도승용 부사장 'GTC 2026' 패널 토론서 발표
HBM 확대에 공정 복잡도↑… 기존 자동화 한계
제조 체질 전환…엔비디아 옴니버스 활용
엔비디아 GTC 2026 패널 토론에 참석한 SK하이닉스 도승용 부사장(DT 부문장). (사진=SK하이닉스)
[이데일리 송재민 기자] SK하이닉스가 인공지능(AI)을 기반으로 반도체 공장이 스스로 판단·운영하는 ‘자율형 팹’ 구축에 나선다. 목표 시점은 2030년으로, 급증하는 AI 메모리 수요에 대응하면서도 제조 효율을 획기적으로 끌어올리겠다는 전략이다.
도승용 SK하이닉스 DT 부문장(부사장)은 17일(현지시간) 미국 캘리포니아 새너제이 컨벤션센터에서 진행되는 엔비디아의 연례 개발자회의 ‘GTC 2026’의 패널 토론에서 “AI 시대에는 생산능력 확대와 제조 혁신이라는 두 가지 과제를 동시에 해결해야 한다”고 밝혔다.
그는 “반도체 수요는 빠르게 늘고 있지만 제조는 같은 속도로 확장되기 어려운 구조적 한계가 있다”며 “신규 팹 건설과 함께 기존 라인의 효율 개선이 병행돼야 한다”고 설명했다. SK하이닉스는 한국과 글로벌 생산기지 전반에서 증설을 추진 중이며, 미국 인디애나 투자도 이러한 전략의 일환이라고 언급했다.
특히 고대역폭메모리(HBM) 등 고부가·맞춤형 제품 비중이 확대되면서 제조 환경이 빠르게 복잡해지고 있다는 점도 강조했다. 도 부사장은 “품질과 비용, 속도 간 균형을 맞추는 의사결정이 훨씬 어려워졌다”며 기존 경험과 룰 기반 자동화의 한계를 지적했다.
이에 따라 SK하이닉스는 2030년을 목표로 자율형 팹 구축을 추진한다. 공장이 데이터를 기반으로 스스로 학습하고 의사결정을 수행해 설계부터 양산까지의 전환 속도를 단축하는 것이 핵심이다.
엔비디아 GTC 2026 패널 토론에 참석한 SK하이닉스 도승용 부사장(DT 부문장). (사진=SK하이닉스)
자율형 팹 구현을 위한 핵심 축으로는 △오퍼레이셔널 AI △피지컬 AI △디지털 트윈이 제시됐다.
오퍼레이셔널 AI는 공장의 ‘두뇌’ 역할을 맡는다. 엔지니어의 경험과 판단을 데이터 기반으로 구현해 설비 유지보수와 결함 분석 등에 활용하며, 이를 통해 관련 처리 시간을 50% 이상 줄였다는 설명이다.
피지컬 AI는 실행 영역을 담당한다. 반도체 웨이퍼 이송 시스템(OHT)을 AI와 연계해 지능화하고, 비전 기반 로봇과 자율주행 물류로봇(AMR)을 도입해 물류 효율과 안전성을 높인다. 이를 통해 부품 재고를 약 30% 절감할 수 있을 것으로 회사 측은 기대하고 있다.
디지털 트윈은 가상 시뮬레이션 환경이다. 엔비디아의 3D 그래픽 협업 플랫폼 옴니버스를 기반으로 실제 공장을 가상 공간에 구현해 생산 흐름과 자재 이동, 레이아웃 등을 사전에 검증하고 있다. 생산 중단 없이 AI 학습과 운영 최적화를 동시에 수행할 수 있다는 점이 특징이다. SK하이닉스는 이 세 축을 유기적으로 결합해 보다 유연하고 빠른 차세대 제조 체계를 구축한다는 계획이다.