SK하이닉스 도승용 부사장, 엔비디아 GTC 2026 패널 세션 참석

AI 시대, 생산능력 확대와 제조 복잡도라는 이중 과제

도 부사장은 AI 수요 급증에 대응하는 과정에서 생산능력 확대와 제조 혁신이라는 이중 과제에 직면해 있다고 설명함.

반도체 수요는 빠르게 증가하지만, 제조는 같은 속도로 확장되기 어려운 구조적 한계가 있다고 지적함.

특히 AI 메모리 수요 증가에 따라 한국 및 글로벌 차원의 생산능력 확대를 추진 중이며, 미국 인디애나 투자도 그 일환이라고 밝힘.

신규 팹은 건설부터 양산 안정화까지 시간이 필요한 만큼, 기존 라인의 효율 개선이 병행돼야 한다고 강조함.

동시에 제조 환경도 빠르게 복잡해지고 있음. HBM 등 고부가가치·맞춤형 제품 비중이 확대되며 팹 운영 난이도가 상승했고, 품질·비용·속도 간 균형을 맞추는 의사결정이 더욱 어려워졌다고 설명함.

이에 따라 기존 경험·룰 기반 자동화의 한계를 지적함.

SK하이닉스는 이를 해결하기 위해 2030년을 목표로 ‘자율형 팹’(Autonomous FAB) 구축을 추진 중이며, 공장이 스스로 학습하고 의사결정을 수행해 설계부터 양산까지의 전환 속도를 획기적으로 단축하는 것을 목표로 한다고 밝힘.

회사는 자율형 팹 구현을 위해 ‘오퍼레이셔널 AI’, ‘피지컬 AI’, ‘디지털 트윈’ 세 축을 중심으로 제조 혁신을 추진 중임.

오퍼레이셔널 AI는 공장의 ‘두뇌’로, 엔지니어의 판단과 노하우를 데이터 기반으로 구현해 의사결정에 활용함. 이를 통해 설비 유지보수, 결함 분석 등에서 처리 시간을 50% 이상 단축했다고 설명함.

피지컬 AI는 공장의 ‘실행 체계’로, 기존 자동화를 고도화하고 사람 의존 영역까지 확대함. 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 기대한다고 밝힘.

디지털 트윈은 시뮬레이션 환경으로, 엔비디아 옴니버스(NVIDIA Omniverse) 기반으로 실제 팹을 가상 공간에 구현함. 이를 통해 생산 흐름, 자재 이동, 레이아웃 등을 사전 검증하고, 생산 중단 없이 시뮬레이션·AI 학습·운영 최적화를 수행하고 있다고 설명함.

SK하이닉스는 세 축을 유기적으로 결합해 보다 빠르고 유연한 차세대 제조 체계를 구축할 계획이라고 밝힘.