이성훈 SKH 부사장 "향후 10년 난이도 차원 달라… AI로 R&D 패러다임 전환"

이성훈 SK하이닉스 부사장이 11일 서울 코엑스에서 열린 세미콘 코리아 2026에서 기조연설을 하고 있다.

이성훈 SK하이닉스 부사장이 반도체 기술 난이도가 전례 없이 높아지는 향후 10년을 대비해 연구개발(R&D) 방식 자체를 바꾸겠다고 밝혔다. 사람 중심의 기존 개발 방식에서 벗어나 AI 기반 개발 체계를 도입해 '개발 케이던스'를 지켜내겠다는 구상이다.

이 부사장은 11일 서울 강남구 코엑스에서 열린 세미콘 코리아 2026 기조연설에서 지난 20년을 되돌아보며 향후 10년의 기술 로드맵을 제시했다. 그는 "반도체 산업의 본질은 타이트 마켓에서 제때 좋은 제품을 내놓는 것"이라며 "기술 난이도가 급격히 올라가는 상황에서도 케이던스를 유지하는 것이 가장 큰 과제"라고 말했다.

SK하이닉스는 기술 난이도 상승에 대응하기 위해 '테크 플랫폼' 전략을 도입해왔다. 과거에는 제품 하나를 개발할 때마다 새로운 기술을 개별 적용했다면, 최근에는 주요 공정을 모듈화해 두세 세대 이상 활용하는 플랫폼 개념으로 전환했다. 이를 통해 세대 전환 시 발생하는 리스크와 개발 지연을 최소화했다는 설명이다.

이 부사장은 "과거 10년은 준비된 기술을 최적화하는 시기였다면, 앞으로의 10년은 구조적 혁신과 새로운 물질 도입이 불가피한 시기"라고 진단했다. D램은 스케일링을 넘어 본딩 기반 구조, 버티컬 채널, 3D 스태킹 구조까지 진화가 예고돼 있고, 낸드는 이미 3D 적층 이후 레터럴 스케일링과 고종횡비 공정 부담이라는 새로운 도전에 직면해 있다는 것이다.

특히 그는 구조 변화와 함께 소재 혁신의 필요성을 강조하며 "앞으로는 실리콘 채널만으로 한계에 부딪힐 가능성이 있다"며 "새로운 채널 물질에 대한 탐색도 본격화해야 할 시점"이라고 말했다.

그는 "구조적 변화와 신물질 도입까지 포함하면 앞으로 개발 기간이 추가로 4~5년 더 늘어날 수 있다"며 "케이던스를 지켜야 한다는 명제가 깨질 수도 있는 순간"이라고 우려했다. 이에 대한 해법으로 SK하이닉스는 AI 기반 R&D 전환을 제시했다. 이 부사장은 "기존 R&D는 인력과 리소스를 더 투입하는 방식이었다면, 이제는 AI를 적극 도입해야 한다"고 말했다.

실제 사례도 공개했다. 신소재 탐색 과정에 AI 모델을 적용한 결과, 기존 인력이 2년간 검증한 약 200개 물질 대비 탐색 속도를 400분의 1 수준으로 단축했다고 설명했다. AI 예측 결과와 실제 실험값의 유사성도 상당 수준 확보했다고 덧붙였다.

공정 레시피 개발에도 AI를 도입했다. 엔비디아와 협력해 물리 기반 모델을 활용한 배치 레시피 최적화 프로젝트를 진행한 결과, 기존 대비 웨이퍼 사용량을 10분의 1 수준으로 줄였고 개발 시간 역시 대폭 단축했다는 설명이다.

이 부사장은 다만 AI 도입이 개별 기업 차원에 머물러서는 한계가 있다고 지적했다. "반도체 산업은 IP와 데이터 보호에 민감해 데이터를 쉽게 공유하지 않는다"면서도 "AI 시대에는 생태계 차원의 데이터 활용과 협력이 필요하다"고 말했다. 장비·소재·제조가 유기적으로 연결된 산업 특성상, 공급망 전반에 걸친 AI 적용이 필요하다는 의미다.

그는 "앞으로 10년은 지금까지 경험하지 못한 난이도를 맞이할 것"이라며 "기술 변곡점에서 생태계 협력과 AI 활용을 통해 다시 한 번 케이던스를 지켜내겠다"고 강조했다.