2026년 4월, LG에너지솔루션 배터리 제조업의 APC 프로젝트에 참여하게 된 건 내 커리어의 가장 큰 변곡점이었다.

아직 제조업의 ‘제’ 도 모르지만, 현장에 있다 보면 제조업과 여타 일반 IT업계와의 차이를 실감하기도 한다. 레거시는 하루빨리 리팩토링하여 걷어내야 할 기술 부채로 취급되지만, 제조업을 대하는 방식은 좀 다른 것 같다. IT에서는 이런 기술 부채를 걷어내지 않고 안고 가는 것 자체가 큰 리스크이다.

하지만 제조업에서는 반대로 기술 부채를 해결하려고 손을 대는 것 자체가 리스크가 된다. 이곳에서는 어떤 설비이든 소스든 함부로 바꾸는 것이 매우 위험한 결정이기 때문이다.

만약 섣불리 기술 부채를 해결하려다가 공정이 꼬여서 공장 가동률이 떨어지게 되면 고스란히 로스가 난다. 그리고 제조 납기를 맞출 수 없게 되면 기업간에 돌이킬 수 없는 큰 타격을 받게 된다. 제조업은 기술 부채를 갈아엎을 수 없는 묵직한 제약이 있다.

LG에너지솔루션의 생산라인은 모두 배터리이다. 최근에는 특히나 AI 산업의 발전으로 인해 데이터센터에서 사용될 ESS 배터리를 적극 생산하고 있다. 현재 미국 등 주요 경제는 수조 달러가 몰리는 AI 골드러시에 빠져 있으며, 2025년 상반기 데이터센터 투자는 전년 대비 37% 급증했고 관련 서버 및 전력 시스템 선적량은 64% 폭발적으로 증가했다.

하지만 이 거대한 데이터센터들은 엄청난 에너지를 집약적으로 소모한다. 바로 여기서 가상의 소프트웨어 세계와 현실의 물리적 생산이 강력하게 교차한다. 끝없이 확장하는 에너지 집약적인 AI 인프라를 지탱하기 위해, 역설적이게도 이 거대하고 투박한 배터리 생산 라인이 쉴 새 없이 돌아가야만 하는 것이다.

현재 글로벌 배터리 생산업체 1위는 중국의 CATL(닝더스다이)이다. CATL은 자국의 거대한 내수 시장과 막강한 원자재 공급망을 무기로 전세계 배터리 시장 점유율 1위를 굳건히 지키고 있다. 특히 가격 경쟁력을 앞세운 제품 라인업으로 시장을 빠르게 장악하는 중이다. 중국 정부의 전폭적인 지원 아래 광물 공급망을 수직계열화하여 압도적인 원가 절감을 이뤄내어 저렴하고 수명이 긴 LFP 배터리를 주력으로 삼아 보급형 전기차 시장을 장악했다.

그리고 LG에너지솔루션은 미국 인플레이션 감축법(IRA)에 대응하기 위해 북미 현지에 대규모 합작법인을 설립하며 강력한 공급망 현지화 전략을 실행했다. 얼티엄셀즈 (Ultium Cells)는 LG에너지솔루션과 GM이 미국 내 설립한 합작법인인데 오하이오(1기)와 테네시(2기) 공장을 가동 중이며, 미시간 랜싱(3기)가 있다.

내가 속한 프로젝트는 APC(Autonomous Process Control, 자동 공정 제어)다. 이는 설비 데이터와 계측/검사 데이터를 활용하여 자동보정을 수행하는 시스템이다.

배터리의 성능을 좌우하는 전극 공정은 고도의 정밀성을 요구한다. 현재는 생산 중간중간 샘플을 채취해 물리적으로 계측하는데, 불량이 발견되었을 때는 이미 상당량의 불량품이 라인을 통과해 막대한 로스(Loss)가 발생한 뒤일 수 있다.

앞에서 언급했듯 제조업에서 로스는 곧 기업의 타격이다. 만약 코터나 프레스 장비에서 쏟아지는 실시간 설비 데이터를 AI 모델에 학습시킨다면, 라인을 멈추고 잘라보지 않아도 품질을 가상으로 예측할 수 있다.

그리고 이 예측 데이터가 바로 내가 다루는 APC 시스템의 완벽한 인풋(Input)이 된다. APC는 가상 계측 결과를 실시간으로 넘겨받아 타깃 품질에서 벗어날 징후가 감지되면 선제적으로 파라미터를 자동 보정한다.

제조업 현장에서는 기술 부채를 직접 걷어내는 시도 자체가 운영 리스크를 키우는 역설적인 상황이 발생한다. 따라서 업계는 기술 부채를 무리하게 해체하기보다, AI를 통해 학습된 알고리즘으로 리스크와 로스를 최적화하는 방식으로 기술적 한계를 우회하며 고도화하고 있다.

인프라 경쟁의 끝, 진짜 부는 하류 (다운스트림)에서 완성된다. 최근의 AI 혁명과 15년 전 물류 혁명을 이끈 컨테이너화(Containerization)와 비슷하다. 과거의 컨테이너화 기술은 사회적으로 엄청난 파급력을 가졌지만, 정작 신생 부를 창출하기보다는 기존 구조를 강화하는 역할을 했다. 그 혁신은 동아시아의 수출 경제, 오프쇼어링, 그리고 월마트나 아마존 같은 거대한 소매 모델의 기반이 되면서 엄청난 부가 다운스트림에서 대부분 창출됐다.

지금의 AI 역시 완벽히 같은 패턴을 보이고 있다는 신호가 보인다고 생각한다. 실제 인프라를 소유하는 소수보다는, AI 덕분에 구조적 변화를 일으켜 부가가치가 재개편되는 곳에서 훨씬 더 많은 기회가 생길 것이다. 즉, 이 거대한 흐름이 시사하는 핵심은 AI의 다운스트림 분야(2차 파생 산업)에 투자될 때 이익이 발생한다는 점이다.

우리나라 경제 기반이 제조업인만큼 내가 지금 매달리고 있는 APC 프로젝트와 배터리 제조 현장이 AI 산업 기반 다운스트림 혁신의 전선이 되길 기대한다.