국내 최대 행사 인터배터리 2025 5일 개막LG엔솔, "CATL도 서플라이 체인 못 따라와" "슈퍼사이클은 없어···AI가 경쟁력 좌우할 것"
"CATL도 LG에너지솔루션 따라올 수 없어"
이날 정경환 LG에너지솔루션 경영전략담당 상무는 공식 행사 이후 진행된 더 배터리컨퍼런스에서 '전기차 시장 캐즘 극복을 위한 사업 전략'이란 주제를 발표하며 "장기적으로 캐즘을 벗어날 수 있다"고 강조했다. 그는 "코로나19 이후 인플레이션 부담이 가중돼 소비자들이 차를 구매하는 동력이 떨어졌다"면서 "다만 이차전지 산업의 연평균 성장률은 20%가 예상되는데 이는 다른 산업에선 찾기 쉽지 않다"고 말했다.
이어 구글 검색과 챗GPT의 전력 소모량을 통해 에너지 효율성이 중요해졌다고 강조하며 "전기차는 내연기관차 대비 에너지 효율이 높다"고 전했다. 그러면서 "앞으로 3~5년 내 이차전지 성장이라는 파도를 탈 수 있을지 없을지가 갈릴 것"이라며 "고객들의 다양한 요구 조건을 어떻게 대응하는지에 따라 제품 포트폴리오 구축에 있어 골든타임이 될 것"이라고 밝혔다.
정 상무는 캐즘 이후를 대비하기 위해 제품과 원가 경쟁력을 확보해야 한다고 강조했다. 그는 "제품 경쟁력 강화를 위해 미드니켈, NCM 케미스트리를 가성비 있게 만들고 LFP 염가 솔루션 고용량화를 달성해야 한다"며 "사업의 유연성을 보여주는 3가지 폼팩터에 대응하는 체계를 구축해야 한다"고 말했다.
또 "소재에 대한 비용 절감, 제조 혁신 두 가지 축으로 원가 개선을 준비해야 한다"며 "이외에도 밸류체인 관점에서 주요 공급사들과의 전략적 접근이 중요하다"고 설명했다. 그는 "캐즘에서 오는 위기감이 있는데 두려워할 필요도 없고 막연히 낙관할 필요도 없다"며 "전략적으로 보면 지금 위기 상황은 돌파구를 찾는 시점"이라고 평가했다.
그러면서 "중국의 배터리 공급과잉은 상당히 위협적"이라면서도 "중국 지역의 코스트(Cost)와 엑스(Ex) 차이나(China)라고 하는 밸류체인 내에서의 코스트 경쟁력은 격차가 크지 않다"고 강조했다.
이어 "글로벌 보호무역주의가 팽배해 있는 가운데 엑스 차이나 SCM(공급망관리)을 어떻게 구성했느냐가 코스트 경쟁력의 핵심 요소"라며 "LG에너지솔루션은 지난 4~5년 동안 엑스 차이나형 서플라이 체인을 구성했다"고 말했다. 또 "특히 북미 지역에 있는 서플라이 체인은 CATL도 따라올 수 없는 수준"이라고 강조했다.
"전동화에 대응하려면 페인 포인트를 짚어야"
'슈퍼사이클을 대응하는 xEV 배터리 비즈니스 전략'이란 주제를 발표한 곽현영 삼성SDI 자동차배터리 마케팅팀 팀장(상무)은 캐즘 시장에 대응하기 위해 나라별, 지역별 페인 포인트(pain point·고객이 불편을 느끼는 지점)를 찾아야 한다고 강조했다.
곽 상무는 "전기차를 구매할 때 한국과 중국은 디자인을 가장 중요한 요소로 꼽는데 미국과 독일은 다르고 소득수준이 비슷하더라도 프랑스는 소형차를, 한국은 세단을 선호한다"며 "차는 소비자들의 라이프스타일을 반영한다"고 설명했다.
이어 "같은 미국이라도 미국 따로 캘리포니아 따로, 유럽도 나라별로 선호도에 차이가 있다"며 "소비자만 구분하는 게 아니라 상품에 따라 니즈가 다르다"고 밝혔다.
그러면서 "전동화는 천천히 같은 속도로 몰려오는 밀물이 아니라 각 동인에 반응하는 여러 가지 작고 큰 웨이브의 합"이라며 "마케팅팀은 모든 니즈를 만족시키는 완벽한 제품을 내놓는 게 아니라 각 니즈에 맞춰 뺄 건 빼고 들어갈 건 들어가고 어떤 사양에 맞춰야 하는지를 최적화하는 작업을 하고 있다"고 설명했다.
또 "슈퍼사이클이라는 대전제는 존재하지 않으며 각 소비자가 생각하는 페인 포인트를 찍어줄 때 하나의 파도들이 모여 전동화의 물결이 오는 것"이라고 전했다.
"AI가 배터리 산업 경쟁력 가른다"
김상진 SK온 N/F제품개발실장 부사장은 'AI 주도의 배터리 기술 혁신'을 발표하며 AI를 활용하면 배터리 산업의 문제를 풀어낼 수 있다고 강조했다. 김 부사장은 "전통적으로 배터리 산업은 얼마나 효율적으로 기술을 발전시키느냐, 코스트를 어떻게 절감하는지, 품질을 어떻게 확보하는지를 고민해야 한다"고 말했다.
이어 "AI 기술을 활용하면 보다 효율적으로, 저렴하게, 고품질의 제품을 만들 수 있다"며 "비전 AI를 적용해 품질 검사나 불량 제품을 검출할 수 있고 시계열 AI는 이상 감지나 미래 예측에 강점을 보인다"고 평가했다.
그러면서 "일반적으로 셀을 개발할 때는 셀을 디자인하고 원가 분석을 한 다음 셀을 실제로 만들어 검증하는 단계를 거친다"며 "SK온의 AI 모델인 아담(ADAM)을 활용하면 리소스를 적게 드리면서 원가 분석 등 가장 효율적인 셀을 개발할 수 있다"고 설명했다.
끝으로 그는 "과거에는 전통적인 방법으로 배터리 기업들이 기술 차이를 보였으나 지금은 AI를 활용하느냐에 따라 차이가 발생한다"며 "미래에는 AI를 활용하는지가 아니라 얼마만큼 활용하느냐가 중요할 것"이라고 말했다.

뉴스웨이 김현호 기자
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