AI 에이전트의 비용 문제 해결! NVIDIA Nemotron Super 심층 해설

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🐹 똬치：「나 키나코, 요즘 말이야, AI 에이전트가 유행하잖아?」

🐹 똬치：「근데 그거 엄청 돈 든다고 들었는데…」

🦜 키나코：「똬치, 좋은 점을 알아차렸네.」

🦜 키나코：「사실 이건 업계 전체의 심각한 문제야.」

🦜 키나코：「Anthropic의 조사에 따르면, 멀티 에이전트 시스템은 일반적인 채팅보다 15배나 많은 토큰을 소비해.」

🐹 똬치：「15배!? 거짓말이지!?」

🐹 똬치：「간식값 날아가는 정도가 아니잖아…」

🐹 똬치：「집사님도 API 과금이 심각하다고 투덜거렸었잖아…」

🦜 키나코：「그건 전 세계 개발자들의 고민이야. 그렇기 때문에 해결책에 주목이 모이고 있어.」

🦜 키나코：「하지만 말이야, NVIDIA가 이 문제에 재미있는 해결책을 내놓았어!」

🐹 똬치：「진짜!? 알려줘 알려줘!」

🦜 키나코：「그럼 오늘은 AI 에이전트의 비용 문제와 그 비장의 무기를 깊이 파헤쳐 보자!」

🦜 키나코：「우선, 왜 AI 에이전트가 그렇게 비용이 많이 드는지 설명해 줄게.」

🐹 똬치：「응, 거기가 전혀 모르겠어.」

🦜 키나코：「일반적인 채팅은 질문하고 답이 돌아오면 끝이잖아?」

🐹 똬치：「응, '내일 날씨는?', '맑습니다' 같은 거.」

🦜 키나코：「하지만 에이전트는 달라. 도구를 호출해서 그 결과를 받고, 또 생각하고, 또 호출하고…」

🦜 키나코：「이러한 주고받음마다 컨텍스트(context), 즉 AI가 기억해 두는 정보가 계속 쌓여가.」

🐹 똬치：「아, 대화 기록이 점점 길어진다는 거야?」

🦜 키나코：「응! 게다가 도구의 출력이나 AI의 추론 과정도 전부 포함되니까 엄청난 속도로 부풀어 올라.」

🦜 키나코：「여기서 문제가 되는 것이 Transformer의 계산량이야.」

🐹 똬치：「트랜스포머…? 로봇 영화에 나오는 거?」

🦜 키나코：「아니 아니. AI 내부 구조의 이름이야.」

🦜 키나코：「Transformer에는 셀프 어텐션(self-attention)이라는 것이 있어서, 모든 단어 간의 관계를 계산해.」

🦜 키나코：「이 계산량이 O(n²). 즉, 컨텍스트가 2배가 되면 계산량은 4배가 돼.」

🐹 똬치：「4배!? 2배 아니야!」

🦜 키나코：「3배면 9배, 10배면 100배. 지수함수적으로 늘어나.」

🐹 똬치：「너무 심하잖아…」

🦜 키나코：「게다가 또 하나 'Thinking Tax'라는 문제도 있어.」

🐹 똬치：「싱킹 택스? 생각하는 데 세금 부과되는 거야?」

🦜 키나코：「비유지만 말이야. AI가 생각할 때, 추론 과정도 토큰으로 출력되잖아?」

🦜 키나코：「에이전트는 수십 번이나 AI를 호출하니까, 그 추론 비용이 쌓여가.」

🐹 똬치：「한 번 한 번은 작아도, 쌓이고 쌓이면 심각하다는 거구나.」

🦜 키나코：「NVIDIA의 조사에 따르면, 에이전트 한 마리만 해도 채팅의 4배 토큰을 소비해.」

🦜 키나코：「멀티 에이전트는 아까 말한 15배야.」

🐹 똬치：「비용도 심각한데, 그렇게 길어지면 AI가 혼란스러워하지 않아?」

🦜 키나코：「물론이지. 'Goal Drift'라고 불리는데, 컨텍스트가 길어지면 AI가 처음 목적을 잃어버려.」

🐹 똬치：「아, 그거 나도 자주 그래. 쇼핑 갔는데 과자만 사 와서 집에 오는 거.」

🦜 키나코：「똬치의 경우는 그냥 먹보지만 말이야.」

🦜 키나코：「실제 숫자로 생각하면, 한 번의 에이전트 작업으로 1달러가 든다고 가정하고」

🦜 키나코：「멀티 에이전트로 하루에 100번 실행하면 100달러. 매월 3,000달러가 날아가.」

🐹 똬치：「월 3,000달러!? 햄스터 간식 몇 년 치야!」

🦜 키나코：「즉, 에이전트를 늘릴수록 비용이 폭발하고, 게다가 정확도까지 떨어질 위험이 있다는 거야. 이게 지금의 큰 문제야.」

🦜 키나코：「그럼, 속을 들여다볼게.」

🦜 키나코：「Nemotron 3 Super는 총 파라미터 수가 1206억 개야.」

🐹 똬치：「1206억!? 엄청 크잖아!」

🦜 키나코：「하지만 실제로 작동하는 건 127억 개의 파라미터뿐이야.」

🐹 똬치：「어, 1/10밖에 안 쓰는 거야?」}{

🦜 키나코：「맞아. 이게 MoE (Mixture of Experts)라는 방식이야.」

🦜 키나코：「수많은 '전문가'가 있고, 질문에 따라 필요한 전문가만 움직이는 거야.」

🐹 못치：「병원 같네. 내과나 외과처럼 증상에 맞는 선생님께 진료받는 느낌?」

🦜 키나코：「좋은 비유야! 바로 그런 이미지야.」

🦜 키나코：「모두를 부를 필요가 없으니까 비용을 억제할 수 있어.」

🦜 키나코：「게다가 더 재미있는 건 하이브리드 아키텍처 (Hybrid Architecture)라는 점이야.」

🐹 못치：「하이브리드? 엔진을 두 개 얹고 있다는 뜻이야?」

🦜 키나코：「응응. Mamba-2라는 층이 전체의 75%를 차지하고 있어.」

🦜 키나코：「Mamba-2는 상태 공간 모델 (State Space Model)이라는 종류인데, 계산량이 데이터의 길이에 비례할 뿐이야.」

🐹 못치：「데이터가 늘어나도 계산량이 폭발하지 않는다는 뜻이야?」

🦜 키나코：「정답이야. 그래서 긴 문장을 효율적으로 처리할 수 있는 거지.」

🦜 키나코：「나머지 25%는 Transformer의 어텐션 (Attention) 층이야.」

🦜 키나코：「복잡한 추론이 필요한 부분만 Transformer에게 맡기는 거야.」

🐹 못치：「잘하는 건 잘하는 녀석에게 맡긴다는 거구나. 똑똑하네.」

🦜 키나코：「그리고 MoE 부분에도 공학적인 설계가 있어. LatentMoE라는 새로운 방식인데.」

🦜 키나코：「보통 전문가를 선택할 때는 입력 데이터를 그대로 사용하지만...」

🦜 키나코：「LatentMoE에서는 먼저 4096차원을 1024차원으로 4분의 1 압축한 다음에 라우팅 (Routing)을 해.」

🐹 못치：「응? ……아, 미안. 볼 털 정리 좀 하느라.」

🦜 키나코：「못치! 중요한 부분이니까 잘 들어!」

🐹 못치：「네네, 듣고 있어 듣고 있어! 압축한 다음에 전문가를 고른다는 거지?」

🦜 키나코：「제대로 듣고 있었네. 착하다.」

🦜 키나코：「게다가 전문가 수가 무려 512명이나 되고, 1회 처리할 때 22명이 움직여.」

🐹 못치：「512명 중에서 22명! 일반적인 MoE보다 훨씬 많은 거 아냐?」

🦜 키나코：「맞아. 보통은 8명 중 2명 정도니까, 차원이 다르게 세밀하게 최적화한 거야.」

🦜 키나코：「이 압축 라우팅 덕분에 각 토큰 (Token)마다 더 적절한 전문가를 선택할 수 있게 돼.」

🐹 못치：「작게 만든 다음에 고르는 게 더 정확하게 고를 수 있다는 거구나. 체로 거르는 것처럼.」

🦜 키나코：「좋은 비유야. 처리 비용은 낮추면서 전문화 정밀도는 높이는 양립을 실현한 거지.」

🐹 못치：「똑똑해! 보통은 트레이드오프 (Trade-off) 관계인데, 둘 다 좋아졌잖아!」

🦜 키나코：「다음은 속도 이야기. MTP, 멀티 토큰 예측 (Multi-Token Prediction)이라는 기술이 있어.」

🦜 키나코：「일반적인 AI는 1스텝에 1토큰씩 내뱉지만, MTP는 여러 토큰을 동시에 예측해.」

🦜 키나코：「실측으로 평균 3.45토큰이 나오니까, 생성 속도가 약 3배 빨라져.」

🐹 못치：「3배 속도! 빨간 혜성 아니야?」

🦜 키나코：「마지막으로 NVFP4. 세계 최초의 4비트 부동 소수점 방식으로, 25조 개의 토큰을 학습했어.」

🦜 키나코：「NVFP4는 NVIDIA의 Blackwell 아키텍처에 최적화되어 있어서 하드웨어 레벨에서 가속할 수 있어.」

🐹 못치：「모델도 GPU도 전부 자기네가 만드니까, 처음부터 같이 최적화할 수 있는 거구나.」

🐹 못치：「에너지 절약형인데 하이 파워라니, 이상적인 햄스터 쳇바퀴 같네.」

🦜 키나코：「그럼 실제 성능을 살펴보자.」

🦜 키나코：「먼저 아까 말한 컨텍스트 폭발 문제와 직결되는 거야.」

🦜 키나코：「RULER 1M이라는 100만 토큰 길이의 롱 컨텍스트 (Long Context) 벤치마크에서 91.75%를 달성했어.」

🐹 못치：「91%? 대단하긴 한데, 그게 높은 거야?」

🦜 키나코：「베이스라인 (Baseline)이 22.30%였거든. 거기서 91%까지 올라간 거야.」

🐹 못치：「22%에서 91%?! 4배 이상이잖아!」

🦜 키나코：「아까 말한 Mamba-2의 선형 계산량이 여기서 빛을 발하는 거지.」

🦜 키나코：「다음은 소프트웨어 엔지니어링 실력. SWE-Bench Verified에서 60.47%를 기록했어.」

🐹 못치：「코딩도 가능한 거야!」

🦜 키나코：「더 큰 모델과 동등한 수준이라는 게 포인트야.」

🐹 못치：「게다가 5배나 빠르다며? 무적인데!」

🦜 키나코：「아, 못치. 거기서 중요한 주의사항이 있어.」

🐹 못치：「어?」

🦜 키나코：「'5배 빠르다'는 건 NVIDIA의 이전 모델인 Nemotron 49B와 비교했을 때라는 뜻이야.」

🦜 키나코：「다른 모델과 비교해서 5배 빠른 건 아니니까, 이 부분은 정확히 이해해 둬.」

🐹 못치：「우와, 위험했다. 멋대로 대단하다고 단정 지을 뻔했네.」

🦜 키나코：「이런 비교 대상의 트릭은 테크 기업의 발표에서 자주 있으니까 조심해야 해.」

🐹 못치：「그런데 다른 모델이랑 비교하면 어때? GPT-4o나 Gemini 같은 거 말이야.」

🦜 키나코：「에이전트 워크플로우 (Agent Workflow) 특화 측면에서는 Claude 대비 높은 처리량 (Throughput)을 보여주고, 긴 문맥 처리 (Long Context Processing)에서도 우위에 있어.」

🦜 키나코：「다만 범용적인 지식 질의응답이나 수학적 추론은 최강이 아니야. 특정 분야에 특화된 모델이지.」

🐹 못치：「요컨대 '에이전트의 비용 절감에 특화된 챔피언'이라는 거구나.」

🐹 못치：「키나코 선생님, 엄격하지만 정말 고마워….」

🦜 키나코：「하지만 가성비는 진짜 엄청나. DeepInfra 기준으로 100만 토큰당 0.10달러야.」

🐹 못치：「일본 엔화로 15엔 정도? 진짜 싸다!」

🦜 키나코：「Qwen3.5-122B라는 거대 모델과 비슷한 정확도를 가지면서, 처리량 (Throughput)은 7.5배 더 나와.」

🐹 못치：「그럼 같은 일을 7분의 1 비용으로 할 수 있다는 뜻이야?」

🦜 키나코：「맞아. 기업 입장에서는 엄청난 차이지.」

🐹 못치：「그럼 이제 최강이라고 생각해도 돼?」

🦜 키나코：「아니, 약점도 있어. 수학적 추론은 Gemini나 Claude에 미치지 못하는 부분이 있고, 분야에 따라 차이가 있어.」

🐹 못치：「그렇구나. 만능은 아니네.」

🦜 키나코：「하지만 에이전트 워크플로우의 비용 효율성이라는 목적에서는 현재 가장 좋은 선택지 중 하나라고 할 수 있어.」

🐹 못치：「용도에 맞게 구분해서 쓰는 게 중요하다는 거네.」

🦜 키나코：「정답! 도구는 그 특성을 이해하고 사용하는 게 중요해.」

🐹 못치：「그렇구나. 제대로 내용을 보고 골라야겠어.」

🦜 키나코：「다음은 NemoClaw라는 에이전트 프레임워크(Agent Framework) 이야기야.」

🐹 못치：「네모클로? 뭔가 게임 보스 캐릭터 같은 이름인데?」

🦜 키나코：「보스 캐릭터가 아니야. NVIDIA의 OpenClaw라는 오픈 소스 (Open Source) 에이전트 프레임워크가 베이스야.」

🐹 못치：「오픈클로? 발톱이 열리는 건가?」

🦜 키나코：「Claw는 '움켜쥐다'라는 뜻이야. AI 에이전트가 도구를 움켜쥐고 사용하는 이미지를 생각하면 돼.」

🦜 키나코：「그 OpenClaw에 NeMo Agent Toolkit이라는 엔터프라이즈 (Enterprise)용 기능을 더한 게 NemoClaw야.」

🐹 못치：「그렇구나, 오픈 소스의 뼈대에 기업용 살을 붙였다는 거네.」

🦜 키나코：「응, 그런 느낌이야. 그리고 NemoClaw 안에는 OpenShell이라는 보안 계층 (Security Layer)이 있는데,」

🦜 키나코：「이게 대단한 게, Linux의 Landlock, seccomp, 네트워크 네임스페이스 (Network Namespace) 세 가지를 사용해서 에이전트를 샌드박스화 (Sandboxing) 하고 있어.」

🐹 못치：「샌드박스라니, 모래 놀이터? AI가 모래 놀이를 하는 거야?」

🦜 키나코：「모래 놀이터가 아니라, 안전한 울타리 안에서 작동시킨다는 뜻이야. 폭주하더라도 외부로 영향을 주지 않도록 말이야.」

🐹 못치：「햄스터 케이지 같은 거구나! 안전하네.」

🦜 키나코：「게다가 보안 규칙은 YAML 파일로 간단하게 정의할 수 있어. 개발자들에게는 정말 고마운 일이지.」

🦜 키나코：「NeMo Agent Toolkit은 LangChain 등 다양한 프레임워크 (Framework)와 연결해서 사용할 수 있어.」

🐹 못치：「다양한 것에 대응하는구나. NVIDIA 안에서만 가두려고 하지 않네.」

🦜 키나코：「맞아! NVIDIA는 Nemotron Coalition이라는 파트너 연합도 결성했어.」

🦜 키나코：「Mistral AI, Cursor, LangChain, Perplexity 등 8개사가 참여하고 있지.」

🦜 키나코：「NVIDIA는 5년간 260억 달러를 투자할 계획이야.」

🐹 못치：「260억 달러?! 못치의 간식 몇 년 치야, 그게!」

🦜 키나코：「간식으로 환산하지 마. 요컨대 NVIDIA의 전략은 '수직 통합적이면서도 수평적으로 오픈된' 방식이야.」

🐹 못치：「수직인데 수평적이라고? 모순되는 거 아냐?」

🦜 키나코：「GPU부터 모델, 프레임워크까지 자사에서 일괄적으로 보유하는 것이 수직 통합이야.」

🦜 키나코：「하지만 각 레이어 (Layer)를 오픈하여 타사의 도구와도 연동할 수 있게 만들었지. 그것이 수평적 오픈이야.」

🐹 못치：「자기 쪽에서 전부 할 수 있지만, 동료들도 환영한다는 뜻이구나.」

🦜 키나코：「정확해. 폐쇄적인 생태계가 아니라 에코시스템 (Ecosystem)으로 승부하는 전략이지.」

🐹 못찌: 「NVIDIA는 AI의 두뇌(모델)와 몸(GPU)을 둘 다 가지고 있구나.」

🦜 키나코: 「맞아. 그래서 엔드 투 엔드 (End-to-End)로 최적화할 수 있어. 이게 다른 회사들이 흉내 내기 어려운 강점이야.」

🦜 키나코: 「그럼 이제부터 Nemotron Super를 실제로 어떻게 사용할 수 있을지 생각해 보자.」

🐹 못찌: 「오, 실전 편이네!」

🦜 키나코: 「우선, 아까 말한 Nano 모델과 Super의 조합이 흥미로운데,」

🦜 키나코: 「간단한 태스크 (Task)는 Nano가 처리하고, 복잡한 추론 (Reasoning)이 필요할 때만 Super로 넘기는 거야.」

🐹 못찌: 「간단한 일은 부하 직원에게 맡기고, 어려운 것만 상사가 판단하는 것 같은 거야?」

🦜 키나코: 「맞아 맞아. 인텔리전트 라우팅 (Intelligent Routing)이라고 하는데, 이걸로 비용을 대폭 낮출 수 있어.」

🦜 키나코: 「게다가 reasoning_budget이라는 파라미터 (Parameter)가 있어서, 사고 토큰 (Thinking Token)을 1024로 설정하면,」

🦜 키나코: 「무제한으로 생각하게 했을 때와 비교해서 비용을 60%나 절감할 수 있어.」

🐹 못찌: 「너무 많이 생각하지 않는 게 좋다는 뜻이야? 못찌랑 똑같잖아!」

🦜 키나코: 「못찌의 경우는 그냥 생각을 안 하는 거지만 말이야.」

🐹 못찌: 「너무해!」

🦜 키na코: 「농담이야. 실제로 CodeRabbit이라는 코드 리뷰 AI가 벌써 Nemotron Super를 채택했어.」

🐹 못찌: 「벌써 사용되고 있다니! 대단하다!」

🦜 키나코: 「그리고 말이야, 일본 기업들에게 특히 반가운 점은 온프레미스 (On-premise)로 구동할 수 있다는 거야.」

🐹 못찌: 「온프레미스?」

🦜 키나코: 「자사 서버에서 구동한다는 뜻이야. 클라우드 (Cloud)로 내보내지 않아도 되니까 데이터가 외부로 유출되지 않지.」

🐹 못찌: 「아— 내 간식은 내 케이지에 두는 것 같은 거구나! 다른 햄스터한테 뺏기지 않게!」

🦜 키나코: 「뭐, 그런 느낌이랄까. 일본 기업은 데이터 주권을 중시하니까 이건 큰 장점이야.」

🦜 키나코: 「Nemotron의 효율성만 있다면 자사 서버에서도 실용적인 성능을 낼 수 있으니까.」

🐹 못찌: 「왠지 지금까지는 "덩치가 커야 강하다"는 느낌이었는데.」

🦜 키나코: 「좋은 점을 발견했네. 이번 Nemotron이 보여주는 건 "크기보다 지능"이야.」

🦜 키나코: 「계산 자원을 얼마나 똑똑하게 배분하느냐가 승부의 시대가 되어가고 있다는 뜻이지.」

🐹 못찌: 「간식도 양보다 질이니까!」

🦜 키나코: 「또 간식이야. 하지만 뭐, 말하려는 의도는 맞아.」

🐹 못찌: 「앗싸! 못찌도 가끔은 날카로운 말을 한다고!」

🦜 키나코: 「이번 Nemotron이 업계에 던진 메시지는 "스케일 (Scale)이 전부가 아니다"라는 거야.」

🐹 못찌: 「GPU를 몇만 장씩 쌓을 수 있는 건 NVIDIA 같은 곳 이야기고, 일반 회사에는 상관없는 일이었으니까.」

🦜 키나코: 「Nemotron Super는 H100이 몇 대만 있어도 구동할 수 있어. 이건 중소기업에게도 현실적인 선택지가 된다는 뜻이야.」

🐹 못찌: 「민주화네! AI 혁명이 정말 모두에게 닿는 느낌이야!」

🦜 키나코: 「아직 과제도 있지만, 비용의 벽은 크게 낮아졌어. 다음에는 어떤 기술이 나올지 기대된다.」

🐹 못찌: 「키나코 덕분에 어려운 AI 이야기도 대충 알 것 같은 기분이 들어!」

🦜 키나코: 「오늘의 내용을 정리할게.」

🦜 키나코: 「첫째, 멀티 에이전트 (Multi-agent) AI에는 컨텍스트 폭발 (Context Explosion)과 Thinking Tax라는 심각한 비용 문제가 있다.」

🦜 키나코: 「둘째, Nemotron은 Mamba-2 + Transformer + LatentMoE의 하이브리드 구조로 이를 똑똑하게 해결했다.」

🦜 키나코: 「셋째, RULER 1M에서 91.75%, SWE-Bench에서 60.47%로 실제 수치로도 증명되었다.」

🦜 키나코: 「넷째, NemoClaw 에코시스템 (Ecosystem)을 통해 기업 도입의 장벽도 대폭 낮아졌다.」

🐹 못찌: 「그럼 당장 써보자! DeepInfra에 등록해서...」

🐹 못찌: 「이걸로 못찌의 간식비를 마련하는 자동화 에이전트를 만들 수 있을지도!」

🦜 키나코: 「그럴 일은 없겠지만.」

🐹 못찌: 「에이— 꿈이 없잖아...」

🐹 못찌: 「맞다, 여러분! 후원해 주시면 간식을 살 수 있는데요..."

🦜 키나코: 「못찌, 한 가지 중요한 걸 잊고 있어.」

🐹 못찌: 「뭐?」

🦜 키나코: 「이 영상, 주인님한테는 비밀이라는 거. 들키면 다 끝장이라고?」

키나코 못찌의 테크 심층 분석 에서는, AI/LLM을 중심으로 한 테크 전반을 햄스터(🐹 못찌)와 세키세이인코(🦜 키나코)의 대화로 즐겁게 해설하고 있습니다.

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