이성훈 SK하이닉스 연구개발(R&D)공정 담당 부사장. 사진=정단비 기자 2234jung@newsway.co.kr
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SK하이닉스 이성훈 부사장, 메모리 기술 혁신 위한 AI 결합 협업 생태계 강조
세미콘 코리아 2026 기조연설에서 미래 기술 변곡점 돌파 전략 제시
현재 상황은
D램 10nm급 초미세 공정, 낸드 초고적층 경쟁 심화
기술 난이도 급상승으로 개발주기와 혁신 관리 중요성 부각
테크 플랫폼 도입, LoD 정량화 등 체계적 혁신 추진
핵심 코멘트
구조·물질 혁신, VG·3D D램·초고층 낸드 실현에 필수
AI 협업, R&D 난이도 상승에 대응하는 새로운 해결책
엔비디아와 공정 시뮬레이션 최적화 사례 제시
주목해야 할 것
AI 모델 활용, 신물질 검토·공정 조건 확보 효율성 극대화
'Man Month Based R&D'에서 'AI Based R&D'로 패러다임 전환
데이터 관리·AI 모델, 반도체 생태계 전체의 공동 과제
향후 전망
SK하이닉스, 협력사와 AI 생태계 구축해 기술 한계 극복 목표
기존 협업 체계와 AI 결합, 미래 반도체 시장 선도 의지
이 부사장은 "현재 메모리 업계에서 D램은 10nm급 초미세 공정 진입과 낸드의 초고적층 경쟁으로 인해 기술 난이도(LoD: Level of Difficulty)가 급격히 상승하고 있다"며 "SK하이닉스는 이런 난관 속에서도 개발주기를 유지하기 위해 테크 개발에 플랫폼 개념을 도입했고, LoD를 정량화해 체계적으로 관리하는 등 지속적인 혁신을 추진 중"이라고 말했다.
테크 플랫폼은 어느 한 세대의 제품에만 적용하는 것이 아니라 여러 세대에 걸쳐 적용할 수 있는 기술적인 틀을 뜻한다.
이 부사장은 "하지만 앞으로 마주할 기술 변곡점에 대응하기 위해서는 구조와 물질에서 혁신이 필수적"이라며 "VG(Vertical Gate), 3D D램 및 초고층 낸드 구현을 위해 구조적 변화와 함께 신물질 도입의 필요성이 더욱 커지고 있다"고 강조했다.
R&D 난도가 높아짐에 따라 기존보다 더 많은 인력과 리소스 투입이 요구되는 상황에서 AI 기반 협업은 기존과는 차별화된 새로운 해결책이 될 수 있다는 분석이다.
이 부사장은 "SK하이닉스는 AI 기술이 새로운 구조 탐색 및 신물질 공정 적합성 평가에 소요되는 시간과 노력을 크게 절감할 수 있다는 점에 주목했다"며 대표적으로 엔비디아와 협력해 공정 시뮬레이션을 최적화한 사례를 제시했다.
그는 이어 "AI 모델을 활용하면 기존 방식보다 훨씬 광범위한 물질을 단기간에 검토할 수 있으며, 최소한의 실험만으로도 최적의 공정 조건을 확보할 수 있다"며 "이는 곧 인력 중심의 'Man Month Based R&D'에서 시간 효율성을 극대화하는 'AI Based R&D'로의 패러다임 전환을 의미한다"고 강조했다.
이 부사장은 "이러한 AI 기반 R&D의 핵심 요소인 '데이터 관리'와 'AI 모델'은 비단 한 기업의 숙제가 아닌, 반도체 생태계 전체가 함께 해결해야 할 공동 과제"라며 "SK하이닉스는 협력사와 공유 가능한 AI 생태계를 구축하고 이를 기존 협업 체계와 유기적으로 결합해 기술적 한계를 극복하며 미래 반도체 시장을 선도해 나갈 것"이라고 말했다.
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