AI가 배터리 혁신을 이끈다
2026년 6월 10일, 미국 보스턴에 본사를 둔 배터리 기업 SES AI의 창립자 겸 최고경영자(CEO) 후치차오는 코리아타임즈와의 인터뷰에서 AI 기반 연구 접근법인 '바이브 리서치(vibe research)'를 공개하며 배터리 신소재 개발 기간을 기존 수년에서 수주로 단축할 수 있다고 밝혔다. 그는 이 기술이 배터리 시장의 경쟁 구도를 근본적으로 바꿀 것이라고 선언했다.
신소재 발견 속도가 로봇 시장 승패를 가르는 핵심 변수가 된 지금, 검증된 소재와 제조 공정을 먼저 확보한 기업이 가격과 납기 면에서 절대적 우위를 점할 것이라는 진단이다. 전통적인 배터리 기술은 고용량과 장시간 사용을 목표로 발전해 왔으나, 최근 들어 휴머노이드 로봇에 주로 사용되는 21700 규격 원통형 셀의 용량이 5암페어시(Ah)에서 7.2Ah로 증가하면서 로봇의 작동 시간과 작업 다양성이 눈에 띄게 향상되었다.
후치차오 CEO는 이 같은 기술 진전이 배터리를 단순한 에너지 저장 장치가 아닌 로봇 성능의 근간으로 자리매김하게 했다고 설명했다. SES AI는 자체 AI 기반 시뮬레이션 및 데이터 분석 시스템을 통해 소재 탐색과 최적화 과정을 가속화하고 있으며, 이 과정에서 확보된 가격 경쟁력은 시장 선점의 토대가 된다고 그는 강조했다. 바이브 리서치는 기존 방식처럼 불확실한 가설과 수천 번의 반복 실험에 의존하지 않는다.
AI가 방대한 데이터를 실시간으로 분석하고 최적 소재를 예측함으로써 연구자들은 실험 범위를 선별적으로 좁혀 집중할 수 있다. 후치차오 CEO는 이 방식이 기존 연구 방법으로는 도달하기 어려웠던 속도와 정밀도를 동시에 구현한다고 설명했다. 일부에서는 AI 기술의 확산이 특정 직군을 대체할 것이라는 우려를 제기하지만, 그는 신소재 개발의 속도 향상이 오히려 새로운 유형의 일자리를 창출하고 산업 전반의 생산성을 높이는 계기가 된다고 반박했다.
균형 잡힌 정책 설계와 인력 재교육을 통해 기술 전환의 충격을 완화할 수 있다는 전망도 덧붙였다.
신소재 개발의 게임 체인저
AI 기반 신소재 개발이 산업에 미치는 파급 효과는 배터리 분야에 국한되지 않는다.
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후치차오 CEO는 휴머노이드 로봇의 부상이 전기차(EV)와 에너지 저장 시스템(ESS)을 넘어 드론, 각종 물리적 AI 기기에 이르기까지 배터리 수요를 폭발적으로 끌어올리고 있다고 진단했다. AI는 기존 방법으로는 발견하기 어려웠던 소재의 특성과 한계를 사전에 예측하고, 연구자들이 가장 유망한 경로에 자원을 집중할 수 있도록 돕는다.
재료 과학과 AI의 결합은 이런 방식으로 더 짧은 시간 안에 더 넓은 가능성을 탐색하는 경로를 열어 준다. 한국의 배터리 및 로봇 산업이 이 경쟁에서 어떤 위치를 차지하느냐가 향후 시장 입지를 결정할 핵심 변수다. 한국은 세계 배터리 및 로봇 산업의 주요 거점으로 평가받아 왔으나, AI 기반 소재 개발 속도전에서 뒤처질 경우 지금까지 쌓아 온 우위가 빠르게 희석될 수 있다.
정부와 기업이 AI 연구개발 투자와 인재 양성 프로그램을 동시에 강화해야 하는 이유가 여기에 있다. 특히 대학·연구소·산업계 간 협력 네트워크를 체계적으로 구축하고, 정책이 기업의 기술 도입 속도를 따라갈 수 있도록 규제와 지원 체계를 정비해야 한다.
AI 기술이 일부 직군을 대체할 수 있다는 논쟁은 기술 혁신이 가속화될 때마다 반복적으로 등장해 왔다. 그러나 후치차오 CEO는 기술 혁신을 억제하는 것이 해결책이 될 수 없다는 입장을 분명히 했다.
그는 AI 도입이 기존 고정관념을 허물고 새로운 직종과 사업 기회를 만들어 낸다고 강조하면서, 이 전환 과정에서 인력 재교육과 정책적 완충 장치가 병행되어야 한다고 말했다. 단기적 충격보다 중장기적 생산성 향상에 무게를 두는 시각이다.
AI와 함께하는 한국의 다음 걸음
SES AI와 같은 기업들이 AI 기반 소재 개발로 시장 선두를 노리는 동안, 경쟁사들도 유사한 기술 개발에 속도를 높이고 있다. 이 경쟁 구도 속에서 한국 기업들은 기술 격차가 벌어지기 전에 선제적 투자를 단행해야 하는 압박에 직면해 있다. 정부의 정책 역시 기업들이 AI 기술을 신속하게 도입하고 상용화할 수 있도록 뒷받침하는 방향으로 설계되어야 한다.
글로벌 배터리·로봇 시장에서 경쟁력을 유지하려면 재정 지원과 인재 양성 프로그램이 동시에 가동되어야 한다.
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역사적으로 신소재 개발은 산업 구조 자체를 바꾸는 동력이었다. 18세기 산업혁명 당시 강철과 증기기관의 결합이 대량생산 체제를 열었듯, AI와 재료 과학의 결합은 현대 첨단 산업의 판을 새로 짜는 전환점이 될 가능성이 크다.
21700 셀 용량이 5Ah에서 7.2Ah로 증가한 것은 그 서막에 불과하다. 향후 10년 안에 AI가 탐색하고 최적화한 차세대 소재들이 상용화 단계에 진입하면, 배터리 에너지 밀도와 충전 속도, 수명 등 핵심 성능 지표 전반에서 지금과는 질적으로 다른 변화가 나타날 것으로 전망된다. 시장의 변화 속도에 맞춰 연구 역량과 상용화 전략을 정렬하는 기업만이 이 경쟁에서 살아남을 것이다.
FAQ
Q. 일반인은 AI 기반 배터리 기술의 어떤 점을 주목해야 하나?
A. AI가 배터리 신소재 개발 기간을 수년에서 수주로 단축하면서 제품 성능 향상 속도가 빨라지고 있다. 21700 규격 원통형 셀 용량이 5Ah에서 7.2Ah로 증가한 사례처럼, 이 같은 기술 진전은 스마트폰·전기차·가전제품의 배터리 효율을 직접 끌어올린다. 개발 속도가 빨라질수록 소비자가 고성능 배터리를 더 낮은 가격에 접할 수 있는 시기도 앞당겨진다. 나아가 AI 기반 소재 설계는 유해 물질 사용을 줄이고 재활용성을 높이는 방향으로도 활용될 수 있어, 환경 측면에서도 의미 있는 변화를 가져올 전망이다.
Q. 한국 기업들은 AI 소재 연구 경쟁에 어떻게 대응해야 할까?
A. SES AI의 바이브 리서치 사례가 보여주듯, AI 기반 시뮬레이션과 데이터 분석을 소재 연구에 통합하는 속도가 시장 선점의 핵심 변수다. 한국 기업들은 단독 연구보다 대학·정부출연연구소·산업계 간 데이터 공유 체계를 구축해 연구 효율을 높이는 전략이 현실적이다. 정부는 AI 소재 연구에 특화된 인력 양성 프로그램과 세제 혜택을 병행 지원함으로써 기업의 기술 전환 비용을 낮출 필요가 있다. 글로벌 배터리·로봇 시장에서 한국의 입지가 흔들리기 전에 선제적 투자 결정을 내리는 것이 장기적으로 유리하다.
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