삼성전자가 프랑스 미스트랄 AI(Mistral AI)와 손잡고 인공지능을 반도체 설계와 제조 현장에 직접 적용한다. 생성형 AI가 사무업무를 지원하는 수준을 넘어 반도체의 설계, 결함 예측, 장비·공정 최적화와 수율 안정화에 들어가는 것이다. AI 반도체 경쟁이 고성능 메모리와 연산장치 공급에서 AI를 이용해 반도체 자체를 더 효율적으로 생산하는 단계로 확장되고 있다.
삼성전자는 9일 미스트랄 AI와 전략적 협력관계를 맺고 DS부문의 반도체 기술·제조 데이터와 미스트랄의 AI 기술을 결합한 반도체 특화 AI를 개발한다고 밝혔다. 미스트랄의 대형언어모델 ‘미스트랄 라지(Mistral Large)’를 비롯한 솔루션을 삼성전자 반도체 사업 전반에 적용하고, 메모리·파운드리·로직으로 활용 범위를 확대할 계획이다.
반도체 공장이 AI의 새로운 현장이 된다
이번 협력에서 주목할 부분은 AI 모델의 규모보다 적용 장소다. 반도체 제조는 설계부터 생산까지 방대한 데이터를 발생시키며 공정이 미세화될수록 결함을 조기에 발견하고 장비 상태와 공정 변수를 빠르게 분석하는 능력이 수율과 생산성에 직접 영향을 준다.
삼성전자는 맞춤형 AI를 데이터 분석, 결함 예측과 탐지, 장비·공정 최적화 등에 단계적으로 적용해 개발 기간을 줄이고 제조 정밀도와 수율 안정성을 높일 계획이다. AI가 반도체 수요를 만들어내는 데 이어 반도체 생산과정에도 직접 들어가는 구조가 형성되는 셈이다.
이 변화는 AI 반도체 산업의 경쟁 기준도 넓힌다. HBM과 첨단 로직 반도체의 성능뿐 아니라 공장에서 발생하는 데이터를 얼마나 빠르게 분석하고 실제 공정 개선으로 연결하느냐가 제조 경쟁력의 일부가 될 수 있다.
핵심은 ‘온프레미스’, 제조 데이터는 공장 안에 둔다
삼성전자와 미스트랄이 선택한 방식은 외부 클라우드 중심의 범용 AI와 차이가 있다. 양사는 삼성전자 내부 서버와 데이터센터에서 AI를 운영하는 ‘온프레미스(On-Premises)’ 환경을 구축한다. 반도체 설계와 제조 과정에서 발생하는 핵심 데이터를 외부로 이전하지 않고 내부에서 AI가 처리하도록 하는 구조다.
반도체 산업에서는 설계 정보, 공정 조건, 장비 운용 정보와 수율 데이터가 기업 경쟁력을 좌우하는 핵심 자산이다. 제조업에서 AI 도입이 확대될수록 모델의 성능과 함께 데이터를 어디에 저장하고 누가 접근하며 어떻게 통제할 것인지가 중요한 경쟁 요소가 된다.
이 점에서 삼성전자와 미스트랄의 협력은 기업 AI 시장의 또 다른 방향을 보여준다. 범용 AI 서비스를 그대로 사용하는 대신 기업이 자체 데이터를 통제하면서 특정 산업과 업무에 최적화된 AI를 내부 인프라에 구축하는 방식이다.
삼성, 미스트랄에 직접 투자…기술 도입 넘어 장기 협력
삼성전자는 기술 협력과 함께 미스트랄의 신규 투자에도 참여했다. 미스트랄은 이번 시리즈 D 투자에서 30억유로를 조달했으며 기업가치는 210억유로, 약 240억달러로 평가됐다. Reuters에 따르면 이번 투자에는 삼성전자와 유럽연합(EU)이 지원하는 스케일업 유럽 펀드 등이 신규 투자자로 참여했다.
삼성전자 공식 발표에 따르면 회사는 이번 투자 라운드를 주도하고 전략적 지분을 확보했다. 미스트랄은 확보한 자금을 AI 모델 개발과 첨단 연구, 연산 인프라 확대 등에 투입할 계획이다. 미스트랄은 현재 유럽이 미국과 중국에 대한 기술 의존도를 낮추기 위해 추진하는 ‘AI 기술주권’의 대표 기업으로 평가받고 있다.
반도체 제조기업이 AI 기업에 투자하면서 동시에 그 AI를 자신의 생산현장에 적용하는 구조라는 점도 눈여겨볼 필요가 있다. 네덜란드 반도체 장비기업 ASML 역시 앞선 투자 라운드에서 미스트랄에 투자했다. 첨단 제조기업과 AI 기업의 관계가 고객과 공급자의 관계에서 공동 기술개발과 지분투자로 확대되는 흐름이다.
AI 경쟁력, 모델에서 산업 데이터로 넓어진다
이번 협력의 의미는 삼성전자 한 회사의 AI 도입보다 산업 AI의 경쟁구조 변화에서 찾을 수 있다. 범용 AI 모델의 성능 격차가 좁아질수록 실제 기업 현장에서는 어떤 데이터를 확보하고 있으며, 그 데이터를 생산공정과 결합해 얼마나 구체적인 성과를 만들어내는지가 중요해진다.
반도체 산업은 이를 확인할 수 있는 대표적인 분야다. 제조공정에서 축적된 데이터는 인터넷에서 수집할 수 없고 기업 밖에서 쉽게 복제할 수도 없다. 삼성전자가 보유한 공정 데이터와 제조 경험이 미스트랄의 AI 기술과 결합할 경우 모델 자체보다 기업 내부의 독점적 데이터와 현장 적용 능력이 경쟁우위를 만드는 구조가 나타날 수 있다.
이는 한국 제조업에도 중요한 신호다. 자동차, 배터리, 조선, 철강, 바이오 등 한국의 주요 산업 역시 장기간 축적한 제조·설비·품질 데이터를 보유하고 있다. AI 경쟁에서 한국의 강점은 글로벌 범용 모델을 하나 더 만드는 데만 있는 것이 아니라 이러한 산업 데이터를 AI와 연결해 생산성과 품질을 높이는 데서도 만들어질 수 있다.
삼성전자와 미스트랄의 협력은 그 가능성을 반도체 제조에서 먼저 시험한다. AI를 위한 반도체를 생산해온 공장이 이제 AI를 이용해 더 정교하게 반도체를 만드는 현장으로 바뀌고 있다. AI 경쟁의 다음 단계에서 제조 데이터와 실제 공정을 연결하는 능력이 한국 산업의 새로운 경쟁력을 가를 가능성이 커지고 있다.
