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GM, AI 시뮬레이션으로 신형 배터리 개발 기간 단축 나서

한이준 리포터 작성: 한이준 리포터
2026년 06월 08일 14시 36분
Reading Time: 1 min read
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Home 반도체·인프라
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제너럴모터스(General Motors, GM)가 전기차(EV) 원가 경쟁력 확보의 열쇠로 꼽히는 신형 배터리 소재 LMR(리튬-망간-리치, Lithium-Manganese-Rich)의 상용화 속도를 높이기 위해 AI(인공지능) 시뮬레이션을 핵심 수단으로 활용하고 있다. GM은 미시간 주 워런(Warren) 기술센터 내에 건설한 배터리셀개발센터(BCDC, Battery Cell Development Center)를 기반으로, 물리 기반 AI 모델을 통해 배터리 화학 조성과 생산 공정 변수가 셀 성능에 미치는 영향을 사전에 시뮬레이션하고 있다고 테크크런치(TechCrunch)가 보도했다. GM의 글로벌 가상 전동화·파워트레인 부문 이사는 LMR 개발 과정에서 누적 1억 5,000만 CPU 시간 이상을 시뮬레이션에 투입했다고 밝혔는데, 이는 일반적인 엔진 개발 프로그램의 총 연산량을 크게 웃도는 수준이다.

BCDC에는 설비 배치부터 제어 시스템, 혼합 탱크 내부 블레이드에 이르기까지 시설 전체를 모사한 디지털 트윈(digital twin)도 구축돼 있다. GM은 이 디지털 트윈을 통해 설비 주변 작업 공간 확보 여부를 사전 검증하고, 제어 시스템이 의도한 대로 작동하는지를 실제 가동 전에 확인했다. BCDC 총책임자는 이 시뮬레이션 과정이 디버깅과 초기 가동 시간을 단축했으며, 전체 절감액이 수백만 달러에 달한다고 설명했다. 하루 최대 2,500개의 셀을 생산할 수 있는 BCDC는 소규모 연구 시설과 본격 양산 공장을 잇는 가교 역할을 하며, 연간 약 0.5기가와트시(GWh) 규모의 파일럿 생산이 가능하다.

Close-up view of a motherboard with visible electronic components and connectors.
사진: Sergei Starostin / Pexels
Aerial shot of modern industrial area with warehouses in Bình Dương, Vietnam.
사진: Vietnam Real Estate / Pexels

GM이 LMR에 집중하는 이유는 기존 주력 화학 소재인 NMC(니켈-망간-코발트, Nickel-Manganese-Cobalt)의 높은 원가를 탈피하기 위해서다. LMR은 NMC에 준하는 에너지 밀도를 유지하면서 저가형 LFP(리튬-인산철, Lithium-Iron-Phosphate) 수준의 비용으로 구현할 수 있다고 GM은 주장한다. 쉐보레 실버라도(Chevrolet Silverado) EV에 적용할 경우 400마일 이상의 항속거리를 유지하면서 단가를 6,000달러 이상 낮출 수 있다는 전망이다. GM은 2028년까지 LMR 탑재 차량을 출시한다는 목표를 세웠으며, 올해 안에 BCDC에서 첫 양산 배치를 생산할 계획이다. AI 기반 개발 가속화 전략이 중국 배터리 업체들과의 원가 경쟁에서 유효한 수단이 될지 업계의 관심이 쏠린다.

저작권자 © STORIUM 무단전재 및 재배포 금지

Tags: AI시뮬레이션GM디지털트윈배터리전기차
한이준 리포터

한이준 리포터

안녕하세요, 한이준 리포터입니다. 구글·마이크로소프트·메타 같은 글로벌 빅테크의 AI 전략과 플랫폼 경쟁을 좇으며, 발표 뒤에 숨은 셈법을 읽어 드립니다. 모든 기사는 발행 전 편집인의 검수를 통과합니다.

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