사카나 AI, 엔비디아 모델 도입해 '집단 지능' 입증
도쿄에 본사를 둔 AI 스타트업 사카나 AI(Sakana AI)가 자사의 AI 오케스트레이터(orchestrator)인 'Fugu(푸구)'에 엔비디아의 오픈소스 모델인 네모트론(Nemotron)을 통합합니다. 이는 여러 AI 모델을 조율해 작업을 수행하는 방식이 단일 최첨단 프론티어 모델에 필적하는 성능을 낼 수 있음을 증명하기 위함입니다. 단일 모델의 한계를 극복하고 특정 벤더 종속을 줄이는 중요한 사례로 평가받습니다.
사카나 AI의 오케스트레이터, 엔비디아 네모트론을 추가하여 '집단 지능'이 단일 프론티어 모델과 경쟁할 수 있음을 증명하다.
핵심 요점:
- 사카나 AI는 자사의 AI 오케스트레이터(orchestrator)인 Fugu(푸구)의 확장을 통해 엔비디아의 오픈소스 네모트론(Nemotron) 모델을 통합하고 있습니다.
- Fugu는 하위 작업에 적합한 모델을 동적으로 선택하고 그 결과를 취합합니다.
- 이 에이전트 풀(agent pool) 내에서 네모트론 모델은 프로그래밍, 도구 활용 및 지시 준수 분야의 전문가 역할을 수행합니다. 이는 기존 시스템을 대체하는 것이 아니라 상호 보완하기 위함입니다.
- 사카나 AI는 '집단 지능(collective intelligence)' 원칙을 기반으로 하고 있습니다. 이 회사는 가장 강력한 AI가 여러 모델의 상호 작용에서 창발한다고 믿으며, 이를 통해 개별 벤더에 대한 의존도를 낮출 수 있다고 봅니다.
본문: 도쿄에 위치한 스타트업 사카나 AI가 자사의 Fugu 오케스트레이터에 엔비디아의 오픈소스 네모트론 모델을 추가했습니다. 이 파트너십은 조율된 오픈소스 모델들이 최첨단 시스템과 경쟁할 수 있음을 증명하기 위해 마련되었습니다.
사카나 AI는 최근 Fugu를 출시했습니다. 이 시스템은 그 자체로 하나의 언어 모델이며, 자기 자신을 포함하는 에이전트 풀에서 다른 대형 언어 모델(LLM)을 호출하도록 훈련되었습니다. 단일 API 뒤단에서 Fugu는 주어진 작업에 결합할 모델을 동적으로 선택하고, 하위 작업을 위임하며, 결과를 하나의 응답으로 종합합니다.
사카나 AI에 따르면, 이 설정은 모듈 방식입니다. 언제든 새로운 모델을 추가할 수 있으므로 시스템이 어느 단일 공급자의 강점이나 서비스 중단에 얽매이지 않습니다. 회사 측은 자체 벤치마크에서 더 강력한 버전인 Fugu Ultra가 앤스로픽(Anthropic)의 Fable 5 및 Mythos Preview와 동등한 성능을 보였다고 주장했습니다. 하지만 초기 독립적인 테스트에서는 속도와 비용 측면에서 비판을 받는 등 반응은 다소 미지근했습니다.
네모트론, Fugu의 에이전트 풀에서 전문가 역할을 수행하다 엔비디아의 네모트론 제품군은 오픈 웨이트(open-weight) 모델과 도구들로 구성됩니다. 사카나 AI는 코딩, 도구 호출 및 지시 준수 분야에서의 강점을 강조했습니다. 전문 모델로서 이들은 Fugu의 오케스트레이션 계층 내에서 기존 프론티어 모델을 대체하는 것이 아니라 보완하는 역할을 하도록 설계되었습니다.
회사는 오픈소스 모델이 단독으로 배포되기보다 에이전트 시스템 내에서 조율될 때 더욱 유용해진다고 밝혔습니다. 엔비디아는 네모트론 제품군을 빠르게 확장하고 있습니다. 약 5,500억 개의 매개변수와 550억 개의 활성 매개변수를 갖춘 모델인 네모트론 3 울트라(Nemotron 3 Ultra)를 출시하면서, 벤치마크 플랫폼인 인공 분석(Artificial Analysis)이 지금까지 출시된 미국 산 오픈소스 모델 중 가장 성능이 뛰어나다고 평가했습니다. 이 모델은 Gemma 4 31B, gpt-oss-120b 및 엔비디아의 기존 네모트론 3 슈퍼보다 앞서지만, Kimi K2.6과 같은 중국 모델에는 여전히 뒤처집니다.
또한 엔비디아는 문서 처리 및 컴퓨터 사용 에이전트와 같은 에이전트 사용 사례를 목표로 텍스트, 이미지, 비디오 및 오디오를 처리하는 멀티모달 모델인 네모트론 3 나노 옴니(Nemotron 3 Nano Omni)도 출시했습니다. 이처럼 네모트론 제품군은 Fugu가 에이전트를 선택할 때 활용할 수 있는 폭넓은 기능을 다루고 있습니다.
사카나 AI는 통합에 대한 구체적인 날짜는 밝히지 않고, 다가오는 Fugu 릴리스에 포함될 것이라고만 밝혔습니다. 이후 사카나 및 네모트론 팀은 Fugu 내부에서 네모트론의 성능을 지속적으로 모니터링하고 최적화할 계획입니다. 엔비디아는 네모트론 활용법 및 평가와 관련하여 기술적 가이드를 제공할 예정입니다.
오픈 AI를 위한 확장 경로로서의 오케스트레이션 사카나 AI는 이 파트너십을 더 큰 트렌드의 일환으로 규정합니다. 회사는 AI의 발전은 모델이 얼마나 잘 평가되고, 결합되며, 실제 업무 흐름에 통합되는지에 따라 점점 더 큰 영향을 받게 될 것이라고 주장합니다. 어떤 단일 모델도 모든 작업, 언어, 모달리티 및 기업 환경에서 앞서나갈 수는 없습니다. 그렇기 때문에 오케스트레이션 계층이 다음 단계의 오픈 AI를 위한 중요한 요소가 됩니다.
사카나 AI는 발표문을 통해 "가장 강력한 AI는 어느 단일 모델에서 나오는 것이 아니라, 여러 모델이 조화롭게 작업할 때 탄생한다"라고 밝혔습니다. 초기 평가에서 오케스트레이션 기반 접근 방식은 선두적인 프론티어 시스템과 견주어 강력한 성능을 보여주었습니다. 단, 이번 발표에는 네모트론 결합에 대한 새로운 벤치마크 수치는 포함되어 있지 않습니다.