삼성SDI, 배터리 회사에서 ‘AI 네이티브’ 회사로 또 변신 시도

• 삼성SDI가 창립 56주년을 맞아 ‘AI 네이티브(AI Native) 기업’으로 바뀌겠다고 선언함

  • 그냥 사내 챗봇 몇 개 붙이겠다는 얘기가 아니라, 연구개발(R&D), 생산, 품질관리, 공급망 운영까지 AI를 기업 운영 전반에 깔겠다는 방향임
  • 최주선 대표는 에이전틱 AI(Agentic AI)를 “일하는 방식과 비즈니스 모델을 근본적으로 바꾸는 패러다임 전환”이라고 표현함

• 이 선언이 그냥 유행어처럼 들리지 않는 이유는 삼성SDI가 원래 ‘사업 갈아타기’ 이력이 꽤 센 회사라서임

  • 1970년 브라운관(CRT) 제조업체로 출발했고, 이후 LCD와 PDP 같은 디스플레이 사업으로 무게중심을 옮김
  • 다시 배터리와 전자재료를 미래 성장축으로 키우면서 지금은 전기차 배터리와 에너지저장장치(ESS)가 주력인 회사가 됨
  • 그러니까 이번 AI 전환은 회사 입장에선 세 번째 큰 체질 전환 카드에 가까움

• 배경은 꽤 빡셈. 전기차 캐즘과 중국 배터리 업체의 저가 공세가 동시에 오고 있음

  • 삼성SDI는 전방 시장 부진이 길어지면서 최근 6개 분기 연속 영업손실을 기록함
  • 증권가에서는 AI 데이터센터와 ESS 수요 확대 덕분에 이르면 2분기부터 흑자 전환 가능성을 보고 있음
  • 최 대표도 올해 실적 턴어라운드를 기대한다고 했지만, 동시에 “아직 갈 길이 멀다”고 못 박음

• 실제 적용 영역도 꽤 구체적으로 나옴

  • 삼성SDI는 실제 운영 데이터와 시뮬레이션 데이터를 결합한 AI 기반 ESS 안전 시스템 ‘SBI(Samsung Battery Intelligence)’를 개발함
  • AI 기반 차세대 제조실행시스템(MES)도 추진 중임
  • 디지털 트윈을 활용해 생산 공정과 물류 운영을 최적화하는 스마트팩토리 고도화에도 속도를 내고 있음

• 배터리 산업에서 AI가 먹히는 지점은 명확함. 제품 개발 기간, 수율, 품질, 공급망이 전부 돈이기 때문임

  • 신기술 개발 속도를 높이면 차세대 배터리 경쟁에서 앞서갈 수 있음
  • 생산 공정을 최적화하면 불량률과 원가를 줄일 수 있음
  • 품질과 안전 데이터를 더 잘 다루면 ESS나 전기차 배터리에서 치명적인 리스크를 줄일 수 있음

• 업계 시각도 비슷함. AI와 차세대 배터리 기술이 같이 움직이면서 판이 바뀌는 구간이라는 평가임

  • 한 배터리 업계 관계자는 앞으로 AI로 신기술 개발, 공정 최적화, 품질, 공급망 경쟁력을 끌어올리는 기업이 시장을 주도할 거라고 봄
  • 결국 질문은 “AI를 도입했냐”가 아니라 “AI가 실제 생산성과 품질 지표를 얼마나 바꾸냐”로 가게 될 가능성이 큼

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기술 맥락

• 삼성SDI가 말하는 AI 전환은 생성형 AI를 사무직 업무에 붙이는 수준보다 훨씬 넓어요. 배터리 회사는 연구개발, 생산 조건, 품질 검사, 물류 흐름이 전부 연결돼 있어서 한쪽만 빨라져도 전체 병목이 그대로 남거든요.

• MES에 AI를 넣는다는 건 공장 운영 데이터를 더 빨리 해석하겠다는 뜻이에요. 배터리 생산은 공정 조건이 조금만 흔들려도 품질과 수율에 영향을 줄 수 있어서, 현장 데이터를 실시간으로 보고 이상 징후를 잡는 게 중요해요.

• 디지털 트윈도 같은 맥락이에요. 실제 라인을 멈추고 실험하기엔 비용이 너무 크니까, 가상 모델에서 생산 공정이나 물류 흐름을 먼저 돌려보는 방식이 유리해요. 제조업 AI가 데이터센터용 챗봇보다 훨씬 현장 의존적인 이유가 여기 있어요.

• ESS 안전 시스템에 AI를 쓰는 것도 꽤 현실적인 선택이에요. ESS는 배터리 상태, 운전 패턴, 외부 환경이 안전성과 직결되기 때문에 실제 운영 데이터와 시뮬레이션 데이터를 같이 보는 접근이 필요하거든요.