삼성전자가 왜 GPU와 다른 방식의 AI 반도체에 투자했을까?

삼성전자가 GPU와 다른 AI 반도체에 투자한 이유

2026년 9월 16일 IT 업계에서 눈에 띄는 소식이 나왔습니다

 

삼성전자가 네덜란드 AI 반도체 스타트업 유클리드(Euclyd)의 대규모 투자에 참여했습니다

 

유클리드는 기존 GPU와 다른 아키텍처를 기반으로 AI 추론용 반도체 시스템을 개발하는 기업입니다

 

이번 투자 규모는 총 2억3100만 달러로 우리 돈 약 3150억원이며 삼성전자는 공동 투자자로 참여했습니다

 

그렇다면 삼성전자는 왜 이미 시장에서 널리 사용되고 있는 GPU가 아닌 새로운 구조의 AI 반도체에 투자한 것일까요

 

 

 

1. AI 반도체는 학습에서 추론으로 영역이 넓어지고 있습니다

A. AI를 만드는 것과 사용하는 것은 다릅니다

AI 반도체를 이해하려면 먼저 AI 학습과 AI 추론을 구분할 필요가 있습니다

 

AI 학습은 대규모 데이터를 이용해 AI 모델 자체를 만들어가는 과정입니다

 

반면 추론은 이미 만들어진 AI 모델이 사용자의 질문에 답하거나 이미지를 분석하거나 특정 작업을 수행하는 과정입니다

 

예를 들어 우리가 AI 서비스에 질문을 입력하고 답변을 받는 과정도 추론에 해당합니다

 

AI 서비스 이용자가 많아질수록 추론 작업 역시 계속해서 증가하게 됩니다

 

따라서 앞으로 AI가 실제 서비스에 널리 활용될수록 추론을 얼마나 빠르고 효율적으로 처리할 수 있는가가 중요한 문제가 됩니다

 

 

 

2. GPU만으로 모든 AI 작업을 처리할 필요는 없습니다

A. GPU는 강력하지만 모든 작업에 같은 방식이 필요한 것은 아닙니다

현재 AI 반도체 시장에서는 GPU가 중요한 역할을 하고 있습니다

 

하지만 AI 서비스가 다양해지면서 모든 AI 작업을 똑같은 방식으로 처리할 필요가 있는지에 대한 고민도 커지고 있습니다

 

특정 작업만 처리한다면 해당 작업에 맞게 설계된 전용 반도체가 전력이나 처리능력에서 다른 특성을 가질 수 있기 때문입니다

 

유클리드는 바로 이 부분을 겨냥하고 있습니다

 

기존 GPU와는 다른 연산 및 메모리 구조를 이용해 AI 추론을 처리하는 시스템을 개발하고 있습니다

 

B. 핵심은 성능만이 아니라 전력과 비용입니다

AI 데이터센터가 커질수록 반도체 성능만큼 중요해지는 것이 있습니다

 

바로 전력과 운영비입니다

 

AI 모델이 복잡해지고 서비스를 사용하는 사람이 늘어나면 데이터센터에서 처리해야 하는 추론량도 증가합니다

 

유클리드는 자체 개발하는 시스템을 통해 AI 데이터센터의 인프라 비용과 전력 수요를 크게 줄일 수 있다고 설명하고 있습니다

 

다만 유클리드의 기술은 아직 대규모 상용 환경에서 충분히 검증된 단계는 아니라는 점도 함께 봐야 합니다

 

 

 

3. 삼성전자에게도 의미가 있습니다

A. 단순한 스타트업 투자가 아닐 수 있습니다

이번 투자가 흥미로운 이유는 삼성전자가 단순히 새로운 AI 반도체 기업에 자금을 넣었다는 점에만 있지 않습니다

 

유클리드 측은 삼성전자가 세계적인 메모리 반도체 제조 역량과 엔지니어링 기술 그리고 글로벌 공급망을 갖추고 있다는 점을 강조했습니다

 

AI 반도체가 발전하려면 연산 능력만 필요한 것이 아닙니다

 

메모리와 반도체 제조 기술 그리고 데이터센터 시스템까지 여러 요소가 함께 맞물려야 합니다

 

삼성전자가 가진 기존 반도체 역량과 새로운 AI 반도체 기술이 어떤 방식으로 연결될 수 있을지가 이번 투자를 보는 중요한 포인트입니다

 

B. AI 반도체 시장의 방향이 다양해지고 있습니다

최근에는 빅테크 기업들도 자체 AI 반도체 개발을 확대하고 있습니다

 

AI 시장이 성장하면서 하나의 범용 반도체만 사용하는 방식에서 벗어나 특정 목적에 맞는 다양한 AI 반도체가 등장하고 있습니다

 

이번 삼성전자의 유클리드 투자도 이런 변화와 연결해서 볼 수 있습니다

 

즉 AI 반도체 경쟁이 단순히 누가 더 강력한 칩을 만드는가의 문제가 아니라

 

어떤 AI 작업을 어떤 구조로 얼마나 효율적으로 처리할 것인가라는 방향으로 넓어지고 있다는 의미입니다

 

 

 

4. 앞으로 무엇을 봐야 할까요

A. 2028년이 중요한 시점입니다

유클리드는 2028년부터 실제 반도체 시스템을 출시하는 것을 목표로 하고 있습니다

 

또한 2030년까지 수천 곳의 기업에 서비스를 제공한다는 목표를 제시했습니다

 

따라서 이번 투자가 실제 기술 성과로 이어지는지는 앞으로 몇 년간 확인할 필요가 있습니다

 

투자 발표만으로 기술 경쟁력이 입증됐다고 볼 수는 없습니다

 

실제 제품이 출시된 이후 성능과 전력 효율 그리고 가격 경쟁력까지 확인해야 합니다

 

B. AI 시대에는 반도체 구조도 계속 바뀔 수 있습니다

지금까지 AI 반도체를 이야기할 때 GPU가 가장 먼저 떠올랐다면 앞으로는 이야기가 조금 더 복잡해질 수 있습니다

 

• AI 학습용 반도체
• AI 추론용 반도체
• 특정 AI 작업에 최적화된 전용 반도체
• 메모리와 연산을 결합한 구조

 

이런 다양한 형태의 기술이 경쟁하게 될 가능성이 있기 때문입니다

 

삼성전자의 이번 유클리드 투자는 이런 AI 반도체의 다변화 흐름을 보여주는 사례라고 볼 수 있습니다

 

 

 

 

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