Jensen Huang의 메시지는 단순하다. AI 경쟁의 다음 전장은 더 큰 모델이 아니라, 기업 안에서 모델을 실제 업무로 굴리는 open harness다.
• Jensen Huang은 지난 6개월을 두고 AI가 마침내 ‘useful’해진 분기점이라고 봤다. 이는 AI 산업의 초점이 모델 성능 시연에서 벗어나, LangChain 같은 harness를 통해 검색, 메모리, 도구, 안전장치, 반복 실행을 묶어 실제 업무 시스템으로 만드는 단계에 들어섰다는 뜻이다.
• Nvidia가 open agent ecosystem에 투자하는 이유는 기업들이 Anthropic, OpenAI, Google의 foundation model만으로는 자기 문제를 풀 수 없기 때문이다. 공급망, chip design, floor planning처럼 기업 고유 지식이 핵심인 영역에서는 범용 AI보다 도메인 지식과 전용 도구를 결합한 proprietary super-agent가 경쟁력의 단위가 된다.
• Nemotron 3 Ultra는 Deep Agents 안에서 내부 benchmark 기준 86%를 기록했고, Claude Opus의 87%에 근접했으며 DeepSeek와 MiniMax 모델의 82~83%를 앞섰다고 언급됐다. 중요한 점은 이 성능이 Opus 대비 10분의 1 비용이라는 주장과 결합되면서, open weight model이 ‘저렴한 대체재’가 아니라 frontier급 agent를 대량 운용하는 경제적 기반으로 부상한다는 점이다.
관전 포인트는 frontier model 경쟁이 끝났느냐가 아니라, 각 기업이 자기 업무와 데이터를 묶은 agent harness를 얼마나 빨리 자산화하느냐다.
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