LG엔솔·삼성SDI·SK온 "캐즘 일시적, 전고체·LFP·AI 등 주력" [인터배터리]

"물이 들어왔을 때 어떤 노를 저어야 할지 어디서 물이 들어오는지를 파악해야 합니다. 물이 들어와도 물만 먹고 힘들어지는 상황도 있습니다. 삼성SDI에선 철저한 소비자 조사와 우선순위를 정해 각자 필요에 따른 최적화 작업을 진행하고 있습니다."

'슈퍼사이클을 대응하는 xEV 배터리 비즈니스 전략' 발표를 맡은 곽현영 삼성SDI 상무는 마케팅 관점에서 캐즘 대응 전략을 소개했다. 곽 상무는 "자동차는 연간 수입의 약 50%에 달하는 고가의 제품이라 구매 과정이 굉장히 복잡하고 개인적"이라며 "각 고객층에 맞는 가치를 공략해야 한다"고 운을 띄웠다.

가령 한국과 프랑스의 소득 수준이 비슷한데 한국은 그랜저 등 큰 차에 대한 수요가 높은 반면, 프랑스는 좁은 길과 지하주차장 미비의 문제로 경차가 더 각광받는다는 것이다. IT 회사에 다니는 캘리포니아 젊은층의 전동화율은 25%로 상당히 높은데 이들을 만족시킬 수 있는 모델이 부족한 상황이라고 덧붙였다.

곽 상무는 "이들 중 40% 이상의 고객들이 테슬라를 구입하고 있는데 시간이 갈수록 테슬라보다 더 고급화된 사양, 디자인을 원하는 현상이 있다"며 "반면 우체국에선 일정한 동선을 매일 움직이기 때문에 큰 주행거리가 필요 없어 결국 수요가 세분화 돼 있어 각 수요에 맞는 대응 전략이 필요하다"고 강조했다.

일례로 지난 5년 간 배터리 시장은 표면적으로 선형 성장한 것 처럼 보이지만, 자세히 들여다 보면 인센티브 지급·신차 출시 등 요인에 따라 들쑥날쑥 성장했다는 점을 언급했다. 곽 상무는 "이런 모습이 오히려 기회이고, 수요는 굉장히 다양하기 때문에 수요를 모두 만족시키는 완벽한 제품보다 각 수요에 맞는 최적화 작업을 진행하고 있다"고 덧붙였다.

특히 국내에서 유일하게 생산 중인 각형 배터리를 언급하며, 크기와 높이를 마음대로 조절할 수 있어 에너지 최적화가 가능하다고 강조했다. 곽 상무는 "픽업 트럭의 경우 기존 10개의 배터리를 5개 배터리만 탑재할 수 있도록 할 수 있다"고 말했다. 또 모든 공정, 모든 셀을 X-ray로 검사해 안전을 최우선으로 하고 있다고 덧붙였다. 

곽 상무는 마지막으로 "이번 쇼에서 론칭한 LFP 등 라인업을 확장하고 건식 공정을 개발해 어떤 물이 들어와도 노를 저을 수 있게 하고 있다"고 밝혔다. 앞서 삼성SDI는 2027년에 전고체 배터리 최초 양산 계획을 밝힌 바 있는데 곽 상무는 이와 관련해 "자사가 기술에 있어 중국 업체들보다 우위에 있는 건 확실하다"고 밝혔다.

SK온 "AI 통해 제조 전 과정에서 혁신 추진"

"AI를 통해 원가 절감과 품질 확보, 기술 혁신 등을 가속화할 수 있습니다. 머신 러닝(기계 학습)은 배터리 성능 예측과 셀 디자인, 최적화에 활용 가능합니다."

김상진 SK온 부사장은 전기차 캐즘으로 인해 전기차 시장이 많이 어려운 상황이라면서도 AI 기술을 통해 캐즘 극복과 미래 경쟁력 확보가 가능하다고 밝혔다. 김 부사장은 "SK온은 규모 면에서 글로벌 5위 이내 수주를 했었고 많은 글로벌 OEM(위탁생산)을 확보했다"며 "AI 기술을 통해 공정 혁신을 더욱 추구할 수 있다"고 전했다.

가령 비전 AI는 이미지 분류 강점으로 배터리 검사에 활용 가능하고, 시계열 AI는 이상 감지, 미래 예측에 강점이 있다. 강화학습된 AI로는 공정 운영을 최적화할 수 있고, 생성형 AI는 신규 물질 개발과 사업 전략 기획에 도움을 줄 수 있다는 후문이다.  

SK온은 ▲요구 ▲셀 디자인 ▲원가 분석 ▲셀 생산&검증 과정에서 AI를 활용하고 있다. 가령 셀 설계 AI 모델(ADAM)을 통해 소재·성능 데이터를 학습하고 이를 통해 셀을 직접 만들지 않아도 셀을 예측할 수 있다. 원가 분석까지 포함시켜 자원을 절약할 수도 있다.

제조에서 불량 검사에 도움을 줄 수 있고 6개월~10개월 기간이 소요되는 테스트 기간도 단축할 수 있다. AI를 활용해 초기 데이터만 가지고 장비 수명의 트렌드를 예측할 수 있고, 사이클 테스트에서 미세한 차이도 AI는 특정지을 수 있기 때문에 정밀한 예측이 가능하다는 것이다.

궁극적으로는 SK온만의 파운데이션(기초) 모델을 만들겠다고 강조했다. 생성형 AI는 회사 내부 데이터를 플랫폼에 제공해야 하는 한계가 있어 극복을 위해 회사가 직접 모델을 개발하겠다는 것이다. 초기 비용은 많이 들지만. 특정 목적에 맞게 활용할 수 있는 방대한 AI가 될 수 있다는 후문이다.

김 부사장은 "현재는 데이터 수집을 준비하는 단계"라며 "3년 뒤에는 SK온만의 배터리 파운데이션 모델을 개발해서 경쟁력을 강화할 계획"이라고 설명했다.