엔비디아, 오픈·폐쇄형 AI 선택의 비용·통제권 논의

차세대 AI 스타트업의 경쟁력은 오픈 모델과 폐쇄형 모델 중 하나를 고르는 데 그치지 않고 비용·인프라·데이터 통제권을 어떻게 조합하느냐에 달려 있다.

엔비디아($NVDA)의 네이더 칼릴(Nader Khalil) 개발자 기술 담당 디렉터와 시드니 사익스(Sydney Sykes) 엔비디아 VC 얼라이언스 글로벌 파트너십 총괄은 10월 13일부터 15일까지 미국 샌프란시스코에서 열리는 테크크런치 디스럽트 2026에 참석한다. 테크크런치는 두 사람이 빌더스 스테이지에서 모델 선택의 사업적 의미를 논의한다고 밝혔다.

이번 세션의 주제는 ‘오픈 대 폐쇄형 AI 논쟁은 이제 시작’이다. 스타트업은 독점 프런티어 모델로 제품을 빠르게 만들지, 오픈 모델을 기반으로 데이터와 배포 환경을 직접 통제할지 결정해야 한다.

자체 모델을 미세조정하거나 로컬 환경에서 운영하는 방식, 여러 모델을 병행하는 선택지도 논의 대상이다. 이 선택은 비용과 인프라뿐 아니라 마진, 제품 차별화, 개발 속도, 데이터 통제권에도 영향을 줄 수 있다.

다만 특정 모델을 사용하는 것만으로 경쟁우위가 확보되는 것은 아니다. 독점 API를 활용하는 기업은 자체 데이터와 업무 흐름, 유통망, 고객 관계 또는 특화 기술에서 별도의 차별화 요소를 확보해야 한다.

엔비디아는 오픈 모델과 독점 모델을 양자택일로 보지 않는다. 젠슨 황 엔비디아($NVDA) CEO는 올해 GTC에서 “독점 대 오픈이 아니라 독점과 오픈”이라고 말했다.

엔비디아는 공개 모델 생태계 확대를 강조해 왔다. 공개 모델과 상용 모델이 함께 발전하는 구조를 제시하면서 스타트업이 사업 목적과 운영 여건에 맞춰 모델을 선택할 수 있어야 한다는 입장이다.

엔비디아의 Nemotron 3 Super는 총 1200억개, 활성 120억개의 파라미터를 갖춘 오픈 모델이다. 엔비디아 연구자료에는 학습 데이터셋과 모델 체크포인트가 공개돼 있다.

엔비디아는 Nemotron 3 Super가 에이전트형 AI 작업을 겨냥했다고 설명했다. 공식 기술 보고서는 최대 100만 토큰의 컨텍스트를 지원하며 사전 학습에 25조개의 토큰을 사용했다고 밝혔다.

해당 성능 비교 수치는 엔비디아 자체 평가 결과다. 독립적인 검증 여부는 확인되지 않았다.

칼릴은 AI 인프라 기업 Brev.dev를 공동 창업했다. 그의 개인 홈페이지에는 Brev.dev가 2024년 7월 엔비디아에 인수된 뒤 엔비디아에서 개발자 기술을 담당하고 있다고 적혀 있다.

사익스는 엔비디아 VC 얼라이언스에서 글로벌 파트너십을 총괄한다. 엔비디아 공식 VC 얼라이언스 페이지는 이 조직이 투자자와 스타트업을 연결하고 생태계 정보와 포트폴리오 지원을 제공한다고 소개한다.

모델 선택은 기술 성능만으로 결정되지 않는다. 통상 기업은 API 사용료와 자체 인프라 운영비, 데이터 처리 방식, 배포 속도, 제품 차별화 가능성을 함께 검토한다.

오픈 모델은 기업이 자체 환경에서 수정하거나 운영할 여지가 크지만, 모델 관리와 보안, 업데이트 책임도 직접 부담해야 한다. 폐쇄형 모델은 제공 기업이 운영을 맡는 대신 접근 범위와 데이터 처리 방식이 제공 조건에 좌우될 수 있다.

테크크런치 디스럽트 2026은 샌프란시스코에서 10월 13일부터 15일까지 열린다. 행사 공식 페이지는 6개 산업별 무대와 1만명 이상의 참석자를 주요 규모로 안내하고 있다.