맨먼스 R&D 한계…AI 기반 개발로 전환 가속
이성훈 SK하이닉스 R&D공정 담당 부사장은 11일 서울 삼성동 코엑스에서 열린 세미콘 코리아 2026 기조연설에서 “앞으로 10년간 메모리 산업은 지금까지 경험하지 못한 수준의 기술 난이도를 맞이하게 될 것”이라며 “기술 변곡점을 넘기 위해서는 구조와 소재 혁신, 그리고 R&D 방식의 전환이 필수적”이라고 밝혔다.
이 부사장은 D램과 낸드 모두 기술적 부담이 급격히 커지고 있다고 설명했다. D램은 10나노급 이하 초미세 공정으로 진입하면서 공정 난도가 크게 상승했고, 낸드는 초고적층 경쟁으로 구조적 한계에 근접하고 있다는 것이다. 그는 “메모리 산업의 본질은 정해진 시점에 양산 가능한 기술을 확보하는 경쟁”이라며 “개발 속도, 즉 케이던스를 유지하는 것이 무엇보다 중요하다”고 강조했다.
SK하이닉스는 이에 대응하기 위해 단일 세대에 국한되지 않고 여러 세대에 걸쳐 활용할 수 있는 ‘테크 플랫폼’ 전략을 도입했다. 공정 기술을 모듈화해 개발 부담을 줄이고, 협력사와 로드맵을 공유함으로써 개발 주기를 유지해왔다는 설명이다. 또 공정 난이도를 수치로 관리하는 LOD(Level of Difficulty) 개념을 적용해 차세대 기술 리스크를 체계적으로 예측·관리하고 있다고 밝혔다.
다만 향후 구조 변화와 신소재 도입이 본격화되면 R&D 난도는 더욱 높아질 수밖에 없다고 진단했다. VG(버티컬 게이트), 3D D램, 초고층 낸드 구현을 위해서는 구조 혁신과 함께 새로운 소재 검토가 필수적인데, 이 과정에서 기존 방식의 R&D로는 시간과 비용 부담이 급격히 커진다는 것이다.
이 부사장은 해법으로 AI 기반 R&D를 제시했다. 그는 “기존 R&D는 사람과 리소스를 투입해 기간을 단축하는 맨먼스(man-month) 기반 방식이었다”며 “AI를 활용하면 구조 탐색과 소재 적합성 평가에 드는 시간과 노력을 획기적으로 줄일 수 있다”고 말했다.
실제 SK하이닉스는 소재 탐색 과정에 AI를 적용해 후보 물질 검토 시간을 기존 대비 400분의 1 수준으로 단축했고, 엔비디아와 협력한 공정 시뮬레이션 프로젝트에서는 필요한 웨이퍼 수를 10분의 1로 줄이는 성과를 냈다고 소개했다. AI 모델을 활용해 최소한의 실험만으로도 최적 공정 조건을 도출할 수 있었다는 설명이다.
이 부사장은 “이는 인력 중심의 R&D에서 시간 효율을 극대화하는 ‘AI 기반 R&D’로의 전환을 의미한다”고 말했다.
다만 AI R&D 확산을 위해서는 기업 간 협력이 전제돼야 한다고 강조했다. 그는 “데이터 관리와 AI 모델은 어느 한 기업만의 과제가 아니다”라며 “장비·소재·제조가 연결된 반도체 생태계 전체가 함께 해결해야 할 문제”라고 밝혔다.
SK하이닉스는 협력사와 공유 가능한 AI 생태계를 구축해 기존 협업 체계와 유기적으로 결합하고, 이를 통해 기술적 한계를 극복하며 미래 메모리 시장을 선도해 나간다는 전략이다.
