일요주간 - SK하이닉스, ‘자율형 팹’ 구축 속도…AI 시대 제조 혁신 본격화

▲ SK하이닉스 도승용 부사장, 엔비디아 GTC 2026 패널 세션 참석(사진=SK하이닉스)

SK하이닉스가 인공지능(AI) 시대 반도체 산업의 구조적 한계를 돌파하기 위한 제조 혁신 전략을 본격화하고 있다. 도승용 부사장은 엔비디아 GTC 2026 패널 세션에서 급증하는 AI 수요에 대응하는 과정에서 생산능력 확대와 제조 복잡도 심화라는 이중 과제가 동시에 부상하고 있다고 진단했다.

AI 확산으로 반도체 수요는 가파르게 증가하고 있지만, 생산 인프라는 동일한 속도로 확장되기 어려운 구조적 제약에 직면해 있다. 특히 고대역폭 메모리(HBM)와 같은 고부가 제품 비중이 확대되면서 생산 공정의 난이도는 더욱 높아지고 있다. 이에 따라 단순한 설비 확충을 넘어 공정 전반의 효율성 개선이 병행되지 않으면 수요 대응이 제한될 수밖에 없다는 분석이다.

회사는 이러한 수요 변화에 대응하기 위해 글로벌 생산능력 확대를 추진하고 있으며, 미국 인디애나 투자 역시 그 일환으로 제시됐다. 다만 신규 팹 구축에는 장기간이 소요되는 만큼 기존 생산라인의 효율 극대화가 핵심 전략으로 병행되고 있다.

▲ SK하이닉스 도승용 부사장, 엔비디아 GTC 2026 패널 세션 참석(사진=SK하이닉스)

이와 동시에 제조 환경의 복잡성은 빠르게 심화되고 있다. 제품 맞춤화와 공정 고도화가 진행되면서 품질, 비용, 속도 간 균형을 맞추는 의사결정이 한층 어려워진 상황이다. 기존 경험과 규칙 기반의 자동화 방식만으로는 이러한 변화에 대응하기 어렵다는 점도 강조됐다.

이에 따라 SK하이닉스는 2030년을 목표로 ‘자율형 팹(Autonomous FAB)’ 구축을 추진하고 있다. 이는 공장이 스스로 데이터를 학습하고 판단해 설계부터 양산까지 전 과정을 최적화하는 차세대 제조 체계다. 궁극적으로는 생산 전환 속도를 획기적으로 단축하고 유연성을 극대화하는 것이 목표다.

핵심 전략은 세 가지 축으로 구성된다. 먼저 ‘오퍼레이셔널 AI’는 공장의 두뇌 역할을 수행하며 엔지니어의 경험과 판단을 데이터 기반 의사결정 체계로 전환한다. 이를 통해 설비 유지보수와 결함 분석 등 주요 공정에서 처리 시간이 절반 이상 단축되는 성과를 거두고 있다.

▲ SK하이닉스 도승용 부사장, 엔비디아 GTC 2026 패널 세션 참석(사진=SK하이닉스)

‘피지컬 AI’는 실행 영역을 담당한다. 기존 자동화 시스템을 고도화해 물류와 장비 운영 전반에 적용하고, 자율주행 로봇과 비전 기반 시스템을 통해 생산 효율과 안전성을 동시에 끌어올린다. 이 과정에서 부품 재고 역시 약 30% 수준까지 절감될 것으로 기대된다.

마지막으로 ‘디지털 트윈’은 가상 시뮬레이션 환경을 통해 실제 생산라인을 그대로 재현한다. 엔비디아의 옴니버스 플랫폼을 기반으로 구축된 이 시스템은 생산 흐름과 설비 배치를 사전에 검증하고, 공정 중단 없이 최적화 작업과 AI 학습을 동시에 수행할 수 있도록 한다.

SK하이닉스는 이 세 가지 기술 축을 유기적으로 결합해 보다 빠르고 유연한 차세대 반도체 제조 체계를 구축한다는 계획이다. AI 시대의 폭발적인 수요를 감당하기 위해서는 단순한 증설을 넘어 ‘스스로 진화하는 공장’으로의 전환이 불가피하다는 판단이 반영된 전략으로 풀이된다.

일요주간 / 엄지영 기자 circle_90@naver.com 

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