AI 에이전트의 판을 바꾸다: 엔비디아 Nemotron 3의 하이브리드 혁신과 미래
AI 업계는 매년 새로운 반전의 진화를 보여줍니다. 2025년, 엔비디아가 Nemotron 3 시리즈를 세상에 내놓으면서 인공지능 모델의 판도가 다시 금이 가기 시작했죠. 이 모델들은 흔히 쓰던 '트랜스포머'뿐 아니라 '마바(Mamba)'라는 새로운 시퀀스 처리 기술과 전문가 혼합(MoE)을 융합해, 전례 없는 효율과 확장성을 자랑합니다. 도대체 무엇이 어떻게 달라졌기에 업계가 들썩이는 걸까요? 오늘은 Nemotron 3의 기술적 혁신, 실제 활용 가치, 그리고 미래의 가능성까지 쉽고 재미있게 풀어보겠습니다.
Nemotron 3, AI 에이전트 시대를 위한 새로운 설계
엔비디아의 Nemotron 3는 오로지 ‘정보 생성’만 잘하던 AI에서 벗어나, ‘복잡한 계획이나 협업, 장기적인 기억 유지’ 같은 에이전트형 AI 워크플로우에 맞게 고안됐습니다. 사소한 대화 한 줄을 처리하는 모델이 아니라, 수 만 줄의 코드와 대화, 계획까지 한 번에 머릿속에 담고 움직이는 AI 파트너가 필요해진 시대에 걸맞는 선택인 셈입니다.
Nemotron 3 시리즈는 Nano, Super, Ultra로 구분되는데 Nano(나노)는 이미 오픈소스로 사용 가능하며, Super와 Ultra는 예고된대로 2026년에 출시될 예정입니다. 이 모델들은 이름처럼 각기 다른 크기와 처리 능력을 지녔지만, 공통적으로 “오래” “많이” “빠르게” 기억하고 처리하는 데 최적화되어 있죠.
트랜스포머 vs 마바: 하이브리드 MoE 구조의 진짜 마법
여기서부터가 진짜 기술의 하이라이트! 기존의 트랜스포머 기반 AI는 한 번에 받을 수 있는 입력(컨텍스트 윈도우)이 늘어날수록 메모리나 속도가 눈에 띄게 느려졌습니다. 하지만 Nemotron 3에는 마바(Mamba)라는 시퀀스 처리 구조가 결합되었습니다.
마바 레이어는 긴 입력을 처리해도 메모리 사용이 거의 일정하게 유지되어, 대화 기록이나 코드 리포지토리 전체를 메모리에 올려놓고 분석할 수 있습니다. 거기에 전문가 혼합(MoE) 구조가 더해져, 전체 316억 개 파라미터(나노 기준) 중 실제로 활성화되는 건 30억 개 내외! 덩치는 크지만 효율적으로 필요한 부분만 돌리니, 속도는 오히려 경쟁 모델보다 최대 3배나 빠릅니다.
100만 토큰 컨텍스트 윈도우, 진짜 무한 기억장치?
Nemotron 3가 가진 충격적 데이터 저장 능력, 바로 100만 토큰(context window)! 비교적 최신의 OpenAI, 구글 대형 모델과 맞먹는 규모이며, 수많은 업무 기록, 코드, 복잡한 도큐먼트까지 한 번에 파악 가능합니다. 단편화된 기억 챙기느라 헤맬 필요 없이, 한 번의 맥락에 모든 것을 담아낼 수 있다는 의미입니다.
그리고 이 긴 컨텍스트를 실시간으로 활용해도 자원 소모가 적기 때문에, 대규모 검색, 컴플라이언스, 수 시간에 달하는 긴 대화 기록 등에서 명확하고 일관된 결과를 내놓을 수 있습니다.
차세대 Super & Ultra: LatentMoE·MTP·NVFP4, 왜 더 특별할까?
Nano부터 상당히 인상 깊지만, Super와 Ultra 버전에는 LatentMoE 및 MTP(Multi-token Prediction) 같은 신기술이 들어갑니다.
LatentMoE는 토큰을 바로 전문가 집단에 분배하는 대신, 잠재 공간(더 압축된 표현)에 먼저 집어넣었다가 효율적으로 처리합니다. 이렇게 하면 같은 비용에 최대 4배 내 전문가를 활용할 수 있죠. MTP는 한 번에 여러 미래 토큰을 예측해 처리 속도를 또 한 번 비약시켜 줍니다. 그리고 NVFP4라는 4비트 부동소수점 방식으로 학습되어, 정확도 대비 비용 측면에서도 최적화된 성능을 보여줄 예정입니다.
이미지 출처: nvidia
오픈소스 AI와 강화학습: 누구나 확장 가능한 플랫폼
Nemotron 3의 또 다른 놀라운 점은, Nano 버전의 가중치와 학습 레시피, 데이터셋을 아낌없이 공개했다는 겁니다. ‘Common Crawl’ 기반의 2.5조 토큰, 4280억 코드 토큰 등 방대한 데이터셋, 그리고 오픈소스 RL(강화학습) 환경인 NeMo Gym을 사용할 수 있게 했습니다.
이 덕분에 개발자는 자신만의 에이전트 환경을 만들고, 다양한 RL 데이터로 분야별 맞춤형 AI를 손쉽게 구현할 수 있죠. 한 영역의 성능을 높인다고 다른 쪽에서 망가지는 일이 없도록, 멀티 환경에서 동시 학습하는 방식도 특색입니다.
Nemotron 3가 가져올 변화와 실질적 기대 효과
Nemotron 3의 하이브리드 구조는 두 가지를 크게 바꿉니다. 첫째, 기업에서 정말로 ‘오래’ ‘깊이’ 축적된 데이터와 맥락을 관리할 수 있는 풍부한 에이전트 시스템 구축이 가능해집니다. 둘째, 오픈소스 정책과 강화학습 환경이 결합하면서 누구나 쉽게 자신만의 AI 에이전트를 만들고 특화할 수 있게 되었죠.
결국 Nemotron 3는 “확장성”, “빠른 처리”, “장기 맥락 유지”, “현실적 개발 용이성” 모두를 한 번에 잡은 진정한 차세대 인공지능 플랫폼으로 자리 잡을 전망입니다.
실용 팁: Nemotron 3를 효과적으로 활용하려면?
브레인스토밍·장기 프로젝트: 복잡한 계획 수립이나 긴 대화/문서 관리에 뛰어난 Nemotron 3를 적극 활용해보세요.
개인화 모델 개발: 오픈소스로 제공되는 가중치와 RL 환경을 활용해, 자신만의 맞춤 에이전트 모델을 만들어볼 수 있습니다.
속도와 효율: 경쟁사가 아직 도입 못한 최신 하이브리드 구조의 이점을 활용하면, 자원 절감과 빠른 응답성이 강력한 비즈니스 차별화를 이끌 수 있습니다.
Nemotron 3의 출현은 단순한 AI 파워업이 아니라, ‘모든 것을 기억하고, 상황을 빠르게 판단하며, 오래가는 에이전트’ 시대의 본격적 시작입니다. 앞으로 이 모델들이 여러분의 일과 생활, 그리고 비즈니스에서 어떤 혁신을 만들지 지켜봐도 좋겠죠!
참고
[1] NVIDIA Nemotron 3 Family of Models - NVIDIA
[2] Inside NVIDIA Nemotron 3: Techniques, Tools, and Data That Make It Efficient and Accurate - NVIDIA Technical Blog
[3] Nvidia's Nemotron 3 swaps pure Transformers for a Mamba hybrid to run AI agents efficiently - THE DECODER