TechCrunch AI • 7일 전

엔비디아 임원들, 오픈 vs 클로즈드 AI 논쟁 다룬다

IMP

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핵심 요약

10월 13~15일 샌프란시스코에서 열리는 테크크런치 디스럽트 2026에서 엔비디아의 나데르 칼릴 개발자 기술 총괄과 시드니 사이크스 VC 파트너싱 글로벌 총괄이 '오픈 vs 클로즈드 AI' 세션을 진행한다. AI 시장 격차가 좁혀지면서 창업자들에게 모델 선택은 비용, 인프라, 마진, 차별화, 속도, 통제력에 직접 영향을 미치는 핵심 비즈니스 결정이 되었다.

번역된 본문

AI 제품을 만들어야 한다고 가정해 보자. 독점(프론티어) 모델을 선택해 빠르게 시작할 것인가? 오픈 모델 위에 구축해 더 큰 통제권을 얻을 것인가? 자체 버전을 파인튜닝할까? 로컬에서 실행할까? 여러 모델을 함께 쓸까? 아니면 6개월 후 경제성과 성능이 다시 바뀌면 전략을 바꿀까? 정답은 하나가 아닐 수 있다. 하지만 창업자에게 잘못된 선택은 이후 거의 모든 것—비용, 인프라, 마진, 차별화, 속도, 통제력—에 영향을 미칠 수 있다.

이 결정이 10월 13~15일 샌프란시스코에서 개최되는 테크크런치 디스럽트 2026 빌더스 스테이지의 '오픈 vs 클로즈드 AI 논쟁은 이제 시작이다' 세션의 중심에 있다. 엔비디아의 나데르 칼릴 개발자 기술 디렉터와 시드니 사이크스 VC 파트너십 글로벌 총괄이 이끄는 이 세션에서는 오픈 AI와 독점 AI 간의 트레이드오프, 그리고 어느 쪽 접근이든 지속 가능한 경쟁 우위를 제공할 수 있는지 논의한다.

이것은 오픈소스에 관한 철학적 논쟁이 아니다. 지금 이 순간 모든 규모의 스타트업 내부에서 내려지고 있는 비즈니스 결정이다. 디스럽트에서 1만 명 이상의 기술 리더들과 함께 이 AI 논쟁을 깊이 탐구해 보라. 지금 등록하면 9월 25일 오후 11시 59분(태평양 표준시) 가격 인상 전까지 최대 200달러를 절약할 수 있다.

AI 격차는 좁혀지고 있다 — 그렇다고 결정이 쉬워지는 건 아니다

오픈 모델은 빠르게 발전하고 있다. 엔비디아는 7월, ICML 2026에 채택된 145편의 논문이 자사 넴오트론(Nemotron) 오픈 모델 및 데이터셋을 인용했다고 밝혔으며, 로봇공학, 자율주행차, 바이오메디컬 연구 등 다른 엔비디아 오픈 모델 계열을 활용한 연구도 있었다. 동시에 독점 프론티어 랩들은 계속해서 모델 성능을 끌어올리고 있다. 그 결과 시장에서의 질문은 '오픈 모델이 유용한가'에서 '어떤 접근 방식이 어디서 상업적으로 말이 되는가'로 빠르게 옮겨가고 있다.

엔비디아조차 단순한 양자택일 프레임을 거부한다. 올해 초 GTC에서 젠슨 황 CEO는 미래는 독점 대 오픈이 아니라 독점과 오픈이라고 주장했다. 이는 그 결정을 중심으로 회사를 세워야 할 때까지는 간단하게 들린다. 두 모델이 비슷한 결과를 낸다면 더 낮은 비용이 이기는가? 한쪽이 데이터에 대한 통제권을 더 준다면? 스택을 더 많이 소유하는 것이 방어력을 만들어주는가, 아니면 이제 유지보수해야 할 인프라일 뿐인가? 그리고 최고의 모델이 몇 달마다 바뀐다면, 제품을 특정 모델에 얼마나 단단히 묶어야 하는가?

이것이 칼릴과 사이크스가 테크크런치 디스럽트 2026에서 풀어낼 질문들이다. 놓치지 말라 — 9월 25일 오후 11시 59분(PT) 전에 등록하면 200달러를 절약할 수 있다.

같은 AI 스택을 바라보는 두 가지 시각, 하나의 빌더스 스테이지에서

나데르 칼릴은 빌더와 인프라 관점에서 논의에 접근한다. 오픈소스와 로컬 AI를 이끄는 엔비디아 개발자 기술 디렉터가 되기 전, 그는 2024년 7월 엔비디아에 인수된 AI 인프라 회사 Brev.dev를 공동 창업했다. Brev.dev는 다양한 환경에서 GPU 인프라 접근을 단순화하는 것을 중심으로 만들어졌다. 엔비디아의 개발자 문서는 이 도구들이 개발자가 단일 컴퓨팅 소스에 묶이지 않고 퍼블릭 클라우드, 프라이빗 클라우드, 온프레미스 인프라 전반에 AI 소프트웨어를 배포할 수 있게 해준다고 설명했다.

한편 시드니 사이크스는 엔비디아 VC 파트너십 글로벌 총괄으로서 벤처 생태계의 시각을 논의에 가져온다. 이 둘이 함께하면 같은 결정을 다른 방향에서 검토할 수 있다. 즉, 개발자가 만들기 위해 필요한 것과 기업이 투자받을 수 있고 확장 가능한 비즈니스가 되기 위해 필요한 것이다.

오늘날 AI 세계에서 가장 큰 논쟁 중 하나의 최전방에 앉아 보라. 최대 200달러 할인은 9월 25일 오후 11시 59분(PT)에 끝난다. 그 전에 티켓을 등록하라.

당신의 모델은 해자가 아니다 — 그러다가 어느 순간 해자가 된다

오픈 대 클로즈드 논쟁 뒤에는 또 하나의 불편한 질문이 있다. 당신의 경쟁 우위는 정확히 어디에 존재하는가? 경쟁자들이 같은 독점 API에 접근할 수 있다면, 차별화는 다른 곳에서 나와야 한다.

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You have an AI product to build. Do you choose a proprietary frontier model and get moving quickly? Build on an open model and gain greater control? Fine-tune your own version? Run locally? Use multiple models? Change strategy six months from now when the economics and capabilities shift again? There may not be one right answer. But for founders, choosing badly can affect almost everything that follows — cost, infrastructure, margins, differentiation, speed, and control. That decision is at the center of the session “ The Open vs. Closed AI Debate Is Just Getting Started ,” coming to the Builders Stage at TechCrunch Disrupt 2026 , happening on October 13-15 in San Francisco. Led by Nvidia ‘s Nader Khalil, Director of Developer Tech, and Sydney Sykes, Global Head of VC Partnerships, the session will discuss the trade-offs between open and proprietary AI and whether either approach can provide a lasting competitive advantage. This isn’t a philosophical argument about open source. It’s a business decision being made right now inside startups of every size. Dive deep into this AI debate with 10,000+ tech leaders at Disrupt by getting your pass. Register now and save up to $200 before prices go up on September 25 at 11:59 p.m. PT. The AI gap is closing — the decision isn’t getting easier Open models have advanced quickly. Nvidia said in July that 145 papers accepted at ICML 2026 cited its Nemotron open models and datasets, alongside research using other Nvidia open model families across robotics, autonomous vehicles, and biomedical research. At the same time, proprietary frontier labs continue pushing model capabilities forward. The result is a market where the question is increasingly less about whether open models can be useful and more about where each approach makes commercial sense. Even Nvidia rejects a simple either-or framing. At GTC earlier this year, CEO Jensen Huang argued that the future is not proprietary versus open, but proprietary and open. That sounds straightforward until you have to build a company around the decision. If two models can deliver similar results, does lower cost win? What if one gives you more control over your data? Does owning more of the stack create defensibility, or just infrastructure you now need to maintain? And if the best model changes every few months, how tightly should your product be tied to any one of them? These are the questions Khalil and Sykes will unpack at TechCrunch Disrupt 2026. Don’t miss it — register for your ticket now to get $200 savings before September 25 at 11:59 p.m. PT. Two perspectives shared on the Builders Stage on the same AI stack Nader Khalil approaches the discussion from the builder and infrastructure perspective. Before becoming Nvidia's Director of Developer Tech, where he leads open source and local AI, he co-founded Brev.dev, an AI infrastructure company acquired by Nvidia in July 2024. Brev.dev was built around simplifying access to GPU infrastructure across different environments. Nvidia's developer documentation described its tools as allowing developers to deploy AI software across public cloud, private cloud, and on-premises infrastructure without locking themselves into a single compute source. Sydney Sykes , meanwhile, brings the venture ecosystem into the discussion as Nvidia's Global Head of VC Partnerships. Together, that creates room to examine the same decision from different directions: what developers need to build and what companies need to become investable, scalable businesses. Sit front and center at one of the biggest debates in today’s world of AI. Register for your ticket before the savings of up to $200 end on September 25 at 11:59 p.m. PT. Your model isn’t your moat — until it is There is another uncomfortable question behind the open-versus-closed debate: Where does your competitive advantage actually live? If competitors can access the same proprietary API, differentiation needs to come from somewhere else — proprietary data, workflow, distribution, customer relationships, product experience, or specialized technology. But choosing an open model doesn’t automatically give you a moat either. You gain flexibility and potentially greater control, but you also take on decisions around deployment, optimization, and infrastructure. And the economics can change depending on the workload and scale. Nvidia is investing heavily in that open ecosystem. Its Nemotron 3 Super, launched in March, is an open 120-billion-parameter model designed for agentic workloads, and companies are already combining it with proprietary models rather than treating the two approaches as mutually exclusive. That hybrid reality may ultimately be the most interesting part of the debate. Register now to join the conversation on the Builders Stage in October. Savings of up to $200 end on September 25 at 11:59 p.m. PT. What should you build on? Decide at TechCrunch Disrupt 2026 That’s what makes this session useful beyond an audience of AI engineers. If you’re a founder , the choice can shape your margins, fundraising story, and product roadmap. If you’re an investor , understanding where value sits in the stack can help distinguish genuine defensibility from a thin product layer sitting on somebody else’s model. If you’re a line-of-business lead, it affects procurement, security, data control, infrastructure, and the freedom to change providers later. And for developers and students, it’s a chance to understand where the technical decisions being made today connect directly with the business models being built around them. No one needs another abstract argument over whether open or proprietary AI is philosophically better. What builders need is a clearer understanding of the trade-offs. Join Nader Khalil and Sydney Sykes on the Builders Stage at TechCrunch Disrupt 2026 and decide which side belongs in your AI strategy. Register now to save up to $200 before prices go up on September 25 at 11:59 p.m. PT. Topics AI , nvidia , Startups , TechCrunch Disrupt When you purchase through links in our articles, we may earn a small commission . This doesn’t affect our editorial independence. TechCrunch Events View Bio October 13 - 15 San Francisco Last day to book an exhibit table is September 18. Don’t miss out on high-impact leads, investor access, and a brand spotlight in Disrupt’s Expo Hall. BOOK NOW Most Popular OpenAI caught its models leaving notes to successors to hide bad behavior Rebecca Bellan Microsoft exec called AI scraping ‘the largest theft of labor in human history,' new unredacted filings reveal Rebecca Bellan Clean tech startup Fluxnium found a way to tap 50,000 years' worth of nuclear fuel Tim De Chant Jensen Huang took a call from Trump, and showed off something else, too Connie Loizos The 9 buzziest startups from Y Combinator’s latest Demo Day, according to VCs Marina Temkin Dominic-Madori Davis Tesla says it will finally unveil the second-generation Roadster on October 1 Anthony Ha Revolut confirms customer data breach through fake government requests Jagmeet Singh

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