MEMORY INDUSTRY INTELLIGENCE
유망 기술 발굴에서 새로운 사업 기회 창출까지: SK하이닉스 벤처스가 앞길을 찾는 방법 | SK하이닉스 뉴스룸
한국어 번역·요약·분석
원문 제목: From identifying promising technologies to creating new business opportunities: How SK hynix Ventures finds the path forward | SK hynix Newsroom
핵심 요약
SK하이닉스는 지난 10년간 기업벤처투자(CVC)를 통해 '기술 감지'에서 '경로 찾기'로 접근을 발전시켜 왔다고 밝혔다. 회사는 스타트업 기술에서 출발해 용도를 찾는 대신, 자사 R&D·양산 조직의 과제를 먼저 정의하고 이를 해결할 기술을 발굴하며, 내부 팀이 직접 기술 검증에 참여한다고 설명했다. FemtoMetrix의 SHG 기술과 Infinitesima의 RPM 기술은 DRAM·HBM 공정에 적용해 유효성을 확인한 뒤 장비 도입으로 이어졌고, MemVerge와는 SCM 풀링·CXL 메모리 풀에서 시작해 AI 장기 기억 에이전트·메모리 관리 소프트웨어 프레임워크 공동 개발로 협력 범위를 넓혔다. SK하이닉스는 투자 대상을 반도체·메모리 인접 기술을 넘어 AI 인프라와 관련 산업으로 확대하고, 글로벌 VC·CVC·전문 펀드와의 공동 투자 및 성장 단계 기업 검토도 강화한다는 계획이다. 2026년 9월 실리콘밸리에서 열린 SK하이닉스 벤처스 출범 행사에서 이 같은 운영 원칙과 협업 방식을 단일 브랜드로 공식화했다.
메모리 산업 영향 분석
이 원문은 SK하이닉스의 CVC 조직 개편과 투자·협업 방식에 관한 것으로, 메모리 제품 자체의 수요·공급·가격 변화를 직접 다루지 않는다. 다만 원문에서 확인되는 사실은 HBM을 포함한 적층 구조의 미세화·복잡화로 인해 적층 내부 결함 검출이 어려워졌고, SK하이닉스가 FemtoMetrix의 SHG 기술을 DRAM·HBM 공정에 적용해 평가한 뒤 팹당 여러 대의 장비 설치를 결정했다는 점, Infinitesima의 RPM 기술을 DRAM 패턴 모니터링에 적용하고 여러 시스템 배치 계획을 확인했다는 점이다. 이는 HBM·DRAM의 수율·검사 역량과 직결될 수 있는 공정 인프라 투자로, HBM 세대 전환·스택 증가 시 검사 병목이 생산 능력 제약으로 작용할 경우 장비 도입이 공급 배분과 고객 인증 일정에 영향을 줄 수 있다는 분석가 가설로 연결된다. 다만 원문에는 구체적 장비 대수, 설치 시점, 팹 위치, 생산 능력 수치, 고객 인증 일정이 없으므로 공급량·믹스·투자 일정에 대한 정량적 영향은 미확인이다. MemVerge 협업은 SCM 풀링·CXL 메모리 풀에서 AI 장기 기억 에이전트·메모리 관리 소프트웨어로 확장되었는데, 이는 CXL 연결 메모리와 소프트웨어 계층의 사용량 효과를 키울 수 있는 방향이나 실제 채택·매출 기여는 원문에 없다. 투자 범위를 AI 인프라로 넓히고 성장 단계 기업을 검토한다는 계획은 메모리 수요처 확대 가능성을 시사하지만, 특정 고객·제품·거래를 확인해 주지는 않는다. 판단 변경 조건은 HBM·DRAM 검사 장비의 실제 설치·가동 확인, CXL 메모리 풀의 상용 채택, AI 장기 기억 에이전트의 내부 서비스 평가 결과이며, 이들이 확인되지 않으면 메모리 산업과의 직접 연결 근거는 제한적이다.
한국어 번역 읽기
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유망 기술을 일찍 발굴하고 투자하는 것은 하나의 과제다. 그 기술을 사업으로 전환하는 것은 또 다른 과제다. 이를 위해서는 기술이 어떤 문제를 해결할 수 있는지 평가하고, 연구개발 팀과 함께 기술을 정교화하며, 제조 운영이나 고객 환경에 배치할 가능성을 평가해야 한다.
지난 10년간 SK하이닉스는 지속적인 벤처 투자를 통해 이 과정에 대한 경험을 쌓아왔다. 기업벤처투자(CVC) 활동은 신흥 기술과 기업을 일찍 발굴하는 데 초점을 맞춘 '기술 감지(tech sensing)'에서, 그 기술을 제품과 사업에 연결하는 방법을 모색하는 '경로 찾기(path finding)'로 발전했다. 회사는 또한 포트폴리오 기업과의 협업을 공동 장비 개발, 기술 평가, 새로운 공급망 및 고객 기회 개발로 확대했다.
▲ 9월 실리콘밸리에서 열린 SK하이닉스 벤처스 데이의 한 장면
"지난 10년간 우리가 배운 가장 큰 교훈은, 투자가 내부 사업 부문의 기술적 판단과 시간에 걸친 지속적인 협업에 뒷받침될 때에만 가시적인 성과로 이어질 수 있다는 것입니다"라고 SK하이닉스 벤처 투자 총괄 겸 수석부사장(SVP) 정희진은 말했다.
SK하이닉스의 벤처 투자 활동은 기술 발굴로 끝나지 않는다. 스타트업의 기술에서 시작해 용도를 찾는 대신, 회사는 자사 R&D 및 제조 운영이 직면한 과제를 검토하고 이를 해결할 잠재력을 지닌 기술을 식별한다.
내부 R&D 및 양산 조직이 기술 검증에 직접 참여한다. 결과에 따라 SK하이닉스는 공동 개발이나 장비 배치를 추진할 수 있으며, 필요할 경우 기술을 고객 및 시장과 연결하는 방안을 모색한다.
"우리가 목표로 하는 것은 SK하이닉스의 R&D 및 제조 인프라, 그리고 고객 접점을 스타트업이 실제로 활용할 수 있는 자산으로 전환하는 것입니다"라고 정 총괄은 설명했다.
과거 투자 사례들은 이 접근 방식이 실제로 어떻게 작동하는지 더 명확히 보여준다.
HBM을 비롯한 반도체 구조가 계속 미세화되고 적층이 복잡해지면서, 기존 검사 방법은 제조 공정 중 적층 구조 내부의 결함을 검출하는 데 점점 어려움을 겪고 있다. SK하이닉스는 FemtoMetrix의 제2고조파 발생(SHG) 기술을 이 과제에 대한 잠재적 해결책으로 식별했다.
SHG는 빛을 이용해 실리콘과 실리콘 산화물 같은 재료 사이의 계면* 특성을 웨이퍼에 손상을 주지 않고 측정한다. 이를 통해 비파괴 방식으로 적층 구조 내부 상태를 분석할 수 있다. SK하이닉스의 양산 및 R&D 팀은 이 기술을 DRAM 및 HBM 공정에 적용해 평가했다. 적용 가능성을 확인한 후 회사는 장비 도입을 추진했고, 팹당 여러 대의 장비를 설치하기로 결정했다.
* 계면(Interface): 서로 다른 두 재료가 만나는 경계
Infinitesima는 또 다른 과제, 즉 측정 속도 제약에 대한 잠재적 해결책으로 주목받았다. 이 회사는 기존 원자간력현미경(AFM)보다 10~100배 빠른 측정 속도를 제공할 수 있는 고속 탐침 현미경(RPM) 기술을 개발했다. SK하이닉스는 이 기술을 DRAM 제조 공정의 패턴 모니터링에 적용해 유용성을 입증했고, 여러 시스템을 배치할 계획을 확인했다.
두 사례의 공통점은 기술 자체가 아니라 해결해야 할 문제에서 시작했다는 점이다. 필요한 기술을 식별한 후 SK하이닉스 내부 팀이 제조 공정에 대한 적용 가능성을 평가했고, 그 결과가 장비 구매로 이어졌다.
소프트웨어 기업 MemVerge와의 SK하이닉스 협업은 다소 다른 경로를 따랐다.
SK하이닉스는 처음에 여러 서버에 걸쳐 스토리지 클래스 메모리(SCM)* 자원을 풀링하여 필요에 따라 메모리나 스토리지로 사용할 수 있게 하는 기술에 주목했다. 당시 SK하이닉스는 이 기술을 개발 중이던 Compute Express Link(CXL)* 기반 메모리 풀 솔루션과 통합할 가능성을 보았다.
* 스토리지 클래스 메모리(SCM): 메모리와 스토리지의 특성을 결합한 차세대 메모리 계층
* Compute Express Link(CXL): 프로세서, 메모리 및 기타 시스템 구성 요소를 연결하여 메모리 용량과 대역폭을 확장하는 고속 인터페이스 기술
SK하이닉스 연구원들은 메모리 풀링* 테스트 환경에 MemVerge의 기술을 적용해 성능을 평가했다. 두 회사는 이후 여러 서버에 걸쳐 메모리를 풀링하고 필요한 곳에 할당하는 관리 기술로 공동 연구를 확대했다.
* 메모리 풀링: 여러 장치나 서버의 메모리 자원을 공유 풀로 결합하고 필요한 곳에 할당하는 접근 방식
시장이 발전함에 따라 연구 의제의 초점도 바뀌었다. 여러 서버에 분산된 메모리 자원을 효율적으로 관리하는 기술을 연구한 두 회사는 이제 AI 시스템이 축적된 정보를 장기간 저장·관리하고 필요할 때 검색할 수 있게 하는 기술로 작업을 확장하고 있다. 더 최근에는 AI가 이전 대화와 작업의 맥락을 더 오래 유지하고 활용할 수 있도록 돕는 기술로 협업을 확대했다. 두 회사는 현재 AI 장기 기억 에이전트와 메모리 관리 소프트웨어 프레임워크를 함께 개발하고 있으며, 내부 서비스에서 효과를 평가한 후 더 넓은 적용을 고려할 계획이다.
MemVerge 사례에서 두드러지는 점은 협업이 투자 당시 처음 구상한 단일 용도에 머물지 않았다는 것이다. 대신 SK하이닉스는 포트폴리오 기업과 장기적 관계를 유지하며 그 기술의 새로운 응용 분야를 함께 찾았다.
지난 10년간 SK하이닉스는 투자와 협업 접근 방식을 다듬어 왔다. 이제 그 접근 방식을 적용해야 하는 기술 환경 자체가 변화하고 있다.
AI 인프라 경쟁이 메모리를 넘어 더 넓은 하드웨어와 소프트웨어, 그리고 데이터센터 전체로 확대되면서, 외부 기술과 역량을 연결하는 역할도 커지고 있다. 점점 더 시스템 수준의 과제는 모든 기술을 내부에서 개발하기보다 서로 다른 분야의 전문 기업과 협력해 해결해야 한다.
이러한 변화에 대응해 SK하이닉스는 CVC 활동이 탐색하는 기술과 기회의 범위를 확대하고 있다. 회사는 투자 초점을 반도체 및 메모리 인접 기술을 넘어 AI 인프라와 관련 산업으로 넓히는 한편, 글로벌 벤처캐피털(VC), CVC, 전문 펀드와의 공동 투자를 강화하고 있다. 초기 단계 스타트업 외에도 시장에서 기술과 비즈니스 모델을 입증한 성장 단계 기업도 검토하고 있다.
2026년 9월 실리콘밸리에서 열린 SK하이닉스 벤처스 출범 행사는 지난 10년간 개별 투자를 통해 구축한 경험과 협업 모델을 하나의 브랜드로 묶어 글로벌 벤처 생태계에 더 명확한 비전으로 제시했다. 이번 출범은 그 투자들을 통해 개발한 운영 원칙과 협업 방식을 SK하이닉스 벤처스라는 이름으로 공식화하고 대외적 정체성을 더 명확히 한 전환점이었다. 목표는 글로벌 스타트업과 투자자에게 SK하이닉스가 찾는 기술과 포트폴리오 기업과 협력하는 방식에 대한 일관된 이해를 제공하는 것이다.
▲ SK하이닉스 임직원들이 SK하이닉스 벤처스 출범 행사에서 글로벌 파트너들과 기술 및 협업 기회를 논의하고 있다.
새로운 브랜드 아이덴티티(BI)도 이 방향을 반영한다. V자형 디자인은 SK하이닉스와의 협업을 통해 성장하는 벤처 기업들을 나타내며, 장기 파트너십에 대한 브랜드의 의지를 반영한다.
오늘날 SK하이닉스 벤처스는 투자 검토 단계부터 관련 기술 및 사업 팀을 과정에 참여시킨다. 투자가 이루어진 후에는 포트폴리오 기업을 SK하이닉스의 R&D, 제조, 영업 조직과 연결해 협업을 지속한다. 각 기업에 대해 당사자들은 기술 평가와 제품 개발부터 시장 확대까지 필요한 다음 단계를 함께 설계한다.
"우리는 투자 경험과 미래 협업 성과를 하나의 브랜드로 묶고, 장기 성장 파트너로 자리매김하는 것을 목표로 SK하이닉스 벤처스를 출범시켰습니다"라고 정 총괄은 밝혔다. "투자 규모를 확대하는 것과 함께, 일관된 투자 원칙과 파트너로서의 정체성을 명확히 전달하고자 합니다."
FemtoMetrix와 Infinitesima의 경우 협업은 제조 현장의 과제에서 시작해 장비 도입으로 이어졌다. MemVerge의 경우 SK하이닉스는 기술과 시장 조건의 변화에 대응해 새로운 공동 연구 영역을 식별했다. 앞으로 SK하이닉스 벤처스는 더 넓은 AI 인프라 환경 전반에서 새로운 기술과 사업 기회를 탐색하며 이 투자 및 협업 접근 방식을 확대할 것이다.
SK하이닉스 벤처스가 추구하는 성장은 단순히 투자 포트폴리오를 확장하는 것을 넘어선다. 그 접근 방식의 핵심은 스타트업 기술을 SK하이닉스의 R&D, 제조 인프라, 고객 접점과 연결하고, 포트폴리오 기업과 함께 기술 검증과 공동 개발부터 제품 적용과 시장 확대까지 다음 단계를 만들어 가는 것이다.
새로운 협업 기회를 찾는 노력은 투자 이후에도 계속되며, 기술과 시장 조건의 변화에 따라 진화한다. SK하이닉스 벤처스의 다음 단계는 양측의 기술과 자산을 연결하고, 그 기술의 새로운 응용 분야를 식별하며, 궁극적으로 제품과 사업 기회로 전환함으로써 장기 파트너십을 구축하는 것이다.
▲ SK하이닉스 벤처 투자 총괄 겸 수석부사장 정희진이 지난 9월 실리콘밸리에서 열린 SK하이닉스 벤처스 데이에서 SK하이닉스 벤처스의 비전과 로드맵을 설명하고 있다.
"우리는 시장이 확신하기 전에 창업자를 믿고, 투자 후 실행까지 함께하며, 창업자의 속도에 맞춰 움직이는 파트너로 기억되고 싶습니다"라고 정 총괄은 말했다.
지난 10년이 유망 기술을 발굴하고 SK하이닉스의 투자 및 협업 접근 방식을 구축하는 것이었다면, 다음 10년은 그 투자들이 제품과 사업 성과로 어떻게 전환되는지를 입증하는 것이 될 것이다.
지난 10년간 SK하이닉스는 지속적인 벤처 투자를 통해 이 과정에 대한 경험을 쌓아왔다. 기업벤처투자(CVC) 활동은 신흥 기술과 기업을 일찍 발굴하는 데 초점을 맞춘 '기술 감지(tech sensing)'에서, 그 기술을 제품과 사업에 연결하는 방법을 모색하는 '경로 찾기(path finding)'로 발전했다. 회사는 또한 포트폴리오 기업과의 협업을 공동 장비 개발, 기술 평가, 새로운 공급망 및 고객 기회 개발로 확대했다.
▲ 9월 실리콘밸리에서 열린 SK하이닉스 벤처스 데이의 한 장면
"지난 10년간 우리가 배운 가장 큰 교훈은, 투자가 내부 사업 부문의 기술적 판단과 시간에 걸친 지속적인 협업에 뒷받침될 때에만 가시적인 성과로 이어질 수 있다는 것입니다"라고 SK하이닉스 벤처 투자 총괄 겸 수석부사장(SVP) 정희진은 말했다.
SK하이닉스의 벤처 투자 활동은 기술 발굴로 끝나지 않는다. 스타트업의 기술에서 시작해 용도를 찾는 대신, 회사는 자사 R&D 및 제조 운영이 직면한 과제를 검토하고 이를 해결할 잠재력을 지닌 기술을 식별한다.
내부 R&D 및 양산 조직이 기술 검증에 직접 참여한다. 결과에 따라 SK하이닉스는 공동 개발이나 장비 배치를 추진할 수 있으며, 필요할 경우 기술을 고객 및 시장과 연결하는 방안을 모색한다.
"우리가 목표로 하는 것은 SK하이닉스의 R&D 및 제조 인프라, 그리고 고객 접점을 스타트업이 실제로 활용할 수 있는 자산으로 전환하는 것입니다"라고 정 총괄은 설명했다.
과거 투자 사례들은 이 접근 방식이 실제로 어떻게 작동하는지 더 명확히 보여준다.
HBM을 비롯한 반도체 구조가 계속 미세화되고 적층이 복잡해지면서, 기존 검사 방법은 제조 공정 중 적층 구조 내부의 결함을 검출하는 데 점점 어려움을 겪고 있다. SK하이닉스는 FemtoMetrix의 제2고조파 발생(SHG) 기술을 이 과제에 대한 잠재적 해결책으로 식별했다.
SHG는 빛을 이용해 실리콘과 실리콘 산화물 같은 재료 사이의 계면* 특성을 웨이퍼에 손상을 주지 않고 측정한다. 이를 통해 비파괴 방식으로 적층 구조 내부 상태를 분석할 수 있다. SK하이닉스의 양산 및 R&D 팀은 이 기술을 DRAM 및 HBM 공정에 적용해 평가했다. 적용 가능성을 확인한 후 회사는 장비 도입을 추진했고, 팹당 여러 대의 장비를 설치하기로 결정했다.
* 계면(Interface): 서로 다른 두 재료가 만나는 경계
Infinitesima는 또 다른 과제, 즉 측정 속도 제약에 대한 잠재적 해결책으로 주목받았다. 이 회사는 기존 원자간력현미경(AFM)보다 10~100배 빠른 측정 속도를 제공할 수 있는 고속 탐침 현미경(RPM) 기술을 개발했다. SK하이닉스는 이 기술을 DRAM 제조 공정의 패턴 모니터링에 적용해 유용성을 입증했고, 여러 시스템을 배치할 계획을 확인했다.
두 사례의 공통점은 기술 자체가 아니라 해결해야 할 문제에서 시작했다는 점이다. 필요한 기술을 식별한 후 SK하이닉스 내부 팀이 제조 공정에 대한 적용 가능성을 평가했고, 그 결과가 장비 구매로 이어졌다.
소프트웨어 기업 MemVerge와의 SK하이닉스 협업은 다소 다른 경로를 따랐다.
SK하이닉스는 처음에 여러 서버에 걸쳐 스토리지 클래스 메모리(SCM)* 자원을 풀링하여 필요에 따라 메모리나 스토리지로 사용할 수 있게 하는 기술에 주목했다. 당시 SK하이닉스는 이 기술을 개발 중이던 Compute Express Link(CXL)* 기반 메모리 풀 솔루션과 통합할 가능성을 보았다.
* 스토리지 클래스 메모리(SCM): 메모리와 스토리지의 특성을 결합한 차세대 메모리 계층
* Compute Express Link(CXL): 프로세서, 메모리 및 기타 시스템 구성 요소를 연결하여 메모리 용량과 대역폭을 확장하는 고속 인터페이스 기술
SK하이닉스 연구원들은 메모리 풀링* 테스트 환경에 MemVerge의 기술을 적용해 성능을 평가했다. 두 회사는 이후 여러 서버에 걸쳐 메모리를 풀링하고 필요한 곳에 할당하는 관리 기술로 공동 연구를 확대했다.
* 메모리 풀링: 여러 장치나 서버의 메모리 자원을 공유 풀로 결합하고 필요한 곳에 할당하는 접근 방식
시장이 발전함에 따라 연구 의제의 초점도 바뀌었다. 여러 서버에 분산된 메모리 자원을 효율적으로 관리하는 기술을 연구한 두 회사는 이제 AI 시스템이 축적된 정보를 장기간 저장·관리하고 필요할 때 검색할 수 있게 하는 기술로 작업을 확장하고 있다. 더 최근에는 AI가 이전 대화와 작업의 맥락을 더 오래 유지하고 활용할 수 있도록 돕는 기술로 협업을 확대했다. 두 회사는 현재 AI 장기 기억 에이전트와 메모리 관리 소프트웨어 프레임워크를 함께 개발하고 있으며, 내부 서비스에서 효과를 평가한 후 더 넓은 적용을 고려할 계획이다.
MemVerge 사례에서 두드러지는 점은 협업이 투자 당시 처음 구상한 단일 용도에 머물지 않았다는 것이다. 대신 SK하이닉스는 포트폴리오 기업과 장기적 관계를 유지하며 그 기술의 새로운 응용 분야를 함께 찾았다.
지난 10년간 SK하이닉스는 투자와 협업 접근 방식을 다듬어 왔다. 이제 그 접근 방식을 적용해야 하는 기술 환경 자체가 변화하고 있다.
AI 인프라 경쟁이 메모리를 넘어 더 넓은 하드웨어와 소프트웨어, 그리고 데이터센터 전체로 확대되면서, 외부 기술과 역량을 연결하는 역할도 커지고 있다. 점점 더 시스템 수준의 과제는 모든 기술을 내부에서 개발하기보다 서로 다른 분야의 전문 기업과 협력해 해결해야 한다.
이러한 변화에 대응해 SK하이닉스는 CVC 활동이 탐색하는 기술과 기회의 범위를 확대하고 있다. 회사는 투자 초점을 반도체 및 메모리 인접 기술을 넘어 AI 인프라와 관련 산업으로 넓히는 한편, 글로벌 벤처캐피털(VC), CVC, 전문 펀드와의 공동 투자를 강화하고 있다. 초기 단계 스타트업 외에도 시장에서 기술과 비즈니스 모델을 입증한 성장 단계 기업도 검토하고 있다.
2026년 9월 실리콘밸리에서 열린 SK하이닉스 벤처스 출범 행사는 지난 10년간 개별 투자를 통해 구축한 경험과 협업 모델을 하나의 브랜드로 묶어 글로벌 벤처 생태계에 더 명확한 비전으로 제시했다. 이번 출범은 그 투자들을 통해 개발한 운영 원칙과 협업 방식을 SK하이닉스 벤처스라는 이름으로 공식화하고 대외적 정체성을 더 명확히 한 전환점이었다. 목표는 글로벌 스타트업과 투자자에게 SK하이닉스가 찾는 기술과 포트폴리오 기업과 협력하는 방식에 대한 일관된 이해를 제공하는 것이다.
▲ SK하이닉스 임직원들이 SK하이닉스 벤처스 출범 행사에서 글로벌 파트너들과 기술 및 협업 기회를 논의하고 있다.
새로운 브랜드 아이덴티티(BI)도 이 방향을 반영한다. V자형 디자인은 SK하이닉스와의 협업을 통해 성장하는 벤처 기업들을 나타내며, 장기 파트너십에 대한 브랜드의 의지를 반영한다.
오늘날 SK하이닉스 벤처스는 투자 검토 단계부터 관련 기술 및 사업 팀을 과정에 참여시킨다. 투자가 이루어진 후에는 포트폴리오 기업을 SK하이닉스의 R&D, 제조, 영업 조직과 연결해 협업을 지속한다. 각 기업에 대해 당사자들은 기술 평가와 제품 개발부터 시장 확대까지 필요한 다음 단계를 함께 설계한다.
"우리는 투자 경험과 미래 협업 성과를 하나의 브랜드로 묶고, 장기 성장 파트너로 자리매김하는 것을 목표로 SK하이닉스 벤처스를 출범시켰습니다"라고 정 총괄은 밝혔다. "투자 규모를 확대하는 것과 함께, 일관된 투자 원칙과 파트너로서의 정체성을 명확히 전달하고자 합니다."
FemtoMetrix와 Infinitesima의 경우 협업은 제조 현장의 과제에서 시작해 장비 도입으로 이어졌다. MemVerge의 경우 SK하이닉스는 기술과 시장 조건의 변화에 대응해 새로운 공동 연구 영역을 식별했다. 앞으로 SK하이닉스 벤처스는 더 넓은 AI 인프라 환경 전반에서 새로운 기술과 사업 기회를 탐색하며 이 투자 및 협업 접근 방식을 확대할 것이다.
SK하이닉스 벤처스가 추구하는 성장은 단순히 투자 포트폴리오를 확장하는 것을 넘어선다. 그 접근 방식의 핵심은 스타트업 기술을 SK하이닉스의 R&D, 제조 인프라, 고객 접점과 연결하고, 포트폴리오 기업과 함께 기술 검증과 공동 개발부터 제품 적용과 시장 확대까지 다음 단계를 만들어 가는 것이다.
새로운 협업 기회를 찾는 노력은 투자 이후에도 계속되며, 기술과 시장 조건의 변화에 따라 진화한다. SK하이닉스 벤처스의 다음 단계는 양측의 기술과 자산을 연결하고, 그 기술의 새로운 응용 분야를 식별하며, 궁극적으로 제품과 사업 기회로 전환함으로써 장기 파트너십을 구축하는 것이다.
▲ SK하이닉스 벤처 투자 총괄 겸 수석부사장 정희진이 지난 9월 실리콘밸리에서 열린 SK하이닉스 벤처스 데이에서 SK하이닉스 벤처스의 비전과 로드맵을 설명하고 있다.
"우리는 시장이 확신하기 전에 창업자를 믿고, 투자 후 실행까지 함께하며, 창업자의 속도에 맞춰 움직이는 파트너로 기억되고 싶습니다"라고 정 총괄은 말했다.
지난 10년이 유망 기술을 발굴하고 SK하이닉스의 투자 및 협업 접근 방식을 구축하는 것이었다면, 다음 10년은 그 투자들이 제품과 사업 성과로 어떻게 전환되는지를 입증하는 것이 될 것이다.
브리프용 요약 초안
SK하이닉스가 10년간의 CVC 경험을 'SK하이닉스 벤처스'로 공식화하고, 투자 범위를 반도체·메모리 인접 기술에서 AI 인프라로 확대한다고 밝혔다. FemtoMetrix·Infinitesima 사례는 HBM·DRAM 공정 검사 과제에서 출발해 장비 도입으로 이어졌고, MemVerge와는 CXL 메모리 풀에서 AI 장기 기억 소프트웨어로 협업을 넓혔다. 다만 구체적 장비 대수·설치 시점·고객 채택·매출 기여는 원문에 확인되지 않는다.
원문 텍스트
원문 열기 ↗Identifying promising technologies early and investing in them is one challenge. Turning those technologies into businesses is another. That requires assessing what problems a technology can solve, refining it with research and development teams, and evaluating its potential for deployment in manufacturing operations or customer environments.
Over the past decade, SK hynix has gained experience with this process through sustained venture investment. Its corporate venture capital (CVC) activities have evolved from “tech sensing,” which focuses on identifying emerging technologies and companies early, to “path finding,” which seeks ways to connect those technologies to products and businesses. The company has also broadened its collaboration with portfolio companies to include joint equipment development, technology evaluation, and the development of new supply chains and customer opportunities.
▲ A scene from SK hynix Ventures Day, held in Silicon Valley in September
“The biggest lesson we have learned over the past 10 years is that investment can lead to tangible results only when it is backed by the technical judgment of our internal business units and sustained collaboration over time,” said Heejin Chung, SVP and Head of Venture Investment at SK hynix.
SK hynix’s venture investment activities do not end with discovering technologies. Rather than starting with a startup’s technology and then searching for a use case, the company examines the challenges facing its R&D and manufacturing operations and identifies technologies with the potential to address them.
Internal R&D and mass-production organizations participate directly in technology validation. Depending on the results, SK hynix may pursue joint development or equipment deployment and, when necessary, explore ways to connect the technology with customers and markets.
“What we aim to do is turn SK hynix’s R&D and manufacturing infrastructure, as well as its customer touchpoints, into assets that startups can actually leverage,” Chung explained.
Past investments provide a clearer picture of how this approach works in practice.
As semiconductor structures, including HBM, continue to scale down and stacking becomes more complex, conventional inspection methods increasingly face difficulties in detecting defects within stacked structures during the manufacturing process. SK hynix identified FemtoMetrix’s Second Harmonic Generation (SHG) technology as a potential solution to this challenge.
SHG uses light to measure the properties of interfaces* between materials such as silicon and silicon oxide without damaging the wafer. This makes it possible to analyze conditions inside stacked structures through a nondestructive method. SK hynix’s mass-production and R&D teams evaluated the technology by applying it to DRAM and HBM processes. After confirming its applicability, the company moved forward with equipment adoption and has decided to install multiple tools per fab.
* Interface: The boundary where two different materials meet
Infinitesima drew attention as a potential solution for another challenge: measurement-speed constraints. The company developed Rapid Probe Microscope (RPM) technology capable of delivering measurement speeds 10 to 100 times faster than conventional Atomic Force Microscopy (AFM). SK hynix demonstrated the technology’s utility by applying it to pattern monitoring in the DRAM manufacturing processes and has confirmed plans to deploy multiple systems.
What the two cases have in common is that each began with a problem that needed to be solved rather than with the technology itself. After identifying the required technology, SK hynix’s internal teams assessed their applicability to manufacturing processes, and the results then led to equipment purchases.
SK hynix’s collaboration with software company MemVerge followed a somewhat different path.
SK hynix initially focused on technology that pools storage class memory (SCM)* resources across multiple servers, allowing them to be used as memory or storage as needed. At the time, SK hynix saw potential to integrate the technology with a Compute Express Link (CXL)*-based memory pool solution under development.
* Storage class memory (SCM): A next-generation memory tier that combines characteristics of memory and storage
* Compute Express Link (CXL): A high-speed interface technology that connects processors, memory, and other system components to expand memory capacity and bandwidth
SK hynix researchers applied MemVerge’s technology in a memory pooling* test environment to evaluate its performance. The two companies later expanded their joint research into management technology that pools memory across multiple servers and allocates it where needed.
* Memory pooling: An approach that combines memory resources from multiple devices or servers into a shared pool and allocates them where needed
As the market evolved, so did the focus of the research agenda. Having studied technologies for efficiently managing memory resources distributed across multiple servers, the two companies are now extending their work into technologies that enable AI systems to store and manage accumulated information over long periods and retrieve it when needed. More recently, they have expanded their collaboration into technologies designed to help AI retain and use the context of previous conversations and tasks over longer periods. They are currently developing an AI long-term memory agent and memory management software framework together, with plans to evaluate their effectiveness in internal services before considering broader applications.
What stands out about the MemVerge case is that the collaboration did not remain tied to the single use case originally envisioned at the time of investment. Instead, SK hynix maintained a long-term relationship with the portfolio company and worked with it to identify new applications for its technology.
Over the past decade, SK hynix has refined its approach to investment and collaboration. Now, the technology landscape in which that approach must be applied is itself changing.
As competition in AI infrastructure expands beyond memory to encompass a broader range of hardware and software as well as the data center as a whole, the role of connecting external technologies and capabilities is also growing. Increasingly, system-level challenges need to be addressed in collaboration with specialized companies across different fields, rather than by developing every technology internally.
In response to these changes, SK hynix is expanding the scope of technologies and opportunities explored by its CVC activities. The company is broadening its investment focus beyond semiconductors and memory-adjacent technologies and into AI infrastructure and related industries, while strengthening co-investment with global venture capital firms, CVCs, and specialized funds. In addition to early-stage startups, SK hynix is also considering growth-stage companies that have demonstrated their technologies and business models in the market.
Held in Silicon Valley in September, the SK hynix Ventures launch event brought the experience and collaboration models built through individual investments over the past decade under a single brand, presenting them through a clearer vision to the global venture ecosystem. The launch marked a turning point, formalizing the operating principles and collaboration methods developed through those investments under the SK hynix Ventures name and giving them a clearer external identity. The goal is to give global startups and investors a consistent understanding of the technologies SK hynix is looking for and how it works with its portfolio companies.
▲ SK hynix employees discuss technologies and collaboration opportunities with global partners at the SK hynix Ventures launch event.
The new brand identity (BI) also reflects this direction. The V-shaped design represents venture companies growing through collaboration with SK hynix, reflecting the brand’s commitment to long-term partnerships.
Today, SK hynix Ventures brings relevant technology and business teams into the process from the investment review stage. After an investment is made, it continues collaboration by connecting portfolio companies with SK hynix’s R&D, manufacturing, and sales organizations. For each company, the parties work together to design the required next steps, from technology evaluation and product development to market expansion.
“We launched SK hynix Ventures to bring our investment experience and future collaboration outcomes together under one brand, with the goal of establishing ourselves as a long-term growth partner,” Chung shared. “Along with expanding the scale of our investments, we want to clearly communicate a consistent set of investment principles and our identity as a partner.”
With FemtoMetrix and Infinitesima, collaboration began with challenges on the manufacturing floor and led to equipment adoption. With MemVerge, SK hynix identified new areas for joint research in response to shifts in technology and market conditions. Moving forward, SK hynix Ventures will expand this approach to investment and collaboration as it explores new technologies and business opportunities across the broader AI infrastructure landscape.
The growth SK hynix Ventures is pursuing goes beyond simply expanding its investment portfolio. At the core of its approach is connecting startup technologies with SK hynix’s R&D, manufacturing infrastructure, and customer touchpoints, working with portfolio companies to shape the next steps — from technology validation and joint development to product application and market expansion.
The search for new opportunities for collaboration continues even after investment, evolving alongside changes in technologies and market conditions. The next step for SK hynix Ventures is to build long-term partnerships by connecting the technologies and assets of both sides, identifying new applications for those technologies, and ultimately translating them into products and business opportunities.
▲ Chung Heejin, SVP and Head of Venture Investment at SK hynix, outlines the vision and roadmap for SK hynix Ventures at SK hynix Ventures Day in Silicon Valley last September.
“We want to be remembered as a partner that believes in founders before the market is convinced, stays with them through execution after investing, and moves at the pace of the founders,” Chung said.
If the past 10 years were about discovering promising technologies and building SK hynix’s approach to investment and collaboration, the next 10 will be about demonstrating how those investments translate into products and business results.
Over the past decade, SK hynix has gained experience with this process through sustained venture investment. Its corporate venture capital (CVC) activities have evolved from “tech sensing,” which focuses on identifying emerging technologies and companies early, to “path finding,” which seeks ways to connect those technologies to products and businesses. The company has also broadened its collaboration with portfolio companies to include joint equipment development, technology evaluation, and the development of new supply chains and customer opportunities.
▲ A scene from SK hynix Ventures Day, held in Silicon Valley in September
“The biggest lesson we have learned over the past 10 years is that investment can lead to tangible results only when it is backed by the technical judgment of our internal business units and sustained collaboration over time,” said Heejin Chung, SVP and Head of Venture Investment at SK hynix.
SK hynix’s venture investment activities do not end with discovering technologies. Rather than starting with a startup’s technology and then searching for a use case, the company examines the challenges facing its R&D and manufacturing operations and identifies technologies with the potential to address them.
Internal R&D and mass-production organizations participate directly in technology validation. Depending on the results, SK hynix may pursue joint development or equipment deployment and, when necessary, explore ways to connect the technology with customers and markets.
“What we aim to do is turn SK hynix’s R&D and manufacturing infrastructure, as well as its customer touchpoints, into assets that startups can actually leverage,” Chung explained.
Past investments provide a clearer picture of how this approach works in practice.
As semiconductor structures, including HBM, continue to scale down and stacking becomes more complex, conventional inspection methods increasingly face difficulties in detecting defects within stacked structures during the manufacturing process. SK hynix identified FemtoMetrix’s Second Harmonic Generation (SHG) technology as a potential solution to this challenge.
SHG uses light to measure the properties of interfaces* between materials such as silicon and silicon oxide without damaging the wafer. This makes it possible to analyze conditions inside stacked structures through a nondestructive method. SK hynix’s mass-production and R&D teams evaluated the technology by applying it to DRAM and HBM processes. After confirming its applicability, the company moved forward with equipment adoption and has decided to install multiple tools per fab.
* Interface: The boundary where two different materials meet
Infinitesima drew attention as a potential solution for another challenge: measurement-speed constraints. The company developed Rapid Probe Microscope (RPM) technology capable of delivering measurement speeds 10 to 100 times faster than conventional Atomic Force Microscopy (AFM). SK hynix demonstrated the technology’s utility by applying it to pattern monitoring in the DRAM manufacturing processes and has confirmed plans to deploy multiple systems.
What the two cases have in common is that each began with a problem that needed to be solved rather than with the technology itself. After identifying the required technology, SK hynix’s internal teams assessed their applicability to manufacturing processes, and the results then led to equipment purchases.
SK hynix’s collaboration with software company MemVerge followed a somewhat different path.
SK hynix initially focused on technology that pools storage class memory (SCM)* resources across multiple servers, allowing them to be used as memory or storage as needed. At the time, SK hynix saw potential to integrate the technology with a Compute Express Link (CXL)*-based memory pool solution under development.
* Storage class memory (SCM): A next-generation memory tier that combines characteristics of memory and storage
* Compute Express Link (CXL): A high-speed interface technology that connects processors, memory, and other system components to expand memory capacity and bandwidth
SK hynix researchers applied MemVerge’s technology in a memory pooling* test environment to evaluate its performance. The two companies later expanded their joint research into management technology that pools memory across multiple servers and allocates it where needed.
* Memory pooling: An approach that combines memory resources from multiple devices or servers into a shared pool and allocates them where needed
As the market evolved, so did the focus of the research agenda. Having studied technologies for efficiently managing memory resources distributed across multiple servers, the two companies are now extending their work into technologies that enable AI systems to store and manage accumulated information over long periods and retrieve it when needed. More recently, they have expanded their collaboration into technologies designed to help AI retain and use the context of previous conversations and tasks over longer periods. They are currently developing an AI long-term memory agent and memory management software framework together, with plans to evaluate their effectiveness in internal services before considering broader applications.
What stands out about the MemVerge case is that the collaboration did not remain tied to the single use case originally envisioned at the time of investment. Instead, SK hynix maintained a long-term relationship with the portfolio company and worked with it to identify new applications for its technology.
Over the past decade, SK hynix has refined its approach to investment and collaboration. Now, the technology landscape in which that approach must be applied is itself changing.
As competition in AI infrastructure expands beyond memory to encompass a broader range of hardware and software as well as the data center as a whole, the role of connecting external technologies and capabilities is also growing. Increasingly, system-level challenges need to be addressed in collaboration with specialized companies across different fields, rather than by developing every technology internally.
In response to these changes, SK hynix is expanding the scope of technologies and opportunities explored by its CVC activities. The company is broadening its investment focus beyond semiconductors and memory-adjacent technologies and into AI infrastructure and related industries, while strengthening co-investment with global venture capital firms, CVCs, and specialized funds. In addition to early-stage startups, SK hynix is also considering growth-stage companies that have demonstrated their technologies and business models in the market.
Held in Silicon Valley in September, the SK hynix Ventures launch event brought the experience and collaboration models built through individual investments over the past decade under a single brand, presenting them through a clearer vision to the global venture ecosystem. The launch marked a turning point, formalizing the operating principles and collaboration methods developed through those investments under the SK hynix Ventures name and giving them a clearer external identity. The goal is to give global startups and investors a consistent understanding of the technologies SK hynix is looking for and how it works with its portfolio companies.
▲ SK hynix employees discuss technologies and collaboration opportunities with global partners at the SK hynix Ventures launch event.
The new brand identity (BI) also reflects this direction. The V-shaped design represents venture companies growing through collaboration with SK hynix, reflecting the brand’s commitment to long-term partnerships.
Today, SK hynix Ventures brings relevant technology and business teams into the process from the investment review stage. After an investment is made, it continues collaboration by connecting portfolio companies with SK hynix’s R&D, manufacturing, and sales organizations. For each company, the parties work together to design the required next steps, from technology evaluation and product development to market expansion.
“We launched SK hynix Ventures to bring our investment experience and future collaboration outcomes together under one brand, with the goal of establishing ourselves as a long-term growth partner,” Chung shared. “Along with expanding the scale of our investments, we want to clearly communicate a consistent set of investment principles and our identity as a partner.”
With FemtoMetrix and Infinitesima, collaboration began with challenges on the manufacturing floor and led to equipment adoption. With MemVerge, SK hynix identified new areas for joint research in response to shifts in technology and market conditions. Moving forward, SK hynix Ventures will expand this approach to investment and collaboration as it explores new technologies and business opportunities across the broader AI infrastructure landscape.
The growth SK hynix Ventures is pursuing goes beyond simply expanding its investment portfolio. At the core of its approach is connecting startup technologies with SK hynix’s R&D, manufacturing infrastructure, and customer touchpoints, working with portfolio companies to shape the next steps — from technology validation and joint development to product application and market expansion.
The search for new opportunities for collaboration continues even after investment, evolving alongside changes in technologies and market conditions. The next step for SK hynix Ventures is to build long-term partnerships by connecting the technologies and assets of both sides, identifying new applications for those technologies, and ultimately translating them into products and business opportunities.
▲ Chung Heejin, SVP and Head of Venture Investment at SK hynix, outlines the vision and roadmap for SK hynix Ventures at SK hynix Ventures Day in Silicon Valley last September.
“We want to be remembered as a partner that believes in founders before the market is convinced, stays with them through execution after investing, and moves at the pace of the founders,” Chung said.
If the past 10 years were about discovering promising technologies and building SK hynix’s approach to investment and collaboration, the next 10 will be about demonstrating how those investments translate into products and business results.