이미지: METAL LAB 생성
요약
- 개발 자동화 스타트업 Factory가 NVIDIA DGX Spark와 Nemotron 3.5 Lightning 모델로 로컬 구동 환경을 공개했다
- 보안이 중요한 조직이 소스코드·실행 환경을 외부로 옮기지 않고도 자체 '소프트웨어 팩토리'를 운영할 수 있다는 설명이다
- Nemotron 3.5 Lightning은 이미 vLLM 등에서 공개 당일 지원을 받은 오픈모델로, DGX Spark부터 대형 GPU까지 폭넓게 구동된다
- 발표 주체
- Factory (개발툴·에이전트 스타트업)
- 발표일
- 2026-08-11
- 구동 하드웨어
- NVIDIA DGX Spark
- 사용 모델
- NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning
- 모델 구조
- 하이브리드 MoE, 전체 30B·활성 3B (배경 확인)
- 모델 컨텍스트 길이
- 최대 100만 토큰 (배경 확인)
- 핵심 가치 제안
- 소스코드·컨텍스트·실행을 조직 환경 밖으로 옮기지 않고 운영
코드가 회사 밖으로 나가지 않는다
소프트웨어 개발 자동화 스타트업 Factory가 지난 11일 NVIDIA DGX Spark 위에서 자사 개발 에이전트를 구동하는 방식을 공개했다. 회사는 X(옛 트위터) 공식 계정을 통해 "보안에 민감한 조직은 소스코드나 실행 환경을 밖으로 옮기지 않고도 소프트웨어 팩토리를 운영할 수 있어야 한다"고 밝혔다. 문제 파악부터 코드 수정까지 전 과정을 로컬에서 처리할 수 있는 경로를 제공한다는 설명이다.
Factory는 코드베이스를 이해하고 이슈를 조사하며 수정까지 이어지는 작업을 자동화하는 에이전트형 개발 도구를 만드는 회사다. 이번 발표에서 눈에 띄는 건 인프라 조합이다. NVIDIA의 소형 AI 슈퍼컴퓨터 DGX Spark와, 같은 회사가 내놓은 오픈모델 Nemotron 3.5 Lightning을 함께 묶었다.
DGX Spark는 왜 등장했나
DGX Spark는 책상 위에 놓을 수 있는 크기의 AI 전용 컴퓨터로, 대형 데이터센터 GPU 없이도 로컬에서 대규모 언어모델을 돌리려는 조직을 겨냥해 나온 하드웨어다. 지난 8일 NVIDIA AI 공식 계정이 DGX Spark 여러 대를 연결해 로컬 AI를 구동하는 가이드를 소개한 바 있는데, 이는 개별 기업이나 팀 단위로 자체 AI 인프라를 꾸리려는 수요가 늘고 있다는 걸 보여준다. 클라우드로 코드를 보내는 대신, 사무실 안에 있는 장비로 처리를 끝내겠다는 흐름이다.
Factory의 이번 조합은 이 흐름의 실제 사례다. 금융, 국방, 헬스케어처럼 코드 외부 반출이 규제나 보안 정책상 제한된 산업에서는 클라우드 기반 AI 코딩 도구를 쓰기 어렵다. DGX Spark 위에서 돌아가는 로컬 팩토리는 그런 조직에 실질적인 대안이 될 수 있다.
Nemotron 3.5 Lightning, 왜 이 조합에 맞나
Factory가 선택한 모델은 NVIDIA가 내놓은 오픈모델 Nemotron 3.5 Lightning이다. 하이브리드 MoE(Mixture of Experts) 구조로, 전체 파라미터는 300억 개지만 실제 추론에 쓰이는 활성 파라미터는 30억 개 수준으로 알려졌다. 전체를 다 켜지 않고 필요한 부분만 골라 쓰는 구조라, 로컬 하드웨어에서도 부담이 상대적으로 적다.
이 모델은 지난 10일 vLLM으로부터 공개 당일(Day-0) 지원을 받았고, 멀티토큰 예측과 DFlash, DSpark 같은 추측 디코딩 기법으로 에이전트 작업 속도를 끌어올렸다는 평가를 받았다. 지원 하드웨어 범위도 DGX Spark부터 Jetson, H100, B300/GB300까지 폭넓다. 최대 100만 토큰의 컨텍스트 길이를 지원해 큰 코드베이스를 통째로 넣고 작업하는 데도 유리한 것으로 알려졌다.
표로 보는 구성 요소
| 구성 요소 | 역할 |
|---|---|
| Factory | 코드 조사·수정을 자동화하는 에이전트형 개발 도구 |
| NVIDIA DGX Spark | 로컬에서 대형 모델을 돌리는 소형 AI 컴퓨터 |
| Nemotron 3.5 Lightning | 하이브리드 MoE 오픈모델, 활성 파라미터 30억 |
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그래서 무엇이 달라지나
지금까지 코드 자동화 도구는 대체로 클라우드 API를 거쳐야 했다. 소스코드가 외부 서버로 오가는 걸 감수해야 한다는 뜻이다. Factory의 이번 발표는 그 전제를 깨는 시도다. 보안 정책 때문에 AI 코딩 도구를 도입하지 못했던 조직도, DGX Spark 한 대와 오픈모델만 있으면 같은 종류의 작업을 사내에서 처리할 여지가 생긴다. 다만 성능이 클라우드 대형 모델 수준에 얼마나 근접하는지, 실제 도입 비용이 어느 정도인지는 이번 발표만으로는 가늠하기 어렵다. 로컬 AI 인프라를 둘러싼 경쟁이 하드웨어와 오픈모델 양쪽에서 동시에 굴러가고 있다는 점은 분명해 보인다.
