권언오 SK하이닉스 부사장 "차세대 HBM, 전문화·고객 맞춤화"

[아이뉴스24 김종성 기자] "(HBM 시장은) 고객이 원하는 가치를 담은 제품으로 전문화(Specialized)되고, 고객 맞춤화(Customized)될 것이다. 차세대 HBM은 기능적 우수함은 기본이고, 고객별로 차별화한 스페셜티(Specialty) 역량과 메모리 이상의 역할을 할 수 있는 형태로 진화돼야 한다."

권언오 SK하이닉스 부사장은 28일 SK하이닉스 뉴스룸 인터뷰를 통해 향후 HBM 시장에 대해 이렇게 예측했다.

SK하이닉스는 지난 연말 시행한 2024년 조직개편과 임원인사에서 인공지능(AI) 인프라 시장 경쟁력 강화를 위해 'AI 인프라(Infra)' 조직을 신설했고, 산하에 HBM PI담당 신임임원으로 권 부사장을 선임했다.

권 부사장은 D램 개발 연구위원으로 있던 2022년 세계 최초로 모바일용 D램인 LPDDR에 HKMG(High-K Metal Gate) 공정을 도입했다. HKMG 공정은 유전율(K)이 높은 물질을 D램 트랜지스터 내부의 절연막에 사용해 누설 전류를 막고 정전용량(Capacitance)을 개선한 차세대 공정이다. 속도를 빠르게 하면서도 소모 전력을 줄일 수 있다.

아울러 권 부사장은 초고속·초저전력 특성을 동시에 구현한 LPDDR5X와 LPDDR5T 개발을 성공적으로 이끌었다. 그는 공로를 인정받아 지난해 'SUPEX추구상'을 수상했다. 올해 권 부사장은 기술 역량을 바탕으로 SK하이닉스 HBM의 기술 로드맵을 완성하는 중책을 맡았다.

SK하이닉스는 지난 연말 HBM 개발부터 제품화, 사업화까지 전 과정에 걸쳐 효율성과 완성도를 높이기 위해 부문별로 흩어져 있던 기능을 한데 모아 'HBM 비즈니스(Business)' 조직을 신설했다. 제품을 중심으로 조직을 구성하는 것은 흔치 않은 사례로, HBM 선도 기업 지위를 지키겠다는 회사의 의지가 담겨 있다.

권 부사장은 HBM 비즈니스 조직의 가장 큰 강점으로 높은 효율성을 꼽았다. 개발 초기 의사결정 과정을 단축해 빠른 조율과 실행이 가능하며, 개발 단계에서부터 직접 고객의 목소리를 듣고 고객이 원하는 가치를 반영할 수 있다는 것이다.

그는 "HBM이라는 하나의 목표를 공유하는 HBM Business 조직이 구성된 덕분에 기술 역량을 집중해서 발휘할 수 있는 환경이 마련됐으며, 구성원들 역시 목표 지향적인 시야를 가질 수 있게 됐다"며 "저 역시도 사업 관점에서 기술에 필요한 흐름을 읽을 수 있게 됐고, 이를 통해 더 많은 부분에 기여할 수 있을 거라 기대하고 있다."고 말했다.

권 부사장은 "HBM은 어렵고 복잡한 선행 기술의 제품으로, 가장 기술집약적인 D램이라 할 수 있다"며 "시스템 반도체에서 메모리 반도체로의 도전을 감행하게 된 계기도 바로 HBM이라는 제품 때문이었다"고 강조했다. 시스템과 메모리의 융합을 촉발시킨 HBM에 매료되었던 권 부사장은 이제 본격적으로 또 한번의 기술 혁신을 위해 자신의 역량을 펼치겠다는 포부다.

그는 "오랫동안 이어져온 미세화(Tech Scaling) 기반 성능 개선을 넘어, 시스템 반도체와 메모리 반도체의 구조와 소자, 공정이 융합하며 기술이 발전하는 시대가 올 것이라고 예상했다"며 "그리고 메모리 반도체가 주도하는 혁신의 기회가 있을 것이라고 생각했고, 그 혁신의 시작이 HBM이라 확신했다"고 강조했다. 이어 "제가 쌓아온 경험이 SK하이닉스의 HBM 기술력에 더 큰 시너지를 만들 수 있도록 최선을 다하겠다"고 말했다.

권 부사장은 "AI 시대에 들어서며 그동안 겪어보지 못한 수준의 빠른 변화가 이어지고 있다"며 "변화를 예측하고 유연하게 대응하는 것이 무엇보다 중요한 때에 AI 시대를 선도하고 1등 기술력을 이어가기 위해 HBM PI 조직 역시 요소 기술의 혁신과 빠른 제품화를 위한 기술 개발에 힘쓰고 있으며, 고객 및 외부 파트너와 적극적으로 소통하며 협업을 진행하고 있다"고 밝혔다.

또 "향후 AI용 메모리는 현재와 같은 데이터센터향(向) 외에도 특정 목적에 맞춰 성능과 효율성을 높인 ASIC(Application Specific Integrated Circuit) 형태나 고객의 제품에 최적화한 온디바이스(On Device) 형태로 확대될 것"이라며 "HBM뿐만 아니라 다양한 종류의 D램이 AI용 메모리로 사용될 것이고, 전통적인 특성 외 다양한 조건으로 특화된 소자 개발이 필요할 것"이라고 예측했다.

이어 "이러한 격변기에는 여러 기술을 융합하여 시너지를 낼 수 있도록 시야를 넓히고, 과감히 도전하며 실패하더라도 그 경험을 바탕으로 다시 도전하는 자세가 중요하다고 생각한다"고 강조했다.

/김종성 기자(stare@inews24.com)