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Mamba와 HyperConnection 단상트랜스포머의 한계를 넘는 아키텍처의 진화

최근 LLM 시장의 경쟁 양상이 변화하고 있습니다. 단순한 파라미터 크기 경쟁을 넘어, '어떻게 하면 더 효율적으로, 더 긴 맥락을 추론할 수 있는가'라는 아키텍처 최적화의 단계로 진입했습니다.

이러한 흐름 속에서 가장 눈에 띄는 행보를 보이는 DeepSeek의 mHC와 Nvidia의 Nemotron 아키텍처에 대한 실무적 단상을 정리해 봅니다.

1. 기초를 다시 쓰는, mHC DeepSeek의 집요함

DeepSeek-V3 논문을 접하며 가장 감탄했던 지점은 그들의 '집요함'이었습니다.
남들은 당연하게 여기는 기초적인 구성 요소인 레지듀얼 커넥션조차 그냥 넘어가지 않고 깊이 파고들었기 때문입니다.

• RMS를 넘어서: 기존의 표준처럼 사용되던 RMSNorm이나 단순 덧셈 방식의 레지듀얼 구조 대신, 이들은 멀티헤드 방식을 도입하여 레이어 간 신호의 흐름을 더 세밀하게 제어하려는 시도를 했습니다.

• 설계의 의미: 언뜻 보면 구조적으로 LoRA와 유사한 느낌을 주기도 합니다. 하지만 이는 깊은 레이어에서 발생할 수 있는 신호 소실을 막고 정보 전달 효율을 극대화하기 위한 그들의 치열한 고민의 결과물입니다.
  실무 환경 대규모 앱에서의 검증은 아직 필요하지만, 이 아키텍처가 보여줄 '학습 안정성'과 '표현력'의 잠재력은 시사하는 바가 큽니다.

2. 엔비디아의 Nemotron-3 (Mamba + Attention 하이브리드) 야심작

엔비디아는 하드웨어 패권을 유지하기 위해 소프트웨어 아키텍처에서도 가장 실험적인 연구를 선도하고 있습니다.
그 정점에 있는 것이 바로 Nemotron-3 모델군입니다.

왜 '하이브리드'인가?

기존 Mamba로 대표되는 SSM 아키텍처는 선형적 시간 복잡도 덕분에 롱컨텍스트 처리에 유리하고 인퍼런스가 빠르다는 장점이 있습니다.
하지만 특정 정보를 정확히 찾아내는 리콜 능력은 기존 어텐션 메커니즘에 비해 부족하다는 한계가 있었습니다.

네모트론-3는 이 문제를 '하이브리드 구조'로 정면 돌파했습니다.

• 속도와 정확도의 타협점: 모델의 대부분 레이어는 SSM으로 채워 비약적인 인퍼런스 속도를 확보하고, 핵심적인 지점에만 어텐션 레이어를 전략적으로 배치하여 정확도를 보완했습니다.
• 압도적인 효율성: 그 결과, 30B 급의 덩치임에도 불구하고 체감 인퍼런스 속도는 10B 모델 수준에 육박하는 괴물 같은 성능을 보여줍니다.
  여기에 GQA와 MoE까지 적용되어 최신 LLM 기술의 '종합 선물 세트'와 같습니다.

3. '바이브 코딩'과 롱컨텍스트의 절대 우위 실무 체감

개인적으로 로컬 머신 기반의 '바이브 코딩(Vibe Coding, Continue 등을 활용한 직관적 개발 흐름)'을 연구하며 네모트론-3 나노를 주력으로 사용해 본 결과, 그 체감 성능은 놀라웠습니다.

• 롱컨텍스트의 끝판왕: 100k 토큰 이내에서는 기존 트랜스포머 모델들과 비슷해 보일 수 있습니다.
  그러나 200k를 넘어 500k에 육박하는 초장문 컨텍스트를 입력했을 때의 안정성은 타의 추종을 불허합니다.
  Mamba 기반 아키텍처가 가진 태생적 강점이 RoPE 등 기존 트랜스포머의 위치 임베딩 연구들을 무색하게 만들 정도입니다.
• 완성도 높은 학습: 25T 토큰 학습부터 SFT, RLVR, RLHF까지 거친 모델답게 멀티스텝 리즈닝 능력이 매우 탄탄합니다.
  마치 엔비디아가 "오픈소스 모델들이 부족한 건 너희의 최적화 능력이 부족해서야"라고 시위하는 듯한 압도적인 완성도를 보여줍니다.

4. Nvidia vs IBM 시장의 구도

Mamba 계열 아키텍처에 뛰어든 것은 엔비디아뿐만이 아닙니다.
IBM 역시 관련 모델을 발 빠르게 발표하며 경쟁 구도를 만들고 있습니다.

• Nvidia: 기술적 임팩트와 퍼포먼스 면에서 압도적이지만, 자사의 하드웨어 및 소프트웨어 생태계에 종속시키려는 경향이 강합니다.

• IBM: 엔비디아만큼의 파괴력은 아닐지라도, 아파치 라이선스를 채택하여 기업들이 실제 제품화하고 상용 서비스에 적용하기에 훨씬 친화적인 환경을 제공한다는 강점이 있습니다.

마무리

현재 Qwen이나 기타 오픈소스 모델들과 비교했을 때, '추론 속도'와 '롱컨텍스트 처리 능력'이라는 두 마리 토끼를 잡는 데 있어 네모트론-3는 독보적인 위치에 있습니다.
특히 긴 코드를 분석하거나 대규모 문서를 로컬 환경에서 처리해야 하는 개발자들에게 현시점 최고의 선택지 중 하나입니다.

구조적 완성도가 높은 만큼, 앞으로 이 Mamba 하이브리드 아키텍처가 차세대 LLM의 표준으로 자리 잡을지 귀추가 주목됩니다.

출처

The State Space Model taking on Transformers mamba-explained

LLM Research Papers: The 2025 List (July to December)