삼성전자는 31일 엔비디아와의 전략적 협력을 통해 반도체 제조의 새로운 패러다임을 제시할 ‘반도체 AI 팩토리’를 구축한다고 밝혔다.

삼성전자는 메모리∙시스템반도체∙파운드리를 아우르는 업계 최대 수준의 반도체 제조 인프라를 갖춘 종합 반도체 기업이다.

삼성전자는 종합반도체 기업으로서의 역량과 엔비디아의 GPU 기반 AI 기술의 시너지를 통해 업계 최고 수준의 ‘반도체 AI 팩토리’를 구축, 반도체를 비롯한 글로벌 제조 산업의 패러다임 전환을 주도해 나갈 계획이다.

이를 위해 삼성전자는 향후 수년간 5만개 이상의 엔비디아 GPU를 도입해 AI 팩토리 인프라를 확충하고, 엔비디아의 시뮬레이션 라이브러리 옴니버스(Omniverse) 기반 디지털 트윈 제조 환경 구현을 가속화할 예정이다.

삼성전자가 추진하는 AI 팩토리는 반도체 제조 과정에서 생성되는 모든 데이터를 실시간으로 수집해 스스로 학습하고 판단하는 지능형 제조 혁신 플랫폼이다.

AI 팩토리는 ▲설계 ▲공정 ▲운영 ▲장비 ▲품질관리 등 반도체 설계와 생산을 아우르는 모든 과정에 AI를 적용해 스스로 분석∙예측∙제어하는 ‘생각하는’ 제조 시스템이 구현된 스마트 공장이다.

삼성전자는 AI 팩토리 구축을 통해 차세대 반도체 개발∙양산 주기를 단축하고, 제조 효율성과 품질 경쟁력을 혁신적으로 강화할 계획이다.

[HBM4 등 차세대 메모리 기술력으로 AI 생태계 혁신에 기여할 계획]

삼성전자는 AI 팩토리 구축과 함께 엔비디아에 ▲HBM3E ▲HBM4▲GDDR7 ▲SOCAMM2 등 차세대 메모리와 파운드리 서비스도 공급해 글로벌 AI생태계에서 삼성전자와 엔비디아의 위상을 더욱 공고히 할 계획이다.

삼성전자는 이미 공급 중인 메모리 제품뿐만 아니라 성능과 에너지 효율을 대폭 향상시킨 HBM4 공급을 엔비디아와 긴밀하게 협의 중이다.

삼성전자 HBM4의 경우, 1c(10나노급 6세대) D램 기반에 4나노 로직 공정을 적용하고 설계를 최적화해 JEDEC 표준(8Gbps) 및 고객 요구를 상회하는 11Gbps 이상의 성능을 구현했다.

삼성전자 HBM4는 초고대역폭과 저전력 특성을 바탕으로 AI 모델 학습과 추론 속도를 높여 엔비디아의 AI 플랫폼 성능 향상에 핵심적으로 기여할 것으로 전망된다.

현재 삼성전자는 글로벌 전 고객사에게 HBM3E를 공급하고 있으며, HBM4도 샘플을 요청한 모든 고객사에 샘플 출하를 완료한 뒤 고객사 일정에 맞춰 양산 출하를 준비하고 있다.

삼성전자는 급격하게 증가하고 있는 고객사 HBM4 수요에 차질 없이 대응하기 위해 선제적으로 설비 투자를 진행할 예정이다.

삼성전자는 HBM 외에도 업계 최초로 개발한 고성능 그래픽 D램(GDDR7)과 차세대 저전력 메모리 모듈 SOCAMM2 공급도 협의 중이며, 파운드리 분야에서도 협력을 강화할 계획이다.

[삼성전자, 엔비디아 플랫폼 활용한 ‘반도체 AI 팩토리’ 구축 노하우 축적]

삼성전자는 이미 일부 공정에서 엔비디아의 플랫폼을 활용해 반도체 AI 팩토리의 기반을 다져왔다. 이번 전략적 협력을 통해 양사는 축적된 협업의 노하우를 활용, 혁신을 가속화한다는 계획이다.

삼성전자는 엔비디아의 AI 컴퓨팅 기술인 ▲쿠리소(cuLitho) ▲쿠다-X(CUDA-X)를 도입해, 미세 공정에서 발생할 수 있는 회로 왜곡을 AI가 실시간으로 예측∙보정함으로써 공정 시뮬레이션 속도를 기존보다 20배 향상시키고 설계 정확도와 개발 속도를 동시에 향상시켰다.

또한, 생산 설비의 실시간 분석∙이상 감지∙자동 보정이 가능한 통합 제어 체계를 구축했으며, 옴니버스 기반의 ‘Digital Twin(디지털 트윈)’을 통해 가상 공간에서 ▲설비 이상 감지 ▲고장 예측 ▲생산 일정 최적화 등도 구현 중이다.

향후 삼성전자는 AI 팩토리 인프라 구축과 관련 노하우를 한국 뿐 아니라 미국 테일러 등 해외 주요 생산 거점에까지 확장해, 글로벌 반도체 공급망 전체의 지능화와 효율화를 완성할 계획이다.

[삼성전자 AI 팩토리, AI 중심 국가 제조 생태계 질적 성장 견인]

삼성전자의 AI 팩토리 구축은 단순한 제조 혁신을 넘어, 국가 반도체 생태계의 질적 성장을 견인하고 국가 제조 산업이 AI 중심으로 전환되는데 촉매 역할을 할 것으로 기대된다.

삼성전자는 AI 팩토리 구축을 위해 국내 팹리스, 장비, 소재 기업들과 전방위적으로 협력을 확대해 나갈 계획이다.

또한 향후 AI 팩토리가 협력 중소 기업들의 AI 역량 강화를 견인할 수 있는 플랫폼이 될 수 있도록 발전시켜 나갈 것이다.

삼성전자는 AI 팩토리를 중심으로 엔비디아와 함께 국내외 파트너사 및 EDA 기업들과 차세대 반도체 설계 도구를 공동 개발하고 AI 기반 반도체 제조 표준을 선도해 AI 생태계 발전에 이바지할 계획이다.

삼성전자는 중소기업의 제조 경쟁력 향상을 지원하기 위해 AI∙데이터 기술을 활용해 기존 공장을 지능형 스마트 공장으로 고도화하는 ‘스마트공장3.0’ 사업도 이미 전개하고 있다.

삼성전자의 이러한 노력들은 대한민국이 글로벌 AI 패러다임을 선도하고 글로벌 3대 AI 강국으로 도약하는데 핵심적인 역할을 할 것으로 기대된다.

[AI 모델∙휴머노이드 로봇∙AI-RAN 기술에서도 삼성-엔비디아 협업 강화]

삼성전자는 AI 모델과 휴머노이드 로봇 기술을 고도화하고 관련 기술을 AI 팩토리를 포함한 다양한 분야로 확대해, 생성형 AI·로보틱스·디지털 트윈 등을 아우르는 차세대 AI 생태계를 구축해 나갈 계획이다.

삼성전자의 AI 모델은 엔비디아 GPU상에서 메가트론(Megatron) 프레임워크를 사용하여 구축됐다. 고도화된 추론 능력을 기반으로 실시간 번역, 다국어 대화, 지능형 요약 등에서 탁월한 성능을 발휘한다.

또한 삼성전자는 다양한 제품의 제조 자동화 및 휴머노이드 로봇 분야 전반에서 NVIDIA RTX PRO 6000 블랙웰 서버 에디션 플랫폼을 활용해 지능형 로봇의 상용화와 자율화 기술 고도화를 추진 중이다.

삼성전자는 엔비디아의 다양한 AI 플랫폼을 기반으로 가상 시뮬레이션 데이터와 실제 로봇 데이터를 연결해, 현실 세계를 인식하고 스스로 판단·작동할 수 있는 로봇 플랫폼도 구현하고 있다.

아울러 엔비디아의 젯슨 토르(Jetson Thor) 로보틱스 플랫폼을 활용하여 지능형 로봇의 AI 추론, 작업 수행, 안전 제어 기술을 강화하고 있다.

또한, 삼성전자는 엔비디아 및 국내 산·학·연과 차세대 지능형 기지국(AI-RAN) 기술 연구 및 실증을 위한 MoU를 체결했다.

지능형 기지국(AI-RAN)은 네트워크 및 AI 기술을 융합해 차세대 AI 로봇 등 피지컬 AI 및 새로운 서비스의 구현을 지원하는 차세대 통신 기술이다. 이는 로봇, 드론, 산업현장의 자동화 장비 등 피지컬 AI가 통신망에서 실시간으로 동작, 센싱, 데이터 연산 및 추론을 가능하게해 피지컬 AI 도입과 확산에 필수적인 신경망 역할을 한다.

삼성전자는 지난해 엔비디아와 협력해 지능형 기지국(AI-RAN) 기술 검증에 성공한 바 있으며, 이번 MoU 체결을 통해 AI 및 소프트웨어 기반 협력을 지속해 나갈 예정이다.

[25년 협력의 결실, AI 반도체 동맹으로 진화]

삼성전자는 엔비디아 그래픽카드에 D램을 공급한 것을 시작으로 파운드리 분야까지 파트너십을 지속적으로 강화해 왔다.

이번 프로젝트는 25년 이상 이어온 양사의 기술 협력이 맺은 결실로, 업계 최고 수준의 반도체 AI 팩토리 구현이라는 상징적 의미를 담고 있다.

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최근 인공지능 분야의 가장 주목할 만한 변화는 ‘AI 에이전트(AI Agent)’의 부상이다. AI 에이전트는 단순한 정보 처리 도구를 넘어, 스스로 목표를 설정하고 주변 상황을 인지한 뒤 계획을 수립해 과업을 수행하는 자율적 주체를 의미한다.

예를 들어, 단순히 이메일을 분류하는 데 그치지 않고, 특정 내용을 파악해 답장 초안을 작성하고, 사용자의 캘린더를 확인해 후속 미팅 일정을 제안하며, 나아가 고객관계관리(CRM) 시스템에 관련 내용을 자동 기록하는 복합 업무까지 수행할 수 있다. 이는 사용자의 의도를 깊이 이해하고 자율적으로 행동하는 지능형 비서의 등장을 예고한다. AI 에이전트는 소프트웨어에 국한되지 않는다. 공장의 생산 라인을 최적화하거나 복잡한 물류 시스템을 관리하는 물리적 로봇 형태로도 구현되며, 이는 AI가 다양한 산업 현장으로 확장되고 있음을 보여준다.

이러한 변화의 배경에는 거대 언어 모델(LLM)의 고도화와 이를 뒷받침하는 막대한 컴퓨팅 파워의 발전이 있다. 엔비디아(NVIDIA)의 젠슨 황 CEO는 “미래에는 모든 기업과 개인이 각자의 목적에 맞는 AI 에이전트를 보유하게 될 것”이라고 단언한 바 있다. 수십억 개의 AI 에이전트가 활동하는 시대가 도래한다면, 이는 컴퓨팅 패러다임의 근본적인 전환을 불러올 것이다. 10억 명의 사용자가 각자의 AI 에이전트와 시간당 몇 차례만 상호작용하더라도, 전 세계적으로 하루 수조 회에 달하는 추론(inference) 연산이 발생하기 때문이다.

하지만 현재의 데이터센터 구조는 이처럼 대규모의 실시간 추론 요청을 효율적으로 처리하도록 설계되지 않았다. 이처럼 기하급수적으로 증가하는 연산 수요를 감당하기 위해서는 새로운 인프라가 필수적이며, 그 해답이 바로 ‘AI 팩토리(AI Factory)’다.

‘지능’을 대량 생산하는 새로운 데이터센터의 탄생

AI 팩토리는 AI 시대에 최적화된 새로운 개념의 데이터센터다. 과거 데이터센터가 데이터를 저장하고 필요할 때 꺼내 쓰는 거대한 ‘디지털 창고’에 가까웠다면, AI 팩토리는 AI의 지능, 즉 ‘추론 토큰(Inference Token)’을 끊임없이 생산해내는 ‘지능 공장’으로 비유된다. 쉽게 말해, 기존 공장에서 제품을 만들 듯 AI 팩토리에서는 인공지능을 ‘생산’하는 것이다.

이 공장의 작동 방식을 들여다보면 개념이 더욱 명확해진다. 사용자의 질문, 실시간 데이터 스트림, 전기 등의 ‘원자재’가 투입되면, GPU와 NPU 등 AI 가속기로 구성된 ‘생산 설비’가 추론 연산을 수행한다. 그 결과 텍스트, 이미지, 코드, 로봇 제어 명령 등과 같은 ‘완제품(추론 토큰)’이 대량 생산된다. 이는 정적인 ‘저장된 데이터(Data-at-Rest)’를 관리하던 시대에서, 동적인 ‘움직이는 지능(Intelligence-in-Motion)’을 생성하고 유통하는 시대로 전환되고 있음을 의미한다. 이러한 변화는 AI 기술의 무게 중심이 ‘학습(Training)’에서 ‘추론(Inference)’ 단계로 빠르게 이동하고 있음을 보여준다.

지금까지는 방대한 데이터를 학습시켜 AI 모델을 구축하는 데 막대한 자원이 투입됐다. 하지만 이제는 잘 훈련된 AI 모델을 실제 서비스와 결합해, 끊임없이 가치를 창출하는 추론 단계의 중요성이 압도적으로 커지고 있다. 앞으로 자동차를 만든다고 가정해보면, 차량을 조립하는 기존 공장뿐 아니라 자율주행과 같은 AI 기능이 끊임없이 작동하도록 지원하는 AI 팩토리 또한 필수적인 인프라가 될 것이다.

물리적 공장이 대량 생산을 통해 산업 혁명을 견인했듯, AI 팩토리는 ‘지능의 대량 생산’을 통해 새로운 서비스와 비즈니스 모델을 창출하는 AI 혁명의 핵심 동력이 될 것으로 기대된다.

AI 팩토리가 대량으로 생산하는 추론 토큰의 효율성과 안정성은 미래 AI 서비스의 경쟁력을 결정짓는 핵심 지표가 된다. 더 빠르고, 더 정밀하며, 더 경제적으로 추론 토큰을 생산할 수 있는 인프라를 갖춘 기업이 AI 시대를 주도하게 될 것이다.

이 과정에서 ‘학습’과 ‘추론’의 컴퓨팅 요구 차이는 반도체 산업의 지형 변화를 촉진한다. 학습은 막대한 자본을 투입해 주기적으로 수행되는 오프라인 과정인 반면, 추론은 수백만 명의 요청을 실시간으로 처리해야 하는 24시간 온라인 과정이다. 이로 인해 추론에 필요한 연산 총량은 학습보다 훨씬 방대하며, 이는 곧 저지연·고효율 추론에 최적화된 반도체 인프라에 대한 폭발적인 수요 증가로 이어진다.

이 지점에서 ‘고대역폭 메모리(HBM)’의 역할은 절대적이다. AI 모델의 성능을 좌우하는 수천억 개의 매개변수(파라미터)는 추론 시 빠르게 접근 가능해야 한다. 전통적인 메모리 구조의 대역폭 한계, 이른바 ‘메모리 벽(Memory Wall)’ 문제에 부딪히면, AI 가속기의 성능은 무용지물이 된다. HBM은 여러 개의 D램을 수직으로 적층해 데이터 이동 경로를 획기적으로 단축함으로써 이 문제를 해결한다. 이는 AI 가속기가 방대한 데이터를 병렬로, 지연 없이 처리할 수 있도록 지원하는 핵심 기술이다.

AI 팩토리, 산업과 국가 경쟁력의 새로운 축이 되다

AI 팩토리의 영향력은 특정 기업의 데이터센터를 넘어, 국가 및 산업 전반의 경쟁력으로 확장되고 있다. 대표적인 사례가 ‘소버린 AI(Sovereign AI)’의 부상이다. 이는 각국 정부와 기업이 자국의 데이터 주권을 보호하고, 자국의 언어·문화·법률에 최적화된 AI를 개발하며, 기술 종속에서 벗어나기 위해 독자적인 AI 인프라를 구축하려는 흐름이다. 엔비디아가 독일, 스페인, 이탈리아 등 유럽 각국과 협력해 현지 수요에 맞는 AI 인프라 및 팩토리 구축을 확대하는 것도 이러한 변화의 일환이다. 이처럼 제조, 금융, 의료 등 특정 산업에 최적화된 ‘산업용 AI 클라우드’가 확산되면서, 반도체 수요 또한 더욱 다변화되고 고도화될 것으로 예상된다.

이러한 메가트렌드는 국내 AI 산업에도 중요한 기회를 제공한다. 최근 AI 에이전트 전문기업 와이즈넛(WISEnut)과 AI 반도체 팹리스 기업 퓨리오사AI(FuriosaAI)가 체결한 전략적 업무협약은 주목할 만한 사례이다. 양사는 통합형 ‘AI 에이전트 어플라이언스’를 공동 개발할 계획이다. 이는 하드웨어와 소프트웨어가 결합된 일체형 솔루션으로, AI 도입에 어려움을 겪는 기업들에게 보다 손쉽고 빠른 해결책을 제공할 것으로 보인다. 이러한 어플라이언스 모델의 확산은 시장 저변을 확대해, 공공·금융·이커머스를 넘어 제조, 의료, 국방, 물류 등 전방위 산업 전반으로 AI 도입을 가속화할 것이다.

AI 팩토리와 반도체 산업

AI 팩토리 트렌드는 반도체 기업에게 두 가지 측면에서 중요한 기회를 제공한다. 하나는 글로벌 빅테크 기업을 대상으로 HBM과 같은 최첨단 메모리 반도체를 공급할 수 있는 기회이고, 다른 하나는 팹리스 유망 기업들의 혁신적인 AI 반도체를 생산하는 파운드리 파트너로서의 역할을 수행하는 것이다.

다양한 AI 칩 설계 기업의 등장은 특정 기업에 대한 의존도를 낮추고, 시장을 더욱 건강하고 역동적으로 만든다. 이는 반도체 기업 입장에서 안정적인 수요처를 확보함과 동시에, 첨단 공정 기술에 대한 리더십을 강화할 수 있는 기회가 된다.

또한 산업 전반에서 AI 반도체 수요가 빠르게 증가하면서, 반도체 기업들은 보다 다양한 산업군에서 새로운 기회를 맞이할 것으로 보인다.

AI 에이전트가 촉발한 AI 팩토리 시대는 이제 막 개화하기 시작했다. 이는 단순한 기술 진보를 넘어, 컴퓨팅 인프라의 근본적인 혁신과 산업 지도의 재편을 의미한다. 그리고 이 거대한 변화의 중심에는 반도체가 존재한다.

AI 팩토리라는 ‘지능 공장’이 멈추지 않고 인류의 미래를 생산해내기 위해서는, 그 핵심 부품과 기반을 제공할 수 있는 인프라가 필요하다. 삼성전자가 앞으로 부품 공급자를 넘어, AI 시대의 인프라를 설계하고 지휘하는 ‘핵심 조력자(Enabler)’이자 ‘설계자(Architect)’로 자리매김하길 기대해 본다.

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※ 본 칼럼은 외부 필진의 견해로, 삼성전자 DS부문의 공식 입장과 다를 수 있습니다.

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