AI 스타트업 Fundamental이 개발한 대형 표 모델(LTM, Large Tabular Model) NEXUS가 아마존 웹서비스(AWS) SageMaker JumpStart를 통해 공식 제공된다. 이번 출시로 기업은 스프레드시트·ERP·CRM 등 정형 데이터를 별도의 대규모 모델 학습 없이 수일 내에 예측 분석에 활용할 수 있게 됐다.
NEXUS는 수십억 개의 실제 예측 과제를 학습한 파운데이션 모델로, LLM(대규모 언어 모델)과 달리 텍스트가 아닌 수치·범주형·날짜 등 표 형식 데이터를 기본 단위로 처리한다. 입력 열의 순서가 바뀌어도 동일한 결과를 내는 순열 불변(permutation invariance) 설계를 채택해 컬럼 정렬에 민감한 트랜스포머 기반 모델과 차별화했다. 또한 결측값이 있는 항목도 별도의 전처리 없이 예측을 수행하며, 십억 행 규모의 데이터셋도 잘라내거나 샘플링하지 않고 처리한다고 Fundamental은 밝혔다. 동일한 쿼리에 대해 항상 같은 결과를 반환하는 결정론적(deterministic) 아키텍처도 특징이다. LLM은 확률적 생성 방식으로 같은 입력에도 응답이 달라질 수 있어 금융·의료 등 정밀도가 요구되는 분야에서 한계가 지적돼 왔다.
SageMaker JumpStart에 배포된 NEXUS는 100억 행 이상의 표 데이터로 사전 학습한 베이스 모델과 금융·헬스케어·제조 등 산업별 특화 변형 모델로 제공된다. 배포 인스턴스는 NVIDIA H200 GPU 8개를 탑재한 ml.p5en.48xlarge이며, 단일 엔드포인트에서 다수의 학습·예측 작업을 동시에 처리하는 멀티플렉스 방식을 지원한다. Fundamental Python SDK는 scikit-learn 호환 API를 제공해 기존 ML 파이프라인과의 통합 부담을 낮춘다. 학습 데이터는 사용자의 아마존 S3 버킷에 직접 저장되며, 엔드포인트는 단일 테넌트 네트워크 격리 환경에서 실행돼 민감한 기업 데이터가 외부로 유출되지 않는다고 AWS는 설명했다.
Fundamental과 AWS는 이번 출시와 함께 전략적 파트너십을 공식화했다. AWS Marketplace를 통한 구독 방식으로 NEXUS를 도입할 수 있으며, AWS 솔루션 아키텍트가 기업 구현을 지원한다. 기존 ML 접근 방식이 단일 활용 사례에 3~6개월의 개발 기간을 요구했던 것과 비교해, NEXUS는 사전 학습된 파운데이션 모델 특성상 도입 기간을 대폭 단축할 수 있다는 점이 기업 수요 확대의 주요 동인으로 꼽힌다. 물류 수요 예측, 이탈 고객 식별, 신용 리스크 모델링 등 정형 데이터 기반 의사결정 전반에 활용이 기대된다.
