LLM 라우터(LLM Router), 그리고 신규 네모트론 스피치 ASR 모델을 구축하는 데 사용된 데이터세트도 추가로 공개됐다.
추론 기반 자율주행을 위한 엔비디아 알파마요
로봇과 자율 시스템을 위한 피지컬 AI를 개발하려면, 복잡한 실제 환경에서 인지하고 추론하며 행동할 수 있는 대규모의 다양한 데이터세트와 모델이 필요하다. 허깅 페이스(Hugging Face)에서는 로보틱스가 가장 빠르게 성장하는 분야로 떠오르고 있으며, 엔비디아의 오픈 로보틱스 모델과 데이터세트가 플랫폼 내 다운로드 수를 주도하고 있다.
엔비디아는 인간 수준의 추론과 월드 생성을 지원하는 엔비디아 코스모스 오픈 월드 파운데이션 모델을 공개해 피지컬 AI 개발과 검증을 가속한다.
안전하고 확장 가능한 자율주행 기술 개발에는 복잡한 실제 환경과 다양한 시나리오를 인식하고, 추론하고, 행동할 수 있는 AI 역량이 필요하다. 또한, 대규모로 신속한 훈련, 테스트, 개선을 지원하는 개발 워크플로우도 중요한 요소다.
엔비디아는 추론 기반 자율주행차 개발을 진전시키기 위해 새로운 오픈 모델, 시뮬레이션 도구, 대규모 데이터세트로 구성된 엔비디아 알파마요 제품군을 공개했다. 엔비디아는 또한 가장 광범위한 지역과 조건에서 수집된 1,700시간 이상의 주행 데이터를 담은 피지컬 AI 오픈 데이터세트(Physical AI Open Datasets)도 함께 공개했다. 여기에는 추론 아키텍처 발전에 필수적인 희귀하고 복잡한 실제 환경의 엣지 케이스가 포함된다
비용을 절감하고 치료 속도를 높이기 위해, 엔비디아는 디지털 발견과 실제 의료 현장의 격차를 좁히는 새로운 클라라 AI 모델을 출시했다. 이와 함께, 45만 5천 개의 합성 단백질 구조로 구성된 엔비디아 데이터세트는 AI 연구자들이 보다 정교한 AI 모델을 구축하는 데 기여한다.
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