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삼성전자, 미스트랄과 반도체 특화 AI 공동 개발

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서도윤 기자
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삼성전자가 프랑스 미스트랄 AI와 반도체 설계·제조에 특화된 AI 모델과 플랫폼을 공동 개발한다. 모델은 삼성전자 내부 인프라에서 운영되며 데이터 분석·결함 예측·공정 최적화에 단계적으로 적용된다.

 클린룸에서 점검 중인 반도체 웨이퍼 / TokenPost.ai

클린룸에서 점검 중인 반도체 웨이퍼 / TokenPost.ai

삼성전자가 프랑스 인공지능(AI) 기업 미스트랄 AI와 반도체 설계·제조에 특화된 AI 모델과 플랫폼을 공동 개발한다.

삼성전자는 9일 미스트랄 AI와 전략적 파트너십을 체결했다고 밝혔다. 삼성전자 DS부문이 축적한 반도체 기술·제조 데이터와 미스트랄 AI의 고효율 모델 기술을 결합하는 방식이다.

삼성전자는 미스트랄 AI의 대형언어모델(LLM) ‘미스트랄 라지’를 비롯한 AI 솔루션을 활용해 DS부문 고유 데이터에 맞춘 자체 모델을 개발한다. 개발된 모델은 반도체 설계와 제조 현장에 단계적으로 투입된다.

적용 영역은 데이터 분석, 결함 예측, 공정 최적화 등이다. 삼성전자는 이를 통해 개발 기간을 단축하고 제조 효율과 품질을 높인다는 계획이다.

양사는 AI 모델과 함께 반도체 업무에 맞춘 AI 플랫폼과 운영 체계도 구축한다. 모델은 삼성전자 내부 서버와 데이터센터에서 운영하는 온프레미스 방식으로 구현된다.

온프레미스는 외부 클라우드 대신 기업이 자체 서버와 데이터센터에서 AI 모델을 구축·운영하는 방식이다. 반도체 설계와 제조 데이터를 외부로 이전하지 않고 AI를 활용하기 위한 구조다.

삼성전자는 자체 인프라에서 모델을 운영해 기술 경쟁력과 데이터 보안을 함께 확보한다는 구상이다. 국가 핵심 기술로 분류되는 반도체 데이터를 내부 환경에서 다루는 점이 이번 협력의 주요 특징이다.

삼성전자는 이번 협력을 메모리, 파운드리, 로직 등 DS부문 전반으로 확대할 방침이다. 향후 고객사와 파트너사까지 연계하는 AI 기반 반도체 생태계 구축도 추진한다.

미스트랄 AI는 아르튀르 멘쉬(Arthur Mensch) 미스트랄 AI 창업자·최고경영자(CEO)를 중심으로 구글 딥마인드와 메타 출신 AI 연구진이 설립한 기업이다. 금융·제조·에너지처럼 높은 수준의 데이터 보안이 요구되는 산업을 주요 대상으로 삼아왔다.

미스트랄 AI는 기업이 자체 서버와 데이터센터 등 내부 인프라에서 맞춤형 AI 모델을 구축·운영할 수 있는 기술을 보유하고 있다. 이 같은 기술적 특성이 반도체 데이터 보안을 중시하는 삼성전자의 협력 방향과 맞물린 것으로 풀이된다.

삼성전자는 미스트랄 AI와의 장기 기술 협력을 위해 대규모 지분 투자도 진행했다. 앞서 삼성전자가 미스트랄 AI의 30억유로 규모 시리즈D 투자를 주도했다는 내용이 공개된 바 있다.

다만 이번 협력과 관련한 구체적인 투자 규모는 공개되지 않았다. 공개된 협력 범위는 AI 모델·플랫폼 공동 구축과 반도체 업무 적용, DS부문 전반으로의 확대 계획이다.

전영현(Young Hyun Jun) 삼성전자 DS부문장(부회장)은 “반도체 설계와 제조의 복잡성이 빠르게 증가하면서 방대한 데이터를 안전하고 정교하게 활용하는 AI 역량이 핵심 경쟁력으로 부상하고 있다”며 “미스트랄 AI와 함께 반도체 산업에 특화된 AI 모델과 플랫폼을 구축해 AI 기반 반도체 혁신의 새로운 기준을 만들어가겠다”고 말했다. 반도체 데이터 활용과 보안을 동시에 강화하겠다는 의미다.

아르튀르 멘쉬(Arthur Mensch) 미스트랄 AI 창업자·CEO는 “반도체에서부터 소프트웨어에 이르기까지 AI는 첨단 기술의 생성을 재정의하고 있다”며 “미스트랄 AI의 반도체 역량을 바탕으로 삼성전자와 협력할 수 있게 되어 기쁘게 생각하며 협력을 통해 반도체 설계, 제조, 글로벌 AI 가치체계 전반의 진보에 기여하고자 한다”고 말했다. 미스트랄 AI는 이번 협력을 반도체와 소프트웨어 전반으로 확장하는 계기로 보고 있다.

삼성전자는 반도체 산업에 맞는 AI 활용 사례를 발굴하고 글로벌 시장으로 협력 범위를 확대할 예정이다.

본 기사는 시장 데이터 및 차트 분석을 바탕으로 작성되었으며, 특정 종목에 대한 투자 권유가 아닙니다.
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