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김 CTO는 배터리 산업을 둘러싼 환경 변화로 △기후변화 대응에 따른 전기차(EV)·에너지저장장치(ESS) 확대 △AI 데이터센터 확산 △자율주행 및 로봇 등 차세대 모빌리티 등장 등을 꼽았다.
그는 “AI 데이터센터 확산과 온디바이스 AI, 피지컬 AI 발전으로 ESS와 무정전전원장치(UPS)용 배터리 수요가 크게 늘고 있다”며 “휴머노이드 로봇과 드론 등 새로운 모빌리티가 등장하면서 고에너지밀도와 급속충전, 장수명 배터리에 대한 요구도 높아지고 있다”고 설명했다.
다만 글로벌 경쟁 환경은 한층 치열해지고 있다고 진단했다. 그는 “배터리 산업은 변화 속도가 매우 빠르고 경쟁이 극도로 치열한 경쟁 상황”이라며 “글로벌 시장에서 한국 기업 점유율이 감소하는 흐름도 나타나고 있다”고 부연했다.
이에 LG에너지솔루션은 ‘시간의 축적’과 ‘시간의 압축’을 핵심 R&D 전략으로 제시했다. 시간의 축적은 차별화된 기술을 개발하고 이를 특허(IP)로 확보해 기술 자산을 쌓는 것이고, 시간의 압축은 AI와 오픈 이노베이션을 활용해 연구개발 속도를 높이는 전략이다. 이 두 전략을 실제로 구현하는 핵심 수단이 바로 AX(AI 전환)라는 설명이다.
LG에너지솔루션의 AX 전략은 배터리 연구개발 전 과정에 적용되고 있다. 소재 개발 단계에서는 AI가 다양한 조성의 소재 후보를 빠르게 분석해 최적의 조합을 찾고, 셀 설계 단계에서는 데이터 기반 시뮬레이션을 통해 최적의 배터리 구조를 도출하는 방식이다.
연구개발 초기 단계뿐 아니라 실제 시험·생산 과정에서도 AX 활용 범위는 확대되고 있다. 수명 예측과 성능 분석에서도 AI를 활용해 시험 데이터를 자동으로 분석하고, 실제 생산 공정에서는 불량 원인을 분석하거나 공정 조건을 최적화하는 데 AI 기반 모델을 활용하고 있다.
김 CTO는 “반복적인 분석 작업은 AI가 수행하고 연구자는 결과의 적정성을 판단하는 방식으로 연구개발 효율을 높이고 있다”며 “소재 개발부터 셀 디자인, 수명 예측, 생산 최적화까지 전 영역에서 AX를 적용하고 있다”고 말했다.
이 같은 AX 전략이 가능했던 배경에는 장기간 축적된 데이터 자산이 있다는 점도 강조했다. 그는 “AX의 핵심은 플랫폼이 아니라 데이터”라며 “LG에너지솔루션이 30년간 축적해온 연구개발 데이터를 AI 플랫폼에 결합해 개발 속도를 획기적으로 높이고 있다”고 자신감을 보였다.
마지막으로 김 CTO는 “LG에너지솔루션의 미래 R&D 목표는 단순히 기술을 축적하는 것이 아니라 혁신을 통해 개발 속도를 가속화하는 것”이라며 “궁극적으로 ‘디 온리 원(The Only One) 오리지널 이노베이터’가 되는 것이 목표”라고 말했다.
