[서울=뉴스핌] 김정인 기자 = SK하이닉스가 엔비디아와 글로벌 인공지능(AI) 팩토리 구축을 위한 차세대 메모리를 공동 개발한다. 양사는 반도체 설계와 제조 공정에 AI를 적용하는 장기 기술 파트너십도 강화하기로 했다.

SK하이닉스는 8일 엔비디아와 AI 팩토리용 차세대 메모리 공동개발과 반도체 설계·제조 가속화를 위한 장기 기술 파트너십을 강화한다고 밝혔다. 양사는 수년간 세계 최고 수준의 AI 컴퓨팅 플랫폼 구축을 위해 이어온 협업을 바탕으로 파트너십을 한 단계 고도화하기로 했다.

이번 협력은 SK하이닉스와 엔비디아의 관계가 고대역폭메모리(HBM) 공급을 넘어 AI 인프라 전반을 겨냥한 기술 공동개발로 확장되고 있다는 점에서 의미가 크다. 엔비디아가 AI 팩토리를 차세대 산업 인프라로 제시하는 가운데, SK하이닉스는 첨단 메모리 개발과 안정적 공급을 통해 엔비디아의 글로벌 AI 인프라 확장을 뒷받침할 계획이다.

젠슨 황 엔비디아 창업자 겸 CEO는 "AI 팩토리는 차세대 산업혁명의 엔진이고 첨단 메모리는 그 성능의 핵심"이라며 "SK하이닉스는 엔비디아의 AI 컴퓨팅 플랫폼을 위한 첨단 메모리 기술 제공에 있어 핵심적인 역할을 해온 뛰어난 파트너로, AI 팩토리용 차세대 메모리를 공동개발하고 프런티어 모델 학습부터 에이전틱 AI와 피지컬 AI까지 글로벌 AI 인프라 확장 가속화를 함께 지원하겠다"고 말했다.

최태원 SK그룹 회장은 "이번 파트너십은 SK하이닉스와 엔비디아가 수년간 함께해 온 협업의 깊이를 방증한다"며 "양사가 AI 팩토리용 차세대 메모리를 공동개발하고 반도체 설계와 제조에 AI를 적용함으로써 AI 인프라의 미래를 함께 만들어 갈 것"이라고 말했다.

◆ AI 팩토리용 차세대 메모리 공동개발

이번 장기 파트너십은 첨단 메모리의 긴 개발 주기를 고려해 안정적인 공급 기반을 마련하는 데 초점이 맞춰져 있다. SK하이닉스는 엔비디아의 인프라 로드맵과 전 세계 AI 인프라 구축 수요에 맞춰 차세대 메모리를 지속 공급할 계획이다.

SK하이닉스는 이번 파트너십을 통해 AI 인프라, 퍼스널 AI, 피지컬 AI 등 엔비디아가 개척하는 AI 분야 신시장으로 협력 범위를 넓힌다. 양사는 베라 루빈 AI 슈퍼컴퓨터, 베라 CPU, RTX 스파크 PC, 젯슨 토르 로보틱 컴퓨팅 플랫폼용 메모리를 공동 개발할 예정이다.

이는 AI 가속기용 HBM 중심의 협력을 넘어 서버, PC, 로보틱스 플랫폼 등 엔비디아 AI 생태계 전반으로 SK하이닉스의 메모리 공급 영역이 확대될 수 있다는 의미다. AI 모델 학습과 추론, 에이전틱 AI, 피지컬 AI로 수요가 넓어지는 상황에서 양사의 기술 협력도 장기화될 전망이다.

◆ 반도체 시뮬레이션·EDA 협력 확대

양사는 반도체 개발에 필요한 시뮬레이션 기술 고도화도 함께 추진한다. SK하이닉스는 엔비디아의 CUDA-X 라이브러리와 PhysicsNeMo 프레임워크를 활용해 반도체 설계와 제조 과정에서 필요한 시뮬레이션 작업의 처리 속도와 효율을 높이고 있다.

협력 분야에는 반도체 공정 특성을 분석하는 TCAD(기술 컴퓨터 지원 설계)와 반도체 회로를 미세하게 구현하기 위한 계산 리소그래피 기술 등이 포함된다.

양사는 이러한 협력을 반도체 설계 자동화(EDA)와 시뮬레이션 분야 전반으로 확대할 계획이다. 반도체 제조사와 AI 컴퓨팅 플랫폼 기업인 엔비디아, EDA 소프트웨어 기업이 함께 참여하는 삼각 협력 체계를 구축해 반도체 개발 환경의 혁신을 추진한다는 구상이다.

◆ 팹 디지털트윈으로 자율 제조 고도화

자율 제조 구현의 핵심 기반인 디지털트윈 기술 고도화도 이번 협력의 주요 과제다. SK하이닉스는 엔비디아의 옴니버스(Omniverse) 라이브러리와 오픈USD(OpenUSD) 기술을 활용해 실제 반도체 공장을 3차원 가상 공간에 구현하고 있다.

이를 통해 복잡한 반도체 제조 환경을 보다 정밀하게 시각화·분석·최적화할 수 있다. GPU 가속 기반 의사결정 최적화 엔진인 cuOpt와 메트로폴리스(Metropolis) 플랫폼을 활용해 자율 이동 로봇(AMR)을 비롯한 공장 내 주요 설비와 자산의 운영 효율을 높이는 작업도 진행 중이다.

양사는 디지털트윈 환경을 기존 제조 시스템과 AI 기반 업무 프로세스에 연계하는 방안도 추진한다. AI가 팹 운영 데이터를 실시간으로 분석하고 업무를 자동화하면 생산성과 운영 효율을 높이고 제조 의사결정도 고도화할 수 있을 것으로 기대된다.

kji01@newspim.com