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엔비디아,"칩 넘어 SW로 생태계 장악"…고성능 AI 모델 무료 배포 [이코노믹데일리] 세계 최대 AI 칩 기업 엔비디아(CEO 젠슨 황)가 자체 오픈소스 AI 모델과 관리 도구 개발사를 연이어 확보하며 하드웨어를 넘어 소프트웨어 생태계 장악력 확대에 나섰다. 엔비디아는 15일(현지시간) 자체 개발한 오픈소스 대형언어모델(LLM) ‘네모트론3(Nemotron-3)’를 출시한다고 밝혔다. 네모트론3는 파라미터 규모에 따라 300억 개의 ‘나노’와 1000억 개의 ‘슈퍼’ 및 5000억 개의 ‘울트라’ 등 3가지 라인업으로 구성됐다. 특히 가장 가볍고 효율적인 ‘나노’ 모델의 성능이 업계의 이목을 집중시켰다. 엔비디아가 오픈소스 커뮤니티 허깅페이스에 공개한 벤치마크 결과에 따르면 나노 모델은 미국 수학경시대회 문제를 푸는 ‘AIME25’에서 정답률 99.2%를 기록하며 압도적인 수학적 추론 능력을 증명했다. 또한 지식 능력을 평가하는 ‘MMLU-Pro’ 테스트에서는 78.3%의 점수를 받아 오픈AI가 지난해 출시한 유료 모델 GPT-4o의 72.6%를 뛰어넘는 성과를 보였다. 이는 메타가 개방형 정책을 축소하고 중국 딥시크가 보안 우려로 글로벌 확장에 제동이 걸린 틈을 타 엔비디아가 오픈소스 AI 시장의 주도권을 쥐겠다는 의도로 풀이된다. 엔비디아는 같은 날 오픈소스 AI 컴퓨팅 작업 관리 도구인 ‘슬럼(Slurm)’의 개발사 스케드MD 인수 소식도 알렸다. 슬럼은 전 세계 슈퍼컴퓨터의 절반 이상이 사용하는 핵심 소프트웨어로 엔비디아는 인수 후에도 이를 오픈소스로 유지할 방침이다. 업계 전문가들은 엔비디아의 이러한 광폭 행보를 고객 이탈을 막기 위한 강력한 ‘락인(Lock-in)’ 전략으로 분석한다. 자사 그래픽처리장치(GPU)에 최적화된 고성능 무료 AI 모델과 관리 도구를 제공함으로써 구글이나 오픈AI 등 자체 칩을 개발 중인 경쟁사로 고객이 넘어가는 것을 원천 차단하겠다는 계산이다. 젠슨 황 CEO는 “개방형 기술 혁신은 AI 발전의 기반”이라며 “네모트론을 통해 첨단 AI를 개방형 플랫폼으로 전환하고 개발자들이 대규모 에이전트 시스템을 투명하고 효율적으로 구축하도록 돕겠다”고 강조했다.2025-12-16 08:20:24
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중국 '키미-K2' 도발에 美 빅테크 총반격…GPT-5.1·제미나이3 잇따라 출격 [이코노믹데일리] 중국의 AI 스타트업 문샷AI가 쏘아 올린 '키미-K2-씽킹'이 전 세계 AI 업계를 강타하며 제2의 '딥시크 모먼트'를 재현하고 있다. 중국의 최신 모델이 벤치마크에서 미국의 선두 주자들을 압도하자 오픈AI와 구글, xAI 등 미국 빅테크들이 일제히 차세대 모델을 쏟아내며 진화에 나서는 등 미·중 AI 기술 패권 전쟁이 최고조로 치닫고 있다. 20일 업계에 따르면 이번 격전의 방아쇠는 지난 6일 문샷AI가 공개한 오픈소스 추론 모델 '키미-K2-씽킹(Kimi-K2-Thinking)'이 당겼다. 이 모델은 특정 분야에서 인간 전문가 수준을 평가하는 HLE(Human Level Evaluation) 테스트에서 44.9점을 기록하며 오픈AI의 'GPT-5'(41.7점)와 앤트로픽의 '클로드 소넷 4.5'(32점)를 제치고 1위에 오르는 이변을 연출했다. 웹 검색 능력을 평가하는 '브라우즈콤프'에서도 60.2점을 받아 GPT-5(54.9점)를 따돌렸다. 미국 빅테크들은 즉각적인 반격에 나섰다. 오픈AI는 키미-K2 출시 일주일 만인 13일 수학과 코딩 성능을 대폭 강화한 'GPT-5.1'을 공개하며 맞불을 놨다. 이어 일론 머스크의 xAI가 17일 심층 사고 기능을 탑재한 '그록 4.1'을 내놓으며 잠시 벤치마크 상위권을 탈환했으나 곧바로 구글이 차세대 모델 '제미나이3(Gemini 3)'를 출시하며 판을 다시 뒤집었다. 제미나이3는 HLE 벤치마크에서 37.4점을 기록, GPT-5.1과 클로드 소넷 4.5를 앞서며 현존 최고 성능임을 과시했다. 이번 사태가 '딥시크 모먼트'로 불리는 이유는 단순히 성능 때문만이 아니다. 중국 AI 모델들이 보여주는 압도적인 '비용 효율성'이 미국 빅테크들에 실질적인 공포감을 주고 있기 때문이다. CNBC 등 외신에 따르면 문샷AI의 모델 훈련 비용은 약 460만 달러(약 67억원) 수준으로 추정된다. 이는 수억 달러를 쏟아부어야 하는 미국 모델들에 비해 파괴적인 가격 경쟁력을 갖춘 것이다. 실제로 또 다른 중국 AI 기업 딥시크는 18일(현지시간) 학술지 네이처에 게재한 논문을 통해 자사 모델 'R1'의 훈련 비용이 불과 29만 4000달러(약 4억원)였다고 밝혔다. 이는 오픈AI가 2023년 공개한 기초 모델 훈련 비용(1억달러 이상)의 0.3% 수준에 불과하다. 중국이 저렴한 비용으로 미국 최상위 모델에 근접하거나 능가하는 성능을 뽑아내면서 '자본력'으로 기술 격차를 유지해 온 미국의 우위가 흔들리고 있다는 분석이 나온다. 미·중 간의 기술 격차 축소는 수치로도 증명된다. 스탠퍼드대 인간중심AI연구소(HAI) 보고서에 따르면 2024년 1월 103점에 달했던 미·중 최상위 모델 간 성능 격차는 올해 2월 23점까지 좁혀졌다. MMLU(대규모 다중 작업 언어 이해) 벤치마크 격차는 2023년 20%포인트에서 2024년 말 0.3%포인트로 사실상 사라졌다. 업계 관계자는 "중국 모델들이 오픈소스와 효율성을 무기로 미국의 턱밑까지 추격했다"며 "미국 빅테크들이 성능뿐만 아니라 비용 구조 혁신 없이는 주도권을 장담하기 어려운 국면에 진입했다"고 진단했다.2025-11-20 08:24:37
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