도승용 SK하이닉스 부사장(DT부문장)은 17일(현지시간) 미국 캘리포니아 새너제이에서 열린 엔비디아 개발자 콘퍼런스 ‘GTC 2026’ 패널 토론에서 “AI 수요 급증에 대응하는 과정에서 생산능력 확대와 제조 혁신이라는 이중 과제에 직면해 있다”면서 “반도체 수요는 빠르게 증가하지만 제조는 같은 속도로 확장되기 어려운 구조적 한계가 있다”고 밝혔다.
이어 도 부사장은 “AI 메모리 수요 증가에 따라 한국 및 글로벌 차원의 생산능력 확대를 추진 중이며 미국 인디애나 투자도 그 일환”이라면서 “신규 팹은 건설부터 양산 안정화까지 시간이 필요한 만큼, 기존 라인의 효율 개선이 병행돼야 한다”고 강조했다.
제조 환경의 복잡성도 빠르게 높아지고 있다. 고대역폭메모리(HBM) 등 고부가가치·맞춤형 제품 비중이 확대되면서 공정 운영 난이도가 상승했고, 품질·비용·속도 간 균형을 맞추는 의사결정 부담도 커졌다. 도 부사장은 “이제는 기존 경험이나 규칙 기반 자동화만으로는 이러한 요구를 충족하기 어렵다”고 말했다.
이에 SK하이닉스는 공장이 스스로 학습하고 판단하는 자율형 팹 구축을 통해 설계부터 양산까지의 전환 속도를 단축한다는 구상이다.
자율형 팹은 ‘오퍼레이셔널 AI’, ‘피지컬 AI’, ‘디지털 트윈’ 등 세 축을 중심으로 구현된다. 오퍼레이셔널 AI는 엔지니어의 판단과 노하우를 데이터 기반으로 구현해 의사결정에 활용하는 ‘두뇌’ 역할을 한다. 이를 통해 설비 유지보수와 결함 분석 등 주요 공정의 처리 시간을 50% 이상 단축했다.
피지컬 AI는 공장의 실행 체계를 담당한다. 웨이퍼 이송 시스템(OHT)에 AI를 접목해 공정 간 이동을 지능화하고, 비전 기반 로봇과 자율주행 물류로봇(AMR)을 활용해 물류 효율과 안전성을 높인다. 회사 측은 이를 통해 부품 재고를 약 30% 절감할 수 있을 것으로 보고 있다.
디지털 트윈은 실제 팹을 가상 공간에 구현해 시뮬레이션과 최적화를 수행하는 기술이다. SK하이닉스는 엔비디아 ‘옴니버스’ 플랫폼을 활용해 생산 흐름과 자재 이동, 설비 배치 등을 사전에 검증하고, 생산 중단 없이 AI 학습과 운영 최적화를 병행하고 있다.
SK하이닉스는 이 세 축을 결합해 보다 빠르고 유연한 제조 체계를 구축한다는 계획이다.
