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지난 9월 초, 경기 용인의 한 올리브영 물류센터. 컨베이어 벨트 옆에 선 양팔 로봇 두 대가 박스 안에 완충재를 채워 넣는다. 사람 손을 거치지 않고도 포장 공정이 돌아간다. CJ대한통운이 실제 고객 물량을 처리하는 현장에 휴머노이드를 투입한 첫 사례다.

필자가 보기엔 이 장면이 단순한 ‘로봇 도입 뉴스’로 끝날 일이 아니다. 그 뒤에는 CJ대한통운이 추진 중인 로봇 파운데이션 모델 전략이 있다. 물류 로봇을 하나하나 프로그래밍하는 대신, 범용 AI 모델로 다양한 작업을 학습시키겠다는 구상이다.

왜 CJ대한통운은 로봇 파운데이션 모델에 베팅했나

물류업계는 만성적인 인력난에 시달린다. 여기에 주 7일 배송 수요까지 겹쳤다. 단순 반복 작업이 많은 물류센터는 로봇 상용화의 최적 현장으로 꼽힌다.

개인적으로 흥미로운 지점은 따로 있다. 로봇업계도 CJ대한통운 같은 현장이 필요하다는 점이다. 로봇 파운데이션 모델을 학습시키려면 실제 작업 데이터가 필수다. 물류업체의 수요와 로봇업계의 데이터 갈증이 정확히 맞아떨어진 셈이다.

로봇 파운데이션 모델이란 무엇인가

기존 산업용 로봇은 정해진 동작만 반복했다. 작업이 바뀌면 처음부터 다시 프로그래밍해야 했다. 로봇 파운데이션 모델은 접근 자체가 다르다. 대규모 영상과 동작 데이터를 학습해, 포장·피킹·분류 같은 여러 작업에 범용적으로 대응한다.

쉽게 말해 거대언어모델(LLM)이 다양한 언어 작업에 두루 쓰이는 것처럼, 로봇 파운데이션 모델은 다양한 물리적 작업에 두루 쓰일 수 있는 두뇌를 노린다. CJ대한통운이 로보티즈, 에이딘로보틱스, 리얼월드와 ‘물류 AI 얼라이언스’를 꾸린 이유도 여기 있다.

경쟁사와 비교하면 전략 차이가 보인다

물류 업계 전체가 로봇에 뛰어들고 있지만, 방식은 제각각이다. 아래 표로 정리했다.

기업	로봇 전략	현재 단계
CJ대한통운	로봇 파운데이션 모델, 외부 얼라이언스 구성	올리브영 물류센터 실제 투입
롯데글로벌로지스	이족보행 휴머노이드 ‘이그리스-C’ 실증	실증 단계
한진	자동 피킹 시스템 중심	미국 LA 풀필먼트센터 도입

표를 보면 CJ대한통운의 차별점이 뚜렷하다. 단순히 로봇을 ‘도입’하는 게 아니라, 로봇을 움직이는 AI 모델 자체를 내재화하려 한다. 이건 장기적으로 로봇 하드웨어 업체에 대한 협상력을 가져갈 수 있는 전략이다.

안전관리와 물류 플랫폼까지 엮은 전방위 투자

CJ대한통운의 AI 투자는 로봇에 그치지 않는다. 올해 7월 기준 22개 사업장에 AI CCTV를 설치해 작업자 이상징후를 감지한다. 자동관제 사업장도 57곳으로 늘렸다.

미들마일 운송 플랫폼 ‘더 운반’도 눈에 띈다. 화주와 차주 7,000여개사, 7만여명이 가입했다. 자동배차 성공률은 초기 50% 미만에서 최근 80% 이상으로 올라갔다. 관련 보도에 따르면 이런 데이터 축적이 결국 로봇 파운데이션 모델 고도화에도 쓰일 가능성이 크다.

• 로봇: 양팔 로봇 포장 공정 투입, 피킹·분류로 확대 예정
• 안전: AI CCTV 22곳, 자동관제 57곳으로 확대
• 물류 네트워크: ‘더 운반’ 플랫폼 자동배차율 80%대 진입

이런 흐름은 앞서 다룬 쿠팡의 AI 팩토리 전략과도 결이 통한다. 두 회사 모두 물류 현장의 데이터를 AI 모델로 바꾸는 데 집중하고 있다.

IT-SUE의 시각

필자가 보기엔 CJ대한통운의 로봇 파운데이션 모델 전략은 ‘사람을 줄이는 자동화’보다 ‘데이터를 쌓는 자동화’에 가깝다. 지금 투입된 로봇 몇 대가 당장 큰 비용을 절감하진 않을 것이다. 진짜 가치는 이 로봇들이 쌓는 작업 데이터에 있다.

여기서 눈에 띄는 건, CJ대한통운이 이 데이터를 외부 로봇업체와 공동으로 쌓고 있다는 점이다. 물류 AI 얼라이언스라는 형태로 말이다. 이는 특정 하드웨어 업체에 종속되지 않으면서도, 로봇 파운데이션 모델 학습에 필요한 데이터를 빠르게 확보하려는 포석으로 읽힌다.

개인적으로는 앞으로 몇 년간 물류 로봇 경쟁의 승부처가 ‘어떤 로봇을 쓰느냐’가 아니라 ‘어떤 로봇 파운데이션 모델을 갖췄느냐’로 옮겨갈 것이라 본다. CJ대한통운이 지금 쌓는 현장 데이터가 그 경쟁에서 꽤 중요한 자산이 될 것이다.