추론 비용 90% 급감. 엔비디아, 랑체인과 손잡고 에이전트 표준 정의하며 새로운 AI 애플리케이션 진입점 경쟁

TradingKey - 7월 8일, NVIDIA( NVDA)와 AI 개발 프레임워크 랭체인(LangChain)이 공동으로 'NVIDIA NeMoClaw Deep Agents' 블루프린트를 발표했다. 이번 조치는 NVIDIA가 단순한 AI 컴퓨팅 파워 제공업체에서 기업용 에이전트 개발 표준을 정의하는 생태계 플랫폼으로 포괄적인 확장을 이뤄냈음을 의미하며, 자사 소프트웨어 사업의 새로운 성장 공간을 열어젖혔다.

이 블루프린트는 기업에 개방적이고 맞춤 설정이 가능하며 거버넌스가 가능한 AI 에이전트용 참조 아키텍처를 제공하며, 기업이 에이전트 도입 과정에서 직면하는 통제 가능성, 거버넌스, 지속적인 진화와 같은 핵심 과제를 해결하는 것을 목표로 한다.

이 블루프린트는 단순히 모델 성능을 개선하는 데 그치지 않고, 기업용 에이전트의 소프트웨어 엔지니어링 역량에 더 큰 중점을 둔다. 공식 데이터에 따르면, 이 솔루션은 여러 벤치마크에서 선도적인 성능을 달성할 뿐만 아니라 에이전트 추론 비용을 10배 이상 절감한다. 또한 블랙웰(Blackwell) 추론 플랫폼과 하드웨어-소프트웨어 시너지를 형성하여 AI 애플리케이션의 배포 비용을 더욱 낮춘다.

생성형 AI가 콘텐츠 생성을 넘어 자율적인 작업 수행으로 발전함에 따라, 에이전트는 기업용 AI 애플리케이션의 핵심 형태로 자리 잡고 있다. 그러나 기업들은 배포 과정에서 보안, 통제 가능성, 비즈니스 프로세스와의 통합 용이성 등에서 지속적으로 어려움을 겪어왔다.

새롭게 출시된 블루프린트의 핵심은 새로운 에이전트 프레임워크를 구축하는 것이 아니라, 완전한 기업용 참조 아키텍처를 제공하는 것이다. 랭체인과의 협업을 바탕으로 이 블루프린트는 개방형 아키텍처 설계를 채택하여, 기업이 폐쇄형 플랫폼에 의존하지 않고 기본 시스템을 완벽히 제어하고 에이전트 기능을 맞춤 설정하며 비즈니스 진화에 맞춰 지속적으로 반복 개선할 수 있도록 지원한다.

기업급 도입의 페인 포인트 해결을 위해 에이전트 거버넌스에 집중하다

엔비디아가 이번에 선보인 솔루션은 에이전트가 '어떤 작업을 완료할 수 있는가'를 강조하기보다 에이전트를 어떻게 거버넌스하고, 모니터링하며, 감사하고, 지속적으로 최적화할 것인가에 더 초점을 맞춥니다. 이러한 역량은 금융, 의료, 정부 등 규제가 엄격한 산업군에서 특히 중요하며, 기업이 에이전트를 대규모로 배포할 수 있는 장벽을 낮춰주기도 합니다.

랭체인의 공동 창립자이자 CEO인 해리슨 체이스는 "더 나은 에이전트를 구축하는 핵심은 모델을 둘러싼 시스템을 지속적으로 개선하는 데 있다"라며, "개발 팀이 메모리, 도구 사용, 평가 및 모델 행동을 동기화하여 조정할 수 있을 때 이러한 기능들이 시너지 효과를 창출한다. 엔비디아와의 협력은 기업이 개방형 스택을 통해 강력한 성능을 달성할 수 있을 뿐만 아니라, 자신들이 구축한 에이전트 시스템에 대한 통제력도 유지할 수 있음을 보여준다"라고 밝혔습니다.

에이전트가 질의응답 보조 장치에서 핵심 시스템 내에서 조치를 취할 수 있는 실행 주체로 진화하며 점점 더 고위험 작업을 수행함에 따라, AI 시스템의 통제 가능성과 보안에 대한 기업의 요구가 높아지고 있습니다.

NeMo Claw 블루프린트가 제공하는 개방형 아키텍처는 기업이 엔드투엔드로 전체 기술 스택을 소유할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 기업은 자신만의 고유한 전문적 강점을 바탕으로 시스템을 맞춤화하고 지속적으로 개선할 수 있으며, 자체 인프라, 프라이빗 클라우드, 독자적인 거버넌스 프레임워크를 포함한 어떠한 환경에서도 이를 실행할 수 있습니다.

하드웨어와 소프트웨어 시너지를 통한 비용 절감

비용 통제는 AI의 대규모 상업화를 가로막는 핵심 병목 요인이었으며, NeMoClaw 청사진은 이와 관련하여 상당한 강점을 입증하고 있습니다.

LangChain이 발표한 평가 데이터에 따르면, Deep Agents 제품군을 탑재한 Nemotron 3 Ultra 모델은 0.86의 종합 점수를 기록했으며, 단일 작업 추론 비용은 4.48달러에 불과했습니다. 반면 가장 근접한 경쟁 모델의 비용은 43.48달러에 달해 약 90%의 비용 절감 효과를 나타냈습니다. 이러한 성과는 모델 자체를 재학습시켜 얻은 것이 아니라, 도구 호출 전략, 컨텍스트 관리 메커니즘, 그리고 중간 추론 워크플로우를 최적화함으로써 실현되었습니다.

하드웨어 수준에서 엔비디아의 Blackwell 아키텍처는 아키텍처 업그레이드를 통해 토큰당 추론 비용을 이전 세대 플랫폼의 약 35분의 1 수준으로 이미 낮추었으며, 추론 처리량 효율성을 크게 향상시켰습니다.

NeMoClaw 청사진은 소프트웨어 수준에서 하드웨어 잠재력을 더욱 끌어올립니다. 에이전트 작업 계획, 도구 호출, 컨텍스트 관리 및 추론 경로의 체계적인 최적화를 통해 동일한 컴퓨팅 파워로 더 많은 작업을 지원할 수 있도록 함으로써 하드웨어와 소프트웨어 간의 시너지 효과를 극대화합니다.

이번 발표는 엔비디아가 자사의 NeMo 소프트웨어 생태계를 정교화하고 에이전트 개발 레이어의 단점을 보완하는 데 있어 중요한 단계입니다. 최근 몇 년 동안 엔비디아는 CUDA, TensorRT, NIM 및 NeMo를 중심으로 완전한 AI 소프트웨어 스택을 구축해 왔으며, 이를 통해 모델 학습, 추론 배포 및 기업용 애플리케이션 개발을 아우르는 엔드투엔드 플랫폼이 되는 것을 목표로 하고 있습니다.

에이전트가 AI 애플리케이션의 핵심 매개체로 자리 잡으면서, 개발 프레임워크가 생태계의 새로운 관문으로 부상하고 있습니다. 엔비디아는 LangChain과의 파트너십을 통해 주류 프레임워크를 거쳐 기업용 AI 워크플로우에 자사의 역량을 내재화할 수 있게 되었으며, 이를 통해 단순한 인프라를 넘어 에이전트 시대의 주도권을 두고 경쟁하고 있습니다.

자본 시장의 관점에서 이러한 전략적 배치는 매우 중요한 의미를 지닙니다. AI 인프라 경쟁이 성숙해짐에 따라 GPU 판매에만 의존해서는 밸류에이션 확장을 지속하기 어려운 반면, 소프트웨어와 플랫폼 서비스는 더 높은 매출총이익률과 고객 유지력을 제공하기 때문입니다.

엔비디아는 NeMo 생태계를 완성하고 에이전트 표준으로 영역을 확장함으로써 하드웨어 제공업체에서 풀스택 AI 생태계 플랫폼으로 진화하고 있으며, 향후 더 많은 소프트웨어 매출과 생태계 프리미엄을 확보할 수 있는 기반을 마련하고 있습니다.

현재 에이브릿지(Abridge), 암독스(Amdocs), 박스(Box) 등의 기업들은 자사 플랫폼에 특화된 에이전트를 내재화했으며, EY와 같은 시스템 통합(SI) 기업들은 NeMoClaw 청사진을 중심으로 엔비디아 기술 배포 역량을 확장하여 고객사가 고부가가치 워크플로우에서 에이전트를 맞춤화, 평가 및 거버넌스할 수 있도록 지원하고 있습니다.

장기적인 관점에서 엔비디아의 이러한 행보는 에이전트 시대의 시장 점유율을 확보하는 것뿐만 아니라, 흔들리지 않는 AI 생태계 장벽을 구축하는 것이기도 합니다.

하드웨어와 소프트웨어의 시너지를 특징으로 하는 풀스택 솔루션을 통해 엔비디아는 고객들을 자사의 기술 생태계에 단단히 결속시키고 있으며, AI 산업 가치사슬에서의 핵심 지위를 공고히 하는 동시에 다가오는 AI 애플리케이션의 폭발적 성장에 완전히 대비하고 있습니다.