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[GAM]아마존의 로봇 혁신 ② 자체 개발 노림수와 장기 전략은

기사입력 : 2025년07월11일 08:02

최종수정 : 2025년07월11일 08:02

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올해만 7가지 신형 로봇 공개
자체 개발에 판매도 안해
주가 37% 상승 기대감

이 기사는 7월 10일 오후 2시15분 '해외 주식 투자의 도우미' GAM(Global Asset Management)에 출고된 프리미엄 기사입니다. GAM에서 회원 가입을 하면 9000여 해외 종목의 프리미엄 기사를 보실 수 있습니다.

[서울=뉴스핌] 황숙혜 기자 = 아마존의 로봇 기술 혁신은 지난 2012년 키바 시스템스 인수를 기점으로 본격화됐다.

물류 센터의 선반을 들어 작업자에게 직접 가져다 주는 형태의 키바 로봇으로 기존 대비 효율을 2~4배까지 높이며 물류 자동화 혁신의 신호탄을 쏜 업체는 최근 딥플릿(DeepFleet) 개발까지 기술을 점차 고도화 했다.

아마존은 2012년 키바 시스템스 인수로 물류 센터의 자동화 토대를 마련한 뒤 2015년 키바의 사명을 아마존 로보틱스(Amazon Robotics)로 변경하고 2018년까지 전세계 아마존 로지스틱스에 수 만 대의 로봇을 배치했다.

로봇 도입을 확대한 데 따라 택배 물품의 포장과 분류, 이동 등 다양한 분야에서 물류 작업의 자동화를 가속화됐다.

2019년에 아마존은 새로운 로봇 플랫폼을 도입하며 또 한 차례 이정표를 세웠다. 페가수스(Pegasus)를 포함해 차세대 분류 로봇을 도입해 소형 패키지의 자동 분류 효율을 크게 향상시켰고, 모듈형 설계로 다양한 작업에 맞춰 로봇을 빠르게 개발, 배치시키기 위한 잰서스(Zanthus) 플랫폼을 구축했다.

2022년부터 아마존은 인공지능(AI) 및 컴퓨터 비전 기반의 로봇을 대폭 확대했다. 스패로우(Sparrow)가 대표적인 사례로, 컴퓨터 비전과 AI를 활용해 다양한 상품을 자동으로 집어 올릴 수 있는 로봇이다.

머신 러닝과 로봇 팔을 결합해 무거운 상자를 자동으로 분류하고 옮기는 시스템을 근간으로 한 카디널(Cardinal)과 소포를 자동으로 분류하는 로봇 로빈(Robin)도 AI 기반의 로봇이다.

2024년부터 아마존의 로로틱스 기술은 새로운 영역에 진입했는데 촉각을 가진 협업형 로봇과 생성형 AI를 기반으로 한 로봇이 이 때부터 본격 개발됐다.

촉각을 가진 아마존의 첫 로봇은 벌칸(Vulcan)이다. 카메라와 흡입컵, 촉각 센서 등을 탑재해 다양한 상품들을 집어 올리고 적재하는 기능을 갖춘 첨단 로봇이다.

VASS를 이용해 작업하는 아마존 물류센터 직원 [사진=업체 제공]

앞서 살펴본 딥플릿(DeepFleet)과 바스(VASS, Vision Assisted Sort Station)도 생성형 AI를 기반으로 한 로보틱스에 해당한다.

카바 시스템스 인수 후 십 수 년 동안 아마존의 로보틱스는 로봇 하드웨어와 AI 소프트웨어, 컴퓨터 비전, 촉각 센서, 생성형 AI 등 첨단 기술을 단계적으로 도입하며 발전한 셈이다.

아마존 주가 추이 [자료=블룸버그]

아마존은 2025년 들어서도 7가지의 신형 로봇을 선보였다. 먼저, 티퍼(Tipper)는 수작업으로 소포를 내릴 필요를 없앤 자동화 솔루션으로, 직원들이 카트에서 직접 택배 물품을 꺼내는 대신 카트를 티퍼에 갖다 놓기만 하면 자동으로 소포를 컨베이어에 옮겨 놓는 시스템이다. 택배 처리를 효율적으로 유지하는 동시에 직원들의 신체적 부담을 크게 줄였다는 평가다

에셜론(Echelon) 시스템은 컨베이어 벨트 위에서 택배 상자의 흐름을 관리하고, 6면 스캐너는 모든 각도에서 자동으로 소포 정보를 캡처한다. 아마존은 두 가지 혁신 기술을 결합해 수작업 스캔과 취급 과정을 생략하고, 전체 프로세스를 더욱 간소화했다.

시설 내부로 더 깊숙이 들어가면 택배 상자 분류를 위한 최적 경로를 결정하는 에질리티(Agility)와 메트릭스(Matrix) 시스템을 만나게 된다. 이들 두 가지 솔루션은 직원들이 소포를 밀거나 손을 뻗거나 직업 다루는 작업을 최소화 해 더욱 효율적이면서 인체 공학적인 작업 환경을 제공한다.

잔카소트(ZancaSort)는 가장 인상적인 기술로 평가 받는다. 택배 상자와 지정된 가방을 직원의 인체공학적 높이로 직접 가져다 주는 시스템인데, 덕분에 직원들은 여러 통로를 오가거나 상자들을 쌓기 위해 손을 들어 뻗을 필요 없이 지정된 가방에 넣기만 하면 된다.

나머지 하나는 앞서 살펴본 바스(VASS)다. 연초 이후 새롭게 도입한 이들 로봇은 모두 물류 센터의 효율성을 높이는 한편 직원들의 업무 부담을 크게 낮췄다는 평가다.

주요 외신에 따르면 아마존의 로보틱스 관련 특허 포트폴리오가 2012년 키바 시스템스 인수 이후 28배 급증했다. 업체의 새로운 로보틱스 연구개발(R&D)은 여전히 진행형이다.

아마존이 개발한 로봇을 외부에 판매하거나 물류 자동화 솔루션을 서비스로 제공하는 등의 형태로 직접적인 매출을 올리지는 않는다. 옵티머스(Optimus)를 직접 판매해 이익을 올리겠다는 테슬라(TSLA)의 일론 머스크 최고경영자(CEO)와 상반되는 전략이다.

최근까지 아마존의 로봇 개발과 도입은 자사 물류 센터의 생산성을 향상시키는 한편 비용을 절감하고, 배송 속도를 개선시키는 등 내부적인 효율을 극대화하는 데 목적을 뒀다.

로봇으로 직접적인 이익을 창출하지는 않지만 도입에 따른 경제적 효과가 크다는 데 월가는 입을 모은다. 일부 투자은행(IB)은 연간 100억달러에 달하는 비용 절감이 가능하다는 분석을 내놓았고, 또 한 편에서는 로봇 도입으로 소위 피크 시즌의 물류 비용이 25% 가량 줄어든다는 의견도 제시했다.

업체는 물류 센터의 직원 1인 당 택배 물량 처리 건수가 20배 이상 증가했다고 밝혔다. 로봇 도입에 따른 생산성 향상이 구체적인 수치로 입증된 셈이다.

월마트(WMT)의 경우 심보틱을 포함한 로봇 업체로부터 로봇을 구입해 물류 센터에 투입하고 있다. 아마존이 월마트와 달리 직접 로보틱스 기술을 개발하기로 한 데는 몇 가지 배경이 자리잡고 있다.

세계 최대 규모의 유통, 물류 네트워크를 운영하는 업체가 수 백 개의 물류 센터를 통해 하루에만 수 천만 건의 주문을 처리하려면 범용 솔루션 이상의 맞춤형 자동화 시스템이 필요하기 때문이다. 외부 로봇만으로는 아마존의 복잡한 물류 프로세스와 급변하는 수요에 대응하기 어렵다는 판단이다.

비용 절감 및 경쟁력 측면에서도 자체 개발이 유리하다는 설명이다. 아마존의 전체 비용에서 물류 비용이 차지하는 비중이 높기 때문. 키바 시스템스 인수 이후 자체 로봇 개발 및 운영을 통해 주문 처리 시간을 종전 60~75분에서 15분으로 대폭 단축시켰고, 공간 활용도는 50% 확대했다. 운영 경비는 20% 줄이는 등 비용 절감 효과가 상당하다는 평가다.

아마존이 로봇을 타사에 판매하지 않는 데는 혁신적인 시스템을 독점적으로 이용, 경쟁사들이 동일한 수준의 자동화 기술을 빠르게 도입하지 못하도록 하려는 의도가 깔려 있다는 분석도 나왔다. 실제로 자체 기술 개발과 독점적 사용을 통해 아마존은 자신만의 고유한 물류 경쟁력을 축적했다.

아마존은 로봇과 자율주행, 드론 등 첨단 기술에 꾸준히 투자하며 자체 데이터를 활용한 자동화 시스템을 고도화하고 있다. 단순히 외부에서 로봇을 구매하는 것보다 장기적으로 더 큰 혁신과 비용 절감, 차별화된 경쟁력을 확보하는 데 유리하다는 설명이다.

나스닥 시장에서 거래되는 아마존 주가는 7월9일(현지시각) 222.54달러에 거래를 마감해 연초 이후 1.05% 오르는 데 그쳤고, 최근 1년 상승률도 11.64%에 불과했다. 시장 조사 업체 팁 랭크스에 따르면 46개 투자은행(IB)이 제시한 12개월 목표주가 평균치는 246.60달러로, 10.81% 상승 가능성을 예고했다. 목표주가 최고치는 305달러로, 최근 종가보다 37% 높다.

 

shhwang@newspim.com

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긍정 영향 종목

  • Lockheed Martin Corp. Industrials
    우크라이나 안보 지원 강화 기대감으로 방산 수요 증가 직접적. 미·러 긴장 완화 불확실성 속에서도 방위산업 매출 안정성 강화 예상됨.

부정 영향 종목

  • Caterpillar Inc. Industrials
    우크라이나 전쟁 장기화 시 건설 및 중장비 수요 불확실성 직접적. 글로벌 인프라 투자 지연으로 매출 성장 둔화 가능성 있음.
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