[비즈니스포스트] 삼성전자가 15일부터 16일까지 양일간 ‘삼성 AI 포럼 2025’를 개최한다고 15일 밝혔다.

올해로 9회째를 맞는 ‘삼성 AI 포럼’은 매년 학계와 업계 전문가들이 한자리에 모여 인공지능(AI) 분야의 최신 성과를 공유하고 향후 연구 방향을 모색하는 행사다.

이번 포럼에는 딥러닝 분야의 석학인 요슈아 벤지오 캐나다 몬트리올대 교수, 언어모델과 AI 에이전트 연구의 권위자 조셉 곤잘레스 UC버클리 교수 등 글로벌 AI 전문가들이 기조 강연에 나선다.

전영현 삼성전자 DS부문장 대표이사 부회장은 개회사에서 “삼성전자의 여러 업무영역에 AI 기술을 적용, 언제 어디서나 쉽고 빠르게 AI를 활용할 수 있는 기반 기술을 개발하고 있다”며 “전문가들을 모시고 AI가 사회와 산업을 어떻게 변화시키는지 논의하고 함께 지혜를 나누는 의미 있는 시간이 될 것”이라고 말했다.

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

벤지오 교수는 기존 AI 모델에서 발생할 수 있는 ‘인간 통제 회피’, ‘악의적 사용’ 등 잠재적 위험 요소를 설명하고, 안전장치 역할을 할 새로운 ‘과학자 AI(Scientist AI)’ 모델을 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 했다.

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

굽타 부사장은 “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.

송용호 삼성전자 DS부문 AI센터장 부사장과 강석형 포항공대(POSTECH) 교수, 문일철 한국과학기술원(KAIST) 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’ 시상에는 니콜라스 파프르노 캐나다 토론토대 교수, 로즈 유 UC 샌디에이고 교수, 르렐 핀토 뉴욕대 교수 등 3명이 선정됐다.

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

전경훈 삼성전자 DX부문 최고기술책임자(CTO) 겸 삼성리서치장 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 애리조나 주립대 교수, 확산 방식 언어모델(DLM) 기술을 공개한 스타트업 ‘인셉션’의 공동창립자 겸 스탠퍼드대 교수 스테파노 에르몬 등이 나선다.

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.

캄밤파티 교수는 기존 거대언어모델의 한계를 보완하기 위한 '대규모 추론 모델(LRM)‘ 연구 결과를 공유한다. 그는 언어 모델에서 해결돼야 할 주요 과제로 정확성 보장, 상황 적응형 계산, 중간 추론 해석 제공 등을 제시할 예정이다.

에르몬 교수는 이미지·영상·오디오 생성에 활용되던 확산 모델(Diffusion Models)을 언어에 적용한 ’확산 언어 모델(DLM)‘을 발표한다. 이는 순차적 텍스트 생성 방식의 한계를 극복하고 보다 효율적 언어모델의 패러다임을 제시할 전망이다. 김호현 기자