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[IT뉴스]"임직원 1만명이면 AI 라이선스 수백억"...SK하이닉스가 찾은 해법은 '나임'

온카뱅크관리자

2026-09-10 18:57:25

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 이권재 SK하이닉스 TL "라이선스 비용 통제·AI 개발 환경 중앙 관리로 표준화" 
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 (지디넷코리아=남혁우 기자)"인공지능(AI) 솔루션을 임직원 수가 많은 기업에서 도입하면 라이선스 비용이 수십억 원에서 수백억 원까지 발생할 수 있습니다. SK하이닉스는 이런 비용 부담을 고려해 사용자 수와 관계없이 활용할 수 있는 방안을 선택했습니다."
 이권재 SK하이닉스 TL은 10일 서울 여의도 FKI타워에서 열린 오브젠 서밋 2026에서 데이터 분석 플랫폼 나임(KNIME) 도입 배경을 설명하며 비용 효율성과 전사 확장성을 주요 이유로 꼽았다.
 예를 들어 임직원 1만명이 사용자당 월 10만원의 AI 라이선스를 이용한다고 가정하면 월 비용만 10억원, 연간으로는 120억원에 이른다. 사용자당 월 50만원을 적용하면 연간 비용은 600억원까지 늘어난다. 
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 <img alt="이권재 SK 하이닉스TL(사진= 지디넷코리아)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/10/ZDNetKorea/20260910184852659irgx.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="uw1fG3IkNM" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/10/ZDNetKorea/20260910184852659irgx.jpg" width="658">
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 이권재 SK 하이닉스TL(사진= 지디넷코리아)
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 실제 비용은 계약 조건과 사용자 유형, 기능에 따라 달라질 수 있지만, 전사 AI 도입에서 사용자 수 기반 과금이 기업의 부담으로 작용할 수 있다는 의미다.
 나임을 활용하면 모든 임직원에게 라이선스를 부여하는 대신 플랫폼을 중심으로 분석 환경을 구축하고 실제 사용 목적과 역할에 따라 기능을 배분할 수 있다. 
 사용자 수가 늘어날 때마다 라이선스 비용이 일률적으로 증가하는 구조를 피하고 사내 인프라와 기존 데이터 시스템을 연계해 별도의 분석 도구를 중복 도입하는 비용도 줄일 수 있다는 설명이다. 다만 구체적인 절감 폭은 계약 방식과 사용 범위, 서버·클라우드 운영비 등에 따라 달라진다.
 이 TL은 "나임은 사용자 수가 늘어난다고 해서 비용이 같은 비율로 증가하는 방식이 아니다"라며 "전사적으로 확장할 수 있는 분석 환경을 만들면서도 비용을 통제할 수 있다는 점을 중요하게 봤다"고 말했다.
 SK하이닉스는 현재 나임을 기반으로 사내 데이터와 분석·AI 기능을 통합한 하임(HYIM)을 구축해 도입 중이다. 하임은 데이터 수집과 전처리, 분석, 대규모언어모델(LLM) 활용까지 하나의 환경에서 지원하는 것이 핵심이다.
 이 TL은 "기존에는 데이터 추출과 전처리, 시각화, 분석, 파이썬 활용 등이 여러 시스템에 나뉘어 있어 현업이 다양한 도구를 오가야 했다"며 "하임을 통해 데이터 취득부터 분석과 AI 활용까지 한 환경에서 처리할 수 있도록 하는 것이 목표"라고 설명했다.
 이어 "다만 나임은 데이터 분석 분야에 강점을 가진 플랫폼인 만큼, 소프트웨어 개발 등 다른 업무에 AI를 적용하려면 별도의 솔루션과 연계 방안을 검토해야 한다"고 설명했다.
 하임을 통해 현업 담당자는 IT 부서에 별도 개발을 요청하고 결과를 기다리는 대신 필요한 데이터를 직접 분석해 업무에 활용할 수 있다. 
 이 TL은 "현업이야말로 자신이 해결해야 할 비즈니스 문제를 가장 잘 알고 있다"며 "현업이 AI를 쉽게 활용할 수 있는 환경을 제공하는 것이 중요하다"고 말했다.
 반도체 제조 현장에서는 수율 분석과 이상 원인 파악 등에도 하임을 활용 중이다. 머신러닝 분석 결과에 장비와 레시피 변경 이력 등 비정형 데이터를 결합하면 수율 저하 원인이나 이상 가능성이 있는 장비를 추가로 확인할 수 있다.
 이 TL은 "정형 데이터만으로는 제조 현장의 문제를 충분히 설명하기 어려운 경우가 있다"며 "비정형 정보까지 함께 분석하면 현업의 판단을 보다 효과적으로 지원할 수 있다"고 말했다. 
 다만 AI 분석 결과에 오류가 있을 수 있는 만큼 그대로 적용하는 것이 아니라 최종 판단은 제조 현장 담당자가 내리는 방식을 적용했다.
 SK하이닉스는 반복적으로 사용하는 분석 기능을 실무자가 쉽게 활용할 수 있도록 나임 기반의 커스텀 노드도 개발하고 있다. 이를 통해 사용자 편의성을 높이고 고가의 상용 분석 솔루션에 대한 의존도도 낮춘다는 계획이다.
 향후에는 AI 분석 결과를 제조실행시스템(MES)과 연계해 레시피 변경이나 장비 제어를 지원하는 방안도 검토한다. 다만 생산에 직접 영향을 미치는 만큼 데이터 품질과 시스템 연계, 보안, 거버넌스 등을 우선 확보한 뒤 적용 범위를 단계적으로 확대할 방침이다.
 이 TL은 "하임은 일부 전문가만 사용하는 도구가 아니라 모든 실무자가 자신의 업무에 AI를 활용할 수 있는 기반으로 만들려 한다"며 "현장 경험과 데이터, AI가 결합해 더 빠르고 정확하게 문제를 해결하는 환경을 구현하겠다"고 밝혔다.
 남혁우 기자(firstblood@zdnet.co.kr)
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