[뉴스토마토 이명신 기자] 반도체 업계가 인공지능(AI)을 활용해 첨단 반도체의 생산성을 끌어올리고 있습니다. 과거 AI가 거대 모델을 구축하는 게 핵심이었다면, 이제는 제조 현장에 얼마나 효율적으로 적용하는지가 중요해진 상황입니다. 특히 미세화로 공정이 물리적 한계에 다다르고 있는 반도체 분야에서 AI로 초정밀 공정의 오차율과 생산 시간을 줄여 한계점을 극복하고 있는 것입니다. 업계는 개발에 속도를 높여 AI 기반 자율형 공장(팹)을 구축한다는 계획입니다.

 

14일 업계에 따르면 반도체 기업과 연구기관들은 공정과 장비에 AI 에이전트, 디지털 트윈 등 AI 기술을 적용해 생산성을 높이는 작업이 한창입니다. 한국기계연구원은 레이저 장비에 디지털 트윈을 구현해 오차를 줄였습니다. 디지털 트윈은 물리적 사물이나 환경을 가상공간에 동일하게 구현해 실시간 데이터로 동기화하고 환경을 분석·예측하는 기술입니다.

 

이 밖에도 레이저 장비가 스스로 공정 변수를 최적화해 변환시키는 자율 제조 기술을 개발했습니다. 해당 기술은 AI가 가공한 구멍(홀)의 2차원 이미지를 3D 형상으로 유추하고, 재가공을 통해 균일도를 높이는 방식입니다. 김경한 한국기계연구원 책임연구원은 “(자율 제조 기술을 통해) 기존 대비 불균일도를 2.3%에서 1.9%로 단축했다”며 “불균일도를 0%까지 낮추는 게 목표로, 기업에 이 기술을 적용해 실증에 나설 계획”이라고 설명했습니다.

 

삼성전자의 경우 설계 단계에서 에이전틱 AI를 적용해 기존 설계 과정을 최적화하고 있습니다. 송용호 삼성전자 AI센터장 부사장은 지난달 엔비디아 연례 개발자 회의 ‘GTC 2026’에서 트랜지스터 사이징 같은 반복 작업에 AI 기술을 적용해 설계 소요 시간 50% 단축했다고 설명했습니다.

 

특히 엔비디아의 ‘옴니버스’ 디지털 트윈 플랫폼을 통해 평택 1공장의 디지털 환경을 구축하고, 이를 생산관리시스템(MES)과 연동해 공정 상태를 실시간으로 모니터링하는 사례를 소개했습니다. 이를 통해 다양한 상황을 예측함으로써 공정을 최적화하고 위험을 예측해 사전 대응이 가능해졌습니다.

 

SK하이닉스도 2030년을 목표로 자율형 팹 구축을 추진 중입니다. 도승용 SK하이닉스 디지털전환(DT)부문장은 GTC 2026에서 공정의 ‘두뇌’ 역할을 하는 ‘오퍼레이셔널 AI’를 활용해 설비 유지보수, 결함 분석 등에서 처리 시간을 50% 단축했다고 밝혔습니다. 또 엔비디아의 ‘쿠다-X’와 피직스네모 등 AI 컴퓨팅 기술을 기반으로 기술 컴퓨터 지원 설계(TCAD) 시뮬레이션을 가속화해 반도체 설계 속도와 정밀도를 높이고 있습니다.

 

업계 관계자는 “반도체가 미세화되면서 공정도 미세화되고, 오차범위가 극도로 줄어 공정 난도가 급상승하고 있다”면서 “초정밀 기술 구현을 위해 AI가 활용되고 있는 상황”이라고 했습니다.

 

이명신 기자 sin@etomato.com