
이제는 GPU를 넘어서 AI산업 분야에서도 두각을 드러내고 있는 엔비디아(NVIDIA)가 가시화된 성과를 선보이게 됐다.
21일부터 양일에 걸쳐 진행하는 엔비디아 네모트론 디벨로퍼 데이즈를 통해 엔비디아는 기업 친화형 AI 에이전트 프레임워크 '네모클로(NemoClaw)'와 이를 시연할 수 있는 '빌드 어 클로(Build-a-Claw)' 프로그램을 진행했다.
네모클로는 AI 오픈소스 프로젝트 '오픈클로(OpenClaw)'를 기반으로 하는 모델로, 기존의 AI모델들이 그래픽 사용자 인터페이스(GUI) 상에서 채팅의 형식을 빌어 특정 모델의 성격과 데이터에 강하게 종속되는 형태의 운용법을 보여준 반면 네모클로는 필요에 따라 자체 모델인 네모트론을 비롯하여 서로 다른 모델들의 장점을 취합하거나 단계별로 활용할 수 있음을 장점으로 내세우고 있었다.
특히 이는 여러 모델을 엮어 파이프라인을 구축하고 편하게 쓰는 단순 활용의 차원을 넘어서 작업 난이도와 비용을 미리 계산하고 소비자에게 합리적으로 사용할 수 있는 최적화 모델을 제시할 수 있다는 점에서 큰 의미를 가진다. 복잡한 작업은 토큰과 같은 기회비용이 발생하더라도 적은 연산 횟수 내에서 확실하게 만족할 만한 결과값을 도출할 수 있는 유료 고성능 모델을 제시하고, 매 연산이 빠르게 이뤄질 수 있는 대신 반복 작업이 필요한 부분은 무료 오픈 모델을 활용하도록 하는 것이 그 대표적인 사례다.


젠슨 황과 관련된 밈적 요소에 대한 gpt-oss-20b(위)와 네모트론(아래)의 확연한 해석차를 볼 수 있다
실제로 현장에서 시연해 본 네모클로는 이러한 구조를 직관적으로 보여줄 수 있는 인터페이스를 갖추고 있었다. 가령 '젠슨 황도 요플레를 먹을 때 뚜껑을 핥는가?'처럼 밈적 요소를 바탕으로 하는 추상적인 개념의 질문을 던졌을 때 오픈 소스는 평상시 젠슨 황의 발언이나 발표의 내용을 토대로 성격과 그가 중시하는가치를 분석하여 '최적화'라는 키워드에 맞춰 이를 추정하는 답변을 내놓았지만, 네모클로의 핵심 기반 '네모트론'의 경우 질문자의 의도가 정보의 취합과 전달이 아닌 밈적인 소비에 두고 있음을 파악하고 유머 내지는 가십거리에 가까운 느낌의 답변을 내놓는 모습이었다.
물론, AI에게 감정적인 가치 판단을 요구하지 않고 그런 판단의 필요성에 대해 낮은 우선 순위를 두는 스탠스의 이용자들에게 이러한 결과가 그렇게 달갑지는 않을지도 모른다. 그렇지만 방대한 로컬 데이터와 엔비디아 GPU와의 높은 호환성을 바탕으로 하는 매우 빠른 연산 속도에서는 충분한 잠재력이 느껴졌다.


자사 제품을 사용한 VGA의 퍼포먼스 관련 질문에 대해서는 단순히 웹 검색 결과를 나열하기만 하던 gpt-oss-20b(위)보다
네모트론(아래)쪽이 짧지만 질적으로는 더 우수한 퀄리티의 답변을 도출하기도 했다
장비를 갖추는 초기 비용 발생이나 기존에 알려진 보안 관련 문제를 차치하고서라도 사용자의 앱 활동 기록이나 워크플로우를 분석해 언제든 답변할 준비가 되어있어 '마치 수족처럼 다룰 수 있는 비서형 AI모델'은 상용화 시장에서도 극히 드문 편인데 네모트론은 이 과정에서 기본적으로 강한 '네거티브 바이 디폴트(금지 표준 정책)'을 적용하고 있어 필요에 따라 개인정보 보호와 보안 안전장치를 제한적으로 풀어나가면서 도움을 얻을 수 있는 등 확실한 안전장치도 갖추고 있었다.
물론, 상기한 기능을 십분 활용하기 위해서는 사용자 또한 이러한 알고리즘을 숙지하기 위해 공부할 시간이 필요하고 보다 정확하고 형식에 맞는 답변을 구할 수 있는 환경을 구축하기 위해 적잖은 시간을 투자하는 등의 노력까지 들어가야 하지만, 앞으로 더욱 발전할 가능성 또한 엿보이는 것이 네모클로의 가장 큰 경쟁력이라고 느껴졌다.
한편, 행사장에서 진행한 해커톤 경연대회 또한 이런 부분을 중점적으로 짚어주는 방식으로 진행됐다. 가볍게는 번역과 같은 현지화 작업에서 문화적 차이를 반영하는 로컬라이징 알고리즘부터 AI가 학습하는 데이터를 정제하여 보다 정확한 산출값을 불러올 수 있게 하는 등 수준 높은 AI 활용을 위한 모델 제시도 만나볼 수 있었다.
아래는 현장의 모습을 담은 사진이다.

현장에서 네모클로를 통해 다양한 AI 모델의 교차 검증 작업을 진행하는 모습

엔비디아의 128GB GPU를 사용하다 보니 처리 속도 또한 일반적인 모델과는 전혀 다른 느낌이었다
AI 학습 모델을 통해 수집한 내용에서 노이즈나 사용불가능한 개인정보(PI)는 제거하여 정제하는 알고리즘
AI 모델이 다른 AI 모델의 결과값을 평가하여 여러 모델의 교차검증을 통해 신뢰도를 확보하는 알고리즘[신호현 기자 hatchet@chosun.com] [gamechosun.co.kr]

















