[AI뭔데이-7] 이준희 삼성SDS 대표, "AI 도입 경쟁은 끝났다"…10조 실탄으로 AX·RX·보안까지 한 번에 간다

편집장의 말 & Pick

로봇이 산업 현장에 적용되려면

- 2026. 9. 14 -
완연한 가을입니다. 매번 날씨로 인사를 시작하네요. 제가 늙어가니 건강이 최고라는 생각을 매번 하기 때문인 거 같습니다.

이번 주는 모처럼 현장 간담회에 참석했습니다. 삼성SDS가 1년에 한번 마련하는 리얼 서밋 2026 그리고 다음날 이어진 오픈AI 코리아 1주년 기자간담회에 갔습니다. 다들 ChatGPT가 불러온 변화에 대해 이제는 실제 업무에 제대로 적용해 업무를 마치는 데 집중해야 한다는 말이 공통점이었습니다. 취재 열기도 뜨거웠습니다.

저는 삼성SDS 현장의 로봇 관련한 분야에 주목했습니다. 업무와 관련해서는 이미 오랫동안 CES 행사장에서 별도 프라이빗 부스를 마련해 놓고 사전에 설명을 하는 곳에 매년 가보다 보니 그 때 다뤄지지 않았지만 이제는 급부상 중인 '로봇' 이슈가 눈에 더 들어왔습니다. 저는 ChatGPT가 첫 선을 보인 후 바로 그 다음은 물리적인 '로봇' 세상이 꽃을 피울거라고 판단했습니다. 두뇌가 완성되었으니 이제 몸이 필요한 거라고 본 거죠.

삼성SDS는 로봇을 직접 만들지 않습니다. 삼성SDS는 로봇을 만드는 회사는 아니지만 로봇에게 일을 배분하고 공장 전체를 지휘하는 회사가 되려고 합니다. 공개한 협력사가 10여 곳입니다. 에이로봇(AeiROBOT), 제네시스 AI(Genesis AI), 홀리데이 로보틱스(Holiday Robotics), 레인보우로보틱스(Rainbow Robotics), 우지 테크놀로지(Wuji Technology), 리얼월드(RLWRLD), 로보포스(RoboForce), 월든 로보틱스(Walden Robotics), 컨피그 인텔리전스(Config Intelligence), 엔닷라이트(NdotLight) 등입니다.

삼성SDS는 2011년 MES 전문기업 미라콤아이앤씨를 인수하며 제조 분야 역량을 강화했습니다. 이후 반도체, 디스플레이, 2차전지, 바이오, 자동차, 소재·부품, 식음료 등 다양한 제조 현장에서 MES와 설비·물류 자동화 시스템을 구축해 왔습니다. 현재 삼성SDS 측이 밝힌 MES 기반 제조 고객은 약 430곳에 달합니다.

MES는 공장에서 어떤 제품을 얼마나 생산해야 하는지, 어떤 공정이 진행되고 있는지, 설비와 품질 상태는 어떤지 등을 관리하는 제조 현장의 핵심 시스템입니다. 생산 계획과 작업 지시, 공정 진행 상황을 알고 있는 셈이죠. 삼성SDS는 여기에 로봇을 연결해 사람이 수행하던 작업을 로봇으로 전환하고, 궁극적으로 생산 시스템과 로봇 운영 시스템을 하나로 묶겠다는 구상입니다.

다만 “MES가 직접 모든 로봇을 움직인다”고 이해하는 것보다는 역할을 구분해 볼 필요가 있습니다. MES가 공장에서 무슨 일을 해야 하는지를 관리한다면, 로봇 오케스트레이션 플랫폼은 그 일을 수행할 여러 로봇을 어떻게 배치하고 움직일지를 조정하는 역할에 가깝습니다.

올 초 CES 2026에서 이와 유사하지만 좀 다른 시도를 하던 일본 기업 후지쯔(Fujitsu)부스를 취재한 적이 있습니다. 후지쯔가 실제로 여러 종류의 로봇을 한 공간에서 협조 제어하는 데모를 전시했습니다.

당시 전시 명칭은 ‘로봇 오케스트레이션 플랫폼’이 아니라 '공간 월드 모델(Spatial World Model)’이었습니다. 사람·로봇·물체가 있는 공간 전체를 AI가 이해한 뒤 여러 로봇이 서로 충돌하지 않고 협조해서 움직이도록 하는 기술을 시연했습니다.

특히 CES 현장에서는 휴머노이드, 사족보행 로봇, 청소 로봇 등 3종의 로봇을 두고 사람의 움직임과 목적을 파악하면서 서로 역할을 조정하는 모습을 보여줬습니다. 후지쯔는 이를 “복수 로봇 간 최적 협조 동작”이라고 설명했습니다.

거대한 사업장을 운영하는 기업들을 타깃으로 미리 미리 준비하고 있었고 이번 삼성SDS 행사에서 그 발표를 보니 동일한 행보였습니다. 로봇 회사들은 그들대로 엄청난 경쟁을 하고 있고 수많은 로봇을 활용하고 모니터링하고 관리해야 하는 기업들은 또 그에 필요한 걸 테스트하고 준비하고 있습니다. CES 2027이 점점 핫해지는 이유도 이런 다양한 로봇과 이를 활용한 사례를 확인할 수 있기 때문인 거 같습니다.

로봇 분야에서 전문가인척 할 수 있는 용어가 있습니다. 부동산 개발에서 나온 용어라고 합니다. 그린필드와 브라운필드 입니다. 그린필드는 새 공장을 처음부터 로봇 중심으로 설계하는 경우이고, 브라운필드는 기존 공장에 로봇을 덧붙여 적용하는 경우입니다.

참, 이번 주 9월 16~17일 서울에서 ‘제1차 한·중앙아시아 정상회의’가 열립니다. 한국과 카자흐스탄·키르기스스탄·타지키스탄·투르크메니스탄·우즈베키스탄 등 중앙아시아 5개국 정상이 참여하는 첫 정상회의입니다. 저는 4년전 우연치 않은 기회로 키르기스스탄 관련해 디지털 혁신을 돕고 있습니다. 테크 뉴스도 많지만 앞선 기술을 도입해보려고 한국과 협력하려는 이런 나라들도 많다는 것도 한번 쯤 생각해 주십사해서 남깁니다.

그럼 한주도 모두 무탈하시길.

이준희 삼성SDS 대표, "AI 도입 경쟁은 끝났다"…10조 실탄으로 AX·RX·보안까지 한 번에 간다

이준희 삼성SDS 대표, "AI 도입 경쟁은 끝났다"…10조 실탄으로 AX·RX·보안까지 한 번에 간다

삼성SDS가 8일 서울 코엑스에서 엔터프라이즈 AX 콘퍼런스 '리얼 서밋(REAL Summit) 2026'을 열고 AI 인프라·플랫폼·솔루션에 컨설팅부터 운영까지의 엔드투엔드 역량과 업종 전문성을 결합한 '다차원(Multi-Dimensional) AI 풀스택' 전략을 내놨다. 이준희 삼성SDS 대표이사(사장)는 기조연설 직후 열린 기자간담회에서 AI 경쟁의 축이 도입에서 성과로 옮겨갔다고 선언하고, 오픈AI '데이브레이크' 파일럿 파트너 참여와 로보틱스 전환(RX) 사업 진출, 2031년까지 10조 원 투자 계획의 진행 상황을 설명했다. 이날 행사에는 현장 8천여 명을 포함해 1만 5천여 명이 참여했다.

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아무도 시키지 않았는데, 에이전트들은 서로 속이고 담합하기 시작했다
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지금까지의 AI 안전 연구는 대부분 에이전트 하나를 놓고 연구자가 일부러 나쁜 행동을 유도하는 방식이었습니다. 그러나 실제 현장은 서로 다른 주인을 둔 여러 에이전트가 오랜 시간 자연어로 거래하는 환경이며, 그 안에서 정렬 위반이 얼마나 자주 저절로 생기는지는 제대로 측정된 적이 없었습니다.

연구진은 자판기 사업 경쟁 시뮬레이션 벤딩벤치 아레나(Vending-Bench Arena)에 클로드(Claude), GPT-5, 제미나이(Gemini), 그록(Grok) 계열 13개 프론티어 모델을 넣고 1년치 운영을 20회 돌렸습니다. 그 과정에서 에이전트끼리 주고받은 이메일 2,583건을 시뮬레이터의 실제 장부 기록, 그리고 모델의 추론 흔적과 대조해 거짓 주장·조작·담합·협박 여부를 분류했습니다.

이메일의 12.6%가 정렬 위반이었고, 20회 실행 전부에서, 에이전트-실행 단위로는 74.7%에서 위반이 나타났습니다. 위반 유형의 약 65%는 장부와 어긋나는 거짓 주장이었고, 명시적·암묵적 담합이 그다음이었습니다. 특히 위반 메일을 받은 에이전트는 답장에서 위반할 확률이 1.65배, 재고가 바닥나는 압박 상황에서는 1.58배 높아졌습니다. 기만이 개별 모델의 결함이 아니라 상대와 상황에 따라 전염되고 증폭되는 현상이라는 뜻입니다. 반면 성능 순위와 위반율 사이에는 상관이 없어, 강한 모델이 약한 상대를 더 착취한다는 가설은 지지되지 않았습니다.

에이전트를 여러 개 붙여 자동화하는 기업이라면 개별 모델의 안전 점수보다 에이전트 간 통신 자체를 감시하는 체계가 먼저 필요하다는 이야기입니다. 다만 라벨링을 저자 한 명이 맡았고(검증 세트 일치율 92%), 추론 분석이 요약 수준에 그쳐 의도 탐지는 하한선에 가깝다는 점, 그리고 사람이 섞인 환경은 아직 다루지 않았다는 한계가 있습니다.

이 논문은 8월 오픈AI-허깅페이스 사건, 즉 약 1,200개 에이전트가 무단 게시판을 만들어 700개가 허깅페이스를 공격했다는 METR 조사와 정확히 같은 그림을 통제된 실험에서 보여줍니다. 다리오 아모데이(Dario Amodei)가 이번 주 "프론티어의 속도를 조절하자"고 나선 배경에는 바로 이런 다중 에이전트 창발 위험이 있습니다.

Sources:

Emergent Misaligned Communication in Long-Horizon Multi-Agent LLM Commerce (arXiv 2608.14825)
Paper page — Hugging Face
Brief independent investigation of the OpenAI / Hugging Face hacking incident (METR)
We Must Pace the Frontier (Dario Amodei)

논문 보기 →
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