전기차 배터리는 얼마나 더 오래 사용할 수 있을까요? AI 로봇은 얼마나 더 똑똑해질까요? 제조업계는 지금 첨단 기술 혁신과 친환경 전환이라는 거대한 변화의 흐름 속에 있습니다. 배터리 기술, AI 칩 개발, 디지털 제조, 탄소 감축 등 산업의 미래를 결정할 핵심 기술 변화를 함께 살펴보겠습니다.
한 번 충전으로 서울~부산 왕복 가능! 고성능 건식 배터리 전극 개발
울산과학기술원(UNIST) 연구진이 건식 공정을 이용해 기존보다 5배 두꺼운 전기차용 배터리 전극을 개발했다. 기존 습식 공정은 용매 증발 과정에서 뭉침이 발생해 전극 두께를 증가시키는 데 한계가 있었다. 하지만 건식 공정을 활용하면 전극 밀도를 3.65g/㎤까지 높이고, 면적당 용량을 20mAh/㎠로 증가시킬 수 있다. 이를 통해 전기차 주행거리를 약 14% 늘릴 수 있으며, 1회 충전으로 서울~부산 왕복이 가능할 것으로 기대된다. 또한, 전도성이 높은 다공성 구형 도전재를 적용해 충전 속도 저하 문제도 해결했다. 화학 용매를 사용하지 않아 환경적 이점도 크다.
건식 전극 공정, 차세대 배터리 시장의 게임 체인저 될까?
건식 공정은 배터리 성능 향상과 친환경성을 동시에 확보할 수 있는 기술적 돌파구가 될 가능성이 크다. 특히, 전극 두께 증가로 배터리 용량을 극대화하면서도 충전 속도 저하 문제를 해결한 점이 주목할 만하다. 기존 습식 공정 대비 공정 단순화, 에너지 절감, 환경 보호 등의 장점도 뛰어나 산업적 활용도가 높을 것으로 보인다. 다만, 대규모 양산 시 균일한 품질 유지 및 내구성 확보가 중요한 과제로 남아 있다. 향후 건식 공정이 상용화되면 전기차뿐만 아니라 다양한 배터리 응용 분야에서도 큰 변화를 가져올 것으로 기대된다.
출처: "한 번 충전으로 서울~부산 왕복하는 배터리 전극 개발"
오픈AI, 맞춤형 AI 칩부터 로봇·양자컴퓨팅까지 개발하나?
오픈AI가 맞춤형 AI 칩, 로봇, 양자컴퓨팅 관련 기술 개발을 준비하는 것으로 보인다. 미국 특허상표청(USPTO)에 제출한 상표 등록 신청서에는 AI 지원 가상·증강현실(AR/VR) 헤드셋, 휴머노이드 로봇, 맞춤형 AI 칩, 양자컴퓨팅 관련 서비스 등이 포함됐다. 특히, 반도체 제조업체인 브로드컴 및 TSMC와 협력해 2026년까지 맞춤형 AI 칩을 출시할 계획이다. 또한, 양자컴퓨팅 전문 인력을 영입하며 AI 모델 훈련 효율성을 획기적으로 높이는 방향도 모색하고 있다.
AI 하드웨어 혁신, 오픈AI의 다음 전략은?
오픈AI의 맞춤형 AI 칩 개발은 모델 훈련 최적화와 비용 절감에 큰 영향을 미칠 가능성이 크다. 현재 AI 훈련에는 막대한 연산 자원이 필요하며, 맞춤형 칩과 양자컴퓨팅 기술이 결합되면 성능과 에너지 효율이 극적으로 향상될 수 있다. 또한, AI 로봇 개발은 인간과 자연스럽게 상호작용하는 차세대 AI 인터페이스를 구축하는 중요한 시도로 보인다. 다만, 양자컴퓨팅 상용화는 여전히 기술적 난관이 많아 단기적인 성과보다는 장기적인 연구개발이 필요할 것으로 예상된다.
출처: 오픈AI, 맞춤형 AI칩에 로봇·양자컴퓨팅까지 개발할까 - 아시아경제
제조업, 저탄소 전환 어려움…NDC 목표 달성 가능성 낮아
국내 제조기업 31%가 저탄소 산업구조로 전환이 어렵다고 응답했다. 한국경제인협회 조사에 따르면, 산업계가 바라보는 2030년 국가 온실가스 감축목표(NDC) 달성 가능성은 38.6%로 낮은 수준이었다. 주요 원인으로는 저탄소 산업 전환의 어려움(31%), 에너지 효율 개선 지연(26.2%), 경제 및 생산 위축(20.2%)이 꼽혔다. 특히 철강·화학·시멘트 등 탄소 다배출 업종의 저탄소 기술 상용화 시기가 2030~2040년으로 예상되면서, 감축 목표 설정 시 산업구조의 현실적 한계를 고려해야 한다는 목소리가 크다.
NDC 목표 달성을 위해서는 기존 산업 구조에서 실현 가능한 기술적 대안을 마련하는 것이 필수적이다. 특히 철강·화학·시멘트 등 탄소 배출이 많은 업종은 CCUS(탄소포집·활용·저장) 기술, 친환경 공정 혁신, 수소·재생에너지 활용 등으로 전환해야 하지만, 상용화에는 시간과 비용이 상당히 소요될 전망이다. 또한, 기업이 부담을 느끼는 저탄소 에너지원 비용 문제를 해결하기 위한 정책적 지원과 기술 개발 촉진이 병행되어야 할 것이다.
출처: [그래픽뉴스]제조기업 31% “저탄소 전환 어렵다”
Klingelnberg, 데이터 기반 제조 최적화로 생산성 향상
독일 정밀 기어 및 측정 시스템 제조업체 Klingelnberg가 디지털 제조 환경을 위한 데이터 활용 전략을 공개했다. 기어 가공 및 측정 과정을 연계한 폐쇄 루프(Closed Loop) 시스템을 통해 품질 변화를 실시간 감지하고 자동 교정하는 방식을 적용했다. 이를 위해 저주파·고주파 제어 데이터 및 공정 설정 값을 수집하고, GearEngine 플랫폼과 연계해 품질 문제를 조기에 분석한다. 또한, OPC UA 표준 인터페이스를 도입해 기계 간 호환성을 높이고 유지보수 비용을 절감하며, AI 기반 머신 러닝 기술을 접목해 공구 마모 예측 및 생산 최적화를 지원하고 있다.
Klingelnberg의 접근 방식은 기계 학습과 실시간 데이터 피드백을 통해 제조 공정의 자동화 수준을 높이는 방향으로 나아가고 있다. 특히, OPC UA 표준 인터페이스를 적용해 제조 시스템 간 호환성을 극대화한 점이 주목할 만하다. AI 및 디지털 트윈 기술을 활용한 예측 유지보수는 불필요한 가동 중단을 줄이고, 공구 수명을 연장하는 효과를 기대할 수 있다. 다만, 데이터 처리 속도와 정확성, 보안 문제 해결이 필수적이며, 글로벌 표준화가 얼마나 원활하게 진행될지가 중요한 과제로 남아 있다.
출처: Klingelnberg, 디지털 제조 환경 위한 데이터 기반 생산 최적화
K-배터리 위기, 기술투자 지속 위한 환급형 세액 공제 논의
국내 이차전지 산업이 전기차 수요 부진, 중국 저가 공세, 통상 불확실성 등 삼중고를 겪고 있는 가운데, 기술투자를 지속하기 위한 환급형 세액 공제 도입이 논의되었다. 해당 제도는 연구개발(R&D) 및 시설투자 비용의 세액 공제 금액을 즉시 현금으로 환급하는 방식으로, 기업이 적자를 내더라도 즉각적인 지원이 가능하다. 반면, 재정 부담 증가와 보조금 성격에 대한 논란이 제기되며 정부 차원의 신중한 접근이 필요하다는 의견도 나왔다.
이차전지는 전기차, 에너지 저장 시스템(ESS) 등 다양한 산업에서 핵심 기술로 자리 잡고 있으며, 지속적인 연구개발이 필수적이다. 하지만 시장 불확실성 속에서도 대규모 투자를 유지하려면 정책적 지원이 뒷받침되어야 하며, 환급형 세액 공제는 즉각적인 현금 유동성을 제공할 수 있다는 점에서 효과적인 방안이 될 수 있다. 다만, 단기적인 재정 부담과 형평성 논란을 고려해 점진적 도입 및 투자 성과 분석을 병행하는 전략이 필요할 것으로 보인다.
출처: “K-배터리 위기, 환급형 세액 공제로 돌파해야”
배터리 기술 혁신, AI 칩 개발, 디지털 제조 최적화, 친환경 산업 전환까지, 제조업은 빠르게 변화하고 있습니다. 하지만 기술 발전과 함께 해결해야 할 과제들도 많습니다. 지금의 선택이 미래 산업 경쟁력을 좌우할 것입니다. 변화의 흐름을 주의 깊게 살펴보고, 한발 앞선 전략을 준비해야 할 때입니다.
