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[갤럭시 언팩] "온디바이스 AI 폰 구현 해낸 비결은 'LLM 경량화'"

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모바일 내에서 구동할 수 있는 LLM 경량화 기술 연구
사용자가 AI 기능 사용 여부 선택 가능
디바이스 확장한 갤럭시 생태계 시사

[새너제이(캘리포니아)=뉴스핌] 조수빈 기자 = 갤럭시S24의 주요 인공지능(AI) 기능인 실시간 통화 통역, 챗 어시스트나 노트어시스트 기능의 뒤엔 거대언어모델(LLM)이 숨어있다. 많은 데이터와 메모리를 필요로 하는 거대언어모델을 어떻게 모바일이라는 한정된 공간에서 구동하게 만들었을까.

김영집 삼성전자 MX사업부 랭귀지 AI 팀장(부사장)은 18일(현지시간) 미국 캘리포니아 실리콘밸리에 위치한 삼성리서치센터에서 갤럭시 AI 개발 배경에 대해 설명하고 있다. [사진=삼성전자]

삼성전자는 삼성의 자체 LLM인 '삼성가우스'의 일부 기능을 경량화 한 갤럭시 AI를 탄생시켰다. 김영집 삼성전자 MX사업부 언어 AI 팀장(부사장)은 18일(현지시간) 미국 캘리포니아 실리콘밸리에 위치한 삼성리서치센터(SRA)에서 삼성전자의 첫 AI 폰 갤럭시S24에 탑재된 주요 AI 기능의 개발 비하인드를 밝혔다.

김영집 부사장은 삼성전자 무선사업부에서부터 AI를 연구해왔고 SRA 모바일 플랫폼 솔루션(MPS) 랩장을 거쳐 현재는 MX 사업부에서 언어 AI 팀을 이끌며 갤럭시S24 AI 모델 탄생에 기여한 인물이다. 

◆경량화 모델 집어넣어 탄생시킨 '갤럭시 AI'…모바일 특화 LLM

갤럭시 AI는 음성인식, 번역, 음성합성, 거대언어모델 등 크게 6개의 기술을 주축으로 한다. 음성인식과 번역은 기존에도 AI 기능들이 많이 활용되던 분야 중 하나다. 그러나 더 실제 대화 같은 실감나는 언어 동작을 위해선 더 많은 컴퓨팅 파워와 메모리가 필요하다. 

특히 모바일은 활용할 수 있는 메모리(램)에 한계가 있어 PC보다 훨씬 더 압축적인 시스템이 요구된다. AI 학습의 단계에는 검색 모델을 제너럴하게 학습한 후 불필요하거나 중요도가 낮은 데이터를 쳐내는 가지치기인 '프루닝', 특정 데이터로 강화 학습을 시키는 '파인튜닝' 등이 수반된다. 이러한 과정을 거쳐 LLM이 고도화된 성능을 발휘할 때쯤이면 그를 훈련시키는 매개변수(파라미터) 수도 많아진다.

하지만 대상 모델이 PC가 아니라 모바일이기 때문에 필요한 부분에 특화한 형태로 개발하면서 동시에 성능 저하는 없도록 만드는 것이 관건이었다. 이 과정에 들어간 기술들이 삼성전자의 온디바이스 AI 폰을 구현할 수 있었던 배경이라고 김 부사장은 설명했다. 

갤럭시 AI의 주요 기능인 실시간 통화 통역 기능에서도 이 기술이 빛을 발한다. 음성인식과 번역은 오래 전부터 AI 기술이 활용되던 기능이었다. 김 부사장은 "기존 음성인식 AI 모델이 간단한 명령어를 인식하는 수준에 집중했다면 갤럭시 S24는 일상생활에서 사용자들이 말하는 것을 모두 인식할 수 있는 수준으로 설계를 새로 했다"고 말했다. 언어모델 학습 방식도 바꿨다.

전통적인 AI 학습의 경우 언어별로 AI 모델을 설계하고 학습한다. 그러나 그 과정에서 특정 언어에 성능이 치우치는 등의 문제가 발견됐고, 이를 개선하기 위해 언어 구분 없이 모두 학습한 후 필요한 전통적인 트레이닝 방식에선 언어별로 AI 모델을 설계하고 트레이닝해왔으나 특정 언어에 치우친 성능 등의 문제를 발견했고 이를 개선하기 위해 언어 구분 없이 모두 학습한 후 필요 없는 기능을 제거하는 파인튜닝을 통해 디바이스 내에서 AI 기능을 무리없이 구현할 수 있게 했다.

김영집 삼성전자 MX사업부 랭귀지 AI 팀장(부사장)은 18일(현지시간) 미국 캘리포니아 실리콘밸리에 위치한 삼성리서치센터에서 갤럭시 AI 개발 배경에 대해 설명하고 있다. [사진=삼성전자]

◆"사용자 중심의 맞춤형 폰 탄생"…사용자 패턴 학습은 안한다

번역의 경우 사용자가 해당 기능을 사용하는 환경을 고려했다. 김 부사장은 "로밍이 필요하거나 네트워크가 불안정한 해외 지역에서도 안전하게 번역을 쓸 수 있도록 네트워크 없이도 번역 서비스를 이용할 수 있게 하자는 것이 핵심이었다"고 설명했다. 이를 위해 기존에 보유한 대형 모델은 온디바이스 최적화 버전으로 성능 손실 없이 빠르게 동작할 수 있게 개발했다.

개인맞춤형 디바이스를 지향하지만 갤럭시S24는 아직 사용자 패턴을 학습하지는 않는다. 김 부사장은 "사용자 패턴은 일종의 양날의 검"이라면서도 "결국 사용자를 위한 맞춤형 기능으로 가야한다는 점엔 공감하기에 안전을 보장하면서 개인만의 기능을 구현하기 위한 기술은 개발 중"이라고 부연했다. 공통적으로 사용자가 원하는 기능은 소프트웨어 업그레이드 등으로 보완한다.

AI 학습 데이터에 대한 윤리 원칙도 별도로 마련해 공정하고 투명하고 책임 있는 AI 사용을 보장한다. 의도한 내용이 아닌 데이터나 사실이 아닌 내용을 생성하는 할루시네이션 등을 방지하기 위해 세이프필터와 세이프가드도 탑재했다.

◆AI 온·오프 가능…온디바이스 최적화 디바이스 확장성도 제시

갤럭시S24에 탑재된 AI 기능은 사용자가 사용을 선택할 수 있다는 점도 특징이다. 사용자의 정보가 온라인 서버를 거쳐야 하는 클라우드 AI 기능의 경우 '향상된 인텔리전스 설정'에서 데이터를 일괄 차단할 수 있게 해 사용자의 선택권도 보장한다. 해당 기능을 차단할 경우 사용성에서 차이는 생긴다. 김 부사장에 따르면 클라우드 기반 번역에서 쓸 수 있는 언어는 38가지로 늘어나지만 기능을 차단하면 서버 연결을 하지 않더라도 13개 언어는 사용할 수 있다.

김 부사장은 "갤럭시S24는 최초의 AI폰을 추구하지만, 이번 제품 출시는 시작일 뿐"이라며 "사용자 경험은 더 개선되고 심화될 것이며 최종적으론 갤럭시 생태계 내 기기와 기기가 연결되고, 사용자를 이해하고 사용자를 위한 동작을 하는 '갤럭시 에코시스템'을 구축하고자 한다"고 강조했다. 현재 갤럭시 AI는 갤럭시S24에 최적화된 모델이지만 앞으로의 확장성도 의미한다. 김 부사장은 "대부분의 사용자들이 쓰고 있는 삼성전자의 제품에는 대부분 AI가 들어가 있다"며 "더 발전된 형태로 모든 사용자에게 확대될 것이다. 타블렛, 워치와 같은 웨어러블 기기, 노트북 등까지 지원될 것으로 보인다"고 전망했다. 

올해 상반기 내에는 지난해 출시된 제품인 갤럭시S23과 갤럭시Z플립5, 갤럭시Z폴드5 등에서도 갤럭시 AI 기능을 활용할 수 있도록 업데이트가 진행된다. 김 부사장은 "모델별로 사양 차이가 조금씩 있기 때문에 하드웨어적인 성능의 한계가 있는 몇 가지 기능을 제외하곤 대부분 동일한 기능이 제공될 것"이라고 설명했다.

갤럭시 AI 유료화 정책에 대해선 2025년까진 무료라는 입장이 유지됐다. 김 부사장은 "2025년 이후 계획에 대해선 논의된 바가 없다"고 덧붙였다.

SRA 내부를 돌아다니는 패트롤 파우(patrol paw) 경비 로봇. [사진=조수빈 기자]

한편 SRA는 삼성전자의 모바일, 헬스 및 메디컬, 네트워크, 디스플레이, 가전 등을 포괄하는 디바이스 경험(DX) 부문의 선행 연구개발 조직으로, 국내외 14개국에 15개 연구소를 운영하고 있다. 그중 실리콘밸리에 위치한 SRA는 삼성전자의 해외 R&D 핵심기지로 갤럭시 AI 등 여러 기술 개발 지원에 앞장서고 있다. 현장에선 경비견 로봇 '패트롤 파우(patrol paw)'가 SRA를 순찰하고 있어 눈길을 끌었다.

beans@newspim.com

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'삼전닉스' 흔든 구글 '터보퀀트' [서울=뉴스핌] 서영욱 기자 = 구글이 공개한 새 기술 '터보퀀트(TurboQuant)가 인공지능(AI) 반도체 시장에 파장을 일으키고 있다. KV(key-value) 캐시를 압축해 메모리 사용량을 최대 6분의 1 수준으로 줄이면서 비용과 속도를 동시에 개선한 것이 핵심이다. 다만 비용 하락이 AI 확산을 자극하는 '제번스 역설'이 작동할 경우, 고대역폭메모리(HBM)와 같은 고성능 메모리 수요는 오히려 확대될 수 있다는 전망이 나온다. [AI 인포그래픽=서영욱 기자] ◆메모리 6분의 1로…속도까지 끌어올린 '터보퀸트'27일 반도체업계에 따르면 구글이 지난 24일(현지시간) 공개한 '터보퀀트'는 대규모언어모델(LLM)의 핵심 병목으로 꼽히는 메모리 사용량을 획기적으로 줄이는 기술로, 비용과 속도를 동시에 개선할 수 있는 해법으로 주목을 받는다. LLM은 문장을 생성할 때 이전 대화 내용을 'KV 캐시' 형태로 저장해 활용한다. KV 캐시는 모델이 이미 처리한 단어들의 정보를 임시로 저장해두는 일종의 '작업 메모리'로, 같은 계산을 반복하지 않고 다음 문장을 빠르게 생성하도록 돕는 역할을 한다. 대화가 길어질수록 이 캐시가 기하급수적으로 늘어나며 GPU 메모리를 빠르게 소모한다. 그동안 업계는 연산 성능을 높이는 데 집중해왔지만, 실제 서비스 환경에서는 메모리 한계가 속도 저하와 비용 상승의 주요 원인으로 지목돼 왔다. 터보퀀트는 이 지점을 겨냥한 기술이다. 핵심은 데이터를 저장하는 방식을 바꿔 같은 정보를 훨씬 적은 용량으로 담아내는 데 있다. 기존에는 복잡한 수치 데이터를 그대로 저장했다면, 터보퀀트는 이를 '크기(magnitude)와 방향(direction)'으로 단순화해 표현한다. 구조 자체를 바꿔 압축 효율을 끌어올린 셈이다. 여기에 압축 과정에서 발생할 수 있는 오차를 최소한의 정보로 보정하는 방식이 더해졌다. 극히 적은 추가 데이터로 오류를 보정해 정확도를 유지하는 구조다. 이 덕분에 기존 압축 기술의 한계였던 성능 저하 문제를 피할 수 있었다. 구글에 따르면 터보퀀트를 적용하면 KV 캐시 메모리를 최대 6분의 1 수준으로 줄일 수 있다. 저장 용량도 기존 16~32비트에서 약 3비트 수준까지 낮아진다. 메모리 사용량이 줄어들면서 연산 속도도 함께 개선돼, 일부 환경에서는 최대 8배까지 처리 속도가 향상된 것으로 나타났다. 특히 별도의 재학습 없이 기존 모델에 적용할 수 있다는 점도 장점으로 꼽힌다. ◆메모리주 급락에도…"수요 감소는 과도한 우려"터보퀀트가 공개되자 글로벌 금융시장이 출렁였다. 메모리 사용 효율이 크게 개선될 경우 향후 반도체 수요가 위축될 수 있다는 우려가 반영되면서 메모리 관련 종목이 일제히 하락했다. 미국 증시에서는 마이크론을 비롯한 메모리 업체 주가가 급락했고, 국내에서도 삼성전자와 SK하이닉스 주가가 동반 약세를 보였다. 다만 반도체업계에서는 이를 구조적 수요 감소로 해석하기에는 이르다는 분석이 우세하다. 터보퀀트가 메모리 사용량을 줄이는 것은 사실이지만, 이는 개별 AI 모델 단위의 효율 개선일 뿐 전체 수요 감소로 직결되지는 않는다는 것이다. 오히려 비용 절감을 통해 AI 서비스 확산을 가속화할 경우 전체 메모리 수요는 증가할 수 있다는 관측도 나온다. 특히 고대역폭메모리(HBM)와 같은 고성능 메모리는 단순 저장 용량보다 데이터 처리 속도와 대역폭이 핵심 경쟁력인 만큼, 터보퀀트와 직접적인 대체 관계에 있지 않다는 분석도 제기된다. 메모리 효율화 흐름과는 별개로 고성능 메모리 수요는 성장세를 이어갈 가능성이 크다는 분석이다. 지난 18일 오전 경기 수원시 영통구 수원컨벤션센터에서 열린 '제57기 삼성전자 정기주주총회'에서 주주들이 HBM4, HBM4E 메모리를 보고 있다. [사진=뉴스핌DB] ◆효율 높일수록 수요 늘어…'제번스 역설' 재현할 수도효율이 높아질수록 오히려 수요가 늘어나는 '제번스의 역설'이다. 기술 발전으로 비용이 낮아지면 활용 범위가 확대되고, 결과적으로 전체 수요가 증가하는 현상이다. 이 같은 흐름은 과거 산업 사례에서도 확인된다. 1990년대 인터넷 확산 초기에는 이메일과 디지털 문서 도입으로 종이 사용량이 줄어들 것이라는 전망이 우세했지만, 실제로는 PC와 프린터 보급, 웹 문서 출력 증가가 맞물리며 오히려 종이 사용량이 급증한 바 있다. 업계에서는 이를 효율 개선이 수요 감소로 이어지지 않고 오히려 전체 수요를 확대시키는 '리바운드 효과'의 대표 사례로 보고 있다. AI 역시 유사한 경로를 따를 가능성이 크다는 분석이다. 실제 최근 사례에서도 유사한 흐름이 나타났다. 저비용·고효율 AI 모델을 내세운 딥시크(DeepSeek) 공개 당시 반도체 업종 주가가 단기 급락했지만, 이후 AI 수요 확대 기대가 반영되며 빠르게 회복세를 보였다. 김일혁 KB증권 연구원은 "터보퀀트로 메모리 사용 효율이 개선되더라도 수요 감소로 직결되기보다는 AI 활용 확대를 통한 수요 증가 요인으로 작용할 가능성이 크다"고 분석했다. 이어 "컨텍스트 윈도우 확대와 AI 에이전트 확산, 온디바이스 AI 성장 등이 맞물리면서 메모리 수요는 구조적으로 확대될 것"이라고 덧붙였다. syu@newspim.com 2026-03-27 16:54
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긍정 영향 종목

  • Lockheed Martin Corp. Industrials
    우크라이나 안보 지원 강화 기대감으로 방산 수요 증가 직접적. 미·러 긴장 완화 불확실성 속에서도 방위산업 매출 안정성 강화 예상됨.

부정 영향 종목

  • Caterpillar Inc. Industrials
    우크라이나 전쟁 장기화 시 건설 및 중장비 수요 불확실성 직접적. 글로벌 인프라 투자 지연으로 매출 성장 둔화 가능성 있음.
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