불 꺼진 다크팩토리가 도시로 번지는 이유

지난해 12월, 김정관 산업통상부 장관이 베이징 이좡(亦莊)에 있는 샤오미 전기차 공장을 다녀온 뒤 SNS에 올린 글이 화제가 됐다.

“주문부터 납품까지 전 과정이 데이터 기반으로 운영되고 있었다. 사람이 상주하지 않아 조명을 켤 필요조차 없는 이른바 다크팩토리가 이미 현실이 되고 있었다”는 내용이었다.

다크팩토리란 사람과 조명 없이도 로봇과 인공지능만으로 24시간 돌아가는 무인 공장을 말한다. 어두워도 상관없으니 붙은 이름이다.

1편에서 살펴본 신질생산력이라는 정책이 실제로 어떤 모습으로 구현되는지, 이번 편에서는 그 현장을 하나씩 따라가 보기로 했다.

결론부터 말하면, 이 자동화는 공장 담장 안에서 끝나지 않고 도시 전체로 번지고 있었다.

시장 규모부터 짚고 가자면, 글로벌 시장조사기관 그랜드뷰리서치는 다크팩토리 시장이 2024년부터 2030년까지 연평균 8.7퍼센트씩 성장해 2030년에는 약 1946억달러(약 275조원) 규모에 이를 것으로 내다봤다.

대만 TSMC도 2023년 준공한 후공정 전용 팹에 32킬로미터 길이의 자동 물류 시스템과 AI 디스패칭 알고리즘을 적용해 사람 개입 없는 완전 자동화를 시작했으니, 다크팩토리가 중국만의 실험은 아니다.

다만 그 규모와 속도에서는 중국이 확실히 앞서가는 모습이다.

같은 개념을 두고 대만은 반도체 후공정 한 곳에 집중했다면, 중국은 전기차·스마트폰·건설기계 등 업종을 가리지 않고 동시다발적으로 밀어붙이고 있다는 차이도 눈에 띈다.

이좡의 다크팩토리, 전체 공정 91%가 로봇 손에 있다

장관이 방문한 샤오미의 베이징 이좡 전기차 공장은 핵심 공정 100퍼센트, 전체 공정 91퍼센트를 자동화한 것으로 알려졌다. 500여대의 로봇팔이 조립 작업을 100퍼센트 자동으로 처리한다. 사람이 하던 판단의 영역, 그러니까 생산과 품질, 설비

와 물류 운영까지 이제는 AI가 데이터를 보고 실시간으로 결정한다.

과거 우리 제조업이 집중해온 것은 디지털 전환, 즉 데이터를 모으고 공정을 자동화하는 일이었다.

그런데 지금 중국 공장을 들여다보면 이미 그 다음 단계, 그러니까** AI가 스스로 판단하는 **인공지능 전환으로 넘어가 있다는 게 눈에 띈다.

김 장관도 SNS에서 이 차이를 정확히 짚었다. 과거 방식이 사람이 경험과 감각으로 판단하던 일을 데이터로 옮기는 작업이었다면, 지금 중국 공장은 그 판단 자체를 AI에 맡기는 단계로 넘어갔다는 것이다.

다크팩토리 전환이 이렇게 순식간에 확산되는 데는 단순한 기술 과시 이상의 이유가 있다.

조명·난방·인건비를 통째로 없애면서도 설비 가동률과 생산 일관성을 끌어올릴 수 있고, 교대 근무나 휴식 시간이 필요 없으니 연중무휴 생산이 가능해진다.

다만 이 효율의 이면에는 대규모 일자리 대체라는 구조적 과제도 함께 따라온다는 점을 짚고 넘어가야 할 것 같다. 단순 조립이나 반복 노동 중심의 일자리부터 영향을 받을 가능성이 크다는 게 업계의 공통된 지적이다.

이좡이라는 지역 자체도 우연히 선택된 곳이 아니다.

베이징 서남부에 위치한 이곳은 중국이 ‘국가 지능형 커넥티드카 정책 선행구’로 지정한 자율주행 산업의 심장부이기도 하다. 자율주행차를 개발하는 도시에 자율적으로 돌아가는 공장이 함께 들어선 셈이니, 이좡이라는 한 지역 안에 ‘자율’이라는 키워드가 두 겹으로 쌓여 있는 모습이다. 도로 위 자동차와 공장 안 로봇이 같은 동네에서 나란히 ‘스스로 판단하는 법’을 배우고 있다.

초당 스마트폰 한 대, 샤오미 창핑 자동화 공장의 속도

같은 회사, 다른 공장 얘기도 있다.

샤오미는 2024년 10월 베이징 창핑(昌平)에 약 5000억원을 투자해 차세대 스마트폰 공장을 열었다. 연간 생산능력은 1000만대, 지능형 로봇이 인쇄회로기판 조립부터 부품 검사, 최종 테스트까지 전 과정을 24시간 처리하며 1초에 한 대씩 완성품을 만들어낸다.

전기차는 이좡에서, 스마트폰은 창핑에서. 한 회사가 서로 다른 제품을 서로 다른 도시에서, 각각 완전 자동화 공장으로 찍어내고 있다. 하나의 성공사례가 아니라 회사 차원의 전략이라는 뜻으로 읽힌다.

이 두 공장을 나란히 놓고 보면 자동화의 결이 조금 다르다는 것도 알 수 있다.

이좡 공장이 ‘판단을 AI에 맡기는’ 방향에 방점을 찍었다면, 창핑 공장은 ‘속도와 반복’에 초점을 맞췄다.

같은 자동화라도 제품 특성에 따라 무엇을 우선순위에 둘지가 달라진다는 걸 보여주는 사례다.

전기차는 부품 수가 많고 공정이 복잡해서 판단력이, 스마트폰은 대량생산이 관건이라 속도가 더 중요했을 것이다.

창핑 공장이 처리하는 물량을 다시 짚어보면, 연간 1000만대라는 숫자는 하루로 나누면 약 2만7000대, 시간으로 나누면 1초에 한 대꼴이다.

사람이 이 속도로 조립 라인에 붙어 있을 수는 없으니, 애초에 사람을 배치하는 방식 자체를 버리고 설계된 공장이라고 봐야 한다. 기존 공장에 로봇을 몇 대 더 들이는 수준이 아니라, 공장의 설계도 자체를 무인 운영에 맞춰 새로 그렸다는 뜻이다.

비야디는 왜 시안 공장을 97퍼센트 자동화했나

전기차 회사로는 비야디(BYD)도 빼놓을 수 없다.

비야디의 시안 공장은 로봇 핸들링 시스템과 무인운반차(AGV, 사람 없이 스스로 움직이며 부품을 나르는 운반 로봇)를 활용해 용접, 도장, 배터리 팩 조립 등 생산 공정의 97퍼센트를 자동화했다.

1편에서 다뤘던 비야디의 해외 판매 급증, 국내 판매 부진이라는 K자형 성적표 뒤에는 이런 생산 현장의 변화가 깔려 있었다.

생각해보면 자연스러운 흐름이다. 해외 판매가 70퍼센트 넘게 늘어난 회사라면, 그만큼 물량을 빠르고 일정하게 뽑아낼 생산 체계가 필요하다.

사람이 하는 조립 라인으로는 이 정도 물량 증가를 감당하기가 쉽지 않다. 97퍼센트 자동화는 그 물량 압박에 대한 비야디 나름의 답이었던 셈이다. 용접과 도장처럼 고온·분진·유해물질 노출이 잦은 공정부터 우선적으로 로봇에게 넘어갔다는 점도 눈여겨볼 만하다. 효율만이 아니라 작업 환경 문제도 자동화를 미는 또 하나의 이유였을 것이다.

흥미로운 건 세 공장이 저마다 다른 답을 찾았다는 점이다.

이좡은 데이터 기반 판단에, 창핑은 속도에, 시안은 공정 전반의 로봇화에 방점을 찍었다. 자동화라는 같은 목표를 향해 서로 다른 길을 걷고 있는 모습이다.

로봇은 어디서 오는가, 항저우 6소룡

그렇다면 이 공장들을 돌리는 로봇은 누가 만들까. 답의 상당 부분은 항저우로 이어진다.

딥시크의 창업자 량원펑과 로봇업체 유니트리의 창업자 왕싱싱은 둘 다 항저우 출신이다. 이 도시를 거점으로 한 딥시크, 유니트리, 딥로보틱스, 게임사이언스, 브레인코(뇌·컴퓨터 인터페이스 기업), 매니코어(3D프린팅 기업) 여섯 곳을 중국에서는 **‘항저우 육소룡’**이라 부른다.

선전이 화웨이·텐센트·비야디로 대표되는 중국 1세대 기술 산업의 본산이라면, 항저우는 저장대와 저장과학기술대 같은 신흥 공학 명문에서 인재를 쏟아내며 AI와 로봇 중심의 2세대 기술을 이끄는 거점이다.

항저우 시정부가 2015년부터 추진한 인재 유치 정책도 한몫했다. 저장대 컴퓨터학과는 매년 2000명 넘는 석박사를 배출하는데, 이 중 30퍼센트 이상이 항저우에 남아 창업한다. 딥시크 창립팀 멤버 5명, 딥로보틱스 창업자 모두 저장대 출신이다.

항저우시가 내건 정책 방향도 특이했다. 지역 정부가 총대를 메고 기업을 뒤에서 밀어주는 방식이었는데, 클라우드 컴퓨팅 자원 지원 정책이 시행된 3년 동안 기업들의 클라우드 사용량이 470퍼센트나 늘었다고 한다. 매니코어 같은 회사는 이 지원 덕분에 3D 그래픽 렌더링 비용을 업계 평균의 60퍼센트 수준까지 낮췄다. 베이징·상하이·광저우·선전 같은 ‘1선 도시’로 분류되지도 않는 항저우가 이 정도 성과를 냈다는 게, 지방정부 하나의 의지가 산업 생태계를 얼마나 바꿀 수 있는지 보여주는 사례로 느껴졌다.

유니트리의 왕싱싱은 저장과학기술대학 전기기계공학과 출신인데, 그가 만든 휴머노이드 로봇 ‘H1’이 춘제 갈라쇼에서 군무를 선보이는 영상을 보고 있으면, 이게 연구실 시제품이 아니라 이미 팔리는 제품이라는 사실이 새삼 놀랍다.

6소룡 가운데 로봇 회사만 두 곳(유니트리, 딥로보틱스)이라는 점도 눈여겨볼 만하다.

항저우라는 한 도시가 **AI 모델(딥시크)과 그 AI를 몸에 담을 하드웨어(유니트리)**를 동시에 길러낸 셈이다.

두뇌와 몸을 같은 도시에서 함께 키운 만큼, 이 둘이 어느 시점엔가 서로의 기술을 주고받으며 시너지를 낼 가능성도 자연스럽게 따라온다.

휴머노이드 로봇, 세계 출하량의 97퍼센트가 중국산

이 로봇들이 실제로 시장에서 얼마나 팔리는지를 보면 숫자가 더 놀랍다.

시장조사업체 스마트애널리틱스글로벌(SAG)에 따르면 올해 상반기 전 세계 휴머노이드 로봇 출하량은 약 1만9100대로, 지난해 같은 기간보다 3배 넘게 늘었다. 이 가운데 중국 기업이 차지한 비중이 97퍼센트를 넘는다.

업체별로 보면 상하이의 애지봇이 8400대를 출하해 44퍼센트로 1위를, 항저우의 유니트리가 5900대로 31퍼센트를 차지해 2위를 기록했다. 두 회사만 합쳐도 전 세계 출하량의 4분의 3이다. 반면 테슬라, 피겨AI, 어질리티 로보틱스 등 미국 기업들의 합산 점유율은 3퍼센트에도 못 미쳤다. 산업·상업 현장에 실제로 투입되는 로봇의 비중도 1년 전 약 50퍼센트에서 지금은 70퍼센트를 넘어섰다고 한다. 시연용 로봇에서 현장용 로봇으로 무게 중심이 옮겨가고 있다는 뜻이다.

중국이 이 시장을 빠르게 장악할 수 있었던 배경에는 전기차와 배터리, 드론 산업에서 이미 구축해둔 공급망이 있다.

모터, 감속기, 센서, 배터리, 전자부품을 만드는 생태계가 이미 갖춰져 있었으니, 그 부품들을 로봇 몸체에 옮겨 담기만 하면 됐다. 미국 기업들이 AI 소프트웨어 개발에 공을 들이는 동안, 중국 기업들은 대량생산과 현장 배치에서 먼저 규모를 키운 모습이다.

정부의 손길도 빼놓을 수 없다.

중국은 2017년 로봇 제조업을 국가 표준에서 독립 산업으로 처음 분류했고, 2023년에는 산업용과 특수 작업용 등으로 분류를 더 세분화했다.

올해부터는 스마트 피지컬 로봇과 청소 로봇에 별도 관세 코드를 신설해 수출 통관 절차까지 간소화했고, 지난 6월에는 국영 수출신용보험공사가 애지봇을 위한 보험증권을 발행하며 수출까지 뒷받침하고 나섰다.

지금 중국에는 400개 넘는 휴머노이드 로봇 모델이 개발돼 있는데, 이는 전 세계의 절반이 넘는 수치다. 한 회사, 한 도시가 아니라 국가 전체가 이 경쟁에 뛰어들었다고 봐야 할 규모다.

공장을 넘어 도시로, 항저우 시티브레인

여기서 자연스럽게 드는 질문이 있었다. 이 정도로 로봇과 AI가 촘촘하게 얽혀 있다면, 자동화가 공장 담장 안에서 멈출 이유가 있을까. 답은 항저우에서 다시 찾을 수 있었다.

알리바바가 2016년부터 항저우시와 함께 만든 시티브레인(City Brain)은 도시 전역의 CCTV와 신호등 데이터를 실시간으로 모아 교통을 제어하는 인공지능 시스템이다. 샤오산구에서 처음 도입했을 때 주행 속도가 15퍼센트 빨라졌고, 이후 항저우 전역으로 확대되면서 한때 중국에서 다섯 손가락 안에 들던 교통 혼잡 도시가 지금은 57위까지 내려갔다. 자동차 한 대가 도로에서 보내는 평균 시간도 3분 줄었다고 한다.

교통 관제로 시작한 시티브레인의 역할은 점점 넓어지고 있다.

범죄 활동에 대한 자동 알림이 하루 500건 넘게 발생하고, 그 정확도는 92퍼센트에 달해 실제 범죄 검거에도 활용된다. 최근에는 생성형 AI와 디지털트윈(현실 공간을 컴퓨터 안에 그대로 복제해 시뮬레이션하는 기술)까지 더해진 ‘시티브레인 3.0’으로 진화해, 교통을 넘어 행정과 도시 안전까지 관리 범위를 넓히고 있다.

KOTRA 항저우 무역관은 이를 두고 중국 스마트시티가 단순한 디지털 행정 시스템을 넘어, 도시 운영 전반을 다루는 포괄적 플랫폼으로 발전하고 있다고 평가했다.

공장 안에서는 로봇이 판단하고, 도시 안에서는 AI가 신호등과 CCTV를 판단한다. 판단의 주체가 사람에서 기계로 넘어가는 흐름이 공장과 도시에서 동시에, 그것도 같은 도시 항저우에서 벌어지고 있다는 사실이 흥미로웠다.

공장 하나를 자동화하는 것과 도시 하나를 운영하는 것은 규모부터 완전히 다른 문제인데, 그 사이에 놓인 기술적 원리, 그러니까 데이터를 실시간으로 모아서 기계가 즉시 판단하게 만드는 방식만큼은 크게 다르지 않다는 게 이 두 사례를 나란히 놓고 보니 더 분명해졌다.

결국 다크팩토리와 시티브레인은 서로 다른 이름을 가진 같은 아이디어의 두 가지 적용 사례인 셈이다.

이 모든 자동화는 왜 지금 벌어지고 있나

이 흐름이 특정 기업 몇 곳의 성공담으로 끝나는 게 아니라는 근거는 통계에도 있다.

세계경제포럼(WEF)과 맥킨지가 함께 발간한 ‘글로벌 등대공장 네트워크 2026’ 보고서에 따르면, 4차 산업혁명 기술을 활용해 우수한 성과를 낸 이른바 등대공장(생산성과 품질에서 업계를 선도하는 모범 공장을 가리키는 국제 지표) 전 세계 223곳 가운데 중국이 99곳을 보유해 44.4퍼센트로 1위를 차지했다. 한국이 보유한 등대공장은 5곳에 불과하다.

이 등대공장이 매년 400~500곳씩 새로 지어지거나 무인화로 전환되고 있다는 점도 눈여겨볼 대목이다.

하나둘 생기는 시범 사례 수준이 아니라, 이미 산업 전반에서 표준으로 자리 잡아가는 속도라는 뜻이다.

국제로봇연맹(IFR)에 따르면 전 세계 산업용 로봇 신규 설치량의 54퍼센트도 중국에 집중됐고, 현재 중국 제조 현장에는 산업용 로봇 약 200만대가 가동 중이다. 세계 2위 일본의 약 4.5배에 달하는 규모다. 2022년 한 해에만 중국이 설치한 산업용 로봇이 29만대를 넘었는데, 이는 전 세계 총량의 52퍼센트에 해당한다.

이 숫자들을 1편에서 다룬 신질생산력 정책과 겹쳐 보면 그림이 맞아떨어진다.

정부가 재정과 은행 대출, 자본시장까지 총동원해 반도체·AI·로봇 같은 산업에 힘을 실어준 결과가, 지금 이좡과 창핑과 시안의 공장 바닥에, 그리고 항저우의 신호등 시스템에 그대로 나타나고 있는 것이다.

정책 문서에서 봤던 추상적인 숫자가 실제로는 공장 하나하나, 로봇 한 대 한 대로 구체화되고 있었다.

1편이 “돈이 어디로 흐르는가"를 보여줬다면, 2편은 그 돈이 실제로 무엇을 만들어내고 있는지를 보여주는 셈이다.

다음 편에서는 이 공장과 로봇을 움직이는 소프트웨어 쪽, 그러니까 키미·큐웬 같은 중국산 AI 모델과 ‘1인 1에이전트’ 시대라는 구호가 실제로 무엇을 뜻하는지 들여다볼 참이다.

지금까지 본 하드웨어의 자동화가 소프트웨어와 만나면 어떤 그림이 완성되는지가 다음 질문이다.

이 흐름은 한국에서도 이미 논쟁거리가 되고 있다.

현대차그룹은 2028년까지 다크팩토리 상용화를 목표로 그룹 최고 전략회의에서 무인공장 프로젝트 ‘DF247’을 논의했고, 이에 대해 노조는 “대안·고용 없는 성장을 위한 로봇 투입은 대한민국 모든 노동자를 강타할 것"이라며 반발했다.

노조 쪽은 로봇 투입이 가능한 해외 공장으로 물량이 먼저 옮겨가고, 국내 공장이 빈 뒤에야 자동화가 극대화된 신공장이 들어설 수 있다는 점을 문제 삼고 있다.

중국 공장들을 하나씩 살펴본 지금 시점에서 보면, 이건 한 기업의 노사 이슈라기보다 산업 전체가 마주한 속도의 문제에 가까워 보인다. 다음 편을 준비하며 이 질문을 계속 붙들고 가려 한다.

결국 속도를 늦추느냐 따라잡느냐, 둘 중 하나를 택해야 하는 시점이 생각보다 가까이 와 있는 셈이다.