핵심 내용 요약
엔비디아는 최근 199억 달러(약 1,337억 위안)를 투자하여 세 개의 오픈소스 AI 관련 회사를 인수하고 투자했습니다:
- 129억 달러로 “AI 업계의 Github”으로 불리는 ‘허깅 페이스(Hugging Face)’를 인수했으며,
- 70억 달러로 AI 프로그래밍 회사 ‘풀사이드(Poolside)’의 모델 사용권과 팀을 확보했으며,
- AI 검색 엔진 ‘페르플렉시티(Perplexity)’에 대한 투자도 진행 중입니다.
이러한 행보의 핵심은 엔비디아가 AI 시대의 “칩 판매자”에서 직접 오픈소스 대형 모델을 개발하는 방향으로 전환하는 것입니다. 목표는 자체 오픈소스 생태계를 구축하여 컴퓨팅 성능에 대한 수요를 확보하고, 중국의 오픈소스 진영(예: 딥시크(DeepSeek), 키미(Kimi) 등)에 도전하는 것입니다.
1. 세 건의 “대규모” 투자: 오픈소스 AI의 “핵심 지위”를 겨냥한 투자
이 세 건의 거래의 공통점은 “고가”와 “오픈소스”입니다:
- 허깅 페이스(Hugging Face): 전 세계에서 가장 큰 오픈소스 AI 모델 커뮤니티로, AI 업계의 “앱 스토어”와 같은 역할을 합니다. 개발자들이 여기서 모델을 공유하고 다운로드할 수 있으며, 딥시크, 키미의 새로운 모델도 가장 먼저 이곳에 공개됩니다. 연간 수입이 단 1억 5천만 달러에 불과한데, 엔비디아는 129억 달러를 투자하여 연간 수입의 86배에 달하는 금액을 지불했습니다. 이는 엔비디아가 이 모델 허브를 얼마나 중시하는지를 보여줍니다.
- 풀사이드(Poolside): 전 GitHub CTO가 설립한 AI 프로그래밍 회사로, 코드를 이해할 수 있는 오픈소스 모델을 개발합니다. 엔비디아는 70억 달러를 투자하여 모델 사용권뿐만 아니라 100명 이상의 직원도 확보했습니다.
- 페르플렉시티(Perplexity): AI 대화형 검색 엔진으로, 엔비디아의 오픈소스 생태계에 합류했습니다. 투자 후 기업 가치는 300억 달러를 넘어서며, 지난해보다 50% 상승했습니다.
이 세 회사는 모두 오픈소스 AI의 핵심적인 위치에 있습니다: 허깅 페이스는 트래픽의 입구 역할을 하고, 풀사이드는 프로그래밍 분야의 기술적 핵심을, 페르플렉시티는 실제 응용 분야의 사례를 제공합니다. 엔비디아가 이러한 “노드”들을 장악함으로써 오픈소스 생태계의 상당 부분을 통제하게 됩니다.
2. “칩 판매자”에서 “직접 개발자”로의 전환: 엔비디아의 불안과 야망
엔비디아는 원래 AI 시대에 가장 안정적인 “칩 판매자”였습니다. 대형 모델 회사들(예: 오픈AI, 앤서로픽)이 모델을 훈련하고 실행하는 데 엔비디아의 GPU 칩을 필요로 했습니다. 하지만 이제 상황이 변했습니다:
- 대형 고객들의 변화: 오픈소스 대형 모델 기업들(예: 오픈AI, 구글)이 자체 칩을 개발하기 시작하여 엔비디아에 의존하고 싶어하지 않습니다. 예를 들어, 구글은 TPU를 보유하고 있으며, 오픈AI도 자체 칩을 개발 중입니다. 이는 엔비디아의 주문을 빼앗을 수 있습니다.
- 중국 오픈소스 모델의 제한: 미국 정부가 딥시크, 키미와 같은 중국 오픈소스 모델의 사용을 금지하려고 합니다. 이러한 모델들도 엔비디아 칩으로 훈련되었습니다. 금지가 시행되면 엔비디아의 수요가 줄어들 수 있습니다.
- 오픈소스는 새로운 전장: 젠슨 황(Jensen Huang)은 오픈소스 모델의 잠재력을 보고 있습니다. 오픈소스 모델은 무료이며 유연하여 더 많은 개발자와 기업이 사용하게 될 것이며, 이는 컴퓨팅 성능에 대한 수요를 증가시킬 것입니다. 다른 사람들이 오픈소스를 개발하는 것을 기다리기보다 직접 참여하여 수요를 확보하는 것이 더 나은 선택입니다.
간단히 말해, 엔비디아는 자신의 칩을 판매하는 데 어려움을 겪고 있으므로 직접 오픈소스 모델을 개발하여 더 많은 사람들이 자신의 칩을 사용하도록 만들려고 합니다.
3. CUDA의 재현? 오픈소스 생태계로 칩 수요를 확보하기
엔비디아의 이번 행보는 20년 전 CUDA를 출시했을 때의 전략과 완전히 같습니다:
- CUDA란 무엇인가?: 2006년 엔비디아가 출시한 무료 소프트웨어 도구로, 원래는 게임만을 위한 GPU를 과학 계산에 사용할 수 있는 범용 도구로 만들었습니다. 과학자와 개발자들이 CUDA를 사용하여 코드를 작성하면 반드시 엔비디아의 GPU를 사용해야 했습니다. 이로 인해 사용자들이 엔비디아의 GPU를 선택하게 되었고, 결국 엔비디아는 AI 시장의 이익을 얻었습니다.
- 현재의 오픈소스 모델 생태계: 엔비디아는 오픈소스 모델(예: 네모트론 시리즈(Nemotron series)을 개발하고, 허깅 페이스와 같은 커뮤니티를 통해 이를 홍보합니다. 모델을 사용하는 사람이 많아질수록 더 많은 엔비디아 칩이 필요해지며, 이는 다시 한 번 사용자를 확보하는 것입니다.
젠슨 황의 전략은 오픈소스 모델 생태계가 커질수록 엔비디아 칩에 대한 수요가 안정적으로 유지될 것이며, 대형 고객들이 자체 칩을 개발하더라도 오픈소스 시장의 점유율을 잃지 않을 것입니다.
4. 현실: 엔비디아의 오픈소스 모델이 중국 경쟁자들을 이길 수 있을까?
엔비디아는 많은 자금을 투자했지만, 현재 그들의 오픈소스 모델 수준은 최고는 아닙니다:
- 독립적인 평가에 따르면, 엔비디아의 네모트론 3 울트라(Nemotron 3 Ultra)의 지능 지수는 38점에 불과한 반면, 중국의 키미(Kimi)는 60점, 딥시크(DeepSeek)는 53점으로 엔비디아보다 높은 순위를 차지하고 있으며, 심지어 한국 회사의 모델도 더 우수합니다.
- 엔비디아의 오픈소스 모델은 늦게 시작되었습니다: 2025년 말에야 완전히 자체적으로 훈련된 플래그십 모델을 출시했지만, 중국의 오픈소스 진영은 이미 오랫동안 이 분야에 집중해 왔습니다.
하지만 CUDA가 처음 출시될 때도 사람들은 그것을 크게 기대하지 않았지만, 결국 엔비디아의 “보호막”이 되었습니다. 엔비디아는 자금, 칩, 생태계 자원을 모두 갖추고 있으므로 지속적인 투자를 통해 CUDA처럼 성공할 수도 있습니다.
결론
엔비디아의 이번 행보는 “돈 + 생태계”를 사용하여 자신의 AI 독점 지위를 강화하는 것입니다. 오픈소스 노드를 인수함으로써 자체 오픈소스 모델 생태계를 구축하고, 결국 더 많은 사람들이 자신의 칩을 사용하도록 만들려고 합니다.