삼성전자의 GPU 개발
며칠 전 삼성전자에서 GPU를 자체개발했다는 뉴스를 여러 매체에서 볼 수 있었습니다. 기존에는 AMD의 RDNA GPU를 Exynos에 활용해 왔는데, 이제는 외부에서 스카웃해온 개발자를 활용해 GPU를 독자개발했고, 2027년 이후에는 독자 GPU를 Exynos에 활용하겠다는 것이 요지였습니다.
| 날짜 | 출처/매체 | 기사 제목 또는 요지 | 핵심 내용 요약 |
| 2025-12-25 | Korea Economic Daily (한국경제) / Hankyung | 삼성전자, 독자 GPU 개발 성공…AI 생태계 확장 (한국경제) | 삼성전자가 자체 GPU 설계 기술을 확보했으며, 이를 탑재한 AP ‘엑시노스 2800’을 2027년 출시할 계획임. GPU가 그래픽·AI 연산을 담당하며, 스마트글라스/자율주행/로봇 등 온디바이스 AI 확장 전략의 핵심으로 언급됨. (한국경제) |
| 2025-12-26 | Digitimes Asia | Samsung to launch self-developed GPU by 2027, breaking from AMD architecture (DIGITIMES Asia) | 삼성은 2027년까지 독자 GPU를 출시할 예정이며, 기존 AMD 의존에서 벗어나는 방향으로 설계 역량을 강화 중임. 엑시노스 2800에 적용될 전망. (DIGITIMES Asia) |
| 2025-12-26 | Android Headlines | Exynos 2800 to Feature Samsung’s First Fully Custom GPU in 2027 (Android Headlines) | 삼성은 Exynos 2600의 GPU(Xclipse 960)를 자체 설계했으며, 기초 아키텍처는 AMD 기반이나 설계는 삼성 자체임. 차기 Exynos 2800부터는 완전 자체 아키텍처 적용을 목표로 함. (Android Headlines) |
| 2025-12-26 | Straight News | 삼성전자, 독자 설계한 GPU 엑시노스에 탑재…기술 자립 성공 기대 ↑ (스트레이트뉴스) | 삼성전자가 자체 설계 모바일 GPU를 엑시노스에 탑재했다고 보도. GPU 기술 자립과 경쟁력 강화 기대 언급. (스트레이트뉴스) |
| 2025-12-26 | S-Medaily | 삼성전자 ‘GPU 독립’ 선언 모바일 엑시노스 2600부터 (SMEDaily) | 삼성전자가 100% 독자 기술로 GPU 독립을 선언했으며, 이를 2027년 출시 예측 AP에 탑재한다는 관측 기사. (SMEDaily) |
| 2025-12-26 | SeoulWire | 삼성전자 독자 GPU 개발, 엑시노스 2600 탑재 (서울와이어) | 삼성전자가 엑시노스 2600에 독자 기술로 설계한 GPU를 탑재했으며, 과거 AMD 기반 GPU 대신 자체 설계 확대가 진행중이라고 보도. (서울와이어) |
| 2025-12-26 | LeDesk | 삼성전자, 독자 GPU 개발 성공…52주 신고가 경신 (르데스크) | 삼성전자가 독자 GPU 개발 소식으로 주가가 신고가를 기록했다는 시장 반응 기사. 엑시노스 2800 GPU 탑재 계획을 배경으로 보도. (르데스크) |
| 2025-12-25 | YTN / 지금이뉴스 보도 | 삼성전자 자체 설계 GPU, Exynos 2600에 먼저 탑재 (YTN) | 삼성전자가 Exynos 2200~2500까지 AMD 의존 GPU를 사용했으나 Exynos 2600부터는 삼성 설계 GPU를 적용했으며 차후 완전 자체 아키텍처 전환 계획이 있다고 정리. (YTN) |
| 2025-12-25 | Khan / 경향신문 요약 | 삼성 독자 설계 GPU, Galaxy S26 Series 적용 예상 (경향신문) | 삼성전자는 AMD 아키텍처 기반 독자 설계 GPU를 Exynos 2600에 탑재했으며, 향후 아키텍처까지 자체 기술로 전환할 계획이라고 보도. (경향신문) |
그런데 일부 언론에서는 삼성전자의 독자 GPU개발이 GPU를 풀스택으로 자체 설계·개발해 마치 엔비디아로부터 기술독립하고, 엔비디아와 경쟁 구도를 형성할 계기를 마련했다는 뉘앙스의 기사를 출고했습니다.
평소에 수박 겉 핡기식으로 피상(皮相)적인 수준에 그지면서도, 사회적 지위의 권위에 기대어, 뒷다리 긁듯 엉뚱한 결론을 마치 사실인 양 말하는 경우를 종종 보게 됩니다.
이번에도 권위전가(權威轉嫁)의 모습이 보여 제 수준에서 보이는 것을 풀어 보려합니다.
저는 삼성전자가 GPU를 독자개발을 했다고 해서, 그것이 엔비디아 GPU가 수행하는 chatGPT, Gemini, 혹은 Deepseek와 같은 LLM의 학습과 추론을 대체하리라고 생각하지 않습니다. HPC(High Permeance Computing) 영역에서 시뮬레이션 또한 삼성전자GPU의 강점은 크지 않습니다. 그럼 삼성전자 GPU는 엔비디아의 것과 성능비교에서 열위를 갖는데 도대체 무슨 의미를 가질 수 있을까요?
그건 삼성전자의 글로벌 모바일 시장에서 위상에서 살펴보는 것으로 시작해야 합니다.
| 구분 | 삼성전자 | 애플 | 샤오미 | 비보(Vivo) | 오포(OPPO) |
| 시장 점유율(Q3 2025) | 19% (1위) | 18% (2위) | 14% (3위) | 9% | 8% |
| 출하량(Q2 2025) | 5,800만 대 (전년 대비 +7.9%) | 5,300만 대 | 4,200만 대 | 2,600만 대 | 2,400만 대 |
| 주요 성장 요인 | 갤럭시 S·Z 시리즈 강세, A 시리즈 안정적 판매 | iPhone 17 시리즈 흥행 | 가격 경쟁력 | 신흥시장 판매 | 동남아·인도 시장 |
| 지역별 강점 | 유럽, 한국, 동남아, 중남미 | 미국, 일본, 서유럽, 인도 | 인도, 중국 | 중국, 동남아 | 동남아, 중동 |
2025년 3분기 기준으로 삼성전자의 글로벌 시장 점유율을 전세계 1위입니다. 출하량으로 보면 2025년 연간으로 약 2.3억대 내외의 출하를 예상합니다. 뭣도 모르는 제가 보기에는 삼성전자의 GPU는 글로벌 1위의 모바일 시장에서 적용으로 모바일 시장의 경쟁력 강화와 점유율 향상, 그리고 새로운 영역으로 확대가 핵심입니다.
온디바이스(On-device) AI vs 클라우드(Cloud) AI
클라우드 AI에서 사용하는 GPU의 최대덕목은 빠른 속도입니다. 속도가 빨라야 LLM에서 학습과 추론 역시 경쟁력을 가집니다. 하지만 빠른 속도를 위해서는 많은 전력소모가 필요하고, 단말기에서 요구를 클라우드에서 처리하기 때문에 어쩔수 없이 통신에 필요한 Latency(지연시간)이 발생하고, chatGPT만 써봐도 자주 네트워크 지연(Network Latency)이 발생합니다. 게다가 프롬프트의 내용이 그대로 서버로 전송으로 서버 해킹을 포함해 클라우드 서비스 제공사는 내 개인정보를 그대로 볼수도 저장할 수도 있습니다. 이에 반해 온디바이스 이러한 문제점의 대척점에 위치합니다. 디바이스 내부에서 연산을 직접 수행해 Latency와 개인정보 보호의 문제에서 자유롭습니다만, 모바일 기기의 제한된 배터리 용량에서 성능을 조율해야 합니다. 그래서 chatGPT나 Gemini에서 DeepResearch 같은 구현에는 적절하지 못합니다.
이렇게만 보면 온디바이스의 장점이 있다는 것은 알겠지만, 그렇다고 딱히 매력적으로 보이지않습니다. 하지만, 이걸 삼성전자에서 SoC 수준에서 최적화해 구현한다면, 이야기가 달라집니다. Exynos AP에서 그간 문제가 되었던 발열과 전성비 문제를 해결하고서 글로벌 탑티어 수준의 GPU 성능을 자체설계를 통해 구현한다면, 당장 고사양 게임을 장시간 플레이할 수 있는 것에서 시작해, 소형 LLM을 모바일 기기 내에서 구현함으로써 DeepSearch가 필요하지 않은 실시간 번역·음성인식·간단한 이미지 생성 같은 기능을 Latency 없이 구현할 수 있게 됩니다. 특히 영상 편집·랜더링, AR·VR, 사진·영상 보정과 같은 멀티미디어 작업이 PC수준으로 향상될 수 있습니다. 이렇게 되면 삼성전자는 글로벌 모바일 시장에서 위상을 더 높일 수 있게 됩니다.
아울러 온디바이스 AI를 비스포크로 포지셔닝하고 있는 프리미엄 가전으로 확장하고, 레인보우로보틱스의 휴머노이드 로봇, 그리고 2025.12.23일 인수한 ZF社의 ADAS 부분을 기반으로 Edge computing을 활용해 자율자동차까지 GPU의 활용영역 확장할 수 있을 것 같습니다.