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반도체 등 디바이스설루션(DS)부문에서는 AI가 연구 가설을 만들고 제조 불량 원인과 개선안을 찾는다. 스마트폰 등 디바이스경험(DX)부문에서는 온디바이스와 클라우드 AI를 결합해 적은 자원으로 높은 성능을 내는 기술 개발에 집중하고 있다. 반도체 R&D·불량 분석에 AI…엔지니어 반복 업무 줄인다 DS부문은 반도체 R&D와 공정 개발, 제조 등 전 업무 과정에 에이전틱 AI를 적용하고 있다. 한재준 삼성전자 DS부문 AX·PI센터 마스터는 "삼성전자의 AI 전환 방향은 사람을 대체하는 게 아니라 엔지니어에게 집중된 데이터 수집과 해석, 후속 조치 부담을 AI와 분담하는 것"이라며 "반복 업무를 줄여 엔지니어가 본연의 일에 더 집중할 수 있도록 하는 것이 목표"라고 말했다. R&D 분야에서는 논문과 내부 데이터를 AI가 분석해 새로운 반도체 개발 가설을 만드는 'R&D 에이전틱 AI'를 개발하고 있다. 향후 시뮬레이션 등을 활용해 실제 실험 전 여러 가설을 검증하는 체계로 발전시킬 계획이다. 공정 개발에서는 데이터 추출과 통계 분석, 공정 분석을 AI로 자동화해 사용하고 있다. 제조 현장에는 올해 6개의 태스크 에이전틱 AI를 개발했다. AI가 불량을 감지하면 이미지와 웨이퍼맵, 공정 이력 등을 분석해 원인을 추정하고 개선 대책과 조치까지 작업할 수 있다 바다이야기슬롯 . 삼성전자는 반도체 장비사가 개발한 AI와 제조 AI를 연결하기 위해 장비 기업과 AI 기업이 참여하는 3자 협업 구조를 준비하고 있다. "AI 발전서 '효율화' 중요해져…로봇 등 AI 새 구조 필요" DX부문에서는 AI 성능 향상에 따라 늘어나는 연산량과 데이터, 전력 사용량을 줄이는 효율화와 피지컬 AI, 지속 학습 기술을 주요 과제로 제시했다. 삼성전자는 갤럭시 AI에서 스마트폰 안에서 처리할 수 있는 기능은 온디바이스 AI가 맡고 큰 모델이 필요한 작업은 클라우드 AI를 활용하는 하이브리드 구조를 적용하고 있다. 황인철 삼성전자 MX사업부 부사장은 "AI가 규모 확장을 중심으로 발전했다면 앞으로 지속 가능한 AI를 위해서는 효율화가 필수"라며 "최소한의 자원으로 좋은 경험을 유지하는 것이 과제"라고 말했다. 김윤형 삼성리서치 상무는 에이전틱 AI의 다음 발전 방향으로 지속 학습과 온디바이스를 제시했다. 스마트폰처럼 D램 용량이 제한된 기기에서는 모델 크기를 크게 늘리지 않고 필요한 연산 능력을 확보하는 구조가 필요하다는 설명이다. 피지컬 AI는 제조 현장을 거쳐 소비자용 로봇으로 적용 범위를 넓힌다는 구상이다. 모바일릴게임 크리스 하우저 삼성전자 RX사업추진실 랩장은 "최종 목표는 가정용 도우미와 같은 소비자용 로봇을 만드는 것"이라며 "미래에는 사용자가 자신의 로봇을 직접 개인화하게 될 것"이라고 말했다. 이어 "다만 범용 로봇 AI는 아직 초기 단계"라며 "가정이나 공장에 배치하려면 작업 수행 성공률이 99.99% 수준에 도달해야 한다"고 덧붙였다. 란제이 크리슈나 미국 워싱턴대 교수는 피지컬 AI 구현을 위해 장기 계획은 언어모델이 맡고 실제 움직임은 작고 빠른 모델이 처리하는 계층형 구조를 제안했다. 현실 세계에서는 주변 환경이 계속 변하고 작은 오류가 실제 행동 실패로 이어질 수 있어 현재 대규모언어모델(LLM)과 다른 학습·추론 방식이 필요하다는 분석이다. 포럼에 참여한 오픈AI와 아마존웹서비스(AWS), 델테크놀로지스는 에이전틱 AI를 기업 업무에 적용할 때 사람의 검증과 데이터·보안 체계를 함께 갖춰야 한다고 강조했다. AI에 실행을 맡기더라도 사람이 목표와 승인 기준을 정하고 업무 과정과 조직 구조를 AI에 맞게 재설계해야 실제 사업 성과로 이어질 수 있다는 설명이다. 전영현 삼성전자 부회장은 "에이전틱 AI는 기술 혁신을 넘어 일하는 방식과 조직 문화의 근본적인 변화를 가져올 것"이라며 "글로벌 AI 리더들과 함께 우리가 나아갈 방향을 모색하고 실질적인 AI 기술 혁신을 추진해 나갈 것"이라고 말했다. S부문 AX·PI센