제안,삼성전자 AI 기술 전략 보고서 / CTO 정책안 요약 (2025년 기준)

삼성전자 AI 기술 전략 보고서 / CTO 정책안 요약 (2025년 기준)

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✨ 1. 전략 개요: AI 경쟁력 약화의 구조적 원인과 전환 필요성

❌ 현재 문제점

• 외부 AI 기술 접속 원천 차단 (GPT, Hugging Face, GitHub Copilot 등)
• 내부 폐쇄형 AI만 사용 → 최신 기술 반영 어려움
• 기술력 있는 실무 인재 이탈 증가
• 각 부문별 AI 전략 분산, 통합 거버넌스 부재

⚡⃣ 위기 요약

"AI 기술 격차는 보안보다 더 큰 리스크다. 폐쇄형 구조는 AI 속도의 발목을 잡고 있다."

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✨ 2. 핵심 전략 방향: “Dual AI Layer + Open AI Hub + 내부 통제 보안”

✅ 핵심 전략 3축

1. Dual AI 적용 체계 — 내부기밀 AI vs 외부오픈 AI 병행
2. AI Sandbox/Hub 구축 — Hugging Face, GPT 등 제한적 실험 허용
3. AI 전담 거버넌스 조직 신설 — 기술/보안/도입/검증 통합관리

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✨ 3. 구체 실행 방안 (전사 공통)

✅ [1] Dual Layer AI 체계 구축

• 기밀 정보 처리: 자체 AI만 사용 (예: 공정도면, 고객데이터 등)
• 일반 업무/연구: 외부 AI(GPT, Claude 등) 사용 허용
• 보안 등급에 따라 AI 모델 접근 분리 (Red/Amber/Green 등급)

✅ [2] AI 허브 클라우드 플랫폼 운영

• Hugging Face, LLM 라이브러리, LangChain 등을 Sandbox에서 실험 가능
• GPU 기반 AI R&D 전용 클라우드 운영 (내부 LLM + 외부 LLM 비교 실험)

✅ [3] 보안된 외부 협업 생태계 구성

• Secure API Sharing 방식으로 외부 스타트업 기술 협력
• MOU 기반 Sandbox 협업 공간 구축 (imec, OpenAI, 국내 AI 스타트업 등)

✅ [4] 사내 실무 Copilot & AI 교육

• GitHub Copilot for Enterprise, JetBrains AI 등 개발환경 적용
• Prompt Engineering, RAG, LLM 커스텀 학습 실무 교육 시행

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✨ 4. 삼성 주요 부문별 AI 전략

🛠️ 4-1. 파운드리 부문 (S.LSI, Foundry)

• AI 기반 설계 자동화 (EDA + Copilot + LLM)
• EUV 수율 개선: AI 모델로 공정조건 예측 & 불량 예측
• 고객 맞춤형 반도체 설계 추천 시스템 구축 (Prompt 기반)

💡 4-2. 메모리 부문 (DS)

• HBM 설계 최적화: AI 기반 열분산 설계 시뮬레이션
• DRAM 수율 예측 + AI 기반 Fab 제어 시스템 고도화
• 기술 문서 자동 요약 + 내부 데이터 검색 AI 도입 (RAG 모델 기반)

📱 4-3. 스마트폰 부문 (MX)

• 사용자의 Prompt 습관을 반영한 On-device LLM 탑재 (개인화 AI)
• 카메라/배터리/통화품질 튜닝에 AI 자동 최적화 적용
• 삼성 키보드, 삼성 메모 등에 AI 요약/번역 기능 내장

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✨ 5. 기대 효과

 

🌟 효과	🌟 설명
AI 개발 속도 2개월 감소	Copilot, Prompt 등 적용치 걸리는 것으로 R&D 개발시간 복잡 해결
귀정치 개발자 이집 사망	외부 관여 기술 학술 장르 가능한 환경 건설
외부 기술 부입 시간 느립 감소	Sandbox, API Share 기능을 통한 PoC 시도 액세스 가능

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✨ 6. 제안 결론

"삼성은 더 이상 폐쇄형 보안 프레임에 안주해서는 안 됩니다. 기술은 연결될 때 진화합니다.
지금은 AI를 열고, 통제하며, 유연하게 활용할 수 있는 구조로 전환할 때입니다."