"공장이 스스로 HBM 찍어낸다"…SK하이닉스, 2030년 자율형 팹 만든다

도승용 부사장 엔비디아 GTC 2026서 제조 복잡도 돌파구 제시 [반도체레이다]엔비디아 GTC 2026 패널 토론에 참석한 SK하이닉스 도승용 부사장(DT 담당). [사진=SK하이닉스][디지털데일리 배태용기자] SK하이닉스가 인공지능(AI) 수요 급증에 대응하기 위해 2030년까지 공장 스스로 학습하고 의사결정을 내리는 자율형 팹을 구축한다. 생산능력 확대와 제조 복잡도 증가라는 이중 과제를 돌파하기 위한 승부수다.18일 도승용 SK하이닉스 디지털전환(DT)부문장(부사장)은 미국 새너제이에서 열린 엔비디아 지티씨(GTC) 2026 패널 토론에 참석해 이 같은 내용을 담은 제조 혁신 비전을 발표했다.도 부사장은 "반도체 수요가 빠르게 증가하지만 제조는 같은 속도로 확장되기 어려운 구조적 한계가 있다"고 지적했다. 특히 "AI 메모리 수요 증가에 따라 한국 및 글로벌 차원 생산능력 확대를 추진 중이며 미국 인디애나 투자도 그 일환"이라고 밝혔다. "신규 팹은 건설부터 양산 안정화까지 시간이 필요한 만큼 기존 라인 효율 개선이 병행돼야 한다"고 강조했다.동시에 제조 환경도 빠르게 복잡해지고 있다. 고대역폭메모리(HBM) 등 고부가가치 맞춤형 제품 비중이 확대되며 팹 운영 난이도가 상승했고 품질 비용 속도 간 균형을 맞추는 의사결정이 더욱 어려워졌다. 도 부사장은 "기존 경험 및 룰 기반 자동화 한계를 극복하기 위해 2030년을 목표로 자율형팹(Autonomous FAB) 구축을 추진 중"이라고 설명했다. 공장이 스스로 학습하고 의사결정을 수행해 설계부터 양산까지 전환 속도를 획기적으로 단축하는 것이 목표다.구현을 위해 오퍼레이셔널AI 피지컬AI 디지털트윈 세 축을 중심으로 제조 혁신을 추진한다. 오퍼레이셔널AI는 공장 두뇌 역할을 맡는다. 엔지니어 판단과 노하우를 데이터 기반으로 구현해 의사결정에 활용한다. 이를 통해 설비 유지보수 결함 분석 등에서 처리 시간을 50%이상 단축했다.피지컬AI는 공장 실행 체계로 기존 자동화를 고도화하고 사람 의존 영역까지 확대한다. 반도체웨이퍼이송장치(OHT) 등 이송 시스템을 AI와 연계해 지능화하고 비전 기반 로봇과 자율주행물류로봇(AMR)을 활용해 물류 효율과 안전성을 높인다. 이를 통해 부품 재고를 약 30% 절감하는 효과를 기대한다.디지털트윈은 시뮬레이션 환경으로 엔비디아 옴니버스 기반으로 실제 팹을 가상 공간에 구현한다. 이를 통해 생산 흐름 자재 이동 레이아웃 등을 사전 검증하고 생산 중단 없이 시뮬레이션 학습 운영 최적화를 수행한다. SK하이닉스는 이 세 축을 유기적으로 결합해 보다 빠르고 유연한 차세대 제조 체계를 구축할 계획이다.