AI 기반 배터리 기술: 시장 동향과 성장 동력

시장 보고서가 이번 주 새로운 현실을 제시하다

2026년 1월 29일, ResearchAndMarkets는 급성장하는 산업의 중심에 인공지능(AI) 구동 배터리 시스템을 배치하는 광범위한 예측을 발표했습니다. 이 보고서는 전문적인 AI 지원 배터리 기술 시장이 2025년 약 36억 달러에서 2030년까지 84억 달러 규모로 성장할 것으로 전망했습니다. 이는 앞서 발표된 ResearchAndMarkets의 에너지 저장 연구 및 더 큰 규모의 배터리 시장 분석과 함께, 경쟁이 치열하고 전략적인 분야의 청사진을 그려내고 있습니다.

수치 분석은 냉혹하지만 그 이면의 이야기는 구체적입니다. 전기차 도입, 재생 에너지를 위한 유틸리티 규모 저장 장치, 배터리 수명 연장 압박, 그리고 AI 데이터 센터를 위한 새로운 랙 레벨 에너지 설계 모두가 배터리 셀만큼이나 소프트웨어를 요구하고 있습니다. 이러한 융합이 일어나는 지점에서 인공지능(AI) 구동 배터리 시스템은 충전 사이클 최적화, 이상 징후 감지 및 하드웨어만으로는 불가능한 방식의 유지보수 일정 예약 등을 통해 실험실 데모 수준을 넘어 상업적 가치로 이동하고 있습니다.

인공지능(AI) 구동 배터리 시장 전망

예측 규모는 다르지만 방향성은 일치합니다. ResearchAndMarkets는 좁은 의미의 AI 구동 배터리 기술 시장이 2030년까지 연평균 성장률(CAGR) 18.4%를 기록할 것으로 예상합니다. 에너지 저장 분야의 AI에 초점을 맞춘 별도의 ResearchAndMarkets 연구에서는 더 광범위한 AI 지원 에너지 저장 시장 규모를 2025년 88.2억 달러로 추정했으며, 10년 후반까지 두 자릿수 중반의 성장세를 보일 것으로 예측했습니다. 한편, 전체 배터리 기술 시장을 조망한 Precedence Research는 더 큰 맥락을 제시합니다. 배터리 기술 전체 시장은 2034년까지 2,500억 달러를 넘어설 것으로 보입니다.

이러한 계층적인 전망은 두 가지를 강조합니다. 첫째, AI는 단일 신제품이라기보다 가전제품에서 메가와트 규모의 그리드 저장 장치에 이르기까지 기존의 많은 배터리 제품 및 시장에 적용될 수 있는 가치 계층(Value Layer)이라는 점입니다. 둘째, 투자는 문제가 있는 곳을 따릅니다. 공급업체와 유틸리티 기업들은 시스템 규모에서 비용과 리스크를 줄여주는 소프트웨어에 비용을 지불하고 있습니다. 이것이 바로 2026년의 계약과 표준화 논의가 공급업체들이 얼마나 빨리 고객을 확보하느냐에 막대한 영향을 미칠 가능성이 높은 이유입니다.

인공지능(AI) 구동 배터리 응용 분야 및 메커니즘

실제로 AI는 배터리를 어떻게 개선할까요? 기술은 셀 및 팩 레벨의 예후 진단, 충전 곡선 최적화, 안전을 위한 이상 징후 감지, 그리고 소재 발굴이라는 몇 가지 반복적인 범주로 나뉩니다. 운영 측면에서 머신러닝 모델은 수백 개의 셀로부터 원격 측정 데이터(telemetry)를 수집하여 며칠, 몇 주 또는 몇 달 전의 용량 감소를 예측합니다. 이러한 기능은 결함이 발생하기 전에 모듈을 교체하고, 생산 수율을 높이기 위해 제조 과정에서 포메이션(formation) 및 보정 단계를 예약하며, 수명을 연장하기 위해 충전 프로토콜을 맞춤화하는 등 예측 유지보수를 가능하게 합니다.

AI는 충전 속도와 안전성 향상에도 도움을 줍니다. 적응형 충전 알고리즘은 고속 충전에 대한 기대치와 열 한계 사이의 균형을 맞춥니다. 모든 팩에 동일하고 공격적인 전류 프로파일을 적용하는 대신, AI 구동 배터리 관리 시스템(BMS)은 내부 임피던스, 온도 구배 및 사용 이력을 측정하여 가장 안전하고 빠른 충전 방식을 계산합니다. 전기차의 경우 이는 화재 위험을 높이지 않으면서 주행거리 불안을 줄여주며, 그리드 자산의 경우 가용 에너지 처리량을 개선하고 성능 저하 비용을 줄여줍니다.

소재 및 설계 측면에서는 생성형 모델과 고처리량 실험을 통해 안전 마진이 더 높거나 제한된 핵심 광물에 대한 의존도가 낮은 전극 배합 및 분리막의 발견을 가속화합니다. 기업과 연구소들은 이러한 방법을 사용하여 실험만으로는 평가하기에 비용이 많이 들거나 시간이 오래 걸릴 수 있는 화학 성분들을 선별하고 있습니다.

표준, 안전 및 하이퍼스케일 데이터 센터

2025년 말과 2026년 초의 업계 움직임은 AI 지원 배터리 시스템이 차량과 가정용 저장 장치를 넘어 어떻게 확장되고 있는지를 보여줍니다. KULR Technology는 Open Compute Project에 플래티넘 회원으로 합류하여 800V AI 랙과 엄격한 열 전이 제어를 위해 설계된 랙 레벨 배터리 백업 유닛(BBU)을 제안하고 있습니다. OCP ORV3 로드맵은 에너지 저장 장치를 AI 컴퓨팅에 더 가깝게 배치하는 것을 공식화하고 있으며, 이는 수백만 달러 규모의 GPU 시스템 바로 옆에 안전, 원격 측정 및 에너지 인텔리전스를 배치하는 급진적인 아키텍처 변화입니다.

이러한 발전이 중요한 이유는 하이퍼스케일러들이 규모와 신뢰성에 대한 사실상의 표준을 설정하기 때문입니다. 랙 통합형 저장 장치가 보편화되면 운영자들은 BBU 레벨의 진단, 지속적인 원격 측정 및 랙과 현장 전반에 걸쳐 배터리를 조율하는 AI 기반 오케스트레이션을 요구하게 될 것입니다. 이것이 바로 인공지능(AI) 구동 배터리 솔루션이 에너지 품질, 과도 응답 및 수명 주기 비용 절감이라는 반복적인 가치를 더할 수 있는 정확한 제품 영역입니다.

누가 무엇을 만드는가 — 주요 기업 및 전략

시장 지도는 익숙합니다. Tesla, Panasonic, BYD, CATL, LG, Samsung SDI와 같은 OEM 및 셀 제조업체들이 여전히 셀 공급을 지배하고 있지만, BMS, 예후 진단 및 오케스트레이션을 중심으로 번성하는 소프트웨어 및 시스템 생태계가 형성되고 있습니다. ResearchAndMarkets와 Precedence Research 모두 주요 자동차 및 배터리 기업들과 함께 진단 및 재사용(second-life) 솔루션에 집중하는 소프트웨어 전문 기업 및 스타트업들을 명단에 올리고 있습니다.

기업들은 역량을 사들이고 있습니다. 초기 인수 사례(예: General Motors의 2023년 이상 징후 감지 스타트업 인수)와 공급업체 파트너십은 OEM이 팩 진단에 대한 직접적인 통제권을 원한다는 것을 보여줍니다. 전문 BMS 벤더 및 에너지 플랫폼 기업과 같은 신규 진입자들은 원격 측정 데이터를 서비스 수익으로 전환하는 모델(보증 기간 연장, 성능 보장, 그리드 저장 장치로 사용되는 퇴역 EV 팩을 위한 재사용 프로그램 등)로 경쟁하고 있습니다.

AI가 성능 저하를 예측하고 수명을 연장하며 충전을 최적화하는 방법

수명 연장 이득은 더 스마트한 충전 예약, 셀 밸런싱 및 스트레스가 많은 운영 조건에서의 동적 출력 제한(derating)을 통해 얻어집니다. 함대(fleet) 운영자 및 유틸리티 기업의 경우, 이는 교체 자본 지출(capex)의 지연과 재사용 시장에서의 더 예측 가능한 잔존 가치로 이어집니다. 소비자 및 전기차의 경우, 더 긴 가용 배터리 수명과 더 나은 일상적 주행거리 관리라는 이점이 결합됩니다.

시장, 리스크 및 정책적 마찰

규제와 표준 또한 중요합니다. 저장 장치를 서버 랙으로 옮기면 새로운 안전 및 상호 연결 규정이 생겨납니다. 열 공학과 AI 기반 모니터링을 결합한 기업들이 이러한 요구 사항을 충족하고 하이퍼스케일러 및 유틸리티 기업의 신뢰를 얻기에 더 유리한 위치를 점할 것입니다.

향후 주목할 점

단기적으로 세 가지 변곡점이 예상됩니다. 첫째, 랙 통합형 BBU 및 ORV3와 같은 사양을 중심으로 한 표준화는 하이퍼스케일러들이 분산형 랙 저장 장치를 대규모로 채택할지 여부를 결정할 것입니다. 둘째, AI 관리 팩의 보증 연장 및 LCOE 개선을 수치화하는 상업적 파일럿 프로젝트는 고객이 AI 기능을 구독 형태로 지불할지 여부를 결정할 것입니다. 셋째, AI 구동 소재 스크리닝의 지속적인 진보는 화학 조성 지형을 변화시켜 비용을 낮추고 안전성을 개선할 수 있습니다.

의사 결정권자들에게 시사하는 바는 실용적입니다. 인공지능(AI) 구동 배터리 솔루션은 투기적인 부가물이 아니라 비용과 리스크를 관리하는 도구 세트입니다. 원격 측정과 컴퓨팅이 제조 및 수명 주기 프로그램과 통합되는 곳에서 이 기술은 측정 가능한 수익을 제공하고 있으며, 이것이 시장 전망치가 향후 몇 년간의 급격한 성장에 집중되는 이유입니다.

출처

• ResearchAndMarkets (Artificial Intelligence (AI)-Driven Battery Technology Market Report 2026)
• ResearchAndMarkets (Artificial Intelligence (AI) Energy Storage Solution Global Market Report 2025)
• Precedence Research (Battery Technology Market report)