[KJtimes=김봄내 기자]삼성전자는 30일 서울 서초구 삼성전자 서초사옥에서 AI 분야의 세계적 석학과 업계 전문가들이 참석해 최신 연구 성과와 적용 사례를 공유하는 ‘삼성 AI 포럼 2026’을 개최했다.
올해로 10회째를 맞는 이번 포럼은 ‘The Agentic Shift: From Intelligence to Impact(에이전틱 시프트: 지능에서 임팩트로)’를 주제로, 에이전틱 AI(Agentic AI)와 피지컬 AI(Physical AI) 등 AI 기술을 실제 업무와 성과로 연결하는 방안에 대해 논의했다.
포럼에는 국내 AI 대학원 교수와 연구원 100명과 삼성전자 AI 분야 임직원 300명 등 400명이 참석했으며, 유튜브를 통해 온라인으로 생중계됐다.
삼성전자 전영현 대표이사 부회장은 환영사를 통해 “에이전틱 AI는 단순한 기술 혁신을 넘어 일하는 방식과 조직 문화의 근본적인 변화를 가져올 것”이라며 “글로벌 AI 리더들과 함께 우리가 나아갈 방향을 모색하고 실질적인 AI 기술 혁신을 추진해 나갈 것”이라고 밝혔다.
◆오픈AI·AWS의 AI 전문가와 저명한 연구자의 강연… AI의 미래 논의
오전 세션에서는 글로벌 AI 생태계를 이끄는 빅테크 기업 전문가와 석학들의 기조 강연이 이어졌다.
오픈AI의 리처드 호(Richard Ho) 하드웨어담당 부사장은 거대언어모델(LLM)을 기반으로 자율 의사결정을 내리는 에이전틱 AI가 기업과 산업 전반에 가져올 변화에 대해 소개했다. 이어서 AWS의 아시아 태평양 및 일본지역 AI 기술 리더인 데이비드 그린(David Green)은 기업 환경에서 에이전틱 AI를 안전하고 경제적으로 구현하기 위한 보안 및 거버넌스 전략을 제시해 큰 주목을 받았다.
피지컬 AI 분야의 저명한 연구자인 란제이 크리슈나(Ranjay Krishna) 워싱턴대 교수는 시각-언어 모델의 추론 한계를 극복하고 소형 모델로도 고성능 로보틱스 AI를 구현할 수 있는 새로운 패러다임을 제시했으며, 생성형 AI와 언어모델 분야의 선도적인 연구자인 김윤형 삼성리서치 상무(MIT 교수 겸임)는 에이전트의 역량을 강화하고 적용 범위를 확장하기 위한 차세대 ‘에이전틱 인텔리전스(Agentic Intelligence)’ 아키텍처 혁신 방안을 소개했다.
◆DX/DS 2개 트랙으로 나눠, AI 기술 혁신과 실제 활용 사례 소개
오후 세션은 2개 트랙으로 나눠 DX부문의 AI Technology 트랙과 DS부문의 AX Innovation 트랙에서 구체적인 연구 성과와 적용 사례를 다뤘다.
AI Technology 트랙에서는 ▲효율적인 AI(Efficient AI) ▲피지컬 AI(Physical AI) ▲지속 학습(Continual Learning)에 대한 발표가 진행됐다.
‘효율적인 AI’ 세션에서는 최적의 사용자 경험을 구현하기 위한 디바이스 설계 원칙과 최적화 기술, 온디바이스 AI 플랫폼(On-device AI Platform)이 적용된 제품 사례를 소개했다.
‘피지컬 AI’ 세션에서는 피지컬 AI의 돌파구 중 하나로 평가되고 있는 월드 모델(World Model) 및 로봇 기반 모델(Robot Foundation Model)의 가능성과 한계, 미래 전망과 함께 삼성전자의 관련 연구성과를 소개했다.
‘지속 학습’ 세션에서는 이전 지식을 망각하지 않으면서 새로운 정보를 빠르게 학습하고 신뢰성 있게 기억을 편집하는 ‘사용자 맞춤형 AI(Personalizing AI)’ 기술과 함께, 출시 이후의 실사용 경험 및 불편사항을 스스로 분석하고 피드백 삼아 능동적으로 성능을 개선해 나가는 ‘자가 진화 AI(Self-Evolving AI)’ 기술이 소개됐다.
AX Innovation 트랙에서는 반도체 사업에 직접 적용되고 있는 AI와 글로벌 파트너사들의 AI전환 사례에 대한 발표가 진행됐다.
델 테크놀로지스(Dell Technologies)와 앤트로픽(Anthropic) 등 글로벌 파트너사들은 신뢰 가능한 AI 에이전트의 업무 적용 방식과 엔터프라이즈 AI 팩토리 구축 방법 및 사례를 소개해 참석자들의 관심을 모았다.
이어 DS부문 AX/PI센터에서는 AI를 반도체 업무 전반에 적용한 설계·제조 혁신 우수 사례를 소개하고, 현장의 다양한 과제를 해결하기 위한 AI 기반 업무 혁신 방향을 공유했다.
