[파이낸셜뉴스] 삼성전자 정기태 부사장과 SK하이닉스 임의철 펠로우 등 산학연 주요인사가 참석해 인공지능(AI)-PIM 반도체 산업의 혁신과 발전에 대해 중요한 경험과 토론을 공유하는 자리가 마련됐다. 과학기술정보통신부가 주최하고 정보통신기획평가원 PIM인공지능반도체사업단, 한국과학기술원(KAIST) PIM반도체설계연구센터가 주관하는 '2024 제2회 AI-PIM 반도체 워크숍'이 30일 서울 양재동 엘타워 엘하우스홀에서 열린다. 이번 워크숍은 'AI 반도체 시대의 PIM 반도체'라는 주제로 PIM 반도체의 의미를 새롭게 조명하고, 관련 기획·연구·개발자들을 중심으로 AI-PIM 반도체 생태계 조성의 공감대를 마련할 자리가 될 것으로 기대된다. PIM반도체설계연구센터 유회준 센터장은 "선제적 대규모 투자와 기술 패권을 앞세운 AI의 격변기 속에서 지금이 바로 미래 한국 반도체 산업의 절대 경쟁력 확보에 집중이 필요한 시기"라고 말했다. 그러면서 이번 워크숍과 관련해 "AI반도체 연구-개발에서 AI-PIM반도체의 의미를 재해석 및 재정립하고 메모리 기술을 바탕에 두고 AI-PIM 허브를 중심으로 관련 SoC 가속기를 아우르는 하드웨어, 소프트웨어 플랫폼 연구-개발에 필요한 새로운 아이디어와 열정을 공유하는 자리가 될 것"이라고 강조했다. 이번 워크숍 1부에서는 삼성전자 정기태 부사장, SK하이닉스 임의철 펠로우, 서울대 심재웅 교수 등이 파운드리 산업의 최근 기술 동향, AI 시대의 전문 메모리 솔류션 : 컴퓨팅과 메모리의 결합, 초거대 AI 모델 시대의 PIM·NDP 연구 방향에 대해 발표한다. 또 2부에서는 국민대학교 민경식 교수, 고려대학교 박종선 교수, SK하이닉스 김동균 펠로우, 삼성전자 손교민 마스터를 패널리스트로 초대해 1부 발표 내용을 바탕으로 'AI 반도체 붐 속에서 학계, 산업계에서 바라보는 PIM 반도체 개발 방향'이라는 주제에 대해 토론한다. 또한 PIM반도체설계연구센터의 IP 및 플랫폼 허브 추진 상황과 협력 방안에 대해 소개할 예정이다. monarch@fnnews.com 김만기 기자

[파이낸셜뉴스] 삼성전자와 SK하이닉스 등 반도체 대기업과 대학, 중소 팹리스 기업이 한자리에 모여 지능형반도체(PIM) 기술 확보를 위한 협력 강화 방안을 논의한다. 이 자리에서 파운드리 서비스 활용이 가능한 메모리 기반 PIM 지식재산권(IP) 개발 방안과 삼성 및 SK하이닉스와의 협업 네트워크 구축 등에 대해 논의할 예정이다. 정보통신기획평가원(IITP)는 7일 서울 양재동 엘타워에서 'PIM MPW 산학 협력 워크숍'을 개최한다고 6일 밝혔다. 유회준 PIM반도체설계연구센터장은 "미래 경쟁력확보를 위해서는 PIM 원천 기술을 확보하는 것은 물론, 국내 대기업, 대학과 팹리스 간 협력 체계 등 생태계를 구축하는 일이 절대적으로 필요하다"고 말했다. 그러면서 "이번 워크숍은 사업에 참여하는 기업과 대학에서 개발된 양질의 설계 IP들을 멀티프로젝트 웨이퍼(MPW)를 통해 검증해 국내 시스템반도체 제품개발의 기술 수준과 효율성을 한 단계 높일 수 있는 협력 방안을 모색하는 뜻깊은 자리가 될 것" 이라고 말했다. 이번 워크숍은 과학기술정보통신부가 주최하고 IITP와 한국과학기술원(KAIST) PIM반도체설계연구센터가 주관해 과기정통부를 비롯해 삼성전자 메모리사업부 유학수 수석, SK하이닉스 MSPD 그룹 권용기 수석, ㈜유엑스팩토리 박준영 대표, 그리고 고려대학교 전기전자공학부 궁재하 교수 등이 참여한다. 특히 DRAM-PIM IP개발 협력, SK하이닉스 AiM IP 개발 협업, PIM 상용화를 위한 중소벤처기업의 반도체 시스템 개발 협력 방안, PIM 연구동향 및 산학 협력 방안에 대해 논의하며, PIM반도체설계연구센터의 IP 및 플랫폼 허브 추진 상황과 계획도 발표한다. 또한, 이번 행사에는 과학기술정보통신부 및 PIM 인공지능반도체사업단 관계자들과 PIM 관련 주요 산학연 전문가들이 참여해 PIM 개발 협력 및 앞으로의 전망에 대하여 자유로운 토론과 많은 의견을 교환할 예정이다. PIM반도체설계연구센터는 과학기술정보통신부의 'PIM인공지능반도체 핵심기술개발(설계)' 사업을 통해 지난해 6월 개소했다. 이번 사업에 참여하는 대학들과 함께 삼성전자와 SK하이닉스가 운영위원으로 참여하고 있으며, 특히 삼성전자는 반도체 설계 인력을 연구센터에 파견하여 공동연구 수행과 인력양성을 위한 교육과정도 함께 개발 중이다. monarch@fnnews.com 김만기 기자

[파이낸셜뉴스] 한국과학기술원(KAIST) 유회준 교수팀이 세계 최초로 DRAM 메모리 셀 내부에 직접 프로세서(CPU)까지 함께 들어가 인공지능(AI) 연산이 가능한 지능형반도체(PIM 반도체) '다이나플라지아(DynaPlasia)'를 개발했다. 다이나플라지아는 기존 PIM반도체보다 연산처리속도가 15배 빠르며, 아날로그 회로 방식이어서 병렬성이 300배 높아졌다. 유회준 교수는 14일 "다이나플라지아는 기존 AI 반도체가 가지고 있던 메모리 병목현상을 해소할 뿐만아니라, 높은 처리량과 가변성을 갖는 고메모리 용량의 DRAM-PIM"이라며 "본격적인 상용화에 성공할 경우, 최근 더욱 거대해지고 다양해지는 AI 모델에서도 높은 성능을 보일 수 있을 것"이라고 말했다. 세계적인 반도체 기업들은 AI반도체의 전력문제를 해결하기 위해 미세공정을 도입해 왔다. 28나노에서 5나노, 3나노까지 미세공정을 도입해 전력소모를 줄여왔다. 이후 기업들과 학계에서는 3나노라는 물리적 한계에 도달해 PIM반도체로 눈을 돌리기 시작했다. PIM 반도체는 하나의 칩 내부에 메모리와 CPU를 함께 들어가 있는 차세대 반도체다. 기존 PIM 반도체는 대부분 셀 하나에 8개 이상의 트랜지스터가 필요한 SRAM-PIM 방식이거나, DRAM 기반 PIM으로 만들어졌더라도 프로세서를 메모리 셀 어레이 외부에 근접 배치하는 디지털 PIM 방식이었다. 메모리와 CPU간 거리를 줄이고 대역폭을 넓혀 데이터 병목현상을 줄였지만 메모리 셀 내부에 직접 CPU를 넣어 연산성능을 올리지는 못했다. 다이나플라지아는 아날로그형 DRAM-PIM 기반 AI 반도체로 3개의 트랜지스터만으로 셀을 구성했다. 메모리 셀 내부에 CPU를 넣어 높은 병렬성과 에너지 효율의 아날로그 연산 방식을 이용해 집적도와 연산기능을 획기적으로 향상시켰다. 뿐만 아니라, 누설전류 내성 컴퓨팅을 통해 모든 메모리 셀들이 병렬로 동작할 수 있도록 해 기존 디지털 DRAM-PIM 방식 대비 약 300배 높은 병렬성으로 15배 높은 데이터 처리량을 보인다. 또한, 기존 아날로그형 PIM 반도체에서는 메모리와 연산기, 그리고 아날로그-디지털 데이터 변환기를 별도로 구현해 고정된 하드웨어 구조였다. 연구진은 세계 최초로 하나의 셀이 메모리, 연산기, 데이터 변환기의 기능을 동시에 지원할 수 있는 '트리플-모드 셀'을 개발했다. 다이나플라지아는 예를들어 100만개의 셀이 집적돼 있다면 메모리가 많이 필요할 경우, 셀 99만개는 메모리 역할을 할 수 있다. 또 1만개가 CPU 역할을 하다가 계산을 많이 해야 될 경우에는 메모리 역할을 하는 셀을 줄일 수 있는 셈이다. 한편, 유회준 교수는 새로 개발한 다이나플라지아를 지난달 미국 샌프란시스코에서 개최된 국제고체회로설계학회(ISSCC)에서 발표했다.    monarch@fnnews.com 김만기 기자

[파이낸셜뉴스] 메모리 반도체 시장 한파가 들이닥친 가운데 글로벌 메모리 반도체 1위 삼성전자가 '초격차 기술력' 확보에 사활을 걸고 있다. 삼성전자는 20일, 자사가 개발한 프로세싱인메모리(PIM)를 세계적인 반도체 업체인 AMD의 그래픽처리장치(GPU) 가속기 카드에 탑재해 성능을 입증하는 데 성공했다고 밝혔다.  PIM은 프로세서가 수행하는 데이터 연산 기능을 메모리 내부에 구현한 기술로, 메모리 내부에서 연산 처리가 가능해 중앙처리장치(CPU)와 메모리 간 데이터 이동이 줄어들어 인공지능(AI) 가속기 시스템의 성능과 에너지 효율을 높일 수 있는 장점이 있다. 삼성전자는 연산 기능을 갖춘 차세대 메모리반도체인 PIM 기술을 활용한 메모리 솔루션(HBM-PIM)을 확보하고, 이를 구현하는데 필요한 소프트웨어에 대한 표준화를 완료했다. 삼성전자에 따르면 HBM-PIM 클러스터를 구현해 대규모 AI 및 고성능 컴퓨터 애플리케이션에 적용한 결과 기존 GPU 가속기 대비 성능은 2배 늘고 에너지 소모는 50% 감소했다. 또 8개의 GPU 가속기로 시스템을 구성하고 대용량 AI 언어 모델을 학습시켜 본 결과 HBM-PIM을 탑재한 GPU 가속기가 단순 HBM만을 탑재한 GPU 가속기보다 1년 동안 사용하는 에너지가 약 2100GWh(기가와트시) 가량 절감되는 것으로 나타났다. 탄소 배출량을 약 96만t 가량 줄일 수 있는 양이며, 이는 약 1억 그루의 소나무가 1년 동안 흡수하는 탄소보다 많다. 삼성전자는 고용량 AI 모델을 위한 컴퓨트익스프레스링크(CXL) 기반의 프로세싱니어메모리(PNM) 솔루션도 개발하고 있다. 최근 차세대 D램으로 불리는 CXL은 고성능 컴퓨팅 시스템에서 CPU, GPU, 가속기, 메모리 등을 효율적으로 사용하기 위해 만든 새 표준화 인터페이스다. CPU 증설 없이 메모리의 용량을 쉽게 확장할 수 있도록 한 것이 특징이다. PNM 기술은 메모리를 데이터 연산 기능에 활용해 작업 처리 속도를 높였다. 연산 기능을 메모리 옆에 위치 시켜 CPU-메모리 간 발생하는 병목 현상을 줄이고 시스템 성능을 개선할 수 있다. 또 높은 메모리 대역폭을 요구하는 추천 시스템이나 인-메모리 데이터베이스 등의 응용에서 약 2배 이상 성능이 향상되는 것을 확인했다. 향후 AI, 메타버스 등 미래 산업의 고성능 수요에 대응하고 친환경 경영에도 기여할 것으로 내다봤다. 박철민 삼성전자 메모리사업부 신사업기획팀장(상무)은 "HBM-PIM 클러스터 기술은 업계 최초의 거대 규모 인공지능 분야 맞춤형 메모리 솔루션"이라며 "통합 소프트웨어 표준화 과정을 거쳐 CXL-PNM 솔루션과도 접목해 에너지 절감 및 탄소 배출 저감 효과를 극대화함으로써 친환경 경영에 기여할 것"이라고 말했다. 한편 1993년 메모리 시장 전체에서 1위에 등극한 삼성전자는 현재까지 왕좌를 유지하고 있다. 시장조사기관 옴디아에 따르면 삼성전자의 올해 2·4분기 D램과 낸드 시장 점유율은 각각 43.4%, 33.3%로 세계 1위를 유지했다.  rejune1112@fnnews.com 김준석 기자

[파이낸셜뉴스] 빅테이터 분석, 사물인터넷(IoT), 자율주행 자동차, 디지털 헬스 등 인공지능(AI)을 기반으로 한 산업이 확대되면서 AI 전용 반도체 수요는 계속 증가할 것이란 분석이 나왔다.  문남중 대신증권 연구원은 28일 "전 세계 AI 반도체 시장은 헬스케어, 자동차, 가전 등 AI 서비스 구현에 대한 수요로 오는 2033년 3410억 달러(약 474조원)로 매년 32.1% 성장할 것으로 예상된다"고 설명했다.  그러면서 "현재 우리가 인식하고 있는 AI 시스템 구현 단계와 서비스 플랫폼은 ‘학습용’, ‘서버용’에 머물러 있다"며 "다음 단계인 ‘추론용’과 ‘엣지 디바이스용’이 본격화되면, AI 반도체 수요 성장은 지속될 것"이라고 강조했다.  이에 문 연구원은 추론 및 엣지 디바이스용 AI 시스템에 활용되는 2세대, 3세대 반도체의 역할에 주목했다. 특히 프로세싱인메모리(PIM)와 뉴로모픽 등 3세대 반도체는 AI 학습 시 연산처리와 저장장치간 데이터 이동을 최소화하고 효율성을 높이도록 설계한 것이 특징이다. 국내 기업도 관련 기술 개발 및 상용화에 박차를 가하고 있다.  문 연구원은 "PIM은 메모리 반도체 내부에 연산 기능을 넣어 데이터 이동 최소화, 연산 속도를 높이는 기술로서 SK하이닉스, 삼성전자의 고대역폭메모리(HBM)가 해당된다"며 "뉴로모픽은 인간 뇌의 신경망 구조와 동작방식을 모방하여 저전력·고효율 AI 연산을 가능하게 하는 기술로, IBM을 포함해 퀄컴, 삼성전자, SK하이닉스도 기술을 개발 중"이라고 전했다.  soup@fnnews.com 임수빈 기자

1983년 반도체 사업을 시작한 SK하이닉스가 40여년간의 노력과 혁신을 거쳐 세계 인공지능(AI) 메모리 산업 리더로 도약했다. SK하이닉스는 '메모리 센트릭'을 비전으로 삼고 지금까지의 기술력을 바탕으로 차세대 AI 메모리 개발에 매진하고 있다. 10일 SK하이닉스는 창립 41주년을 맞아 고대역폭 메모리(HBM)를 중심으로 혁신 제품에 담긴 역사, 기술력, 구성원들의 노력 등을 뉴스룸에 소개했다. SK하이닉스는 "기술력으로 일군 40년을 갈무리하고 새로운 1년을 달린 올해 '40+1 르네상스 원년'을 만들어가고 있다"며 "그 배경에 HBM, 지능형반도체(PIM), 컴퓨트 익스프레스 링크(CXL) 등 첨단 공정과 패키징 기술이 집약된 AI 메모리가 자리 잡고 있다"고 설명했다. SK하이닉스의 'HBM 성공신화'는 15년 전인 2009년으로 거슬러 올라간다. 회사 측은 실리콘관통전극(TSV)과 웨이퍼 레벨 패키지(WLP) 기술이 메모리 성능의 한계를 극복해 줄 것으로 판단하고 본격적으로 HBM 개발에 착수했다. 2013년 세계 최초로 TSV와 WLP 기술을 기반으로 개발한 1세대 HBM이 세상에 나왔다. HBM은 출시 당시 혁신 메모리로 주목받았으나 시장의 폭발적 반응은 없었다. 박소연 기자

[파이낸셜뉴스]  1983년 반도체 사업을 시작한 SK하이닉스가 40여년간의 노력과 혁신을 거쳐 세계 인공지능(AI) 메모리 산업 리더로 도약했다. SK하이닉스는 '메모리 센트릭'을 비전으로 삼고 지금까지의 기술력을 바탕으로 차세대 AI 메모리 개발에 매진하고 있다. 10일 SK하이닉스는 창립 41주년을 맞아 고대역폭 메모리(HBM)를 중심으로 혁신 제품에 담긴 역사, 기술력, 구성원들의 노력 등을 뉴스룸에 소개했다. SK하이닉스는 "기술력으로 일군 40년을 갈무리하고 새로운 1년을 달린 올해 '40+1 르네상스 원년'을 만들어가고 있다"며 "그 배경에 HBM, 지능형반도체(PIM), 컴퓨트 익스프레스 링크(CXL) 등 첨단 공정과 패키징 기술이 집약된 AI 메모리가 자리 잡고 있다"고 설명했다. SK하이닉스의 'HBM 성공신화'는 15년 전인 2009년으로 거슬러 올라간다. 회사 측은 실리콘관통전극(TSV)과 웨이퍼 레벨 패키지(WLP) 기술이 메모리 성능의 한계를 극복해 줄 것으로 판단하고 본격적으로 HBM 개발에 착수했다. 2013년 세계 최초로 TSV와 WLP 기술을 기반으로 개발한 1세대 HBM이 세상에 나왔다. HBM은 출시 당시 혁신 메모리로 주목받았으나 시장의 폭발적 반응은 없었다. HBM이 널리 쓰일 만큼 고성능 컴퓨팅 시장이 무르익지 않았기 때문이다. SK하이닉스는 멈추지 않고 후속 개발에 매진했고, 그 사이 AI 기술이 빠르게 발전하면서 메모리 시장 판도가 급변했다. 2022년 생성형 AI 등장 이후 다양한 제품과 서비스가 AI 중심으로 재편됐다. 그러면서 대용량 데이터를 처리하고 빠른 학습과 추론을 지원하는 고성능 메모리 수요가 가파르게 늘었다. AI 흐름이 본격화하기 전부터 고대역폭으로 대용량 데이터를 빠르게 전달하는 HBM 개발에 집중해온 SK하이닉스는 시장 변화에 발맞춰 내실을 다졌다. 3세대 HBM인 HBM2E로 주도권을 잡고, AI와 고성능 컴퓨팅(HPC)에 최적화한 4세대 HBM인 HBM3를 엔비디아에 공급하면서 HBM 강자로서 위상을 확립했다. 이어 지난해 HBM3 12단 24기가바이트(GB), 올해 HBM3E 12단 36GB 양산까지 성공하면서 AI 메모리 시장에서 지위를 공고히 했다. 현재 SK하이닉스는 '메모리 센트릭'을 비전으로 삼고 40여년간 축적해온 기술력을 바탕으로 다양한 AI 메모리를 개발 중이다. 올해는 프로세싱인메모리(PIM), 컴퓨트익스프레스링크(CXL), AI 솔리드스테이트드라이브(SSD) 등으로 라인업을 강화하고 있다. 다변화한 AI 서비스에 발맞춰 각 고객에 최적화한 맞춤형 AI 메모리 개발에 집중, 혁신 소자 기반의 차세대 이머징 메모리도 개발 중이다. psy@fnnews.com 박소연 기자

[파이낸셜뉴스] SK하이닉스는 5일 경기 이천 본사에서 ‘원팀으로 넥스트를 준비하는 SK하이닉스 미래포럼’을 열었다고 밝혔다. 이번 행사에는 곽노정 사장, SK하이닉스 사내 대학(SKHU) 홍상후 총장을 비롯한 주요 임원진과 국내 주요 대학 교수진이 참석해 차세대 반도체 기술 및 제품에 대해 토론을 펼치고 인사이트를 공유했다. 미래포럼은 고대역폭메모리(HBM) 이후에도 회사가 시장 우위를 지키는 한편, 메모리의 가치를 높이고 인공지능(AI) 시대를 이끌어갈 방법을 내외부 전문가와 함께 찾아본다는 취지로 기획됐다. 이날 포럼에서는 ‘메모리 중심 시대의 주인공, SK하이닉스의 미래’를 주제로 2개의 세션이 진행됐다. 김장우(서울대 전기·정보공학부), 김상범(서울대 재료공학부), 노원우(연세대 전기전자공학부), 유민수(카이스트 전기 및 전자공학부) 교수 등 전문가들이 기술 변화 트렌드를 전했다. SK하이닉스 박경(시스템 아키텍처 담당), 손호영(어드밴스드 PKG개발 담당), 임의철(솔루션 AT 담당), 이세호(미래메모리연구 담당) 부사장 등 내부 전문가들이 ‘트렌드에 발맞춘 SK하이닉스의 메모리 기술과 도전’을 소개했다. 신창환(고려대 전기전자공학부), 권석준(성균관대 화학공학·고분자공학부), 유회준(카이스트 전기 및 전자공학부) 교수, 이유봉 한국법제연구원 팀장 등 외부 전문가와 SK하이닉스 구성원들은 반도체의 미래에 관한 토론도 펼쳤다. 곽 사장은 “인공지능이 본격적으로 발전하고 가속화하면서 미래가 명확해지고, 예측 가능해질 줄 알았는데 훨씬 모호하고 예측이 어려워졌다”며 “다양한 시나리오에 기반해 어떻게 미래를 준비할지 폭넓게 고민하고 이야기해야 하는 상황이 됐다”고 말했다. 이어 "전문가적 시각에서 치열하게 고민하고 토론해 방향을 설정하고 다함께 공감대를 형성하는 과정이 필요하며, 이를 실현시켜 나가는 일련의 시퀀스를 정립해야 한다”고 당부했다. ‘AI시대, SK하이닉스와 미래 반도체 기술 변화’ 세션에서는 3개의 주제 발표가 진행됐다. 첫 발표에서는 ‘AI향 메모리의 향방’을 주제로 김장우, 노원우 교수가 ‘AI 연산용 서버·데이터센터 아키텍처’, ‘거대언어모델(LLM) 발전 방향 및 메모리의 역할’에 대해 각각 발표했다. 이어 박경 부사장이 ‘컴퓨트 익스프레스 링크(CXL)를 포함, 제2의 HBM으로 거듭날 차세대 메모리, 스토리지 제품에 대해 발표했다. 두 번째 주제인 ‘메모리 중심 시대’에서 발표를 맡은 유민수 교수는 메모리와 컴퓨팅의 융합, 이종집적에 대한 인사이트를 제공했다. 손호영, 임의철 부사장은 LLM 발전에 따른 기술적 준비 사항을 이야기하며 데이터 이동 거리를 최소화하는 방향으로 고도화 중인 프로세싱 인 메모리(PIM), 이를 구현하기 위한 어드밴스드 패키지 기술인 칩렛·시스템 인 패키지(SiP) 등 메모리 중심 시대를 이끌 기술과 제품을 소개했다. ‘뉴로모픽 컴퓨팅 앤 반도체’를 주제로 열린 발표에서 김상범 교수와 이세호 부사장은 ‘뉴로모픽 컴퓨팅의 현재와 미래’, ‘뉴로모픽 컴퓨팅을 위한 기술’을 각각 발표했다. SK하이닉스는 미래포럼에서 얻은 인사이트를 각 사업에 반영, 미래 시장 선점을 위한 연구·개발에 활용할 계획이다. mkchang@fnnews.com 장민권 기자

[파이낸셜뉴스] SK하이닉스 고대역폭메모리(HBM) 설계 담당 박명재 부사장은 27일 "HBM은 우리의 압도적인 기술력을 보여줄 뿐 아니라 인공지능(AI) 기술 발전을 이끌며 사회 전체에 크게 기여한 제품"이라고 밝혔다. 박 부사장은 이날 SK하이닉스 뉴스룸 인터뷰에서 "2010년대 중후반 HBM설계 조직은 공공연히 오지로 불렸다. 회사가 HBM2를 개발하는 과정에서 어려움을 겪고 있었고, 무엇보다 시장 성장이 예상보다 더뎠던 탓"이라며 "이 사업에 대한 우려가 커지면서 업계에서는 비관론이 쏟아졌다"고 회고했다. 그러면서 "하지만 우리는 HBM이 SK하이닉스 고유의 기술력을 보여줄 기회이며, 최고의 제품만 개발하면 이를 활용할 서비스는 자연스레 생길 것이라고 확신했다"며 "이것이 HBM2E를 비롯해 후속 제품들의 개발을 밀고 나가는 원동력이 됐다"고 전했다. SK하이닉스는 2023년 4월 세계 최고 용량 12단 HBM3를 개발한 지 4개월 만인 그 해 8월 HBM3E를 공개하며 제품이 시장에 나오기까지 걸리는 시간을 획기적으로 단축했다. 올해 3월에는 HBM3E 양산에 성공해 고객사에 제품 공급을 시작했다.  박 부사장은 "AI 기업 간 경쟁에 불이 붙으면서 우리는 HBM을 개발하는 데도 속도를 낼 수밖에 없는 상황이었다"며 "이에 SK하이닉스는 설계 검증의 혁신을 거듭하면서 제품 설계 완성도를 높이고, 개발 및 양산 초기부터 고객사와 협력하는 등 많은 노력을 기울였다"고 설명했다. 그는 HBM 성공 비결로 구성원 모두가 자만에 빠지지 않고 '원 팀'으로 기술 혁신에 매진한 것을 꼽았다. 박 부사장은 "우리 회사는 HBM 2세대를 제외하곤 줄곧 1등으로서 후발 주자를 따돌리기 위해 노력해 왔다. 특히 세대마다 성능은 50% 높이면서 전력 소모는 기존 수준을 유지하고자 노력했다"라며 "불가능에 가까워 보였지만 패키지, 미래기술연구원 등 많은 조직이 힘을 보태면서 해낼 수 있었다. 또 개발과 양산에 문제가 생기면 이 분야 전문성을 가진 조직들이 솔루션을 도출했다. 이런 협업 시스템이 있었기에 세계 최고 성능의 HBM3E가 나올 수 있었다"고 강조했다. 박 부사장은 삼성전자 HBM 인력이 SK하이닉스로 넘어와 관련 기술 개발을 주도했다는 일각의 주장에 대해서는 "루머"라며 선을 그었다. 그는 "SK하이닉스의 HBM은 지난 15년간 구성원들이 피땀 흘려 쌓은 기술력의 결실이다. 온전히 우리 힘으로 기술 개발을 해낸 당사 구성원들로서는 자존심에 상처를 받을 수밖에 없었다"며 "SK하이닉스 HBM은 명확하게 당사 자체 기술이며, 당시 경쟁사에서 우리 HBM 설계 조직에 들어온 인력은 1명도 없다. 우리 기술력이 그만큼 대단하기에 헛된 루머가 돌 정도로 유명세를 치렀다고 생각하며, 앞으로도 우위를 지키기 위해 더욱 노력하겠다고 마음을 다진다"고 했다. 박 부사장은 "현재 위상을 지키고 강화하려면 지속적인 혁신이 필수다. 특히 HBM이 커스텀 제품으로 다양해짐에 따라 앞으로 고객 및 파운드리(반도체 위탁생산) 업계와의 협업이 더욱 중요해질 것"이라고 언급했다. 이어 "HBM 뿐 아니라 컴퓨트 익스프레스 링크(CXL), 프로세싱 인 메모리(PIM), 3차원(D) D램 등 다양한 AI 메모리 기술이 앞으로 새로운 기회를 창출할 것이며, 이러한 차세대 AI 메모리 분야에서도 선도 지위를 지킬 준비가 돼 있다"고 전했다. mkchang@fnnews.com 장민권 기자

"혁신·도전 디지털 연구개발(R&D)의 전면 개편, 국가 디지털 정책의 시작점인 기술개발과 인재양성 추진을 통해 대한민국이 '디지털 주요 3개국(G3)'으로 도약하는 데 기여하겠다." 홍진배 정보통신기획평가원(IITP) 원장(사진)은 4일 "IITP가 사회와 국민의 삶에 실질적 보탬이 되는 우수성과를 창출할 수 있도록 디지털과 인공지능(AI) 혁신을 이끄는 디지털 조력자와 발전소 역할을 해나겠다"고 이같이 말했다. 홍 원장은 올해 IITP 출범 10주년을 맞아 글로벌 경제·사회·안보 패러다임을 바꿀 게임체인저로 부상 중인 AI, AI반도체, 양자를 핵심 엔진으로 차세대 통신, 사이버보안, 메타버스 등 6대 디지털 혁신기술 성과 창출에 역량을 집중키로 했다. IITP의 올해 전체 예산 1조3947억원 중 약 74%(1조323억원)를 디지털·AI R&D에 배정했다. 그는 "AI가 곧 국가경쟁력인 시대"라며 "기존 생성형 AI의 한계를 뛰어넘는 차세대 범용 AI 기술과 경량화·저전력화 기술 등 핵심기술을 확보하기 위해 491억원을 투입할 것"이라고 말했다. 또 557억원을 투입해 연산(프로세서)과 저장(메모리) 기능을 통합한 지능형(PIM)반도체, AI 연산에 특화된 신경망처리장치(NPU) 기술을 개발하고, 반도체 성능을 극대화하는 시스템SW 기술 확보에 127억원을 지원키로 했다. 이를 통해 AI반도체 초격차 기술력를 확보하고, 클라우드 풀스택 역량을 강화해 저전력 AI반도체 G1 달성에 핵심 역할을 수행할 계획이다. 이와 함께 양자기술 개발에도 121억원을 투자한다. 홍 원장은 "아직 상용화 전 초기단계인 양자기술 선점을 위해 양자통신, 양자센싱 등 코어역량을 강화하고, 개방형 양자팹을 통한 양자기술 제작 노하우를 확보해 다가올 '양자산업화 시대'를 준비하겠다"고 말했다. 이외에도 "6G·저궤도위성 등 차세대통신 확보, 사이버보안 등 인프라 기술과 미디어콘텐츠·공간컴퓨팅 등 서비스 기술까지 가치사슬 전반에 촘촘한 지원과 생태계 조성을 지속적으로 강화하겠다"고 강조했다. IITP는 올해 3624억원을 투입해 AI·디지털 혁신을 선도할 수 있도록 최고급 인재 배출기반을 고도화·다변화하고, 비전공자도 최고급·실무 인재로 성장할 수 있도록 지원키로 했다. AI 등 전략기술 분야 최고 수준 R&D 역량을 갖춘 '핵심인재' 양성에 집중키로 했다. 이를 위해 AI대학원, 대학ICT연구센터(ITRC), SW마에스트로, 이노베이션 아카데미를 집중 지원한다. 현장형 실무인재를 키우는 '소프트웨어 중심 대학'을 올해 17곳을 추가해 58곳으로 확대하고 오는 2027년까지 100곳으로 늘리기로 했다. 그는 "특히 교육 후 채용으로 이어지도록 기업 연계·참여형 비학위 교육을 강화하겠다"고 말했다. 아울러 글로벌 예산도 전년 대비 65% 늘어난 864억원을 투자한다. 홍 원장은 "전략분야별 글로벌 디지털 리더십 향상을 위해 협력채널을 다변화하고 글로벌 파트너들과의 협력을 강화하겠다는 의지"라고 밝혔다. monarch@fnnews.com 김만기 기자