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| ▲엔비디아 GTC 2026 패널 토론에 참석한 SK하이닉스 도승용 부사장(DT 부문장).[사진=SK하이닉스] |
도 부사장은 미국 현지시간 17일 엔비디아 GTC 2026 패널 세션 ‘Building the Future of Manufacturing’에 참석해, AI 수요 급증 속에서 반도체 산업이 생산능력 확대와 제조 혁신이라는 이중 과제에 직면해 있다고 밝혔다.
그는 “반도체 수요는 빠르게 증가하고 있지만 제조는 동일한 속도로 확장되기 어려운 구조적 한계가 있다”며, 공급 대응을 위한 근본적인 변화가 필요하다고 강조했다.
특히 AI 메모리 수요 증가에 대응하기 위해 한국과 글로벌 차원의 생산능력 확대를 추진 중이며, 미국 인디애나 투자 역시 그 일환이라고 설명했다. 다만 신규 팹은 건설부터 양산 안정화까지 상당한 시간이 소요되는 만큼, 기존 생산라인의 효율 개선이 병행돼야 한다고 덧붙였다.
또한 HBM 등 고부가가치·맞춤형 제품 비중이 확대되면서 제조 환경이 더욱 복잡해지고 있으며, 품질·비용·속도 간 균형을 맞추는 의사결정이 한층 어려워졌다고 진단했다. 이 과정에서 기존의 경험 및 룰 기반 자동화 방식은 한계에 직면했다고 지적했다.
이에 SK하이닉스는 2030년을 목표로 ‘자율형 팹’ 구축을 추진하고 있다. 자율형 팹은 공장이 스스로 학습하고 의사결정을 수행하는 체계로, 설계부터 양산까지의 전환 속도를 획기적으로 단축하는 것을 목표로 한다.
회사는 이를 위해 ▲오퍼레이셔널 AI ▲피지컬 AI ▲디지털 트윈 등 세 가지 축을 중심으로 제조 혁신을 추진하고 있다.
오퍼레이셔널 AI는 공장의 ‘두뇌’ 역할을 수행하며, 엔지니어의 판단과 노하우를 데이터 기반으로 구현해 의사결정에 활용한다. 이를 통해 설비 유지보수와 결함 분석 등의 처리 시간을 50% 이상 단축했다.
피지컬 AI는 공장의 ‘실행 체계’로, 기존 자동화를 고도화하고 사람 의존 영역까지 확장한다. 웨이퍼 이송 장치(OHT) 등 물류 시스템을 AI와 연계해 지능화하고, 비전 기반 로봇과 자율주행 물류로봇(AMR)을 활용해 물류 효율과 안전성을 높인다. 이를 통해 부품 재고를 약 30% 절감할 수 있을 것으로 기대된다.
디지털 트윈은 엔비디아의 ‘옴니버스(Omniverse)’ 기반 가상 시뮬레이션 환경으로, 실제 팹을 디지털 공간에 구현한다. 이를 통해 생산 흐름과 자재 이동, 레이아웃 등을 사전에 검증하고 생산 중단 없이 시뮬레이션과 AI 학습, 운영 최적화를 수행하고 있다.
SK하이닉스는 이 세 축을 유기적으로 결합해 보다 빠르고 유연한 차세대 제조 체계를 구축해 나갈 계획이라고 밝혔다.
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