엔비디아, 오픈웨이트 AI를 기업 전략 전면에

엔비디아($NVDA)가 오픈웨이트 인공지능(AI) 모델을 기업용 AI 인프라 전략의 한 축으로 내세웠다. 폐쇄형 대형 모델만 쓰는 방식보다 기업이 직접 조정하고 자체 인프라에서 운용할 수 있는 모델 수요가 커졌다는 판단이다.

크립토브리핑은 황런쉰(Jensen Huang) 엔비디아 창업자 겸 최고경영자가 공개형 모델과 폐쇄형 모델의 병행 필요성을 강조했다고 전했다. 황런쉰은 엔비디아 GTC 공개 모델 세션에서 “폐쇄형 대 공개형의 문제가 아니라 폐쇄형과 공개형의 문제”라고 말했다.

이 발언은 AI 개발을 하나의 거대 모델 경쟁으로 보지 않고, 산업별 데이터와 업무 흐름에 맞춘 여러 모델 조합으로 봐야 한다는 뜻으로 풀이된다. 기업 고객이 모델을 고르고 조정하는 과정에서 칩, 추론, 라우팅, 배포 인프라의 중요성이 커진다는 논리다.

황런쉰은 7월 24일 X에 ‘오픈 웨이트와 미국 AI 리더십’ 공개서한을 공유했다. 서한에는 엔비디아, 마이크로소프트(Microsoft), 메타(Meta), 구글(Google), 오픈AI(OpenAI), IBM, 허깅페이스(Hugging Face) 등 기술 기업과 기관이 이름을 올렸다.

공개서한은 오픈웨이트 모델을 누구나 내려받고 검사하며 수정해 자체 인프라에서 실행할 수 있는 AI 모델로 정의했다. 모델 구조나 학습 데이터 전체가 모두 공개된다는 뜻은 아니지만, 가중치를 활용해 기업이나 개발자가 배포 환경을 직접 설계할 수 있다는 점이 핵심이다.

엔비디아는 이 흐름을 제품 공개로도 이어갔다. 회사는 8월 11일 네모트론 3.5 라이트닝(Nemotron 3.5 Lightning)을 공개했다.

네모트론 3.5 라이트닝은 300억개 매개변수를 가진 혼합전문가(MoE) 구조의 오픈 모델이다. 장시간 작동하는 에이전트형 AI 업무에 맞춰 설계됐다는 설명이다.

함께 공개된 네모 스위치야드(NeMo Switchyard)는 여러 모델 가운데 작업에 맞는 모델을 고르는 오픈소스 라우팅 라이브러리다. 기업이 하나의 모델에 모든 업무를 맡기기보다, 비용과 성능, 지연시간에 따라 모델을 배분하는 방식에 초점을 둔 도구다.

오픈웨이트 모델이 기업 시장에서 주목받는 이유는 데이터 통제와 배포 위치 때문이다. 클라우드 API만 쓰는 방식과 달리 기업은 내부 시스템이나 엣지 장비에서 모델을 운용하고, 업무별로 모델을 조정할 수 있다.

이 구조는 엔비디아의 하드웨어 전략과도 맞닿아 있다. 공개형이든 폐쇄형이든 모델을 실제 업무에 적용하려면 추론 서버와 그래픽처리장치(GPU), 모델 라우팅, 운영 도구가 필요하기 때문이다.

크립토브리핑은 황런쉰이 실적 발표와 기조연설에서 오픈소스 AI 채택을 기업용 GPU 서버 배치의 주요 동인으로 언급해 왔다고 전했다. 서비스형 소프트웨어, 로봇, 산업용 애플리케이션 기업들이 폐쇄형 모델 API를 단순 호출하는 방식보다 맞춤형 AI 시스템을 구축하려는 흐름이 커졌다는 설명이다.

오픈웨이트 모델에는 위험도 따른다. 공개서한은 모델 가중치가 한 번 배포되면 원 개발자가 통제하기 어렵고, 수정본을 추적하거나 되돌리기 어렵다고 적었다.

다만 서한은 이를 이유로 공개 모델을 금지하기보다 연구자와 보안 전문가가 취약점을 찾고 방어 체계를 개선할 수 있는 환경을 만들어야 한다고 주장했다. 개방성과 보안 통제의 균형을 제도와 기술로 맞춰야 한다는 취지다.

이 흐름은 크립토 업계가 말해 온 탈중앙 AI 논의와도 닿아 있다. 중국 오픈 AI 모델의 확산이 탈중앙 AI와 온체인 에이전트 논의로 이어졌다는 본지 보도처럼, 모델 접근성과 컴퓨팅 인프라 집중 문제는 블록체인 업계에서도 반복돼 온 쟁점이다.

다만 이번 엔비디아 발언과 모델 공개가 특정 토큰 가격이나 온체인 사용량 변화로 이어졌다는 근거는 제시되지 않았다. 엔비디아의 방향은 오픈 모델을 단순 연구 자산이 아니라 기업 AI 배포 방식의 일부로 다루는 쪽에 맞춰져 있다.