최신 AI 혁신 기술과 미래 비전 공유의 장

삼성전자는 지난 9월 15일부터 16일까지 ‘삼성 AI 포럼 2025’를 개최했다. 올해로 9회째를 맞은 이번 포럼은 산업계와 학계의 전문가들이 한자리에 모여 AI 분야의 최신 연구 성과와 응용 현황을 공유하고 미래 연구 방향을 논의하는 자리다.

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삼성전자 DS부문이 주관한 1일 차 포럼은 ‘반도체 산업의 버티컬(Vertical) AI 전략과 비전’을 주제로, 용인 기흥에 위치한 DS부문 교육시설 The UniverSE에서 열렸다. 행사에는 학계와 업계 전문가, 임직원 등 온·오프라인을 통해 1600여 명이 참석했다. 특히 올해 포럼은 세계적인 AI 석학들의 강연과 신진 연구자들의 학술 성과 발표가 함께 진행돼, 참관객들이 최신 혁신 사례를 접하고 새로운 성장 가능성을 모색할 수 있었다.

삼성전자 전영현 대표이사 부회장은 개회사를 통해 “삼성전자는 다양한 업무영역에 AI 기술을 적용해 언제 어디서나 쉽고 빠르게 AI를 활용할 수 있는 기반 기술을 개발하고 있다”며, “오늘 이 자리는 AI가 사회와 산업을 어떻게 변화시키는지 논의하고 더 나은 세상을 위해 지혜를 나누는 뜻깊은 시간이 될 것”이라고 말했다.

‘AI가 여는 새로운 가능성’을 말하다

요슈아 벤지오(Yoshua Bengio) 캐나다 몬트리올대 교수

요슈아 벤지오(Yoshua Bengio) 캐나다 몬트리올대 교수

요슈아 벤지오(Yoshua Bengio) 캐나다 몬트리올대 교수

 

첫 번째 기조 강연은 딥러닝 분야의 저명한 연구자인 요슈아 벤지오(Yoshua Bengio) 캐나다 몬트리올대 교수가 맡았다. 요슈아 벤지오 교수는 인간 통제 회피, 악의적 사용에 따른 혼란 등 기존 AI 모델의 잠재적 위험을 설명하며, 이에 대한 대안으로 ‘과학자 AI(Scientist AI)’를 소개했다.

그는 “과학자 AI는 외부 간섭 없이 사실과 의견을 스스로 구분하고, 인간을 모방하거나 어떠한 의도 없이 오직 검증된 사실과 데이터만을 근거로 답변할 수 있도록 훈련된 모델”이라고 설명했다. 이어 해당 기술은 “안전성 확보와 과학적 발견 가속화 측면에서 큰 가능성을 보여줄 것”이라고 강조했다.

아밋 굽타(Amit Gupta) 지멘스 EDA(Siemens EDA) 부사장

아밋 굽타(Amit Gupta) 지멘스 EDA(Siemens EDA) 부사장

 

반도체 설계 자동화 기업 지멘스 EDA(Siemens EDA)의 아밋 굽타(Amit Gupta) 부사장이 ‘AI 기반 전자 설계의 미래’를 주제로 연설을 진행했다. 그는 EDA(Electronic Design Automation, 전자 설계 자동화)에 AI 통합 필요성을 언급하며, “EDA에서 AI의 잠재력을 온전히 활용하려면 전체 워크플로우에 걸쳐 작동하는 엔드-투-엔드(End-to-End) 시스템이 필요하다”고 말했다.

또한 그는 AI 기반 디지털 트윈 소프트웨어의 중요성도 강조했다. 그는 “디지털 트윈은 반도체 칩 성능을 가상 환경에서 사전 검증함으로써 복잡한 반도체 설계의 효율성을 극대화하고 설계 시간을 단축할 수 있는 기술”이라고 설명하며, 다양한 영역을 포괄적으로 관리할 수 있는 솔루션 개발 현황도 함께 공유했다.

글로벌 학계 리더가 제시하는 반도체 특화 AI의 미래는?

기술 세션에서는 반도체 설계와 제조 분야에서의 AI 응용 사례와 최신 연구 성과, 그리고 향후 전망 등이 공유됐다.

먼저 삼성전자 DS부문 AI센터장 송용호 부사장은 “제조 분야에서도 제조 복잡성 증가에 따른 기술적 한계를 극복하는 데 AI의 역할이 커질 것”이라고 전망하며, “수백 개 공정과 수개월의 반도체 제조 과정에서 축적되는 방대한 양의 데이터를 체계적으로 관리하고 양질의 데이터로 발전시키는 것이 무엇보다 중요하다”고 강조했다.

포항공과대학교(POSTECH) 강석형 교수

한국과학기술원(KAIST) 문일철 교수

 

이어서 포항공과대학교(POSTECH) 강석형 교수가 “기존의 사람 경험 기반 반도체 설계에서 AI 기반 차세대 설계로의 패러다임 전환이 필요하다”고 역설했다. 그는 AI 기반 반도체 설계 자동화(AI-EDA)의 최신 성과를 소개하며, 데이터 단절(Modality Silos)과 데이터 희소성 등 여전히 산재하는 도전 과제도 짚었다. 또한 인간 개입을 최소화하고 복잡한 작업 절차도 환경 변화에 맞춰 효율적으로 관리할 수 있는 에이전틱 AI(Agentic AI) 개념을 소개하며, 해당 기술의 미래 방향성도 제시했다.

한국과학기술원(KAIST) 문일철 교수는 “반도체 제조는 인간의 전방위적 인식과 판단이 요구되는 최고난도 협업 공정”이라며, “이를 지원하기 위한 ‘AI 파운데이션’ 모델 개발이 본격화되고 있다”고 전했다. 그는 “설계와 생산 전 과정에서 AI가 결합된 파운데이션 모델은 공정 이상 탐지, 스케줄링 최적화, 가상 계측 등을 통해 기존 제조 문제를 통합적으로 해결하고 실시간 의사결정을 지원하는 통합형 AI로 발전하고 있다”고 덧붙였다.

(좌측부터) 요슈아 벤지오(Yoshua Bengio) 캐나다 몬트리올대 교수, 아밋 굽타(Amit Gupta) 지멘스 EDA(Siemens EDA) 부사장, 포항공과대학교(POSTECH) 강석형 교수, 한국과학기술원(KAIST) 문일철 교수, 삼성전자 AI센터 최영상 마스터

(좌측부터) 요슈아 벤지오(Yoshua Bengio) 캐나다 몬트리올대 교수, 아밋 굽타(Amit Gupta) 지멘스 EDA(Siemens EDA) 부사장

 

기술 세션 종료 후에는 연사들이 모여 최근 1년간의 AI 혁신 사례와 반도체 산업의 과제를 주제로 토론을 이어갔고, 삼성전자 AI센터 최영상 마스터가 진행을 맡았다.

차세대 연구자들과 함께 AI 발전 잠재력을 가늠해 보는 시간

이번 포럼에서는 ‘삼성 AI 연구자상(Samsung AI Researcher of the Year)’ 시상식도 진행됐다. ‘삼성 AI 연구자상’은 삼성전자가 전 세계 AI 분야의 유망한 신진 연구자를 발굴하기 위해 2020년 제정한 제도로, 매년 35세 이하의 국내외 연구자를 선정해 시상한다.

올해 수상자는 니콜라스 파프르노(Nicolas Papernot) 토론토대학교 교수, 르렐 핀토(Lerrel Pinto) 뉴욕대학교 교수, 로즈 유(Rose Yu) 샌디에이고 캘리포니아대학교 교수로, 시상은 요슈아 벤지오(Yoshua Bengio) 교수가 맡았다.

‘삼성 AI 연구자상’ 수상작을 발표 중인 니콜라스 파프르노(Nicolas Papernot) 토론토대학교 교수

‘삼성 AI 연구자상’ 수상작을 발표 중인 르렐 핀토(Lerrel Pinto) 뉴욕대학교 교수

‘삼성 AI 연구자상’에서 수상작을 발표 중인 로즈 유(Rose Yu) 샌디에이고 캘리포니아대학교 교수

 

수상자들에게는 연구 성과를 발표하는 기회도 주어졌다. 니콜라스 파프르노(Nicolas Papernot) 교수는 머신러닝과 프라이버시, 보안, 분산 컴퓨팅을 아우르는 연구를 통해 공개적으로 배포 가능한 AI 모델을 구축한 과정을 발표했다. 르렐 핀토(Lerrel Pinto) 교수는 대규모 학습 기반 접근법으로 복잡한 과제를 수행하는 로봇 공학 연구를 소개했고, 로즈 유(Rose Yu) 교수는 물리 법칙을 AI에 적용하는 Physics-guided AI 연구 과정과 이를 통해 기후·교통 모델링, 분자동역학 발전에 기여한 점을 공유하며 이번 포럼의 의미를 더했다.

AI 분야 우수 학술 연구 포스터 전시를 진행한 한국과학기술원(KAIST) 권다희 님

AI 분야 우수 학술 연구 포스터 전시를 진행한 포항공과대학교(POSTECH) 윤종호 님

 

행사장 한편에는 삼성전자 DS부문 AI센터 임직원의 논문과 AI 분야 대학원생들의 우수 학술 포스터 전시도 마련되어 참관객들의 눈길을 끌었다.

한국과학기술원(KAIST) 권다희 님은 추가적인 학습 없이 텍스트 입력만으로 창의적인 이미지를 생성하는 방법론을 제안했다. 그는 “이미지 생성 AI의 내부 구조를 분석해 본래의 기능성을 유지하면서 창의성을 효과적으로 높일 수 있는 방안을 연구했다”고 설명했다. 또한 “세계적인 연구자들의 강연을 직접 듣는 것만으로도 좋은 경험이 되었고, 무척 뜻깊은 시간이었다”고 행사 참석 소감도 전했다.

포항공과대학교(POSTECH) 윤종호 님은 반도체 칩 설계 과정에서 주요 기능 블록들의 위치를 지정하는 매크로 플레이스먼트(Macro Placement) 작업을 AI 생성 모델인 디퓨전 모델로 대체하는 연구를 소개하며, “더 나은 품질의 설계를 빠른 시간 안에 구현할 수 있음을 확인했다”고 전했다. 또한 “이번 포럼에서 EDA 분야 강연을 통해 연구의 확장 가능성을 발견했고, 이 경험을 계기로 연구에 더 정진할 계획”이라고 말했다.

산업 발전을 가속화하기 위해서는 유기적으로 연결된 다양한 분야의 글로벌 전문가들이 모여 현재를 진단하고 미래를 논의하는 과정이 필수적이다. 삼성전자는 앞으로도 삼성 AI 포럼과 같은 교류의 장을 지속적으로 마련해, 반도체 산업의 지속가능한 성장을 도모할 예정이다.

삼성 AI 포럼 2025 요약 1. ‘삼성 AI 포럼’은 매년 학계와 업계 전문가들이 한자리에 모여 AI 분야의 최신 연구 성과와 응용 현황을 공유하고 미래 연구 방향을 논의하는 기술 교류의 장 2. ‘삼성 AI 포럼 2025’에서는 세계적인 AI 석학들의 강연과 함께 신진 연구자들의 연구 성과가 발표되었으며, DS 부문 AI센터 임직원의 논문과 AI 분야 대학원생들의 우수 학술 포스터 전시도 진행되어 많은 참관객의 이목을 끌었다.

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올해로 9회째를 맞는 ‘삼성 AI 포럼’은 매년 학계와 업계 전문가들이 한자리에 모여 AI 분야의 최신 연구 성과를 공유하고, 향후 연구 방향을 모색하는 기술 교류의 장이다.

이번 포럼에는 ▲딥러닝 분야의 세계적 석학인 요슈아 벤지오(Yoshua Bengio) 캐나다 몬트리올대 교수 ▲언어모델과 AI 에이전트(Agent) 연구의 권위자인 조셉 곤잘레스(Joseph Gonzalez) UC 버클리 교수 등 글로벌 AI 전문가들이 기조 강연에 나선다.

삼성전자 전영현 대표이사 부회장은 개회사를 통해 “삼성전자는 다양한 업무영역에 AI 기술을 적용해 언제 어디서나 쉽고 빠르게 AI를 활용할 수 있는 기반 기술을 개발하고 있다”며 “올해 삼성 AI 포럼은 산업계와 학계를 대표하는 전문가들을 모시고 AI가 사회와 산업을 어떻게 변화 시키는지 논의하고 함께 지혜를 나누는 의미 있는 시간이 될 것”이라고 말했다.

글로벌 학계 리더들과 반도체 특화 AI 기술 현황과 미래 논의

삼성전자 DS부문이 주관하는 1일차 포럼은 경기도 용인에 위치한 삼성전자 The UniverSE에서 진행됐다. 이날 포럼에는 사전 초청자 200여 명이 참석해 ‘반도체 산업의 버티컬(Vertical) AI 전략과 비전’을 주제로 논의가 이뤄졌다.

기조 강연에 나선 캐나다 몬트리올대 벤지오 교수는 기존 AI 모델에서 발생할 수 있는 ‘인간 통제 회피’, ‘악의적 사용’ 등 잠재적 위험 요소를 설명하고, 안전장치 역할을 할 새로운 모델 ‘과학자 AI(Scientist AI)’를 소개했다.

그는 “과학자 AI 모델은 인간을 모방하거나 기쁘게 하려는 의도 없이 검증된 사실과 데이터를 근거로 정직한 답변을 제공한다”며 “안전성과 과학적 발견의 가속화 측면에서 과학자 AI 기술이 중요하다”고 강조했다.

반도체 설계 자동화 회사인 지멘스 EDA(Electronic Design Automation)의 아밋 굽타(Amit Gupta) 부사장은 ‘AI 기반 전자 설계의 미래’를 주제로 강연을 진행했다.

그는 “반도체 전자 설계 자동화 도구에 AI를 통합하는 것이 무엇보다 중요하다”며 “특히 AI의 잠재력을 완전하게 활용하기 위해서는 전체 워크플로우에서 작동하는 엔드투엔드(End-to-End) 시스템이 필요하다”고 설명했다.

삼성전자 DS부문 AI센터장 송용호 부사장과 포항공대(POSTECH) 강석형 교수, 한국과학기술원(KAIST) 문일철 교수가 진행한 기술 세션에서는 반도체 설계 및 제조 분야의 최신 AI 응용 연구 성과와 미래 전망이 논의됐다.

송 부사장은 “AI는 칩 설계나 소프트웨어 개발에 필수적인 도구가 됐으며, 제조 분야에서도 제조 복잡성의 기술적 한계를 극복하는 데 AI가 크게 기여할 것”이라고 강조했다.

한편 이날 진행된 ‘삼성 AI 연구자상(Samsung AI Researcher of the Year)’ 시상에는 ▲니콜라스 파프르노(Nicolas Papernot) 캐나다 토론토대 교수 ▲로즈 유(Rose Yu) UC 샌디에이고 교수 ▲르렐 핀토(Lerrel Pinto) 뉴욕대 교수 등 3명이 선정됐으며, 수상자들의 현장 강연도 진행됐다.

에이전틱 AI 시대, 업무 생산성 향상을 위한 AI 기술 논의

16일에 진행하는 2일차 포럼은 삼성전자 DX부문이 주관하며 ‘생성형 AI를 넘어, 에이전틱 AI로(Generative to Agentic AI)’를 주제로 온라인 운영된다.

^{※ 에이전틱 AI(Agentic AI): 자율적으로 의사결정을 내리고 작업을 수행할 수 있는 인공지능 시스템}

삼성전자 DX부문 최고기술책임자(CTO) 겸 삼성리서치장 전경훈 사장은 “생성형 AI는 이미 일상과 산업 전반에서 필수 도구로 자리잡았다”며 “삼성전자는 본격화되는 에이전틱 AI 시대에 맞춰 사용자에게 실질적으로 도움이 되는 AI 기술을 준비할 것”이라고 말했다.

둘째 날 기조 강연에는 ▲언어모델과 AI 에이전트 연구의 권위자인 조셉 곤잘레스 UC 버클리 교수 ▲AI의 자율적 계획 수립과 의사결정 분야 전문가 수바라오 캄밤파티(Subbarao Kambhampati) 애리조나 주립대 교수 ▲확산 방식 언어모델(Diffusion Language Model, DLM) 기술을 공개한 스타트업 인셉션(Inception)의 공동창립자 겸 스탠퍼드대 교수 스테파노 에르몬(Stefano Ermon) 등이 나선다.

기조 강연 후에는 삼성리서치 AI센터 이주형 부사장이 기조 강연 연사들과 함께 질의응답 시간을 갖는다.

UC 버클리 곤잘레스 교수는 거대언어모델(LLM) 기반의 에이전트 능력 고도화 연구 사례를 발표한다.

또 사용자와 에이전트간 상호작용 사이에 발생하는 공백 시간을 활용해 에이전트가 추론·학습·계획을 수행하는 ‘슬립타임 컴퓨트(Sleep-time Compute)’ 패러다임도 소개한다.

애리조나 주립대 캄밤파티 교수는 기존 거대언어모델의 한계를 보완하기 위한 ‘대규모 추론 모델(Large Reasoning Models, LRM)’ 연구 결과를 공유한다.

그는 언어 모델에서 해결돼야 할 주요 과제로 ▲정확성 보장 ▲상황 적응형 계산 ▲중간 추론 해석 제공 등을 제시할 예정이다.

스탠퍼드대 에르몬 교수는 이미지·영상·오디오 생성에 활용되던 확산 모델(Diffusion Models)을 언어에 적용한 ‘확산 언어 모델(Diffusion Language Model, DLM)’을 발표한다.

이 기술은 순차적 텍스트 생성 방식의 한계를 극복하고 보다 효율적인 언어 모델의 패러다임을 제시할 전망이다.

기술 세션에서는 삼성리서치 연구원들이 ▲카메라 색온도 자동 조절 AI 기술 ▲지식 증류(Knowledge Distillation)를 활용한 효율적인 거대언어모델 학습 기법과 적용 사례 ▲스마트폰, TV 등 전자제품에 거대언어모델을 탑재하기 위한 온디바이스 기술 ▲실제 목소리로 더빙 음성을 자동 생성하는 AI 기술 등 최신 연구개발 성과를 공유한다.

또한 ▲멀티 에이전트(Multi-agent) 시스템으로 다양한 보고서를 분석하고 자동 생성하는 ‘딥 다이브(Deep Dive)’ 기술 ▲다양한 형식의 문서를 거대언어모델이 이해할 수 있는 구조로 자동 변환시켜주는 ‘문서(Document) AI’ 기술 ▲제품에 탑재되는 생성형 AI 모델들의 개발 주기를 단축하는 ‘온디바이스 AI 스튜디오’ 등 사내 생산성 향상을 위한 기술과 적용 사례도 공개된다.

2일차 ‘삼성 AI 포럼 2025’은 삼성전자 개발자 유튜브 채널(www.youtube.com/SamsungDevelopers)에서 시청이 가능하다.

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