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삼성전자, AI·반도체 혁신 위한 대규모 조직개편 단행

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작성자 xtalfi
작성일 2025.11.28 14:56
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삼성전자가 27일 메모리 개발 통합조직 신설과 경영지원 조직 격상 등을 골자로 한 조직개편을 단행했다. 이재용 회장이 공을 들이고 있는 AI와 반도체, 로봇 등 신사업 위주의 '뉴 삼성'으로의 전환에 가속도가 붙을 것으로 보인다.​

삼성전자는 이날 임원 설명회를 열고 부문별 조직개편을 발표했다. 반도체 사업을 담당하는 디바이스솔루션(DS)부문에는 D램, 낸드 등을 아우르는 '메모리 개발 담당' 조직을 신설하고 현 D램개발실장인 황상준 부사장을 수장으로 선임했다. 황 부사장은 D램, 낸드, 고대역폭메모리(HBM) 등 제품별로 분산돼 있던 인력과 기술을 융합하고 차세대 메모리 개발 효율성을 극대화하는 역할을 맡는다.​


HBM 개발팀 D램 산하로 재편

지난해 7월 신설됐던 HBM개발팀은 1년여 만에 D램개발실 산하 설계팀 조직으로 재편됐다. 기존 HBM개발팀을 이끌던 손영수 부사장이 설계팀장으로 선임됐으며, HBM개발팀 인력은 설계팀 산하에서 HBM4, HBM4E 등 차세대 HBM 제품 개발을 이어간다. 업계는 이를 HBM4 등 차세대 HBM 제품에서 상당 부분 기술력을 확보했다는 자신감으로 해석하고 있다.​

삼성전자는 최근 엔비디아, AMD, 오픈AI, 브로드컴 등과 HBM 분야에서 파트너십을 구축하는 성과를 내고 있다. 시장조사업체 카운터포인트리서치에 따르면 올해 2분기 HBM 시장 점유율은 SK하이닉스 62%, 마이크론 21%, 삼성전자 17% 순이었지만, 내년 HBM4 공급 확대를 기반으로 점유율 30%를 넘을 것으로 전망된다.​


AI 전환 조직 대폭 신설

DS부문 글로벌 제조인프라 총괄 산하에는 '디지털 트윈센터'가 신설됐다. 이는 엔비디아와 함께 구축하는 '반도체 AI 팩토리' 전략을 가속화하기 위한 것으로, 삼성전자는 5만개의 GPU를 탑재한 업계 최대 수준의 반도체 AI 팩토리로 제조 혁신을 도모한다.​

차세대 반도체 기술을 연구하는 SAIT(옛 삼성종합기술원)는 기존 '센터' 체제에서 더 작은 단위의 '랩' 체제로 재편했다. 회사는 최근 박홍근 하버드대 교수를 SAIT 원장에 사장 직급으로 신규 위촉하는 등 인재 영입에도 공을 들이고 있다.​

디바이스경험(DX)부문에는 윤장현 최고기술책임자(CTO) 산하에 전사 AI 전환을 총괄할 'AI전략팀'이 신설되며, 각 사업부에는 'AX(AI 전환)팀'이 구성된다. 이와 함께 삼성전자를 비롯한 주요 계열사들은 '경영지원실'을 '경영지원담당'으로 조직명을 변경하고 체급을 키웠다. 이는 AI, 로봇 등 미래 신사업을 발굴하는 기획팀의 역할을 확대하기 위한 조치로 풀이된다.​

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• Google의 Gemini [GOOG -0.51%] AI 어시스턴트는 이번 주에 새로운 자동 화면 컨텍스트 기능의 출시를 시작했으며, 이 기능은 사용자가 관련 질문을 할 때 화면의 콘텐츠를 자동으로 캡처하고 분석하여 “화면에 대해 물어보기” 버튼을 수동으로 탭할 필요를 없애줍니다• 이 기능은 언어 단서를 사용하여 “이 오류는 무엇을 의미하나요?” 또는 “이 글을 요약해 주세요”와 같은 화면 관련 프롬프트를 감지하며, 앱, 이미지 및 동영상 전반에서 작동합니다. 다만 초기 테스트 결과 이러한 쿼리를 약 50%의 정확도로 식별하는 것으로 나타났습니다.• 사용자는 Gemini 설정을 통해 자동 스크린샷 기능을 비활성화할 수 있으며, Android의 FLAG_SECURE 보호 기능은 뱅킹 앱, 스트리밍 서비스 및 비공개 브라우징 모드가 캡처에서 제외되도록 보장합니다.
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• Jeff Li는 Super Data Science 팟캐스트에서 Netflix, Spotify, DoorDash에서 데이터 과학자로 근무한 경험을 바탕으로, 워크플로우에 대한 사전 인간 숙달 없이는 AI 자동화가 실패한다고 주장합니다 (https://www.youtube.com/watch?v=T7zG5-9-zIw).• Li가 AI 이미지 생성을 사용하여 광고 제작을 자동화하려던 시도는 크리에이티브 디자인에 대한 전문 지식이 부족하여 실패했으며, 그의 기술적 역량과 광고 업계 배경에도 불구하고 고객들은 제작된 광고를 “형편없다”고 평가했습니다[big-agile +1].• 여러 산업 분야의 연구는 AI 시스템이 새로운 실패와 예외 상황을 처리하기 위해 인간의 판단과 도메인 전문 지식을 필요로 한다는 것을 확인하며, 운영자가 효과적으로 개입할 수 있는 조직적 지식이 부족할 때 자동화가 불충분하다는 것을 입증합니다[big-agile +1].
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