인공지능(AI) 기술 경쟁이 늘어나면서 삼성전자의 사업 구조를 바라보는 시각도 변화하고 있습니다. 삼성전자는 단일 AI 서비스에 집중하기보다 메모리, 시스템반도체, 파운드리, 갤럭시 모바일 기기까지 전 과정을 하나로 이어주는 AI 확장 전략을 취하고 있습니다.
데이터센터 내부에서는 고대역폭메모리(HBM)와 서버용 고성능 메모리가 AI 연산을 지원합니다. 반면 스마트폰 속에서는 엑시노스 프로세서와 신경망처리장치(NPU)가 클라우드를 거치지 않고 기기 자체에서 AI 기능을 처리합니다. 삼성전자의 AI 경쟁력을 이해하기 위해서는 개별 제품의 성능을 넘어, 반도체 부품부터 온디바이스 AI 기기로 이어지는 밸류체인 전체의 연결 구조를 살펴보는 것이 중요합니다.
삼성전자 AI 전략의 출발점, 반도체 생태계
생성형 AI가 확산되면서 AI 산업을 지탱하는 기반으로서 반도체의 가치는 지속적으로 높아지고 있습니다. 대규모 언어 모델(LLM)을 학습시키거나 대용량 서비스를 운영하려면 그래픽처리장치(GPU)와 같은 연산 장치뿐만 아니라, 데이터를 신속하게 공급할 수 있는 고성능 메모리가 필요합니다.
대표적인 제품이 HBM(High Bandwidth Memory)입니다. HBM은 여러 개의 D램을 수직으로 쌓아 올려 데이터 전송 속도와 에너지 효율을 개선한 메모리입니다. AI 가속기가 처리해야 하는 데이터의 규모가 커질수록 메모리의 대역폭은 전체 AI 시스템의 성능을 좌우하는 요소가 됩니다.
삼성전자는 HBM을 비롯해 DDR5, GDDR7, 서버용 SSD 등 AI 인프라에 필요한 메모리 라인업을 시장에 공급하고 있습니다. 2026년에는 차세대 규격인 HBM4의 공급을 확대하고 차세대 AI 시스템을 겨냥한 고부가가치 메모리 제품 비중을 늘리는 전략을 추진 중입니다. 삼성전자의 2026년 2분기 실적 발표 자료에 따르면, 전체 메모리 사업 내 고부가 AI 메모리 비중을 늘려 수익성과 기술 리더십 확보를 목표로 하고 있습니다. 삼성전자에게 AI 시장은 기존 반도체 수요 구조를 변화시키는 중요한 산업 흐름입니다.
메모리를 넘어 파운드리와 첨단 패키징까지의 확장
삼성전자의 반도체 사업 구조에서 주목할 부분은 메모리 반도체에만 국한되지 않는다는 점입니다. 삼성전자는 반도체 설계를 담당하는 시스템LSI 사업부와, 고객사가 설계한 칩을 위탁 생산하는 파운드리 사업부를 함께 운영하고 있습니다.
오늘날 AI 반도체는 연산 칩 하나만 잘 만든다고 완성되지 않습니다. 연산을 담당하는 로직 반도체와 대용량 메모리를 효율적으로 연결하는 첨단 패키징(Advanced Packaging) 기술의 중요성이 커졌기 때문입니다. 삼성전자는 메모리, 로직 칩 생산, 파운드리, 첨단 패키징을 하나로 묶은 원스톱 AI 반도체 솔루션을 제시하고 있습니다.
Samsung Semiconductor 공식 소개 및 삼성전자의 2026년 기업가치 제고 계획에 따르면, 메모리와 파운드리, 패키징 공정을 일원화하여 칩 제작 단계를 줄이고 전력 효율을 높이는 턴키(Turn-key) 방식의 협업 모델을 구축하고 있습니다. 이러한 구조가 자리 잡는다면 삼성전자는 개별 반도체 부품을 판매하는 수준을 넘어 AI 시스템 구축에 필요한 여러 영역에 동시에 참여할 수 있습니다.
온디바이스 AI 실행의 핵심, 엑시노스 프로세서
AI 기술 경쟁의 또 다른 축은 데이터센터가 아닌 스마트폰이나 노트북 같은 개인용 기기입니다. 초기 생성형 AI 서비스는 대부분 클라우드 서버에서 작동했습니다. 이용자가 명령을 입력하면 서버로 전달되어 AI가 이를 처리한 후, 결과를 다시 스마트폰으로 전송하는 방식이었습니다.
하지만 기기 내부에서 직접 AI 연산을 수행하는 온디바이스 AI(On-device AI)는 작동 방식이 다릅니다. 데이터를 외부 서버로 전송하지 않고 기기 내부에서 처리할 수 있어 일부 개인정보 보호 측면에서 장점이 있습니다. 인터넷 연결이 불안정한 환경에서도 주요 기능을 이용할 수 있다는 장점도 존재합니다.
핵심적인 역할을 맡는 부품은 스마트폰의 AP(Application Processor)입니다. 삼성전자의 모바일 프로세서인 엑시노스에는 CPU와 GPU 외에도 AI 전용 연산 장치인 NPU(Neural Processing Unit)가 탑재되어 있습니다. Samsung Semiconductor의 On-device AI 설명에 따르면, 삼성전자는 모바일 NPU의 연산 능력을 높여 텍스트, 이미지, 오디오, 영상 처리 및 실시간 통번역 등 다양한 생성형 AI 작업을 기기 안에서 구동할 수 있도록 기술을 고도화하고 있습니다. 엑시노스는 삼성전자의 온디바이스 AI 전략을 구현하는 기틀 역할을 합니다.
반도체 제조 역량과 갤럭시 생태계의 유기적 결합
삼성전자 AI 전략의 특징은 반도체 사업과 완제품(세트) 사업을 함께 운용한다는 점입니다. 부품 부문에서는 메모리와 엑시노스 같은 핵심 요소를 개발하고, 모바일 부문에서는 갤럭시 스마트폰과 태블릿 등의 기기를 통해 사용자에게 AI 경험을 제공합니다.
삼성전자의 AI 구조는 다음과 같이 정리할 수 있습니다.
- AI 데이터센터: HBM, DDR5, 서버용 SSD 등 메모리 및 스토리지 공급
- AI 반도체 제조: 파운드리 공정과 첨단 패키징 원스톱 솔루션 제공
- 온디바이스 AI 구동: 엑시노스 AP 및 NPU 연산 지원
- 사용자 AI 경험: 갤럭시 스마트폰, 태블릿 등 모바일 완제품 적용
갤럭시 기기에 탑재되는 모든 AI 기능이 자체 반도체와 독자 기술로만 구성되는 것은 아닙니다. 삼성전자는 외부 AI 생태계와도 협력하고 있습니다. Samsung Semiconductor On-device AI 파트너십 발표에 명시되어 있듯이, 엑시노스 기반 온디바이스 AI 환경 구축을 위해 구글의 안드로이드 AI코어(Android AICore) 및 제미나이 나노(Gemini Nano)와 협업하고 있습니다. 또한 메타(Meta)와는 파이토치(PyTorch) 기반 온디바이스 추론 프레임워크인 이그제큐토치(ExecuTorch)가 엑시노스 상에서 구동되도록 백엔드 공동 개발 및 최적화 작업을 진행 중입니다. 자체 반도체 기술에 외부 AI 생태계를 결합하는 유연한 접근 방식을 취하고 있습니다.
온디바이스 AI 확산이 가져올 반도체 스펙의 변화
기기 내부에서 AI를 실행하는 온디바이스 AI가 확대되면서 모바일 기기에 요구되는 반도체 성능도 변화하고 있습니다. 스마트폰 내부에서 AI 모델을 구동하려면 NPU의 연산 속도뿐만 아니라 메모리 용량, 데이터 전송 대역폭, 저장장치 속도, 전력 효율이 균형을 이루어야 합니다. 배터리 용량이 제한된 모바일 환경에서는 동일한 전력으로 AI 연산을 효율적으로 처리하는 능력이 중요합니다.
이러한 변화는 삼성전자 반도체 사업에도 영향을 미칩니다. AI 연산 기능이 스마트폰을 넘어 PC, 자율주행 자동차, 로봇, 가전제품으로 범위를 확장할수록 고성능·저전력 AI 전용 프로세서와 모바일 D램, 고속 저장장치 수요가 함께 증가할 수 있기 때문입니다. 삼성전자가 온디바이스 AI를 반도체 사업의 주요 성장 요소로 연결해 다루는 이유입니다.
삼성전자의 강점과 해결 과제
삼성전자의 구조적 차별점은 AI 산업에 필요한 다양한 사업을 함께 보유하고 있다는 사실입니다. 메모리부터 시스템LSI, 파운드리, 스마트폰까지 사업 영역이 넓어 AI 시장이 데이터센터와 개인 기기 양쪽으로 확장될 때 여러 지점에서 사업 기회를 찾을 수 있습니다.
하지만 관건은 개별 사업의 경쟁력과 사업부 간 연결입니다. HBM·파운드리·엑시노스가 각각 경쟁력을 확보하면서 갤럭시 AI 경험까지 이어져야 삼성전자의 강점이 실제 성과로 연결될 수 있습니다. HBM4 등 차세대 메모리의 안정적 수율, 파운드리 첨단 공정의 고객사 확보, 엑시노스의 전력 효율 및 성능 개선이 주요 과제로 남아있습니다.
삼성전자 AI 전략의 핵심
삼성전자의 AI 전략은 하나의 서비스나 단일 제품이 아닌 ‘연결’ 구조에서 이해해야 합니다. 반도체를 직접 제조하면서 AI가 적용되는 완제품을 함께 만드는 사업 구조가 삼성전자의 주요 특징입니다. 차세대 메모리와 파운드리 경쟁력 확보, 엑시노스의 AI 성능 진화, 그리고 이것이 갤럭시 기기의 실질적인 AI 사용자 경험으로 매끄럽게 이어지는지가 삼성전자 AI 전략의 핵심 기준입니다.
참고자료
- Samsung Electronics, 2026년 기업가치 제고 계획
- Samsung Semiconductor, On-device AI 기술 공식 페이지
- Samsung Electronics, 2026년 2분기 실적 발표 자료
- Samsung Semiconductor, GTC 2026 AI Semiconductor Solutions 발표