아마존웹서비스(AWS)는 오는 5월 20일~21일 서울 코엑스에서 AI·클라우드 콘퍼런스인 ‘AWS 서밋 서울 2026’을 개최한다. 올해로 12회를 맞이하는 이번 행사는 정부 부처와 산업계 리더, IT 전문가들이 한자리에 모여 에이전틱 AI를 포함한 최신 클라우드 기술 트렌드와 산업별 실전 사례를 공유할 계획이다. 올해는 AWS가 2006년 아마존 S3를 출시하며 클라우드 시대를 연 지 20주년이 되는 해다. 동시에 2016년 서울 리전을 개소하며 국내에 클라우드 인프라를 직접 제공한 지 10주년이 되는 시점이기도 하다. 인터넷만 연결되어 있다면 누구나 세계 최고 수준의 기술로 혁신할 수 있다는 신념을 바탕으로, AWS는 국내 스타트업과 대기업, 공공 부문의 디지털 전환을 지원하며 한국의 디지털 혁신을 가속화해 왔다. 이번 서밋은 지난 20년의 성과를 돌아보고 에이전틱 AI가 이끌 미래 20년의 비전을 제시하는 자리가 될 전망이다.     이번 행사는 에이전틱 AI가 기업의 실제 업무 현장을 변화시키는 혁신의 구심점이라는 점에 주목한다. 기조연설과 세션, 엑스포를 통해 참가자들에게 실질적인 정보를 제공하며 18개 트랙과 120개 이상의 세션이 마련된다. 60개 이상의 파트너사도 함께 참여한다. 특히 AWS 20주년 기념 특별 부스와 AI 중심의 ‘AWS 포 인더스트리’, ‘피지컬 AI 라운지’ 등을 통해 산업 현장에서 활용되는 AI 설루션을 직접 체험할 수 있다. 행사 첫날인 인더스트리 데이에는 AWS 코리아 함기호 대표가 에이전틱 AI 시대의 고객 혁신 지원 전략을 발표한다. 이어 AWS의 제이슨 베넷 글로벌 스타트업 부문 부사장이 AI 혁신의 미래 전망을 공유한다. 김성훈 업스테이지 대표와 김환 CJ 올리브영 CTO는 무대에 올라 AWS를 활용한 비즈니스 혁신 사례와 성장 통찰력을 나눈다. 오후에는 금융, 리테일, 제조, 헬스케어, 미디어 등 9개 산업별 트랙에서 48개 이상의 세부 세션이 이어진다. 둘째 날인 AI 데이에는 AWS 기술 리더들이 차세대 AI 개발자 경험과 클라우드 설루션을 설명한다. 버너 보겔스 아마존 부사장 겸 CTO를 비롯해 우스만 칼리드 AWS 서버리스 컴퓨팅 디렉터, 안종훈 아모레퍼시픽 전무 등이 기조연설자로 나선다. 신재현 우아한형제들 AWS 히어로와 김민태 AWS 커뮤니티 빌더, 윤석찬 AWS 코리아 수석 테크 에반젤리스트도 참여해 전문적인 견해를 전달하며 오후에는 50개 이상의 기술 세션이 열린다. 엑스포 현장에서는 다양한 에이전틱 AI 기반 설루션을 직접 경험할 수 있다. AWS 포 인더스트리 존에서는 아모레퍼시픽의 ‘뷰티 컨시어지’를 통해 아마존 베드록과 아마존 세이지메이커 기반의 맞춤형 서비스를 선보인다. KBS+A LIVE 부스에서는 AI 영상 편집 및 콘텐츠 분석 설루션을 소개하며, NCAI 부스에서는 사진 한 장으로 에이전틱 AI가 커머스 설루션을 완성하는 과정을 체험할 수 있다. 피지컬 AI 라운지에서는 로아이, 컨피그, 뉴빌리티, 로보티즈가 참여해 에이전틱 AI와 물리 세계의 융합 사례를 보여준다. 디벨로퍼 라운지에서는 차세대 AI 개발 도구인 ‘키로’ 데모를 확인할 수 있으며, AWS 빌리지에서는 5대 핵심 기술 영역의 데모가 운영된다. 스타트업 존에는 인포플라, 프렌들리AI, 모빌린트, 플렉스 등 8개 기업이 참여해 AI 추론 클라우드와 이상 탐지, AI 보안 진단 등 혁신 기술을 시연한다.

아마존웹서비스(AWS)는 과학자들이 신약을 더 빠르고 체계적으로 설계하고 검증할 수 있도록 돕는 인공지능(AI) 기반 애플리케이션인 ‘아마존 바이오 디스커버리(Amazon Bio Discovery)’를 출시했다. 아마존 바이오 디스커버리는 방대한 생물학 데이터를 학습한 전문 AI 모델인 생물학 파운데이션 모델 카탈로그에 과학자들이 직접 접근할 수 있도록 지원한다. 이들 모델은 신약 후보 물질을 생성하고 평가하며, 신약 발굴 초기 단계에서 항체 치료제 연구를 앞당기는 역할을 한다. 과학자들은 아마존 바이오 디스커버리의 AI 에이전트를 통해 일상적인 언어로 연구 목표에 맞는 모델을 선택하고 입력 변수를 최적화할 수 있다. 기존 실험 데이터를 활용해 모델을 추가로 학습시켜 예측의 정확도를 높이는 것도 가능하다. 선정된 후보 물질은 실제 실험실로 보내져 합성하고 테스트하는 과정을 거치며, 그 결과는 다시 애플리케이션으로 전달된다. AWS는 이러한 방식을 통해 실험실과 연계한 지속적인 반복 실험 구조를 구현했다.     그동안 신약 발굴 분야에 AI를 도입하는 데는 어려움이 많았다. 생성형 AI의 발전으로 머신러닝 모델이 늘어났지만, 이를 다루려면 코딩 능력과 복잡한 인프라 관리 기술이 필요했기 때문이다. 수십 개의 모델 성능을 직접 비교하는 것도 쉽지 않았고, 이를 지원할 전산 생물학자도 부족한 실정이었다. 물리적 실험을 위해 데이터를 주고받는 과정 역시 여러 시스템에 흩어져 있어 관리가 까다로웠다. 아마존 바이오 디스커버리는 AI 모델과 분석 패키지를 비교 평가하는 벤치마크 라이브러리와 실험 설계를 돕는 AI 에이전트, 통합 실험실 파트너 네트워크를 제공해 이런 문제를 해결하고자 했다. 이를 통해 얻은 피드백은 다음 설계 단계를 개선하는 밑거름이 된다. 이 서비스는 제약사와 바이오테크, 학계 연구기관이 필요로 하는 데이터 보호와 보안 환경을 갖추고 있다. 데이터는 완전히 격리되어 보호되며, 고객은 모든 지식재산과 데이터에 대한 소유권을 가진다. 아마존 바이오 디스커버리는 아페리스와 볼츠 등 파트너사의 오픈소스 및 상업용 모델을 포함해 폭넓은 생물학 특화 AI 모델 카탈로그를 제공한다. 앞으로 바이오허브와 프로플루언트의 모델도 추가될 예정이다. 과학자들은 코딩 대신 자연어를 사용해 단계별 실험 과정을 구성할 수 있으며, 제조 용이성이나 온도 안정성 같은 항체 후보 물질의 특성을 평가하는 데이터셋을 활용해 최적의 모델을 고를 수 있다. 실제로 메모리얼 슬론 케터링 암센터(MSK)는 아마존 바이오 디스커버리의 AI 에이전트를 활용해 약 30만 개의 새로운 항체 분자를 설계했다. 이 가운데 유망한 후보 물질을 테스트하는 데까지 걸린 시간은 몇 주에 불과했다. 기존 방식으로 1년 가까이 걸리던 작업을 대폭 단축한 것이다. 현재 MSK를 비롯해 바이엘, 브로드 인스티튜트, 프레드허치 암센터 등이 이 서비스를 초기 도입해 활용하고 있다. AWS의 라지브 초프라 헬스케어 AI 및 생명과학 부문 부사장은 “AI 에이전트는 컴퓨터 전문 지식이 없는 연구자들도 고도화된 과학 역량을 활용할 수 있게 한다”면서, “첨단 AI와 보안 인프라의 결합은 이전에는 불가능했던 방식으로 항체 발굴을 가속화할 것”이라고 설명했다.

오라클이 아마존웹서비스(AWS)와 협력하여 오라클 AI 데이터베이스@AWS(Oracle AI Database@AWS) 서비스를 국내 고객에게 공식 제공한다고 밝혔다. 이번 서비스는 AWS의 서울 리전에서 출시되었으며, 국내 기업은 AWS 내 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI) 전용 인프라에서 오라클 엑사데이터 데이터베이스 서비스와 오라클 자율운영 AI 데이터베이스 등을 운영할 수 있다. 이번 서비스 출시로 기업은 기존 온프레미스 환경에서 운영하던 오라클 워크로드를 큰 변경 없이 AWS로 옮길 수 있게 되었다. 오라클은 “온프레미스와 동일한 기능과 성능을 제공하여 클라우드 전환 과정에서의 복잡성을 줄였다”고 설명한다. 또한 오라클과 AWS 사이의 데이터를 통합하는 제로 ETL 기능을 통해 아마존 베드록과 같은 생성형 AI 서비스와 고급 분석 도구를 쉽게 활용할 수 있는 환경을 마련했다. 전국 1380여 개 매장을 운영하는 뷰티 및 웰니스 리테일 기업인 CJ올리브영은 이 서비스를 활용해 핵심 워크로드를 AWS 내 오라클 데이터베이스 서비스로 이전하고 있다. CJ올리브영 박원호 팀장은 “오라클 AI 데이터베이스@AWS는 핵심 워크로드를 클라우드로 옮기는 손쉬운 경로를 제공한다”면서, “아마존 베드록 등 AWS의 인공지능 서비스와 통합해 비즈니스 성과를 높일 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.     한국오라클 김성하 사장은 이번 출시가 국내 기업의 미션 크리티컬 워크로드 현대화와 AI 혁신 수요에 대응하기 위한 것이라고 설명했다. AWS코리아 함기호 대표 또한 국내 기업이 애플리케이션 재설계 없이 오라클 워크로드를 클라우드로 이전하고 보안성과 확장성을 누릴 수 있게 되었다고 덧붙였다. 고객은 AWS 마켓플레이스에서 서비스를 직접 구매하거나 유클릭, 에티버스와 같은 공인 채널 파트너를 통해 이용할 수 있다. 유클릭 김철 대표와 에티버스 정인성 대표는 이번 서비스가 고객의 AI 기반 혁신을 가속화하고 운영을 간소화하는 중요한 기점이 될 것이라고 강조했다. 이번 서울 리전 출시는 기존 도쿄, 시드니, 런던 등 11개 리전에 이은 확장이다. 오라클과 AWS는 앞으로 싱가포르, 오사카, 파리 등 10개 리전으로 서비스 범위를 더욱 넓힐 계획이다.

엔비디아는 GTC 2026에서 케이던스, 다쏘시스템, PTC, 지멘스, 시높시스 등 글로벌 산업용 소프트웨어 선도 기업과의 협력 내용을 소개했다. 이번 협력은 엔비디아 쿠다-X, 엔비디아 옴니버스, GPU 가속 산업용 소프트웨어를 제공해 설계와 엔지니어링, 제조 과정을 혁신하는 데 목적을 둔다. 이를 통해 삼성, SK하이닉스, HD현대, TSMC 등 주요 기업들은 AI 기반 에이전틱 설루션을 활용해 업무 효율을 높일 수 있게 된다. 엔비디아의 설루션은 아마존웹서비스, 구글 클라우드, 마이크로소프트 애저, 오라클 클라우드 인프라스트럭처 등 주요 클라우드 서비스와 델, HPE, 슈퍼마이크로 등 제조사의 가속 시스템에서 구동된다. 엔비디아 젠슨 황 CEO는 “피지컬 AI와 자율형 AI 에이전트가 산업 전반을 근본적으로 재창조하는 새로운 혁명이 시작됐다”고 평가하면서, “엔비디아는 글로벌 생태계를 하나로 묶어 모든 산업이 이러한 비전을 실현할 수 있도록 전례 없는 규모와 속도를 지원하는 풀스택 가속 컴퓨팅을 제공하고 있다”고 덧붙였다.     주요 산업 소프트웨어 기업들은 AI 에이전트를 자사 플랫폼에 도입해 복잡한 워크플로를 간소화한다. 케이던스의 칩스택 AI 슈퍼에이전트는 반도체 설계와 검증 작업을 수행하며, 다쏘시스템은 3D익스피리언스 플랫폼에서 역할 기반 AI 에이전트인 버추얼 동반자를 구축해 워크플로를 관리한다. 지멘스의 퓨즈 EDA AI 에이전트와 시높시스의 에이전트엔지니어 역시 반도체와 시스템 설계의 자율성을 높이는 데 기여한다. 자동차와 항공우주 분야에서도 가속 컴퓨팅의 성과가 나타나고 있다. 혼다는 엔비디아 그레이스 블랙웰 플랫폼을 활용해 공기역학 시뮬레이션을 기존 CPU 대비 34배 빠르게 수행하며 개발 주기를 단축했다. JLR과 메르세데스 벤츠는 지멘스의 심센터 스타-CCM+ 소프트웨어를 활용해 엔지니어링 워크플로를 혁신하고 있다. 항공우주 분야의 어센던스는 엔비디아 GPU로 구동되는 케이던스 피델리티를 사용해 복잡한 공기역학 시뮬레이션을 단 하루 만에 수행하는 성과를 거뒀다. 에너지와 반도체 제조 분야의 효율 역시 향상됐다. 솔라 터빈은 10억 셀 규모의 연소기 시뮬레이션을 14시간 만에 수행해 청정 에너지 설루션 혁신을 가속화한다. 삼성과 SK하이닉스는 엔비디아 가속 기술이 적용된 델과 HPE의 시스템을 도입해 DRAM과 플래시 메모리 생산을 위한 물리적 검증 과정을 간소화하고 있다. TSMC와 미디어텍 역시 엔비디아 가속 도구를 활용해 첨단 제조와 칩 설계 속도를 높이는 중이다. 산업용 디지털 트윈 기술은 스마트 공장과 물류 혁신을 뒷받침한다. 지멘스의 디지털 트윈 컴포저는 폭스콘, HD현대, 펩시코 등이 대규모 산업용 메타버스 환경을 구축할 수 있도록 지원한다. PTC는 엔비디아 아이작 심을 활용해 로봇 시스템을 가상 환경에서 설계하고 검증할 수 있는 워크플로를 발표했다. 키온은 자율주행 창고 설루션을 고도화하고 있으며 물류 서비스 기업인 GXO는 엔비디아 젯슨 기반의 자율주행 지게차를 훈련하고 테스트하며 운영 효율을 높이고 있다.

닛산이 AWS 리인벤트 2025에서 신규 클라우드 플랫폼 닛산 확장형 오픈 소프트웨어 플랫폼을 공개했다. 이를 통해 전 세계 5,000명 이상의 개발자를 연결하고 차량 소프트웨어 테스트 시간을 75퍼센트 단축하며 소프트웨어 정의 차량(SDV) 개발 혁신에 나선다. 아마존웹서비스(AWS)는 AWS 리인벤트 2025에서 닛산이 AWS 기반으로 구축한 신규 클라우드 플랫폼인 닛산 확장형 오픈 소프트웨어 플랫폼을 공개하며 소프트웨어 정의 차량(SDV) 개발을 본격적으로 가속화한다고 발표했다. 이번 플랫폼은 차량 개발의 중심이 하드웨어에서 소프트웨어로 전환되는 시장 흐름에 대응하기 위한 닛산의 핵심 전략이다.   이미지 출처 : 제미나이 닛산 확장형 오픈 소프트웨어 플랫폼의 핵심 성과 닛산 확장형 오픈 소프트웨어 플랫폼은 아이디어를 신속하게 기능으로 구현하는 개발 주기 단축, 고도화된 테스트를 통한 품질 보증 강화, 글로벌 개발 조직 간의 긴밀한 협업을 목표로 한다. 이는 닛산이 2023년부터 AWS와 협력하여 추진해 온 글로벌 엔지니어링 환경 현대화 및 디지털 전환의 대표적인 성과물로 평가받고 있다. 닛산은 이 플랫폼을 도입함으로써 기존에 수동으로 진행하던 테스트 공정을 자동화했다. 그 결과 차량 소프트웨어 테스트 실행 시간을 75퍼센트 가량 단축하는 괄목할 만한 성과를 거두었다. 또한 전 세계 5,000명 이상의 개발자를 하나의 환경으로 연결하는 통합 개발 생태계를 구축하여, 각 지역의 개발팀이 위치와 관계없이 표준화된 도구와 리소스에 즉시 접근할 수 있는 환경을 마련했다. AI 기반 차세대 모빌리티 구현 및 미래 전략 닛산은 SDV 개발 과정에서 인공지능(AI) 활용 범위를 지속적으로 확대해 왔다. 지난 9월에는 복잡한 도심 도로 환경에서도 안정적인 운전자 보조 기능을 제공하는 차세대 프로파일럿(ProPILOT) 시스템의 주행 성능을 공개한 바 있으며, 2027년까지 이를 일본 내 양산 차량에 적용할 계획이다. 연간 100여 개 국가에서 300만 대 이상의 차량을 판매하는 닛산은 이번 확장형 오픈 소프트웨어 플랫폼이 급변하는 자동차 시장 환경에서 강력한 경쟁 우위를 점하는 기반이 될 것으로 기대하고 있다. 닛산 소프트웨어개발부 카즈마 스기모토 총괄매니저는 "닛산은 SDV 개발을 통해 혁신적인 가치를 신속하게 고객에게 제공하며 자동차 산업의 변화를 이끌 전략을 추진하고 있다"며, "AI 기반 차세대 모빌리티 실현을 위해 이번 플랫폼을 핵심 기술로 제시했다"고 밝혔다. 또한 "AWS의 클라우드 기술과 전문성을 활용해 글로벌 개발 체계의 효율성을 지속적으로 높여 나갈 것"이라고 강조했다.      

롯데백화점이 롯데이노베이트, 아마존웹서비스(AWS)와 협력을 통해 아마존 베드록(Amazon Bedrock) 기반 에이전트 AI 기술을 활용한 AI 쇼핑 컨시어지 서비스인 ‘더스틴(Dustin)’을 공개했다. 더스틴은 700만 명의 가입자와 월간 활성 사용자 수(MAU) 110만 명을 보유한 롯데백화점 모바일 앱에서 제공되며, 고객 질문의 의도를 스스로 분석하고 복잡한 오프라인 매장 데이터를 자율 탐색하는 에이전트 AI 기술을 적용했다. 이는 국내 오프라인 리테일 환경에서 아마존 베드록 기반 에이전트 AI를 실제 고객 서비스에 상용화한 사례로, 백화점의 AI 전환(AX)을 가속화하는 움직임으로 평가된다. 맥킨지에 따르면 생성형 AI는 리테일 및 소비재 산업에서 연간 약 4000억~6600억 달러의 운영 이익을 창출할 수 있으며, 특히 개인화된 고객 상호작용과 실시간 데이터 분석을 통해 큰 가치를 창출할 것으로 예상된다. 롯데백화점은 이러한 글로벌 트렌드에 발맞춰 고객이 매장 정보, 할인 혜택, 영업 시간 등 흩어진 정보를 탐색하는 불편함을 해소하고자 AI 컨시어지 도입을 결정했다. 롯데이노베이트가 서비스 인프라 구축과 핵심 AI 프로그램 개발을 주도했으며, AWS는 클라우드 환경과 최신 생성형 AI 기술을 제공했다.     롯데백화점 모바일 앱을 통해 제공되는 이 서비스는 단순 질의응답을 넘어, 고객 질문의 맥락과 숨겨진 의도를 파악해 최적의 쇼핑 정보를 능동적으로 큐레이션한다. 고객이 마치 전담 컨시어지와 대화하는 듯한 차별화된 경험을 제공하는 것이 특징이다. 예를 들어, 고객이 “크리스마스 행사 알려주세요”라고 질문하면, 백화점에서 진행하는 시즌 특별 행사는 물론 화장품, 패션, 주얼리 등 선물하기 좋은 브랜드별 크리스마스 관련 행사 정보를 맞춤형으로 제안한다. 또한 질문 맥락에 따라 후속 질문을 능동적으로 제안하거나, 제공된 답변과 관련있는 프로모션 행사 상세 페이지를 추가로 제공하여 고객이 필요한 정보를 한 번에 얻을 수 있도록 돕는다. 정보 탐색 과정도 기존 4단계에서 2단계로 간소화되어, 앱 사용이 익숙하지 않은 고객도 일상적인 언어로 쉽게 정보를 얻을 수 있도록 했다. 롯데백화점은 자체 키즈 IP인 ‘킨더유니버스’의 캐릭터 더스틴을 적용하여 실제 쇼핑 도우미와 대화하는 듯한 경험을 제공하며, 온오프라인 쇼핑 경험을 연결하는 옴니채널 전략을 구현했다. 롯데백화점은 이번 서비스 도입을 위해 고객 관점에서 AI 챗봇 서비스를 전면적으로 기획·설계했으며, 고객이 직접 사용하는 롯데백화점 앱의 화면 디자인과 개발까지 자체적으로 수행하여 직관적이고 편리한 사용자 경험(UX)을 제공하는 것을 목표로 했다. 롯데이노베이트는 AWS의 생성형 AI 및 에이전트 구축을 위한 플랫폼인 아마존 베드록을 통해 앤트로픽의 클로드 AI 모델을 기반으로 한 AI 컨시어지 시스템을 구축했다. AI 에이전트는 5가지 전용 도구를 활용해 대화 맥락을 파악하고, 매장 정보, 쿠폰, 행사 등 방대한 데이터베이스를 실시간 탐색하여 최적의 답변을 제공한다. 데이터 검색은 아마존 오픈서치 서비스(Amazon OpenSearch Service)로, 대화 이력 관리는 아마존 다이나모DB(Amazon DynamoDB)로 구현했다. 아마존 베드록 가드레일(Amazon Bedrock Guardrail)은 부적절한 응답을 실시간 차단하는 안전 장치 역할을 한다. AI 컨시어지 도입은 오프라인 매장의 반복적인 안내 업무를 자동화하여 직원들의 업무 부담을 줄이고, 직원들이 보다 고도화된 고객 서비스에 집중할 수 있도록 지원한다. 또한 고객 문의 패턴, 동선, 매장 방문 데이터를 수집하고 분석할 수 있는 기반을 갖추어 데이터 중심의 오프라인 공간 운영을 가능하게 한다. 롯데백화점은 내년부터 다국어 지원 서비스를 도입하고, 고객의 쇼핑 이력과 구매 패턴을 분석하여 보다 정교한 AI 쇼핑 에이전트로 고도화할 계획이다.

엔비디아가 오픈 모델, 데이터, 라이브러리로 구성된 엔비디아 네모트론 3(NVIDIA Nemotron 3) 제품군을 발표했다. 산업 전반에서 투명하고 효율적이며 목적에 맞게 특화된 에이전틱 AI 개발을 지원하기 위한 네모트론 3 모델은 하이브리드 잠재 전문가 혼합 방식(mixture-of-experts : MoE) 아키텍처를 도입했다. 엔비디아는 “개발자가 대규모 환경에서 신뢰할 수 있는 멀티 에이전트 시스템을 구축하고 배포할 수 있도록 돕는다”고 소개했다. 기업들이 단일 모델 기반 챗봇에서 협업형 멀티 에이전트 AI 시스템으로 전환함에 따라, 개발자들은 통신 과부하, 맥락 이탈, 높은 추론 비용 등 점점 더 많은 과제에 직면하고 있다. 또한 복잡한 워크플로를 자동화할 모델을 신뢰하기 위해 투명성에 대한 요구도 커지고 있다. 네모트론 3는 이러한 과제를 해결하며, 고객이 전문화된 에이전틱 AI를 구축하는 데 필요한 성능과 개방성을 제공한다. 네모트론 3 MoE 모델 제품군은 세 가지 규모로 구성된다. ▲네모트론 3 나노(Nano)는 300억 개의 파라미터를 갖춘 소형 모델로, 한 번에 최대 30억 개의 파라미터를 활성화해 목적에 맞는 고효율 작업을 수행한다. ▲네모트론 3 슈퍼(Super)는 약 1000억 개의 파라미터와 토큰당 최대 100억 개의 활성 파라미터를 갖춘 고정확도 추론 모델로, 멀티 에이전트 애플리케이션에 적합하다. ▲네모트론 3 울트라(Ultra)는 약 5000억 개의 파라미터와 토큰당 최대 500억 개의 활성 파라미터를 갖춘 대규모 추론 엔진으로, 복잡한 AI 애플리케이션을 지원한다. 현재 제공 중인 네모트론 3 나노는 컴퓨팅 비용 효율이 가장 뛰어난 모델로, 낮은 추론 비용으로 소프트웨어 디버깅, 콘텐츠 요약, AI 어시스턴트 워크플로, 정보 검색과 같은 작업에 최적화돼 있다. 이 모델은 고유한 하이브리드 MoE 아키텍처를 활용해 효율성과 확장성 측면에서 향상된 성능을 제공한다. 네모트론 3 나노는 네모트론 2 나노 대비 최대 4배 높은 토큰 처리량을 달성하며, 추론 토큰 생성량을 최대 60%까지 줄여 추론 비용을 절감한다. 또한 100만 토큰 컨텍스트 윈도우를 지원해 더 많은 정보를 기억할 수 있으며, 장시간에 걸친 다단계 작업에서도 정보 간 연결성을 높여 정확도를 향상시킨다. 네모트론 3 슈퍼는 낮은 지연 시간으로 다수의 협업 에이전트가 복잡한 작업을 수행해야 하는 애플리케이션에 강점을 보인다. 네모트론 3 울트라는 심층 연구와 전략적 계획 수립이 요구되는 AI 워크플로를 위한 고급 추론 엔진 역할을 수행한다. 네모트론 3 슈퍼와 울트라는 엔비디아 블랙웰(Blackwell) 아키텍처 기반의 초고효율 4비트 NVFP4 훈련 포맷을 사용해 메모리 요구 사항을 줄이고 훈련 속도를 가속화한다. 이러한 효율성 덕분에 기존 인프라에서도 높은 정밀도 포맷 대비 정확도를 유지한 채 더 대규모 모델 훈련이 가능하다. 네모트론 3 모델 제품군을 통해 개발자는 특정 워크로드에 적합한 규모의 오픈 모델을 선택할 수 있다. 또한, 수십 개에서 수백 개의 에이전트로 확장하는 동시에 복잡한 워크플로에서 더 빠르고 정확한 장기 추론 성능의 이점을 누릴 수 있다.     네모트론 3 나노는 현재 허깅 페이스에서 제공되며, 베이스텐(Baseten), 딥인프라(DeepInfra), 파이어웍스(Fireworks), 프렌들리에이아이(FriendliAI), 오픈라우터(OpenRouter), 투게더 AI(Together AI) 등 추론 서비스 제공업체를 통해서도 이용할 수 있다. 네모트론 3 나노는 엔비디아 가속 인프라 전반에서 안전하고 확장 가능한 배포를 위해 엔비디아 NIM 마이크로서비스 형태로도 제공된다. 퍼블릭 클라우드 고객의 경우, 네모트론 3 나노는 아마존웹서비스(AWS)에서 아마존 베드록(Amazon Bedrock, 서버리스 방식)을 통해 제공될 예정이며, 구글 클라우드, 코어위브, 크루소, 마이크로소프트 파운드리, 네비우스, 엔스케일, 요타에서도 곧 지원될 예정이다. 네모트론 3 슈퍼와 네모트론 3 울트라는 2026년 상반기에 제공될 예정이다. 또한, 엔비디아는 전문화된 AI 에이전트를 구축하기 위한 훈련 데이터세트와 최첨단 강화학습 라이브러리 컬렉션을 공개했다. 총 3조 개의 토큰으로 구성된 새로운 네모트론 사전 훈련, 사후 훈련, 강화학습 데이터세트는 고도화된 추론과 코딩, 다단계 워크플로 사례를 풍부하게 제공해 높은 역량을 갖춘 도메인 특화 에이전트 구축을 지원한다. 개발 속도를 높이기 위해 엔비디아는 네모트론 모델의 훈련 환경과 사후 훈련 기반을 제공하는 오픈소스 라이브러리인 네모 짐(NeMo Gym)과 네모 RL을 함께 공개했다. 또한 모델의 안전성과 성능을 검증할 수 있도록 네모 이밸류에이터(Evaluator)도 선보였다. 모든 도구와 데이터세트는 현재 깃허브(GitHub)와 허깅 페이스(Hugging Face)를 통해 제공되고 있다. 네모트론 3는 LM 스튜디오(LM Studio), 라마.cpp(llama.cpp), SGLang, vLLM을 통해 지원된다. 이와 함께 프라임 인텔렉트(Prime Intellect)와 언슬로스(Unsloth)는 네모 짐의 즉시 사용 가능한 훈련 환경을 자사 워크플로에 직접 통합하고 있으며, 이를 통해 강력한 강화학습 훈련 환경에 보다 빠르고 손쉽게 접근할 수 있다. 엔비디아 네모트론은 엔비디아의 소버린 AI 전략을 지원한다. 유럽부터 대한민국에 이르는 다양한 조직들이 자체 데이터, 규제, 가치에 부합하는 AI 시스템을 구축할 수 있도록 개방적이고 투명하며 효율적인 모델 채택을 가능하게 한다. 네모트론 3의 초기 도입 기업으로는 액센츄어, 케이던스, 크라우드스트라이크, 커서, 딜로이트, EY, 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI), 팔란티어, 퍼플렉시티, 서비스나우, 지멘스, 시놉시스, 줌 등이 있다. 이들은 제조, 사이버보안, 소프트웨어 개발, 미디어, 커뮤니케이션 등 다양한 산업 전반의 AI 워크플로를 구현하기 위해 네모트론 제품군의 모델을 통합하고 있다. 엔비디아의 젠슨 황(Jensen Huang) 창립자 겸 CEO는 “오픈 혁신은 AI 발전의 토대이다. 네모트론을 통해 우리는 첨단 AI를 개방형 플랫폼으로 전환해, 개발자들이 대규모 환경에서 에이전틱 시스템을 구축하는 데 필요한 투명성과 효율을 제공하고 있다”고 말했다. 서비스나우의 빌 맥더멋(Bill McDermott) 회장 겸 CEO는 “엔비디아와 서비스나우는 수년간 AI의 미래를 함께 만들어왔으며, 최고의 순간은 아직 오지 않았다. 오늘 우리는 모든 산업의 리더들이 에이전틱 AI 전략을 빠르게 추진할 수 있도록 지원하는 데 있어 중요한 진전을 이루고 있다. 서비스나우의 지능형 워크플로 자동화와 엔비디아 네모트론 3의 결합은 탁월한 효율, 속도, 정확성을 바탕으로 계속해서 업계 표준을 제시할 것”이라고 말했다.