도승용 부사장, GTC 2026서 제조 혁신 3대 축 공개
오퍼레이셔널·피지컬 AI 및 디지털 트윈 결합해 의사결정 속도 극대화
엔비디아 GTC 2026 패널 토론에 참석한 SK하이닉스 도승용 부사장(가운데). 사진 제공= SK하이닉스
[오피니언뉴스=박정훈 기자] SK하이닉스가 AI 메모리 수요 급증에 대응하기 위해 오는 2030년까지 공장이 스스로 학습하고 판단하는 '자율형 팹'(Autonomous FAB) 구축에 박차를 가한다. 단순한 공정 자동화를 넘어 AI가 설계부터 양산까지 전 과정을 주도하는 차세대 제조 시스템을 통해 글로벌 반도체 시장에서의 기술 리더십을 더욱 공고히 한다는 전략이다.
18일(현지시간) 엔비디아 주최하는 콘퍼런스 GTC 2026에서 열린 '제조업의 미래 구축'(Building the Future of Manufacturing) 패널 토론에 참석한 도승용 SK하이닉스 부사장(DT 담당)은 현재 반도체 산업이 직면한 구조적 과제에 대한 인사이트를 공유했다. 도 부사장은 AI 메모리 수요가 폭발적으로 증가하고 있음에도 불구하고, 실제 반도체 제조는 신규 팹 건설과 양산 안정화까지 상당한 물리적 시간이 소요되는 한계가 있다고 진단했다. 이에 따라 한국 본진과 미국 인디애나 등 글로벌 생산능력(CAPA) 확대를 추진하는 동시에, 기존 라인의 효율을 극대화하는 제조 혁신이 병행되어야 함을 역설했다.
특히 HBM(고대역폭메모리)과 같은 고부가가치·맞춤형 제품 비중이 확대되면서 팹 운영의 난이도는 과거와 비교할 수 없을 만큼 높아졌다. 도 부사장은 "품질과 비용, 생산 속도 사이에서 최적의 균형점을 찾는 의사결정이 매우 정교해졌다"면서 "기존의 경험이나 규칙 기반 자동화 시스템으로는 이러한 복잡성을 해결하는 데 한계가 있다"고 자율형 팹 추진 배경을 설명했다.
현재 SK하이닉스는 자율형 팹을 현실화하기 위해 오퍼레이셔널(Operational) AI, 피지컬(Physical) AI, 그리고 디지털 트윈(Digital Twin)이라는 세 가지 핵심 기술 축을 유기적으로 연결하고 있다. 먼저 공장의 '두뇌' 역할을 하는 오퍼레이셔널 AI는 숙련된 엔지니어의 판단력과 노하우를 데이터 기반으로 구현하는 데 집중한다. 실제 현장에서는 이 기술을 통해 설비 유지보수나 결함 분석에 소요되는 시간을 기존 대비 50% 이상 단축하는 성과를 거두고 있다.
실질적 실행 체계인 피지컬 AI는 제조 현장의 물리적 자동화를 지능형으로 업그레이드한다. 웨이퍼 이송 장치(OHT)를 AI와 연계해 지능화하고, 비전 기반 로봇과 자율주행 물류로봇(AMR)을 적극 활용함으로써 물류 효율을 높이는 방식이다. 이를 통해 부품 재고를 약 30%가량 절감하는 등 안전성과 경제성을 동시에 확보할 수 있을 것으로 기대된다.
마지막으로 디지털 트윈은 산업용 메타버스이자 디지털 트윈을 구축하기 위한 협업 플랫폼인 '엔비디아 옴니버스'(NVIDIA Omniverse)를 기반으로 실제 팹과 똑같은 가상 환경을 구축한다. 이를 활용하면 실제 생산 라인을 멈추지 않고도 새로운 공정 레이아웃이나 자재 이동 흐름을 사전에 검증할 수 있으며, 가상 공간에서의 반복적인 AI 학습을 통해 운영 최적화 안을 도출하는 것이 가능해진다. SK하이닉스는 이러한 기술적 요소들을 결합해 2030년까지 공장이 스스로 학습하고 설계에서 양산까지의 전환 속도를 획기적으로 앞당기는 체계를 완성할 계획이다.
도 부사장은 "자율형 팹은 단순한 공장 현대화를 넘어 기업의 본원적 경쟁력을 결정짓는 핵심 엔진이 될 것"이라면서 "엔비디아와의 긴밀한 협력을 바탕으로 더욱 빠르고 유연한 차세대 제조 생태계를 구축해 나가겠다"고 강조했다.
박정훈 기자
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