갤S24, '생성형 AI폰' 시대 여나..삼성판 챗GPT 베일 벗었다

김대현 삼성리서치 글로벌AI센터 부센터장(부사장)이 8일 삼성전자 서울R&D캠퍼스에서 개최된 '삼성 AI 포럼 2023' 둘째 날 행사에서 삼성전자 자체 개발 생성형 AI 모델인 '삼성 가우스'를 소개하고 있다. 삼성전자 제공

[파이낸셜뉴스] 삼성전자가 자체 개발한 생성형 인공지능(AI) 모델인 '삼성 가우스'(Gauss)가 베일을 벗었다. 삼성전자는 '삼성 가우스'를 활용해 회사 내 업무 혁신을 추진하고 나아가 내년에 출시될 갤럭시S24를 필두로 제품에 탑재해 새로운 고객경험을 제공하겠다는 구상이다.

삼성판 챗GPT, 텍스트-코딩-이미지 지원

삼성전자는 8일 서울 서초구 우면동 서울R&D캠퍼스에서 '삼성 AI 포럼 2023' 둘째 날 행사를 개최했다. 삼성리서치에서 주관한 이날 포럼에는 학계 및 업계 AI 전문가 150여명이 참석했다.

이번 포럼에서는 삼성리서치에서 개발한 생성형 AI 모델 '삼성 가우스'가 최초로 공개돼 많은 관심을 받았다. 앞서 삼성전자는 지난 9월 '삼성 가우스(Samsung Gauus)'와 '가이스(Gais)' 두 개의 AI 관련 상표를 출원한 바 있는데, 최종적으로 '삼성 가우스'가 낙점됐다. '삼성 가우스'는 정규분포 이론을 정립한 천재 수학자 칼 프리드리히 가우스로부터 영감을 얻은 생성형 AI 모델로, 삼성이 추구하는 생성형 AI의 무한한 가능성을 의미한다.

삼성 가우스는 머신 러닝 기술을 기반으로 △텍스트를 생성하는 언어 모델 △코드를 생성하는 코드 모델 △이미지를 생성하는 이미지 모델 등 3가지 모델로 구성돼 있다.

언어 모델은 △메일 작성 △문서 요약 △번역 등 업무를 더 쉽고 빠르게 처리할 수 있게 해주며 기기를 더욱 스마트하게 제어해 소비자 경험을 향상시킬 수 있다고 설명했다. 코드 모델을 기반으로 개발된 AI 코딩 어시스턴트 '코드아이(code.i)'는 사내 소프트웨어 개발에 최적화돼 개발자들이 쉽고 빠르게 코딩할 수 있도록 도와준다. 또, 대화형 인터페이스를 통해 코드 설명이나 테스트 케이스 생성 등의 서비스를 제공한다. 이미지 모델은 사진이나 그림 등 창의적인 이미지를 손쉽게 만들고 기존 이미지를 원하는 대로 바꿀 수 있도록 지원한다. 또한, 저해상도 이미지의 고해상도 전환도 쉽게 가능해진다.

삼성리서치는 '삼성 가우스'를 활용한 온디바이스 AI 기술도 소개했다. 삼성리서치가 개발한 다양한 온디바이스 AI 기술이 탑재된 제품을 사용할 경우 소비자들은 개인정보 전송없이 △기기 제어 △문장 요약 △문법 교정 등을 더 쉽고 편리하게 이용할 수 있다. 온디바이스 AI는 외부의 슈퍼컴퓨터가 연산한 데이터를 클라우드를 통해 송수신하는 방식으로 AI 기능을 구현하지 않고, 기기 자체에 AI 기능을 넣는 형태다. 챗GPT 등장을 계기로 고조되는 개인정보 유출 우려와 데이터 송수신을 위한 클라우드 비용을 줄 수 있다는 장점이 있다. 삼성전자뿐 아니라 애플과 구글 등 빅테크들도 온디바이스AI 전략을 추진 중이다.

업계에서는 삼성전자가 지난달 31일 3·4분기 실적 컨퍼런스콜에서 "내년에 선보일 스마트폰에 생성형 AI를 탑재하겠다"고 밝힌 만큼 내년 초 출시할 '갤럭시S24'에 '삼성 가우스'가 탑재될 가능성을 높게 점치고 있다. 다만 삼성 관계자는 "당장은 사내용으로만 쓰일 예정"이라고 말했다.

총성 없는 생성형 AI 전쟁

이날 공개된 삼성의 '삼성 가우스' 외에도 가전 맞수인 LG, 통신사와 게임사 등 다양한 기업들이 독자적으로 초거대 AI 개발에 나섰다. LG가 지난 7월에 공개한 멀티모달 AI '엑사원 2.0'은 전문가와 기업체를 위한 AI를 지향하며 연내 계열사로 확대할 예정이다. 네이버에서는 하이퍼클로바X를, 카카오와 KT 등에서 각각 코GPT와 믿음 등 거대언어모델(LLM)용 생성형 AI를 개발하고 있다. 엔씨소프트는 국내 게임사 최초로 자체 개발한 AI 언어모델 '바르코(VARCO) LLM'을 지난 8월 공개했다. 이성엽 고려대 기술경영전문대학원 교수는 "외부의 범용 AI는 보안문제 등을 이유로 내부 생성형 AI를 개발하는 기업들은 앞으로 늘어날 것"이라면서 "AI를 제품에 결합시키는 온디바이스 AI가 유의미한 성과를 내기 위해서는 학습 데이터량이 중요한데 이를 위해서는 기술 경쟁뿐 아니라 정보 공유 등 각사의 협력도 필요하다"고 제언했다.