AI와 이차전지의 융합, 미래 에너지 산업의 새로운 경쟁력

AI와 이차전지의 융합, 미래 에너지 산업의 새로운 경쟁력

대학생신재생에너지기자단 28기 이건혁, 남호정, 29기 박유리, 염동혁, 조수윤

AI와 이차전지의 만남, 에너지 산업의 새로운 전환점

인공지능(AI)은 어느새 우리 일상 깊숙이 자리 잡았다. 글로벌 생성형 AI 시장은 2025년부터 2034년까지 약 10배 성장할 것으로 보인다. AI는 이제 일상의 편의 기능을 넘어 산업 전반까지 바꾸고 있다. 하지만 그 이면에는 막대한 전력 소비가 있다. AI 데이터센터는 하루 24시간, 단 한 순간도 멈춰서는 안 되며 막대한 에너지가 필요하다. 이 때문에 전력은 국가와 기업의 생존을 좌우하는 자산으로 성격이 바뀌고 있다. 

이 전력 문제를 해결할 열쇠가 이차전지다. 이차전지 기반의 에너지저장장치(ESS)는 전력 수요가 급증하는 순간 저장된 전력을 방출해 과부하를 완화하고, 수요가 낮을 때는 남은 전력을 저장해 전력망 전체의 안정성을 높인다. 이는 전력 시스템의 운영 방식을 바꾸는 역할이다. SNE 리서치에 따르면 글로벌 ESS 배터리 시장은 AI 데이터센터의 전력 수요 증가에 힘입어 2024년 399GWh에서 2035년 1,232GWh로 급성장할 것이라 전망된다.

AI와 이차전지의 융합은 크게 세 가지로 나눌 수 있다. 신소재를 찾아내는 연구개발(R&D) 단계에서는 AI가 방대한 데이터 속에서 유의미한 조합을 찾아내고 있고, 생산 현장에서는 AI가 복잡한 제조 공정 전반을 정교하게 제어하는 스마트 제조가 자리 잡고 있다. 여기에 배터리가 실제로 가동된 이후에는 AI가 수명과 안전성을 실시간으로 진단하고 예측하는 배터리 관리 체계까지 더해진다. 본 기사에서는 이 세 영역에서 AI가 만들어내고 있는 구체적인 변화와, 미래 에너지 산업에 어떤 경쟁력으로 이어지는지를 살펴보고자 한다. 

[자료 1. AI X Battery]

출처 : ⓒ28기 이건혁 Gemini 생성

배터리 연구개발을 혁신하는 AI의 역할

차세대 배터리를 향한 경쟁이 치열해지며 배터리 소재 연구의 중요성이 높아지고 있다. 배터리의 소재는 크게 양극, 음극, 전해질, 분리막으로 구성된다. 특히 전극은 활물질, 도전재, 바인더로, 전해질은 용매와 리튬염, 첨가제로 이루어져 있는데, 사용하는 물질의 종류와 배합 비율에 따라 성능이 달라진다. 예를 들면, 높은 출력을 위한 조성은 용량을 늘리기 위한 구성과 다르다. 전기차뿐만 아니라 ESS, 휴머노이드 등 배터리 사업이 넓어지며 고객의 요구를 충족시키기 위한 최적의 소재를 찾는 것은 더욱 어려워졌다. 다양한 조성으로 실험을 진행하고, 검증하려면 오랜 기간이 소요될 수밖에 없는 것이다. 

배터리 소재 연구에 AI를 사용하는 시도는 점차 증가하고 있다. 소재 연구 과정은 크게 물질 탐색, 설계, 평가, 검증 과정으로 이뤄지는데, AI는 연구가 효율적으로 진행되도록 도와준다. AI는 기존 실험 데이터와 외부 연구 자료를 참고하여 짧은 시간 내에 목표 성능에 적합한 성분을 찾아낸다. 기존에는 수십만 개에서 많게는 수천만 개의 이르는 후보 물질을 일일이 검토했다면, AI를 통해 연구개발 기간을 단축할 수 있다. 모델링이나 시뮬레이션을 통해 최적의 비율을 찾아내거나, 학습한 규칙을 바탕으로 인간이 상상하지 못한 새로운 결정 구조 가능성을 제시할 수 있다. 실험 없이도 구조 안정성이나 물성을 예측하며 실험에 들어가는 비용을 크게 절감할 수도 있다.

[자료 2. MU-StarSeeker]

출처 : SES AI 공식 홈페이지

많은 배터리 기업이 AI를 주목하고 있다. 지난 5월, 고성능 리튬메탈 및 리튬이온 배터리 개발 기업인 SES AI는 배터리 소재 개발 AI 플랫폼 ‘MU(Molecular Universe)-3.0’을 공개했다. MU-3.0은 소재 연구의 작업 흐름을 통합 및 자동화해 목표 성능에 부합하는 소재를 빠르고 효율적으로 찾아낼 수 있다. 여기에는 에이전트 기반의 AI 플랫폼인 ‘MU-StarSeeker’가 사용되었는데, 사용자는 이를 통해 분자 차원에서 적절한 물질을 탐색하고, 조성을 설계할 수 있다. 또, 새로 개발된 소재의 물성을 평가하고, 성능을 검증할 수 있다. 무엇보다, 리튬계를 넘어 나트륨 이온 배터리까지 지원 범위를 확대하며 에너지저장장치(ESS) 등 다양한 분야에서 활용 가능성을 높였다.

이 외에도 전해액 전문 기업 엔켐은 AI 기업인 에이아이스타와 협력해 AI 기반 전해액 설계 R&D 체계를 마련했다. AI가 기존 연구 데이터를 기반으로 조성 후보를 제시하면, 연구진이 이를 검토한 후 실제 실험과 평가가 진행된다. 엔캠은 이를 바탕으로 극저온이나 고출력과 같은 특수 환경용 배터리 전해액 연구를 진행할 예정이라고 밝혔다.

정부 또한 이차전지 R&D용 AI 개발을 적극 지원하고 있다. 과학기술정보통신부는 ‘K-문샷’ 프로젝트를 추진하며 이차전지, 재료·화학 등 각 6개 분야에 특화된 AI 플랫폼을 개발해 연구 생산성을 높이겠다고 밝혔다. 이차전지 분야에서는 소재·전극·배터리 셀 등의 다양한 데이터를 분석하여 소재 설계, 성능·안전성 예측을 지원하는 AI 모델을 구축해 차세대 배터리 개발을 가속할 수 있을 것으로 보인다.

스마트 제조를 실현하는 AI 기반 배터리 생산 기술

배터리 제조 공정에서도 AI가 활용되고 있다. 배터리 제조 공정을 제어하고 관리하는 것이 최종적인 배터리의 용량, 전압, 안정성이 이론적인 예측값과 유사하게 작동할 수 있다. 즉, 배터리의 성능이 좌우되는 공정이기에 제조 공정이 매우 중요한 역할을 담당한다.

배터리 공정은 크게 전극공정, 조립 공정, 활성화 공정, 팩 공정으로 나뉜다. 전극공정은 전극을 만드는 단계로 슬러리 제조, 코팅, 롤 프레싱, 노칭 등의 과정을 거친다. 조립공정은 파우치형, 원통형 등 원하는 배터리 모양에 맞춰 전극과 분리막, 전해질 등을 조립하여 배터리 셀을 완성한다. 활성화 공정에서는 만들어진 배터리를 충방전하여 활성화한 다음 안정화하는 에이징 공정과 품질 검사 등을 거치게 된다. 마지막으로 팩 공정 단계에서 일정 수의 셀을 모듈로 조립하여 팩에 넣고 연결하면 우리가 아는 휴대폰이나 EV에 실제로 쓰이는 배터리가 완성된다.

이렇듯, 배터리 공정은 매우 복잡한 과정을 거치며 공정 변수가 많다. 따라서 사람이 모든 공정 변수들은 제어하며 불량품을 줄이는 데는 한계가 있다. 최근, 배터리 공정에서 가장 중요한 것은 얼마나 효율적인 공정을 설계하는지가 핵심이다. 효율성을 극대화하는 공정을 위해 기업에서는 AI를 사용해 스마트팩토리를 운영하고 있다.

국내 배터리 기업인 LG에너지솔루션은 조명이 다 꺼져도 운영되는 공장을 뜻하는 다크팩토리(Dark Factory)를 구축했다. 이 공장은 사람이 직접 관리하지 않아도, AI가 데이터를 기반으로 제조 과정을 제어한다. 기존의 스마트 팩토리에 AI를 결합하여 높은 수준의 AI 기반 자동화를 수행하며 더욱 정밀한 제조 현장 운영이 가능하다.

배터리는 전반적인 공정이 제조 환경에 민감하게 반응하기에 습도 및 온도의 조절이 필수적이다. 따라서 AI 기반 공조 설비 기능 예측 모델을 개발해 최적 제어 방안을 도출하고, 무인 운영 상태에서도 설비 조건을 자동 조정하는 시스템으로 연간 100억 원 이상의 에너지 비용을 절감할 수 있다.

전극 제조 공정에도 AI가 활용된다. 음극 코팅 공정에서 롤을 풀어내는 과정에서 발생할 수 있는 전극 손상을 AI가 사전에 감지한다. 비전검사기와 계측기를 배치해 생산 과정에서 불량 가능성을 사전에 감지해 품질 관리와 제조 효율을 함께 높일 수 있다. 음극재 슬러리를 집전체에 코팅한 뒤 건조 공정을 거치게 되는데 이때, 온도가 너무 높으면 소재가 손상될 수 있고, 너무 낮으면, 충분히 건조되지 않아 정밀한 온도 제어가 필요하다. 자동 보정 AI 에이전트를 통해 내부 가스 상태 등 다양한 공정 데이터를 분석해 최적의 공정을 설계할 수 있도록 도움을 준다.

BMW의 경우도 차세대 전기차의 핵심 부품인 고전압 배터리 생산에 인공지능과 데이터 분석을 전면 도입하며 무결점 생산이라는 혁신적인 목표를 향해 나아가고 있다. BMW는 생산 공정에 AI 기반의 지능형 품질 검사를 통합했다. 모든 생산 단계는 실시간으로 감지되며, 방대한 데이터가 저장되어 공정의 안정성을 극대화하고 지속적인 데이터 기반 최적화를 가능하게 한다.

한국전기안전공사는 완주 ESS 안전성 평가센터를 중심으로 48억 원 규모의 '디지털트윈 기반 ESS 성능평가 시스템 구축' 사업을 발주했다. 여기에는 AI 알고리즘 기반의 가속열화 시뮬레이션 모델을 적용했는데 이를 통해 실제 환경에서는 수년이 걸리는 일을 시뮬레이션으로 검증할 수 있게 된다. 배터리의 노화 과정을 컴퓨터의 가상 세계에서 진행 화재를 유발할 수 있는 미세 결함과 배터리 수명을 신속하고 정확하게 예측할 수 있다.

또한, 자그레브 대학교 로봇기술 지역우수연구센터와 배터리 셀 생산 공정 최적화를 위해 실용적인 AI 모델을 개발하는 인사이트 연구 프로젝트를 진행하고 있다. AI 기반 예측 모델을 이용해 공정 변수와 성능 데이터를 사전에 예측하고 배터리 셀 생산 과정에서 소재 투입량과 소요 시간을 50% 이상 절감할 수 있다.

신재생에너지 시대를 완성하는 AI 기반 배터리 관리 기술

또한 전국의 외부 시험장 10여 곳의 실시간 IoT 센서 데이터와 연동해 종합 모니터링 체계를 구축함으로써 데이터에 기반한 객관적인 성능평가 표준 모델 정립에 열을 기울이고 있다.

전통적인 BMS는 전압, 전류, 온도 등의 수치를 측정해 기준값을 넘으면 전류를 차단하는 방식이었다. 그러나 배터리는 미세한 화학 반응과 노화 패턴을 지녀 단순 수치로는 내부 상태를 실시간으로 파악하기 어려운 특징이 있다.

이를 극복하기 위해 등장한 것이 바로 AI 기반 BMS다. 최근 산업계는 GRU(Gated Recurrent Unit)나 LSTM(Long Short-Term Memory) 같은 순환신경망 알고리즘을 도입하고 있다. 배터리의 충방전 데이터 흐름을 시계열로 분석해 배터리의 잔존 용량과 수명 상태를 낮은 오차율로  예측해 낸다.

LG에너지솔루션은 축적된 데이터를 바탕으로 AI 모델을 활용해 리튬 석출 등 배터리 내부의 유해한 화학 변화를 조기에 진단하는 알고리즘을 개발하고 고도화해 배터리 관리 토탈 솔루션(BMTS)을 선보였다. 앞으로 BMS는 예방을 넘어 배터리의 상태를 실시간으로 보증하는 단계로 나아갈 것이다.

AI와 이차전지가 만들어갈 지속가능한 미래 

AI는 이제 이차전지 산업의 전 주기에 걸쳐 변화를 끌어내고 있다. 연구개발 단계에서는 방대한 후보 물질 중 최적의 조성을 빠르게 찾아내며 신소재 개발 기간을 단축하고 있고, 제조 현장에서는 다크팩토리와 지능형 품질 검사 등을 통해 사람이 감당하기 어려웠던 복잡한 공정 변수를 정밀하게 제어하며 불량률을 낮추고 있다. 여기에 더해 배터리가 실제로 가동되는 순간부터는 AI 기반 BMS가 미세한 화학 변화까지 실시간으로 진단해 안전성과 수명을 예측하며, 사후 대응이 아닌 사전 예방의 관리 체계로 진화하고 있다. 이처럼 AI는 이차전지 산업의 속도와 정밀도, 신뢰성을 동시에 끌어올리는 핵심 동력으로 자리 잡고 있는 것이다.

흥미로운 점은 AI 기술의 확산 자체가 막대한 전력 수요를 낳고 있다는 점에서 이차전지와 AI의 관계가 일방적이지 않다는 것이다. AI 데이터센터의 폭발적인 전력 소비를 이차전지 기반 ESS가 안정적으로 뒷받침하고, 그렇게 확보된 전력과 데이터가 다시 AI를 통해 더 나은 배터리를 만드는 데 쓰이는 선순환 구조가 형성되고 있는 셈이다. 결국 AI와 이차전지의 융합은 단순한 기술적 결합을 넘어, 에너지 산업 전반의 경쟁력을 좌우하는 핵심 축으로 자리매김할 것으로 보인다. 앞으로 이 두 기술이 얼마나 긴밀하게 맞물려 발전하느냐에 따라 지속 가능한 에너지 미래의 속도와 방향이 결정될 것이다.

배터리에 대한 대학생신재생에너지기자단 기사 더 알아보기

1. ""물⋅ 전기 없인 가동 불가", 발목 잡힌 AI", 29기 송유빈, 조해나, https://renewableenergyfollowers.org/environmental-policy/?idx=171804452&bmode=view

2. "불나지 않는 ESS? [바나듐 흐름 전(VRFB)와 AI 진단 기술", 29기 염동혁, https://renewableenergyfollowers.org/ev-battery/?q=YToxOntzOjEyOiJrZXl3b3JkX3R5cGUiO3M6MzoiYWxsIjt9&bmode=view&idx=170405701&t=board 

참고문헌 

[AI와 이차전지의 만남, 에너지 산업의 새로운 전환점] 

1) 문상혁, "[산업 트렌드] AI·이차전지·바이오 융합의 시대… 韓 미래 경쟁력은", M이코노미뉴스, 2025.07.05, https://www.m-economynews.com/news/article.html?no=56752

2) 이동재, "[인터배터리 2026] 전기차 하향곡선에도 '오히려 좋아' 이차전지 뜨거운 이유", 헬로 T, 2026.03.13, https://www.hellot.net/news/article.html?no=111341

3) 이상복, "[전문가논단] AI 시대의 숨은 조연, 이차전지가 주목받는 이유", 에너지신문, 2026.01.07, https://www.energy-news.co.kr/news/articleView.html?idxno=221749

[배터리 연구개발을 혁신하는 AI의 역할] 

1) 김연진, “과기정통부, 바이오·이차전지 등 6대 분야 AI 개발…K-문샷 마중물 기대, 이투데이, 2026.06.04, https://www.etoday.co.kr/news/view/2590457

2) 김호준, “SES AI, 에이전트 기반 배터리 소재개발 플랫폼 ‘MU-3.0’ 공개”, 이데일리, 2026.05.12, https://www.edaily.co.kr/News/Read?newsId=05366086645448264&mediaCodeNo=257

3) 박예송, “배터리 성능 개선하는 AI, 신소재 개발의 혁신”, 월간 전자부품(EPNC), 430, 116-117, 2023.12

4) 박정수, “엔캠, AI 기반 전해액 설계 도입···”극저온 배터리 연구 고도화””, 이데일리, 2026.07.10, https://www.edaily.co.kr/News/Read?newsId=03880246645513208&mediaCodeNo=257&OutLnkChk=Y

5) BATTERY INSIDE, Interview, “배터리 산업에서 AI는 어떻게 활용될까? LG에너지솔루션의 R&D, 제조 현장 AI 적용 사례”, 2026.06.04, https://inside.lgensol.com/2026/06/%EB%B0%B0%ED%84%B0%EB%A6%AC-%EC%82%B0%EC%97%85%EC%97%90%EC%84%9C-ai%EB%8A%94-%EC%96%B4%EB%96%BB%EA%B2%8C-%ED%99%9C%EC%9A%A9%EB%90%A0%EA%B9%8C-lg%EC%97%90%EB%84%88%EC%A7%80%EC%86%94%EB%A3%A8%EC%85%98/

6) SESAICorporation, “SES AI, 배터리 소재개발 AI 플랫폼 ‘분자우주 3.0 출시···에이전트 기반 ‘MU-StarSeeker’ 탑재”, 한국경제, 2026.05.12, https://www.hankyung.com/article/202605129645P

[스마트 제조를 실현하는 AI 기반 배터리 생산 기술]

1) 고성현, “K-배터리 경쟁 축, 증설서 제조지능으로…AI가 가져온 미래”, 디지털데일리, 2026.06.15, https://m.ddaily.co.kr/page/view/2026051416284906622

2) 전미준, “BMW,인공지능과 데이터 분석으로 배터리 생산 혁신주도..AI기반 무결점 생산”, 인공지능신문, 2025.08.18, https://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=36084

3) 최정필, “BMW그룹, 인공지능 활용해 배터리 셀 생산 공정 혁신 추진”, CARMGZ, 2026.04.23, https://www.carmgz.kr/news/articleView.html?idxno=21041

[신재생에너지 시대를 완성하는 AI 기반 배터리 관리 기술]

1) 배요한, “웨이버스, 전기안전공사 'ESS 성능평가 시스템' 구축 수주”, 파이낸셜뉴스, 2025.11.23, https://www.fnnews.com/news/202511250903479338

2) BATTERY INSIDE, Interview, “LG에너지솔루션의 BMTS, 지속 가능하고 안전한 배터리 생태계의 열쇠가 되다_B.around 인터뷰 2편”, 2025.02.13, https://inside.lgensol.com/2025/02/lg에너지솔루션의-bmts-지속-가능하고-안전한-배터리-생/