삼성그룹 주요 관계사 사장단 50여 명이 샘 올트먼 OpenAI CEO와 한자리에 앉았습니다. 단순한 기술 소개 행사가 아니라 ‘AI가 바꿀 다음 10년, 기업의 선택’을 주제로 경영 전략과 조직 운영까지 논의한 자리였습니다.
이번 간담회에서 더 눈에 띄는 부분은 삼성의 내부 변화입니다. 삼성은 이미 약 2,300명의 임원을 대상으로 AI 교육을 추진했고, 교육 대상을 일반 직원까지 넓혀 2027년 2월까지 전 임직원 AI 교육을 완료하겠다는 목표를 제시했습니다. AI를 일부 개발자나 연구조직의 도구가 아니라 회사 전체의 업무 방식으로 가져가겠다는 의미에 가깝습니다.
이번 만남은 ‘AI를 써볼까’가 아니라 ‘회사를 어떻게 바꿀까’에 가깝다
삼성은 10월 31일 경기도 용인 삼성인력개발원에서 삼성전자 등 주요 관계사 사장단을 대상으로 샘 올트먼 CEO 초청 간담회를 열었습니다. 전자·금융·바이오 등 관계사 사장단 50여 명이 참석했습니다.
논의 주제는 AI 기술의 발전 방향과 활용 가능성뿐 아니라 새롭게 생길 시장과 사업 기회, AI가 기업 의사결정과 조직 운영에 미칠 영향까지 포함됐습니다. 삼성 공식 발표만 놓고 보면 이번 자리는 특정 신제품이나 투자계약을 발표한 행사가 아니라 경영진이 AI를 실제 경영 도구로 이해하고 적용하는 과정에 더 가깝습니다.
이 차이는 중요합니다. 기업에서 AI 도입이 처음에는 챗봇이나 문서요약처럼 개별 업무의 편의 기능으로 시작되지만, 일정 수준을 넘으면 의사결정 과정과 데이터 관리, 조직 구조까지 바꾸기 때문입니다.
임원 2,300명에서 전 직원으로…AI 교육 범위가 커졌다
삼성은 지난 6월부터 연구개발, 생산, 마케팅, 지원 업무 전반에 AI를 도입하는 이른바 ‘AI 대전환’을 추진해 왔습니다. 사장단 교육을 시작으로 약 2,300명의 임원을 대상으로 교육을 진행했고, 이후 일반 직원까지 대상을 확대했습니다.
목표 시점은 2027년 2월입니다. 여기서 중요한 것은 단순히 전 직원이 AI 교육 영상을 한 번 보는 수준인지, 실제 업무 프로세스가 AI 중심으로 재설계되는지입니다. 삼성은 관계사별 AI 전담조직을 두고 각 회사의 사업 특성에 맞는 AX 전략과 데이터·AI 모델 운영을 지원하겠다고 밝혔습니다.
따라서 앞으로 확인할 지점은 교육 인원 자체보다 AI를 적용한 뒤 의사결정 속도, 개발기간, 생산성, 비용 구조가 실제로 얼마나 달라지는지입니다.
이미 ChatGPT와 Codex는 삼성 내부로 들어왔다
이번 간담회가 완전히 새로운 출발점인 것은 아닙니다. OpenAI는 지난 6월 삼성전자가 국내 전 임직원과 전 세계 DX(Device eXperience) 부문 임직원에게 ChatGPT Enterprise와 Codex를 제공한다고 공식 발표했습니다.
OpenAI는 당시 이를 자사 역사상 가장 큰 규모의 엔터프라이즈 도입 사례 중 하나라고 설명했습니다. 삼성전자는 연구개발과 제조, 마케팅, 경영지원 등 기술·비기술 직군 전반에서 ChatGPT와 Codex를 활용할 계획이라고 밝혔습니다.
즉 이번 사장단 간담회는 “AI를 도입할 것인가”를 결정하는 단계라기보다, 이미 도입한 AI를 어떻게 조직 전체의 실행력과 경쟁력으로 연결할 것인가를 고민하는 다음 단계로 볼 수 있습니다.
삼성과 OpenAI의 관계는 ‘AI 사용’보다 훨씬 넓다
두 회사의 협력은 사내 ChatGPT 사용에만 머물지 않습니다. 삼성전자와 OpenAI는 지난해 글로벌 AI 인프라 구축을 위한 협력을 시작했고, 삼성전자는 차세대 AI 인프라에 필요한 첨단 메모리 반도체 공급을 추진하고 있습니다.
OpenAI는 2025년 10월 삼성과 SK가 Stargate 이니셔티브에 참여한다고 발표했습니다. 이 협력에는 첨단 메모리 공급 확대와 한국 내 차세대 AI 데이터센터 기회 검토가 포함됐습니다. 삼성SDS는 AI 데이터센터와 기업용 AI 서비스, 삼성물산과 삼성중공업은 데이터센터 관련 신규 인프라 가능성을 함께 살펴보는 구조입니다.
따라서 삼성에게 OpenAI는 단순한 소프트웨어 공급사가 아니라 반도체 고객이자 AI 인프라 협력 파트너, 동시에 사내 업무 혁신 플랫폼 제공자라는 여러 역할이 겹쳐 있는 상대입니다.
반도체 투자자라면 ‘AI 교육’보다 메모리 수요를 봐야 한다
주식시장 관점에서는 전 직원 AI 교육보다 OpenAI의 인프라 확대가 삼성전자 실적에 더 직접적인 변수입니다. AI 모델 규모와 서비스 사용량이 커질수록 데이터센터에서 필요한 HBM, 고용량 DRAM, 스토리지 수요가 함께 늘어날 가능성이 있기 때문입니다.
다만 이번 10월 31일 간담회에서 새로운 메모리 공급계약 금액이나 물량이 발표된 것은 아닙니다. 기존 협력 관계와 향후 전략을 논의한 자리라는 점은 구분할 필요가 있습니다. 실제 투자 판단에서는 삼성전자 실적 발표와 메모리 가격, HBM 공급계약, 데이터센터 투자 규모 같은 별도 지표를 함께 봐야 합니다.
일반 직장인에게도 남의 회사 이야기가 아닌 이유
삼성처럼 대규모 조직이 전 직원 AI 교육에 들어간다는 것은 앞으로 많은 기업에서 AI 활용 능력이 엑셀이나 프레젠테이션처럼 기본 업무 역량으로 취급될 가능성이 커진다는 신호입니다.
다만 중요한 것은 프롬프트를 많이 외우는 것이 아닙니다. 회사 데이터를 어디까지 넣어도 되는지, AI가 만든 결과를 어떻게 검증할지, 반복업무를 어떤 방식으로 자동화할지 판단하는 능력이 더 중요해질 가능성이 큽니다.
- 문서 업무: 요약·초안 작성보다 사실 검증과 출처 확인 능력
- 개발 업무: 코드 생성뿐 아니라 리뷰·테스트·보안 검증
- 기획 업무: 흩어진 자료를 AI로 구조화하고 판단 근거를 정리하는 능력
- 관리자: AI를 도입할 업무와 사람이 직접 판단해야 할 업무를 구분하는 능력
이번 간담회에서 실제로 확인된 것과 아직 아닌 것
확인된 사실은 삼성 사장단 50여 명이 샘 올트먼 CEO와 AI 경영 전략을 논의했고, 삼성은 약 2,300명의 임원 교육에 이어 2027년 2월까지 전 임직원 교육 완료를 목표로 하고 있다는 점입니다. 삼성전자 내부에는 이미 ChatGPT Enterprise와 Codex가 대규모로 도입되고 있습니다.
반대로 이번 간담회에서 새로운 반도체 공급계약이나 추가 투자금액, 신규 데이터센터 위치가 확정됐다는 발표는 없었습니다. 앞으로의 핵심은 회동 자체보다 기존 AI 인프라 협력이 실제 수주와 매출, 생산성 개선으로 얼마나 이어지는지입니다.
AI 경쟁은 이제 모델보다 ‘회사 전체가 얼마나 잘 쓰느냐’로 간다
삼성과 샘 올트먼의 이번 만남에서 가장 눈에 띄는 것은 거창한 신제품 발표가 아니라 경영진과 일반 직원까지 이어지는 AI 교육입니다. 생성형 AI가 실험 단계를 지나 실제 기업 운영의 기본 도구로 넘어가고 있다는 의미이기 때문입니다.
AI 모델의 성능 격차가 빠르게 줄어들수록 기업 경쟁력은 좋은 모델을 확보하는 것만으로 결정되지 않을 수 있습니다. 데이터를 어떻게 연결하고, 직원들이 얼마나 자주 활용하며, AI의 결과를 실제 제품과 의사결정으로 얼마나 빠르게 옮기느냐가 더 중요해질 가능성이 큽니다.
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