[K-TECH 글로벌 리더스] 〈삼성전자④〉접근 방식이 다르다… 미래 준비하는 삼성 로봇 전략

삼성전자는 2025년 4분기 반도체 사업에서 영업이익 16조4000억 원을 기록했습니다. 이 부문 연간 20조 원 시대를 한국 기업 최초로 열었습니다. 특히 인공지능(AI) 핵심 반도체인 고대역폭메모리(HBM)가 실적 반등의 중심축으로 자리 잡으며 매출(333조6000억 원)도 사상 최대치를 경신했습니다. 이는 AI 전환기 속에서 K-테크의 기술 경쟁력과 전략적 방향성을 가늠하는 상징적 이정표로 평가됩니다. 삼성전자의 반도체, AI, 글로벌 기술 패권, 산업 생태계 등 네 가지 축을 중심으로 K-테크 다음 행보를 입체적으로 짚어 봤습니다.

최근 로봇 산업의 화두는 단연 휴머노이드입니다. 글로벌 빅테크 기업들이 두 발로 걷고 두 손으로 물건을 집는 로봇을 경쟁적으로 공개하며 기술력을 과시하고 있습니다. 이런 흐름 속에서 삼성전자는 조금 다른 방향에 서 있습니다. 눈에 띄는 완성형 로봇보다, 실제 생활 공간에서 안정적으로 작동하는 로봇기술을 먼저 다지는 쪽입니다. 업계에서는 삼성의 이런 행보를 휴머노이드 경쟁에 앞서 로봇에 필요한 기초 체력을 쌓는 과정으로 보고 있습니다.

이번 CES 2026에서도 삼성전자는 휴머노이드나 완성형 서비스 로봇을 전면에 내세우지 않았습니다. 그 대신 로봇을 구성하는 핵심 기술들을 중심에 세웠습니다. 구체적인 출시 일정이나 제품 계획을 내놓지 않고 로봇이 실제 환경에서 작동하는데 필요한 연산 구조와 센서 구성, 전력 효율 설계가 어떻게 진화하고 있는지 설명하는 발표에 무게를 실었습니다.

로봇 성능은 ‘연산 구조’가 좌우… 메모리 대역폭과 지역 시간이 핵심

삼성전자가 2024년 공개한 홈 AI컴패니언 로봇 볼리

로봇 기술에서 중요한 건 단순한 연산 속도가 아닙니다. 카메라, 라이다, 거리·깊이 센서 등에서 동시에 유입되는 방대한 데이터를 얼마나 빠르고 안정적으로 처리할 수 있느냐가 핵심입니다. 로봇은 인식과 판단, 움직임이 거의 동시에 이뤄지는 시스템이기 때문에 연산 지연은 곧 오작동으로 이어질 수 있습니다.

이 과정에서 반도체와 메모리 구조는 로봇의 반응 속도와 직결됩니다. 데이터가 연산 장치와 메모리를 오가는 과정이 길어질수록 지연은 커지고, 이는 곧 로봇의 판단 오류로 이어질 수 있기 때문입니다. 삼성은 이번 CES에서 로봇용 AI 시스템을 설명하며 연산 유닛과 메모리 간 데이터 이동을 최소화하는 구조를 강조했습니다. 로봇 내부에서 대부분의 연산을 처리하는 온디바이스 AI 구조 역시 이런 맥락에서 등장한 기술입니다.

특히 삼성전자는 최근 실적 발표를 통해 2026년 HBM 매출이 전년 대비 3배 이상 증가할 것이라는 자신감 있는 전망을 내놓았는데요. 그 중심에 있는 HBM4는 로봇의 ‘신경계’ 역할을 훌륭히 수행할 준비를 마쳤습니다. 이 제품은 첨단 1c 나노 공정과 4나노 로직 공정을 결합해 국제 표준(8Gbps)을 훌쩍 넘어서는 11Gbps 이상의 속도를 구현했습니다.

이런 초고속 메모리 역량이 로봇 분야에서 왜 중요할까요? 로봇이 실시간으로 쏟아지는 센서 데이터를 처리해 “어? 장애물이다!”라고 느끼고 즉각 멈추려면 데이터를 막힘없이 전달하는 넓은 통로가 필수적이기 때문입니다. 게다가 전력 효율까지 이전 세대보다 약 40%나 개선되어, 배터리로 움직이는 로봇이 더 오래, 열 발생 걱정 없이 활동할 수 있는 튼튼한 ‘체력’을 제공해 줍니다.

삼성은 여기서 멈추지 않고 엔비디아(NVIDIA)와의 협력도 한층 강화하고 있습니다. 현재 구축 중인 ‘반도체 AI 팩토리’에는 이미 5만 개 이상의 GPU가 도입되었는데요. 이를 통해 현실과 똑같은 가상 세계인 ‘디지털 트윈’ 환경을 만들고, 로봇들이 실제 거리에 나오기 전 수만 번의 시뮬레이션을 거치며 완벽한 실전 감각을 익히도록 돕고 있습니다.

센서의 ‘개수’보다 중요한 건 해석 방식

삼성전자가 지난달 ‘더 퍼스트룩 2026’에서 공개한 ‘비스포크 AI 스팀’ 로봇청소기. 음성 인식 기능과 더불어 바닥 종류 및 액체 오염을 스스로 식별하는 AI 기능을 갖췄다.

센서 기술에서도 삼성의 접근은 단순한 스펙 경쟁과는 결이 다릅니다. 로봇에 장착된 센서의 종류나 개수보다 서로 다른 센서 데이터를 어떻게 결합해 하나의 공간 정보로 해석하느냐에 초점이 맞춰져 있습니다.

라이다는 거리 측정에 강점이 있지만 반사율이 낮은 대상에는 약하고, 3D ToF 센서는 근거리 인식에 유리하지만 해상도에는 한계가 있습니다. 삼성은 이처럼 성격이 다른 센서 데이터를 AI가 동시에 분석해 오차를 줄이는 구조를 적용하고 있습니다. 투명한 유리문이나 얇은 전선처럼 기존 로봇이 인식하기 어려웠던 대상도, 센서 간 보완을 통해 식별 정확도를 끌어올리는 방식입니다.

업계에서는 이런 센서 융합 방식이 로봇 기술의 성숙도를 보여주는 지표로 평가됩니다. 단일 센서 성능을 높이는 단계에서 벗어나 인식 알고리즘과 시스템 통합 역량이 경쟁력이 되는 국면으로 접어들었다는 것입니다.

연산과 센서가 고도화될수록 전력 관리 문제는 더욱 중요해집니다. 로봇은 일정 시간 이상 안정적으로 작동해야 하고, 배터리 소모는 곧 사용성의 한계로 이어집니다. 삼성은 로봇 시스템 전반에서 연산, 센서, 모터 구동에 필요한 전력을 세밀하게 제어하는 구조를 강조했습니다.

필요한 순간에만 연산 자원을 집중적으로 사용하고, 대기 상태에서는 소비 전력을 최소화하는 방식입니다. 이는 단순히 배터리 용량을 늘리는 접근과는 다릅니다. 반도체 설계 단계에서부터 전력 효율을 고려하지 않으면 구현하기 어려운 구조입니다. 업계에서는 삼성의 로봇 기술이 연구실 시연 단계를 넘어 실제 사용 환경을 기준으로 설계되고 있다는 것이 바로 이 부분에서 드러난다고 봅니다.
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삼성에게 로봇은 ‘종합 반도체 역량’의 집약체

레인보우로보틱스 다족보행로봇. 

삼성전자에게 로봇은 단순히 가전 라인업에 제품 하나를 추가하는 단기적인 과제가 아닙니다. 로봇은 AI 연산, 초고속 메모리, 정밀 센서, 그리고 소프트웨어와 전력 효율 기술이 한 기기 안에서 유기적으로 맞물려 돌아가는 ‘첨단 기술의 집합체’기 때문입니다. 그동안 삼성의 각 사업 부문이 축적해온 개별기술들이 실제 물리적 환경에서 얼마나 조화롭게 작동하는지 확인하고 증명하는 거대한 시험대인 셈입니다.

실제로 삼성전자는 2024년 레인보우로보틱스를 종속회사로 편입하고 대표이사 직속 ‘미래로봇추진단’을 신설하면서 로봇 사업을 전사적 차원으로 격상시켰습니다. 노태문 삼성전자 DX부문장은 이번 CES 2026 간담회에서 “삼성전자의 생산라인에 로봇을 최우선으로 도입하고 이를 통해 검증된 기술과 역량을 바탕으로 B2B와 B2C 사업에 본격 진출할 계획”이라고 구체적인 청사진을 밝혔습니다.

현재 삼성은 레인보우로보틱스의 협동로봇과 양팔로봇, 자율이동로봇(AMR) 등을 실제 제조 및 물류 현장에 배치해 업무 자동화를 진행 중입니다. 이 과정에서 얻어지는 방대한 실전 제조 데이터는 향후 삼성 로봇이 경쟁사들과 차별화되는 가장 강력한 자산이 될 것으로 보입니다.

업계가 주목하는 ‘체력전’과 삼성만의 독보적 강점

전문가들이 삼성의 로봇 전략을 ‘체력전’이라 부르는 이유도 여기에 있습니다. 화려한 외형의 휴머노이드를 내세워 기술력을 과시하기보다 로봇이 실제 환경에서 오래 버티고 정확히 판단할 수 있는 ‘기본 요소 기술’을 차근차근 검증하고 있기 때문입니다. 이러한 접근은 경쟁사들과 확연히 대비됩니다.

삼성전자가 가진 가장 무서운 저력은 전 세계에 포진한 반도체 팹과 스마트폰, 디스플레이 생산 라인 그 자체가 거대한 로봇 실험실이 된다는 점입니다. 통제된 실험실이 아니라 실제 부품이 쉴 새 없이 오가고 수많은 작업자가 움직이는 복잡한 현장에 로봇을 직접 투입해 한계를 시험하는 것이죠.

이러한 ‘캡티브 수요(내부 시장)’를 기반으로 한 자급자족형 고도화는 돈으로 살 수 없는 삼성만의 독보적인 자산입니다. 아무리 뛰어난 연구소라도 실제 공정에서 발생하는 수만 가지의 돌발 변수와 가동 데이터를 완벽히 재현할 수는 없기 때문입니다. 결국 삼성은 단순히 로봇을 만드는 제조 능력을 넘어 수천 대의 로봇을 동시에 제어하고 최적화하는 ‘시스템 운영 역량’까지 실제 현장에서 매일 검증하며 실전 운영 데이터를 쌓아가고 있습니다.

4억 대 AI 기기와 연결될 삼성 로봇

삼성전자 노태문 대표이사 사장(DX부문장)이 ‘더 퍼스트룩 2026’ 프레스 컨퍼런스에서 ‘AI 일상의 동반자’ 비전을 공개했다.

로봇 산업은 AI 기술의 비약적인 발전과 함께 급성장하고 있습니다. 특히 휴머노이드와 산업용 로봇 시장은 2030년까지 매년 15% 이상의 고성장을 기록할 것으로 전망되고 이 과정에서 HBM4와 같은 고성능 메모리의 역할은 더욱 중요해질 것입니다.

삼성전자는 2026년 한 해 동안 전 세계에 AI가 탑재된 신제품 4억 대를 공급할 계획입니다. 모든 스마트폰과 프리미엄 가전에 AI를 전면 탑재하여 구축한 이 거대한 AI 생태계는 향후 삼성 로봇이 우리 삶에 자연스럽게 스며드는 핵심 기반이 될 것입니다. 노태문 대표는 로봇을 공조, 전장, 메디컬 테크와 함께 ‘4대 신성장 동력’으로 지목하며 관련 기업에 대한 투자와 M&A 가능성도 열어두었습니다.

결국 삼성의 로봇 전략은 오래 버틸 수 있는 기술적 체력을 먼저 키우고 그 위에 완성도 높은 제품을 쌓아 올리는 장기전입니다. 삼성전자가 최근 실적 발표에서 “올해 휴머노이드 로봇 사업에서 가시적인 성과를 내겠다”고 공언한 만큼 2026년 후반부터는 그동안 조용히 준비해 온 ‘체력’이 실제 시장을 뒤흔들 결과물로 나타나기 시작할 것으로 보입니다.

‘Q&A’ 삼성의 로봇 전략을 쉽게 이해하기

Q. 삼성이 휴머노이드보다 ‘기초 기술’을 강조하는 이유가 뭔가요?
A. 삼성은 화려한 완성형 로봇을 먼저 선보이기보다, 로봇이 실제로 작동하는 데 필요한 핵심 기술들을 먼저 완성하는 전략을 택했습니다. 연산 구조, 센서 융합, 전력 효율 같은 ‘보이지 않는 기술’이 제대로 갖춰져야 로봇이 실생활에서 안정적으로 작동할 수 있기 때문입니다. 이는 단기 성과보다 장기적 경쟁력을 위한 선택입니다.

Q. HBM4가 로봇에 왜 중요한가요?
A. HBM4는 초고대역폭 메모리로, 로봇이 여러 센서에서 들어오는 방대한 데이터를 실시간으로 처리하는 데 핵심적입니다. 삼성의 HBM4는 11Gbps 이상의 속도를 구현해 국제 표준(8Gbps)을 크게 상회합니다. 로봇이 순간적으로 판단하고 움직이려면 메모리와 연산 장치 간 데이터 이동이 빨라야 하는데 HBM4가 바로 이 역할을 합니다. 특히 AI 로봇에서는 대량의 데이터를 빠르게 처리해야 하므로 HBM의 성능이 로봇 전체의 반응 속도를 결정합니다.

Q. 라이다(LiDAR)와 ToF 센서가 뭐가 다른가요?
A. 둘 다 빛을 쏘고 반사되는 시간을 재서 거리를 측정하는 센서이지만, 용도가 다릅니다. 라이다는 중장거리(10~100미터)에서 정확한 3D 공간 정보를 얻는 데 강점이 있어 자율주행차나 야외 로봇에 많이 쓰입니다. 하지만 투명 유리나 검은색 표면처럼 빛 반사율이 낮은 대상은 잘 인식하지 못합니다. 반면 3D ToF 센서는 근거리(1~5미터)에서 빠르게 깊이 정보를 얻을 수 있어 실내 로봇에 적합하지만 정밀도와 장거리 측정에는 한계가 있습니다. 삼성은 이 두 센서를 융합해 서로의 약점을 보완하는 방식을 사용합니다.

Q. 센서 퓨전(Sensor Fusion)이란 무엇인가요?
A. 센서 퓨전은 여러 종류의 센서 데이터를 AI가 실시간으로 결합해 하나의 정확한 정보로 만드는 기술입니다. 예를 들어 카메라는 색상과 텍스처 정보를, 라이다는 정확한 거리를, ToF는 빠른 깊이 정보를 제공합니다. 이 세 가지를 동시에 분석하면 투명한 유리문이나 얇은 전선처럼 단일 센서로는 인식하기 어려운 대상도 정확히 파악할 수 있습니다. 삼성은 이 기술을 통해 로봇의 환경 인식 정확도를 크게 높이고 있습니다.

Q. 레인보우로보틱스와의 협력은 어떤 의미가 있나요?
A. 삼성전자는 2024년 레인보우로보틱스를 종속회사로 편입하고 미래로봇추진단을 신설했습니다. 레인보우로보틱스의 협동로봇, 양팔로봇, 자율이동로봇 등을 삼성의 제조 현장에 투입해 실제 데이터를 축적하고 있습니다. 이는 삼성이 자사 공장을 ‘테스트베드’로 삼아 로봇 기술을 검증하고 완성도를 높이는 전략입니다. 여기서 얻은 제조 데이터와 운영 노하우는 향후 B2B·B2C 로봇 사업의 핵심 자산이 될 것입니다.

Q. 엔비디아와의 협력이 로봇에 어떤 도움이 되나요?
A. 삼성은 엔비디아와 협력해 ‘반도체 AI 팩토리’를 구축하고 있으며, 이미 5만개 이상의 GPU를 도입했습니다. 이 AI 팩토리에서는 디지털 트윈(가상 복제) 환경을 만들어 로봇의 동작을 시뮬레이션하고 테스트합니다. 또한 삼성의 HBM4가 엔비디아의 차세대 AI 가속기 ‘루빈’에 탑재될 예정인데, 이는 삼성의 메모리 기술과 엔비디아의 AI 연산 기술이 결합되는 사례가 됩니다. 이러한 협력을 통해 삼성은 로봇에 필요한 AI 기술을 빠르게 고도화할 수 있습니다.

Q. 경쟁사(LG, 현대차)와 삼성의 전략은 어떻게 다른가요?
A. LG전자는 CES 2026에서 가사작업 특화 홈로봇 ‘LG 클로이드’를, 현대차는 보스턴다이내믹스의 휴머노이드 ‘아틀라스’를 전면에 내세우며 완성형 제품을 선보였습니다. 이들은 ‘결과물’을 먼저 보여주는 전략입니다. 반면 삼성은 완성형 로봇보다는 연산 구조, 센서 융합, 전력 관리 같은 기초 기술을 먼저 완성하는 ‘체력전’을 택했습니다. 또한 자사 생산 거점(반도체 팹, 휴대폰 공장 등)을 테스트베드로 활용할 수 있다는 점이 삼성만의 구조적 강점입니다.

Q. ‘온디바이스 AI’가 로봇에서 왜 중요한가요?
A. 온디바이스 AI는 클라우드 서버에 의존하지 않고 로봇 내부에서 직접 AI 연산을 처리하는 기술입니다. 이렇게 하면 네트워크 지연이 없어 반응 속도가 빨라지고 인터넷이 끊겨도 로봇이 작동할 수 있으며, 개인정보가 외부로 전송되지 않아 보안도 강화됩니다. 특히 실시간 판단이 중요한 로봇에서는 몇 밀리초의 지연도 치명적일 수 있기 때문에 온디바이스 AI가 필수적입니다. 삼성은 이를 위해 메모리와 연산 유닛 간 데이터 이동을 최소화하는 반도체 구조를 강조하고 있습니다.

Q. 2026년이 삼성 로봇 전략의 전환점이 될 수 있다는 건 무슨 뜻인가요?
A. 삼성은 실적발표에서 “올해 휴머노이드 로봇 사업에서 가시적인 성과를 낼 것”이라고 밝혔습니다. 지금까지는 자사 제조 현장에서 로봇 기술을 검증하는 ‘준비 단계’였다면 2026년 하반기부터는 이를 바탕으로 B2B(기업) 및 B2C(소비자) 시장에 본격 진출할 것으로 예상됩니다. HBM4 양산도 본격화되고 AI 제품 4억 대 공급으로 AI 생태계도 확대되는 시점이기 때문에 2026년은 삼성의 로봇 전략이 결과물로 나타나기 시작하는 중요한 해가 될 것입니다.

황소영 기자 fangso@donga.com