이번 시리즈의 마지막 편에서는 다양한 제품군과 AI 방식을 기반으로 AI 경험을 고도화하는 삼성전자의 기술력과 연구 방향을 조명한다. 소비자들이 최상의 가치를 얻을 수 있는 경험을 향한 삼성전자의 AI 전략을 살펴보자.

최우선 가치는 ‘사용자 경험’

삼성전자는 선도적으로 온디바이스 AI 경험을 제공할 뿐 아니라, 클라우드 AI도 함께 활용하며 사용자 경험을 극대화하고 있다. 또한 두 가지 기술의 장점을 결합한 하이브리드 AI까지 필요에 따라 최적의 방식을 적용하고 있다.

스마트폰, TV 등 기기 내의 자원과 사용자 데이터만으로 보다 안심되고 효과적인 경험이 가능할 경우, 온디바이스 AI 기술이 사용된다. 온디바이스 AI와 유사하게, 클라우드를 거치지 않고 특정 자원만으로 AI를 구동하는 엣지 AI 기술도 있다. 이는 집 안의 다양한 가전 제품이나 IoT 장치들이 서로 연결된 환경에서 각 기기가 클라우드 대신 고성능 사양을 갖추거나 더 가까운 위치의 기기를 통해 데이터를 처리한다.

온디바이스 AI와 엣지 AI는 기기 자체 또는 연결된 기기의 범위 안에서만 구동되기 때문에 보다 즉각적인 응답과 강력한 보안에 유리하다. 이를 위해 제한된 하드웨어 조건에서 더 작은 모델, 더 적은 연산량으로 AI 경험을 구현하는 기술이 중요하다. 삼성전자는 온디바이스 AI 경험을 고도화하는 것은 물론, 엣지 AI 기술로 스마트홈의 AI 기능을 강화할 계획이다.

한편, 인터넷 상의 다양한 정보나 고성능 컴퓨팅이 요구되는 경험에는 클라우드 AI 기술이 사용된다. 하이브리드 AI로 더 효율적인 활용도 가능하다. 민감한 정보나 온디바이스 AI 모델로 연산 가능한 정보는 기기 내에서 처리하되, 실시간 데이터나 고성능 모델 등 외부 자원이 필요한 경우에는 클라우드를 거쳐 더 풍부한 경험을 지원할 수 있다. 대표적으로, 갤럭시 AI는 기술적 요구사항에 따라 온디바이스 AI와 클라우드 AI 환경을 각각 별도로 또는 양쪽 모두 동시에 활용하면서 최적의 AI 경험을 제공하고 있다.

클라우드 AI는 서버 상의 방대한 데이터와 대형 AI 모델을 기반으로 다양한 기능을 구현할 수 있다. 삼성전자는 고성능을 구현하는 동시에 효율과 보안 역시 만족할 수 있도록 데이터 지연(Latency) 최소화, 모델 효율화, 데이터 익명화·암호화 등 다방면의 연구를 진행하고 있다.

일상에 스며든 생성형 AI

삼성전자는 제품과 서비스를 더욱 유용하게 만들 수 있는 생성형 AI 혁신도 이어가고 있다. 갤럭시 AI의 경우 통역·번역을 비롯해 메시지 앱에서 글쓰기에 도움을 주는 ‘채팅 어시스트’, 노트 내용 요약과 표지 생성 등이 가능한 ‘노트 어시스트’, 이미지를 생성형 AI로 편집하는 ‘포토 어시스트’ 등 다양한 AI 기능을 선보이고 있다.^[1]

TV, 가전 등에 적용된 생성형 배경화면 기능도 있다. 2024년형 Neo QLED에서 사용자 선호도를 반영한 4K 배경화면을 즐길 수 있고, 비스포크 AI 패밀리허브 냉장고에서 AI가 만든 다양한 커버 스크린으로 주방 분위기를 전환할 수 있다.^[2]

▲ 삼성전자 AI TV 생성형 배경화면 설정을 시연하는 모습

생성형 AI 기능의 고도화를 위해 삼성전자는 선행연구 단계에서부터 파운데이션 모델 개발, 데이터 수집과 학습, AI 모델 경량화 등 공통 기술을 개발하고 각 제품 특성에 맞게 적용하고 있다.

예를 들어, 삼성전자는 다양한 시각적 창작 경험을 위해 이미지 생성, 편집, 변환에 특화된 파운데이션 모델을 개발했다. 텍스트는 불연속적인 값이지만, 이미지 데이터는 연속적인 값을 가지며 생성할 수 있는 경우의 수가 무한에 가깝다. 따라서 이미지 모델에 적합한 개발·학습 기법을 적용하면서도, 온디바이스 환경에서 구동 가능한 수준으로 모델 크기를 줄이는 것이 중요했다. 개발진은 적은 과정만으로도 빠르게 연산하고 이미지를 생성할 수 있도록 딥러닝 알고리즘과 데이터 증강 기법을 최적화했다.

이러한 파운데이션 모델은 용도에 따라 파인 튜닝(미세조정)한 모델로 제품에 적용될 수 있다. 최신 스마트폰의 ‘날씨 및 시간 배경화면’은 이미지 모델과 실시간 정보를 연계해 새로운 경험을 제공하는 사례다. 사용자의 배경화면에 시간과 날씨에 따라 어두운 밤하늘, 눈 내리는 배경 등으로 효과를 더해준다.

자체 생성형 AI ‘삼성 가우스2’ 활용

개인의 일상을 넘어 기업에서도 생성형 AI의 활용도가 커지고 있다. 삼성전자는 AI 기술 경쟁력 확보, 민감한 사내 정보도 안전하게 사용할 수 있는 정보보호, 그리고 용도별 최적 규모와 성능의 모델 적용을 위해 자체 생성형 AI 모델을 개발했다. 이를 통해 다양한 제품과 사내·외 서비스에 최적화된 모델들을 확보하고, 더욱 안전한 환경에서 사내 생산성 향상을 지원하고 있다.

최근 삼성전자는 자체 생성형 AI 모델 ‘삼성 가우스2(Samsung Gauss2)’를 공개했다. 삼성 가우스2는 지난해 처음 공개한 ‘삼성 가우스1’에서 성능과 효율성을 강화한 후속 모델이며, 여러 가지 유형의 데이터를 동시에 처리할 수 있는 멀티모달(Multimodal)^[3] 모델로 확장됐다.

삼성 가우스2는 용도에 따라 콤팩트(Compact), 밸런스드(Balanced), 슈프림(Supreme) 등 3종의 모델을 제공한다. 콤팩트 모델은 제품에서 온디바이스 AI로 구동할 수 있도록 최적화한 소형 모델이며, 밸런스드 모델은 클라우드 기반으로 언어·코드를 생성할 수 있는 중형 모델이다. 슈프림 모델은 클라우드 기반으로 고성능 서비스를 지원하는 거대 모델로, 업무 생산성 향상에 주로 활용할 수 있다.

▲ ‘삼성 개발자 콘퍼런스 코리아 2024’에서 소개된 삼성 가우스2(Samsung Gauss2)

삼성 가우스2 개발 과정에서 삼성전자는 슈프림 모델과 같은 거대 모델을 효율적으로 구현하는 데 주력했다. 이를 위해 대규모 신경망에서 특정 작업에 가장 적합한 ‘전문가 모델’만 선택적으로 작동하는 MoE(Mixture of Experts, 전문가 혼합) 기술 등이 적용됐다.

MoE 기술은 AI가 어떤 질문을 받으면 모든 전문가 모델을 동시에 작동하는 대신 필요한 일부만 활성화하기 때문에 학습, 추론 과정에서 연산량을 대폭 줄일 수 있다. 전문가 모델을 늘려 더 복잡한 문제를 해결할 수 있는 모델로 확장하는 데도 유리하다. 삼성전자는 각 전문가 모델이 간섭 없이 정확하게 작동하도록 정교한 훈련을 실시했다.

▲연산을 최적화시켜 거대 AI 모델을 효율적으로 구현하는 MoE 기술

삼성 가우스2는 현재 사내 여러 분야에서 활용되고 있다. 우선, 삼성전자 DX부문은 삼성 가우스2의 코딩 어시스턴트 서비스를 연구개발에 활용하고 있다. 이 서비스는 삼성전자의 고유한 데이터, 코드, 프로세스 등을 학습한 특화 모델을 통해 제품과 서비스 개발에 필요한 코드를 생성해준다. 사내 소프트웨어 개발 환경에 통합돼 있으며, 자연어 대화와 다양한 프로그래밍 언어를 지원해 개발자들이 편리하게 사용할 수 있다.

또한 대화형 AI 서비스인 ‘삼성 가우스 포탈’도 업무에서 폭넓게 이용되고 있다. 문서 요약, 번역, 메일 작성 등을 빠르고 효율적으로 처리할 수 있도록 지원한다. 삼성전자는 앞으로 이 서비스의 자연어 질의응답 성능을 높이는 한편, 표와 차트를 이해하고 이미지를 생성하는 등의 멀티모달 기능을 강화할 예정이다.

소비자 접점 기반의 AI 경쟁력

이처럼 삼성전자는 온디바이스 AI와 클라우드 AI를 아우르는 운영 기술, 다방면에 활용되는 생성형 AI를 발전시키고 있다. 특히 모바일, TV, 가전 등 다양한 제품군을 기반으로 차별화된 AI 경쟁력을 갖추고 있다.

삼성전자는 제품이라는 소비자 접점을 통해 사용자를 깊이 이해하고, 실질적으로 도움이 되는 AI 기술을 폭넓은 소비자들에게 직접 제공할 수 있다. 다양한 제품에서 사용자 데이터를 얻고 그 데이터를 기반으로 소비자에게 가치를 제공하는 선순환을 추구하고 있다.

또한 제품에 대한 이해를 바탕으로 자체 개발과 파트너십을 병행하며 최적의 AI 기술을 구현할 수 있다. 예를 들어, AI 연산에 특화된 가속기인 NPU(신경망처리장치)는 고성능 사양을 어느 제품에나 일괄 적용하는 게 아니라 각 제품 특성에 맞는 사양이 필요하다. 삼성전자는 자사 기기에 특화된 NPU를 자체 설계하거나 공동 개발하는 것은 물론, 파트너사 칩셋도 삼성 기기에서 최적의 성능을 발휘하도록 AI 기능을 뒷받침하는 소프트웨어 기술들을 적용하고 있다.

이 외에 보안 측면에서도 다양한 경험과 시각을 가진 제품별 전문가들이 보안 이슈를 상호보완적으로 함께 해결하고, 제품에 바로 적용해보면서 기술을 개선해 나갈 수 있다. 삼성전자가 모바일, TV, 주요 가전으로 확대해 나갈 ‘삼성 녹스 매트릭스’는 이러한 결과물이다. 연결된 기기들이 보안 위협을 서로 점검함으로써 멀티 디바이스 환경에서 보안을 더욱 강화할 수 있다.

▲  삼성전자는 다양한 제품군의 소비자 데이터 기반으로 AI 경쟁력을 확보하고 있다

삼성전자는 맞춤형 AI 기술을 실현하며 사용자 경험의 새로운 가능성을 열어가고 있다. 앞으로도 차별화된 AI 경험으로 사용자들이 더 편리하고 풍부한 삶을 누릴 수 있는 미래를 펼쳐 나갈 계획이다.

몸에 잘 맞는 맞춤 정장을 제작하려면 정확한 신체 치수가 필수이듯, 개인화된 AI 구현에는 데이터가 중요한 역할을 한다. 삼성전자가 방대한 데이터를 유의미한 사용자 경험으로 변환하기 위해 ‘데이터 인텔리전스(Data Intelligence)’ 연구에 집중하고 있는 이유다. 개인화 AI 시대를 열어가는 삼성전자의 첨단 데이터 연구와 혁신적인 연결 경험을 살펴보자.

개인화 AI의 시작점 ‘데이터 인텔리전스’

개인화된 AI 경험을 제공하려면 우선 사용자를 잘 이해해야 한다. 사용자가 기기를 사용하면서 남긴 흔적, 즉 데이터를 기반으로 사용자가 어떤 때 무엇을 원하는지 파악하고, 적합한 시점에 필요한 서비스를 제공하는 것이 데이터 인텔리전스 기술이다.

특히 스마트폰, TV, 가전 등 일상의 거의 모든 접점에서 소비자를 만나는 삼성전자는 사용자를 가장 잘 이해할 수 있는 잠재력을 갖췄다.

삼성전자는 매년 수억 대의 디바이스와 서비스를 통해 확보한 사용자 데이터를 엄격한 규정에 맞춰 연구하며 데이터 기술 역량을 강화해 왔다. 데이터 수집, 처리, 분석을 통한 사용자 이해를 바탕으로 AI 모델은 RAG(Retrieval-Augmented Generation, 검색 증강 생성) 기술을 활용해 한층 더 개인화된 서비스를 맥락에 맞게 제공할 수 있다. 필요한 지식 베이스를 대규모 언어 모델(LLM)에 연결함으로써 AI가 신뢰할 수 있는 최신 정보에 접근하고 최적의 답을 찾아내는 것이다.

또한 AI 연구개발에 필요한 데이터를 수집하고 효율적으로 학습하는 AI 컴퓨팅 플랫폼과 인프라를 구축해 운영하고 있다. 이 플랫폼은 고품질 데이터를 안정적으로 모으고 관리할 뿐 아니라 대규모 GPU를 활용한 분산 학습으로 방대한 데이터도 효과적으로 처리한다.

삼성전자는 개인화된 AI 경험 향상을 위해 데이터를 서로 연결하는 기술에도 집중하고 있다. 그런데, 무수히 많고 복잡한 데이터를 어떻게 효과적으로 관리하고 개개인에게 딱 맞는 방식으로 활용할 수 있을까? 해답으로 주목받는 것이 바로 ‘지식 그래프(Knowledge Graph)’ 기술이다.

▲삼성리서치 이윤수 상무가 설명하는 데이터 인텔리전스 기술

‘지식 그래프’ 기술로 AI 경험 고도화

지식 그래프란 관련 있는 정보들을 서로 연결된 그래프 형태로 나타내 사람과 컴퓨터 모두가 잘 이해할 수 있는 지식 표현 기술이다. 각각의 정보를 정의하고 두 개를 이어주면, ‘개체(Node) – 관계(Edge) – 개체(Node)’라는 관련성을 표현할 수 있다. 예를 들어, ‘대한민국의 수도는 서울이다’라는 정보는 ‘대한민국 – 수도 – 서울’이라는 그래프로 표현된다. 인물, 사물, 시간, 장소 등 수많은 개체들을 계속 연결해 나가면, 다양한 형태의 정보를 정제된 구조로 나타낼 수 있다.

지식 그래프는 표에 정보를 채워 넣는 관계형(Relational) 데이터베이스에 비해 더 효과적으로 데이터를 저장할 수 있으며, 관계 속에서 신속하게 정보를 추출하거나 새로운 정보를 추론하는 데도 유용하다.

또한 ‘생성형 AI의 예측력’과 ‘지식 그래프의 정확성’을 결합해 시너지를 낼 수 있다. 생성형 AI는 누락된 정보가 있더라도 맥락에 따라 답을 예측할 수 있고, 지식 그래프는 논리 기반으로 정확한 답을 제공하며 그 답이 나온 경로를 투명하게 파악할 수 있기 때문이다.

▲ 관계형 데이터베이스(그림 왼쪽) 대비 더 효과적으로 데이터를 저장할 수 있는 지식 그래프(그림 오른쪽)

삼성전자는 분산돼 있는 정보와 맥락을 연결해 맞춤형 경험을 제공하는 지식 그래프 기술을 연구하고 있다. 개별 앱에서만 데이터 활용이 가능했던 것과 달리 앱이나 서비스의 경계를 넘어 데이터를 자유롭게 검색하고 활용할 수 있게 되면, 마치 ‘나만을 위한 기기’를 사용하는 것 같은 경험이 가능해진다.

특히, 삼성전자의 온디바이스(On-Device) AI 기술과 결합하면 민감한 개인정보가 외부로 유출되지 않도록 보호하면서도 초개인화 AI 서비스를 경험할 수 있다. 지식 그래프 기술은 향후 모바일을 비롯해 TV, 가전 등 다양한 제품에서 활용될 것으로 기대된다.

지식 그래프를 구현하는 데 있어서 핵심은 그래프로 표현된 정보에서 원하는 답을 빠르게 찾아내는 기술이다. 실생활에서 끊임없이 변화하는 데이터를 그래프로 변환하고 정보를 추출하려면 복잡한 연산이 필요하고, 그래프 규모가 커질수록 빠르게 답을 찾기가 어려워진다.

올해 7월, 삼성전자는 영국의 스타트업 ‘옥스퍼드 시멘틱 테크놀로지스(Oxford Semantic Technologies)’를 인수하며 데이터 지식화 분야 기술력을 한층 높였다. 옥스퍼드 시멘틱 테크놀로지스는 지식 그래프의 효율적인 관리와 고도의 논리 추론 능력을 바탕으로, 원하는 내용을 빠르게 파악하고 정확한 결과를 추출해내는 데 세계 최고 수준의 기술을 갖췄다는 평가를 받는다.

삼성전자는 옥스퍼드 시멘틱 테크놀로지스와 2018년부터 그래프 데이터베이스, 온톨로지^[1] 관련 협력을 지속해 왔으며, 이번 인수로 삼성전자 제품 생태계 전반에 걸친 개인화 AI 연구에서 시너지가 기대된다. 삼성전자는 소비자에게 가치 있는 경험을 제공하는 응용 프로그램을 개발하고, 생성형 AI와 지식 그래프 기술 접목 등 다양한 방면의 연구를 활발히 진행해 나갈 계획이다.

사용자의 일상을 바꿔주는 데이터의 힘

삼성전자는 데이터 인텔리전스를 활용한 맞춤형 AI 기능을 다양한 제품과 서비스에 발빠르게 적용해 사용자 일상을 더욱 풍성하게 하고 있다.

대표적인 분야가 디지털 헬스케어다. 갤럭시 워치7과 갤럭시 링은 수면, 운동, 심박수 등 사용자 건강 정보를 종합적으로 분석해 삼성 헬스에서 ‘에너지 점수’를 제공한다. 단순한 데이터 측정을 넘어 그날의 건강 상태를 알기 쉽게 수치화하고, 활동을 위한 맞춤형 인사이트까지 알려주는 것. 삼성전자는 연령과 성별을 고려한 데이터를 기반으로 점수에 반영되는 각 요소의 중요도 가중치를 연구함으로써 한층 개인화된 건강 관리 서비스를 완성했다.

엔터테인먼트 경험도 향상됐다. 삼성 스마트폰의 게임 플랫폼 ‘게이밍 허브’는 미국의 경우 개인화된 게임 추천을 위해 ‘설명 가능한 AI(XAI, Explainable AI)’ 기술을 적용했다. 사용자의 선호도 모델을 구축해 추천 게임과 함께 추천 이유까지 설명해 주는 기술로, 사용자는 자신에게 가장 잘 맞는 게임을 손쉽게 골라 즐길 수 있다.

▲ 수치화된 컨디션과 개인별 건강 관리 팁을 제공하는 에너지 점수

‘스마트싱스’로 완성하는 개인 맞춤형 AI 경험

일상 속에서 여러 기기들이 서로 연결되고 사용 경험이 축적될수록, 개인화 AI는 더욱 진화한다. 삼성전자가 최근 삼성 개발자 콘퍼런스(SDC) 2024에서 선보인 ‘홈 인사이트(Home Insight)’는 스마트싱스를 통해 스마트 홈을 관리하고 제어할 수 있는 서비스다. 사용자의 생활패턴과 기기 사용 이력, 집 안 상태 등을 분석해 실시간 리포트를 제공하고, 상황에 따라 기기를 끄거나 특정 기능을 활용하는 맞춤형 추천도 제안한다.

도움이 필요한 가족의 안전을 세심하게 돌볼 수 있게 돕는 맞춤형 AI 기능도 있다. 올 6월부터 시작한 ‘패밀리 케어(Family Care)’ 서비스다. 스마트싱스로 연결된 기기와 위치 기반 데이터를 통해 가족을 원격으로 모니터링하고 필요한 조치를 취할 수 있다. 앞으로는 AI 연결 경험을 건강 기기로 확장해 수면과 식단 등 다양한 영역에서 가족의 건강을 지원할 계획이다.

삼성전자는 기기가 사용자를 인식해 연결된 모든 기기에서 맞춤형 경험이 자연스럽게 이어지도록 기술을 발전시키고 있다. 예를 들어, 가족 중 한 사람이 스마트폰에서 ‘큰 글씨’ 모드를 사용하면 다른 기기에서도 음성 명령 한 번으로 이 설정이 자동으로 적용되도록 할 계획이다. 집 안의 센서와 기기가 사용자의 위치를 감지해 조명, 온도, 습도 등을 각자의 취향에 맞게 조정해 주는 기능 등도 검토 중이다.

▲ 10월 미국에서 열린 ‘삼성 개발자 콘퍼런스 2024’에서 삼성전자가 스마트싱스 기반 AI 경험을 소개하는 모습

개인화 AI 경험의 필수조건 ‘보안’

개인화되고 안전한 AI 경험의 전제는 보안이다. AI 시스템의 개인정보 유출이나 편향성을 방지하기 위해서는 데이터 처리 및 모델 학습 과정 개선, 결과물에 대한 검증 등 다양한 접근이 필요하다.

삼성전자는 AI 모델 학습을 위한 내·외부 데이터 수집 시 개인정보 침해 여부를 확인하고 필터링하는 데이터 전처리 과정을 수행하고 있다. 또한 AI 결과물에 대해 유해성, 편향성, 개인정보, 탈옥(Jailbreak)^[2] 면에서 안전성 검증을 강화하고 있다.

또한 삼성 녹스 매트릭스(Knox Matrix) 솔루션은 여러 기기가 연결된 환경에서 보안 경험을 강화한다. 블록체인 기술을 기반으로 연결된 기기들이 보안 위협을 서로 점검하고(‘Trust Chain’), 기기 간에 사용자 데이터를 암호화된 상태로만 서버에 전송해 안전하게 공유하며(‘Credential Sync’), 안드로이드·타이젠·윈도우 등 서로 다른 운영체제(OS)의 제품이더라도 일관된 보안 기준을 적용할 수 있도록 하는 것(‘Cross Platform’). 삼성전자는 녹스 매트릭스 기술을 모바일, TV, 주요 가전 제품으로 확대해 나갈 계획이다.

▲ 서로 연결된 기기들을 통합적으로 보호하는 보안 솔루션 ‘삼성 녹스 매트릭스’

삼성전자는 우수한 데이터 기술과 멀티 디바이스 연결 경험을 통해 사용자를 확장하고, 그로부터 얻은 데이터를 연구에 활용하며 경쟁력을 강화하고 있다. 이러한 선순환 구조 속에서 빠르게 발전하며 혁신적인 경험을 선사할 개인화 AI 시대를 기대해보자. 이어지는 3편에서는 우리 삶의 유의미한 변화를 위해 다양한 AI 방식을 활용하는 삼성전자의 AI 전략을 살펴본다.

다양한 AI 기기의 혁신을 이끄는 핵심에는 ‘온디바이스 AI(On-Device AI)’가 있다. 이는 서버나 클라우드 없이 기기 내에서 자체적으로 AI를 구동하는 기술이다. 네트워크 연결이 필요 없어 사용자가 언제나 빠른 반응 속도로 AI 기능을 사용할 수 있으며, 개인정보 유출 걱정이 없다는 것이 강점이다.

온디바이스 AI는 이제 단순 기능을 넘어 기기 안의 자원만으로 생성형 AI 같은 방대한 데이터를 처리하는 수준으로 진화했다. 삼성전자가 선도하는 온디바이스 AI 혁신을 살펴보자.

클라우드 없이도 척척, 내 손 안의 생성형 AI

복잡한 생성형 AI를 온디바이스 환경에서 구동하는 기술이 업계의 주요 과제로 떠오른 가운데, 삼성전자는 실생활에서 온디바이스 AI 경험을 제공하고 있다.

대표적으로, 삼성전자는 최신 스마트폰과 태블릿 등에서 온디바이스 기능을 포함한 갤럭시 AI를 제공한다.^[1] 갤럭시 AI는 현재까지 총 20개 언어로 확대돼^[2]  대화 통역, 메시지 앱이나 웹페이지 번역 등 언어 장벽 없는 소통을 지원한다.

온디바이스 AI는 기기에 탑재되는 모델의 크기는 줄이면서도 성능을 충족시키는 것이 관건이다. 이를 위해 삼성전자는 특정 과제를 위한 AI 학습 데이터를 이용하고, 기기에서 얼마나 효율적으로 구현할 수 있는지에 집중했다.

TV의 경우 글로벌 시장 1위 업체로서의 노하우를 기반으로 AI 모델을 학습시키고, 2020년부터 NPU(신경망처리장치)를 내장한 TV 전용 프로세서를 더욱 발전시켜 왔다. 2024년형 Neo QLED 8K의 NQ8 AI 3세대 프로세서는 512개 뉴럴 네트워크로 각 영역을 학습, 분석해 화질과 음질을 정밀하게 개선한다. 화면에서 픽셀과 프레임을 보정, 생성함으로써 업스케일링과 부드러운 모션을 구현하고, 사운드에서 각 음원을 분리하고 조절해 어떤 상황에서든 대사가 정확히 들리도록 전달력을 높이는 것.

▲삼성전자 VD사업부 김선민 마스터, 함철희 마스터가 설명하는 온디바이스 AI 기술

▲ AI 모델 경량화를 위한 프루닝 기법과 지식 증류 기법

자체 개발부터 제조, 협업까지… 축적된 노하우로 온디바이스 AI 혁신

온디바이스 AI는 선행 연구부터 제품 구현까지 폭넓은 기술력이 필요한 분야다. 삼성전자는 소프트웨어와 하드웨어, 부품과 완제품을 모두 아우르는 제조사로서 종합적으로 축적된 노하우를 온디바이스 AI 개발에 발휘하고 있다. 자사 기기에 AI를 구현하기 때문에 자체 개발과 개방적 협력을 병행하며 하드웨어에 최적화된 모델을 만들 수 있다. 부품인 반도체 분야에서도 NPU 성능을 지속 향상시켜 왔고, 업계 파트너들과 함께 온디바이스 AI 활용 시나리오를 지속 개발할 계획이다.

삼성전자는 하드웨어와 응용 소프트웨어의 다리 역할을 하는 시스템 소프트웨어에도 주력하고 있다. 삼성전자는 타이젠 OS(운영체제) 기반으로 삼성 TV의 자체 NPU로 구동되는 온디바이스 AI를 제공해 TV를 더욱 스마트하게 만들고, 타이젠 개발자들에게 비전 AI와 언어 AI SDK(개발도구), AI 모델의 추론, 훈련 및 서비스를 위한 머신러닝 API(애플리케이션 프로그래밍 인터페이스) 등을 제공한다.

또한 삼성전자는 국내 연구 조직과 함께 글로벌 연구 네트워크를 통해 온디바이스 AI 기술 혁신을 가속화하고 있다. 선행연구를 담당하는 삼성리서치는 영국, 미국 연구소에서 AI 모델 구조 개발과 경량화 연구를, 인도와 폴란드 연구소에서는 AI 구동 가속화 솔루션 개발을 진행하는 등 연구소별 전문성을 살려 경쟁력을 더욱 높이는 데 집중하고 있다.

▲ 10월 미국에서 열린 ‘삼성 개발자 콘퍼런스 2024’에서 삼성전자가 타이젠 OS와 AI 기능에 대해 소개하는 모습

앞으로도 삼성전자의 온디바이스 AI는 더 많은 제품과 서비스로 확대되며, 다양한 AI 기술과 결합해 새로운 일상의 변화를 이끌어갈 전망이다. 이어지는 2편에서는 ‘개인화 AI’를 위한 삼성전자의 기술과 연구 활동을 살펴본다.