AI 학습 및 추론을 지원하는 고성능·고대역폭 반도체 수요가 급격히 증가하고 있다. 특히 SK하이닉스가 경쟁우위를 확보한 HBM을 바탕으로 올해 D램 시장 규모가 지난해 대비 65% 가까이 성장한 117조원에 이르면서 SK하이닉스는 선도 경쟁력과 미래 비전을 논의하는 자리를 마련했다.

SK하이닉스가 최근 글로벌 AI 메모리 선도 기업의 위상을 얻게 된 배경과 경쟁력에 대해 진단하고, 미래 비전을 논의하는 신임임원 좌담회를 진행했다.

좌담회에는 △권언오 부사장(HBM PI) △길덕신 부사장(소재개발) △김기태 부사장(HBM S&M) △손호영 부사장(Adv. PKG개발) △오해순 부사장(낸드 Advanced PI) △이동훈 부사장(321단 낸드 PnR) △이재연 부사장(Global RTC)이 참석했다. 좌담회 사회는 원정호 부사장(Global PR)이 맡았다.

신임임원들은 SK하이닉스가 시장 선도하게 된 배경으로 시장 형성 전부터 장기간 HBM을 개발해온 기술력과 이종간 융합을 위한 고객사와의 협업을 손에 꼽았다.

권언오 부사장은 “시장이 열리기 전부터 오랜 시간 동안 끈질기게 이어져 온 AI 메모리에 대한 투자와 연구가 회사 성장의 밑거름이 됐다”면서 “이를 바탕으로 우리는 AI 인프라에 필수적인 HBM 및 여러 고성능 메모리에서의 기술력과 양산 노하우를 선제적으로 확보했다”고 평가했다.

이에 경쟁사보다 한 발 빠르게 제품을 공급하면서 대규모 양산 경험을 쌓을 수 있었고, 이것이 선순환이 돼 상대적으로 제품 신뢰성 또한 높아지는 연쇄 효과를 낳은 것으로 보인다.

손호영 부사장은 “시장의 요구에 부응하려면 고객과 한 차원 더 높은 협력 관계를 맺고, 메모리와 시스템, 전공정과 후공정의 경계가 허물어지는 이종간 융합을 위한 협업을 준비해야 한다”고 덧붙였다.

SK하이닉스는 차세대 AI 메모리 경쟁력을 미리 준비하고 있었다. 이는 낸드 기반의 고용량 제품이다. 

이동훈 부사장은 “AI에 필요한 대량의 데이터를 축적하기 위해서는 낸드 기반의 고용량 SSD 제품이 필수적이다”라며, “SK하이닉스는 낸드의 초고층 데이터 저장 영역을 안정적으로 구현하는 멀티 플러그(Multi-Plug) 기술과 제품 크기를 줄여 생산성을 높여주는 올(All) PUC(Peri. Under Cell) 기술 등을 업계에서 가장 먼저 확보해 이 분야 경쟁력을 높이고 있다”고 밝혔다.

AI 메모리가 이처럼 각광을 받게 된 데 대해 임원들은 HBM, CXL, eSSD, PIM 등 고성능 솔루션들이 기존 메모리의 데이터 병목 현상을 해결하고, AI의 동작 속도를 높여주고 있기 때문이라고 진단했다.

향후 AI 활용 분야가 확대될수록 관련 고성능·고용량 메모리 채택 증가는 필연적이다. 김기태 부사장은 “생성형 AI 기술이 교육, 의료 등 공공 서비스뿐만 아니라 B2C 시장에서 주요 소비자층 분석, 상품·서비스 개발 및 마케팅, 공급망 관리에까지 폭넓게 활용되고 있어 메모리의 활용도는 더욱 높아질 것”으로 예측했다.

길덕신 부사장은 “생성형 AI 기술이 얼마나 많은 응용 분야와 융합해 소비자에게 다가갈 것인지가 중요하다”면서 “향후 온디바이스, 자율주행, 그리고 로봇 산업과 AI간 융합이 반도체 시장의 변화와 성장을 주도하게 될 것”이라고 전망했다.

이동훈 부사장은 “AI 기술이 더 발전하게 되면 메타버스가 실제 현실에 가까울 정도로 고도화되는 미래도 생각해볼 수 있으며 빅테크 기업들이 이 분야를 선점하려는 과정에서 메모리 수요 증가할 것”이라고 내다봤다.

향후 시장의 주목을 받을 메모리로 △M램(자기 저항 메모리) △R램 (저항 변화 메모리) △PCM (상변화 메모리) 등이 주목 받고 있는 것으로 전해졌다. 이재연 부사장은 “MRAM, RRAM, PCM 외에도 저전력 특성까지 동시에 지닌 SOM(Selector Only Memory), Spin Memory, Synaptic Memory 등 이머징 메모리에 주목하고 있다”면서 연구개발을 지속 강화할 필요가 있다고 강조했다.

SOM은 기존 메모리의 캐패시터(저장영역)와 트랜지스터(제어영역) 기능을 단일 소자에 구현한 메모리로, 기존 PCM의 미세공정 한계를 극복하는 메모리로 알려져 있으며, 스핀 메모리는 전자가 갖는 스핀 운동 특성을 응용해 데이터의 저장 유무를 구분하는 메모리로, 대표적으로 MRAM이 있다. Synaptic Memory는 인공 신경망 소자 기반 메모리로, 인간 두뇌와 유사한 고효율 컴퓨팅 구조를 구현해 기존 컴퓨팅 구조(직렬 처리 방식)의 한계인 데이터 병목 현상 등을 해결할 것으로 기대를 모으고 있다.

특히 차세대 HBM4는 메모리에 로직 반도체 공정을 처음으로 도입해 제품 양산을 할 것으로 전해졌으며, 신공정 도입으로 HBM 스펙의 향상과 수주 증가로 이어지길 SK하이닉스는 기대하는 분위기였다.

이에 손호영 부사장은 “메모리와 비메모리 등 이종 간 집적을 구현하려면 어드밴스드 패키징 기술을 고도화해야 한다”며 글로벌 산학연과의 협력 강화를 강조했다. 길덕신 부사장 또한 “최근 중요성이 커지고 있는 패키징 분야에서는 수율과 방열 특성을 높여 제품 성능과 품질을 강화하는 소재를 개발하는 것이 중요하다”고 덧붙였다.