‘오퍼레이셔널·피지컬 AI’ 중심 제조전략 공개
엔비디아 옴니버스 기반 디지털 트윈 구축 성과 공유
[테크월드뉴스=박규찬 기자] 17일(현지시간) 엔비디아 GTC 2026 컨퍼런스에서 열린 패널 세션 ‘Building the Future of Manufacturing’에서 SK하이닉스 도승용 부사장(DT 부문장)이 “AI 수요 확산이 메모리 산업의 생산능력과 제조 복잡성 모두를 새롭게 재편하고 있다”며 “AI 시대의 제조 혁신은 선택이 아닌 생존 전략”이라고 강조했다.
도승용 SK하이닉스 부사장(가운데)이 발표하고 있는 모습. [사진=SK하이닉스]
도 부사장은 최근 AI 가속기 시장 확대에 따라 HBM 중심으로 고성능 메모리 수요가 폭증하고 있지만 반도체 제조의 구조적 한계로 인해 생산능력 증설 속도가 이를 따라가지 못하고 있다고 지적했다.
그는 “한국과 미주를 포함한 글로벌 생산거점 확대를 병행하고 있으며 인디애나 신규 팹 건설도 AI 메모리 수요 대응의 일환”이라며 “다만 신규 팹은 완공부터 양산 안정화까지 상당한 시간이 필요한 만큼 기존 라인의 효율 극대화가 병행돼야 한다”고 설명했다.
그는 또 HBM, 고대역폭 버퍼, 맞춤형 제품 등 고부가 메모리가 생산 포트폴리오의 주류로 자리 잡으면서 공정 운영 복잡도가 급격히 높아지고 있다고 덧붙였다.
도 부사장은 “품질·비용·속도 간의 최적 균형을 유지하는 의사결정이 한층 어려워졌으며 경험·룰 기반 자동화만으로는 이를 해결하기 어렵다”고 평가했다.
이에 대해 SK하이닉스는 2030년을 목표로 ‘자율형 팹(Autonomous FAB)’ 구축을 추진 중이다. 공장이 데이터를 기반으로 스스로 학습하고 의사결정을 수행함으로써 설계·개발·양산 전환의 전체 리드타임을 획기적으로 단축하는 것이 목표다.
도 부사장은 자율형 팹 추진의 세 가지 핵심축으로 ‘오퍼레이셔널(Operational) AI’, ‘피지컬(Physical) AI’, ‘디지털 트윈(Digital Twin)’을 제시했다.
오퍼레이셔널 AI는 공장 두뇌 역할을 수행하며 엔지니어 경험과 판단을 데이터 레벨로 모델링해 공정관리, 결함 분석, 유지보수 등 핵심 의사결정의 자동화·고도화를 지원한다. SK하이닉스는 이를 통해 설비 진단 및 결함 분석 시간의 50% 이상 단축 효과를 확인했다고 밝혔다.
피지컬 AI는 공장의 실행 체계로 이송 장치(OHT) 및 로봇 시스템과 연계해 자동화 범위를 확장한다. 비전 기반 로봇, 자율주행 물류로봇(AMR), AI 기반 이송 최적화 기술을 도입해 물류 효율 및 안전성을 향상시키고 부품 재고를 약 30% 절감할 수 있을 것으로 기대하고 있다.
디지털 트윈은 엔비디아 옴니버스(Omniverse) 를 기반으로 실제 팹을 가상환경에 구축해 시뮬레이션, AI 학습, 공정 검증을 진행한다.
도 부사장은 “생산 흐름, 자재 이동, 설비 배치 등을 사전 검증함으로써 실제 제조 중단 없이 공정 최적화를 구현할 수 있다”며 “세 축이 유기적으로 결합된 자율형 팹은 AI 메모리 시대 제조 경쟁력의 핵심 인프라가 될 것”이라고 말했다.
이어 “데이터 기반 의사결정 체계와 AI 모델의 연속 학습이 반도체 생산 전 과정에 깊숙이 스며드는 변곡점이 이미 도래했다”고 덧붙였다.
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박규찬 기자
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