엔비디아 GTC 2026 패널 토론에 참석한 SK하이닉스 도승용 부사장(DT 부문장). 사진=SK하이닉스
한국금융경제신문=허지현 기자 | 도승용 SK하이닉스 부사장이 지난 17일(현지시간) 엔비디아 GTC 2026 패널 세션 ‘Building the Future of Manufacturing’에 참석해 AI 수요 급증에 대응하는 과정에서 생산능력 확대와 제조 혁신이라는 이중 과제에 직면해 있다고 밝혔다.
18일 업계에 따르면 도 부사장은 반도체 수요는 빠르게 증가하지만 제조는 같은 속도로 확장되기 어려운 구조적 한계가 있다고 지적했다.
◆AI 시대, 생산능력 확대와 제조 복잡도라는 이중 과제
도 부사장은 AI 메모리 수요 증가에 따라 한국 및 글로벌 차원의 생산능력 확대를 추진 중이며, 미국 인디애나 투자도 그 일환이라고 설명했다. 이어 신규 팹은 건설부터 양산 안정화까지 시간이 필요한 만큼, 기존 라인의 효율 개선이 병행돼야 한다고 강조했다.
동시에 제조 환경도 빠르게 복잡해지고 있는 점을 언급하며, HBM 등 고부가가치·맞춤형 제품 비중 확대로 팹 운영 난이도가 상승했고, 품질·비용·속도 간 균형을 맞추는 의사결정이 더욱 어려워졌다고 설명했다. 이에 기존 경험·룰 기반 자동화의 한계도 함께 언급했다.
SK하이닉스 관계자는 “이를 해결하기 위해 2030년을 목표로 ‘자율형 팹’ 구축을 추진 중”이라며 “공장이 스스로 학습하고 의사결정을 수행해 설계부터 양산까지의 전환 속도를 획기적으로 단축하는 것을 목표로 한다”고 전했다.
◆자율형 팹의 세 축…오퍼레이셔널 AI·피지컬 AI·디지털 트윈
SK하이닉스는 자율형 팹 구현을 위해 ▲오퍼레이셔널 AI ▲피지컬 AI ▲디지털 트윈 세 축을 중심으로 제조 혁신을 추진 중이다.
오퍼레이셔널 AI는 공장의 ‘두뇌’로, 엔지니어의 판단과 노하우를 데이터 기반으로 구현해 의사결정에 활용한다. 이를 통해 설비 유지보수, 결함 분석 등에서 처리 시간을 50% 이상 단축할 수 있다.
피지컬 AI는 공장의 ‘실행 체계’로, 기존 자동화를 고도화하고 사람 의존 영역까지 확대한다. 반도체 웨이퍼 이송 장치(OHT) 등 이송 시스템을 AI와 연계해 지능화하고, 비전 기반 로봇과 자율주행 물류로봇(AMR)을 활용해 물류 효율과 안전성을 높이며 부품 재고를 약 30% 절감하는 효과를 기대하는 것이다.
디지털 트윈은 시뮬레이션 환경으로, 엔비디아 옴니버스 기반으로 실제 팹을 가상 공간에 구현한다. 이를 통해 생산 흐름·자재 이동·레이아웃 등을 사전 검증하고, 생산 중단 없이 시뮬레이션·AI 학습·운영 최적화를 수행하고 있다.
SK하이닉스 관계자는 “세 축을 유기적으로 결합해 보다 빠르고 유연한 차세대 제조 체계를 구축할 계획”이라고 말했다.
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