지금 우리는 인공지능(AI)이라는 거대한 변곡점 위에 서있다. 엔비디아 젠슨황과 세계 최대 자산운용사 블랙록 그리고 오픈AI의 샘 올트먼, 팔란티어까지 한국을 아태 지역의 ‘AI 수도’로 만들겠다는 구상에 동참하고 있다. 제조업 중심에서 물류산업 그리고 우리의 본업인 물류창고업까지 소외되거나 예외가 되어서는 안된다.

기술의 시대, SCM의 시대를 넘어 ‘인공지능(AI) 로봇시대’가 열리고 있다. 물류산업 전반에서 불고 있는 ‘피지컬 AI(Physical AI)’와 ‘다크 웨어하우스’ 이슈는 업계가 안고 있는 고질적인 문제를 해결하는 솔루션이 될 것이며 이 희망과 기대에 맞춰 물류시설업의 구조를 재구성 한다면 우리가 꿈꿔왔던 진정한 아태지역 물류(거점) 허브를 실현할수도 있을 것이다.

첫째, 물류창고업은, 수없이 행해지는 단순한 반복 작업과 새로운 환경 변화에 빠르게 대응하고 스스로 작업을 수행할 수 있는 ‘피지컬 AI(Physical AI)’를 주목해야 한다. 기존 AI가 데이터 분석, 기계 학습의 도입 등 디지털(DX) 영역에 머물렀다면, 피지컬 AI는 로봇과 결합해 물리적 세계에서 직접 작업을 수행할 수 있는 지능형 기술로 진화한 형태를 말하며, 이는 단순한 데이터 분석이나 기존 패턴의 출력에 머무르지 않고 ‘새로운 아이디어, 물류에 대한 새로운 가능성’을 내포한다는 것을 의미하며 동시에 단순 반복작업을 넘어서 자율주행, 로봇 물류 등 인간과 협업하는 스마트 자동화 기술의 핵심 축으로 떠오른다는 것이다. 물류시설업에 생성형 AI를 활용한다면, 종래의 AI 적용시 대두되었던 도입 초기 비용이나 전문 지식을 가지는 인재의 확보·육성 등의 큰 벽을 넘어설 수 있음과 동시에 ① ‘수요예측 고도화’, 즉 수요 변동에 대한 대응력이 대폭 높아져 불필요한 재고를 보유하지 않고 동시에 결품 리스크도 저감 할 수 있으며 ② ‘물류망 최적화’, 창고에서 배송지까지의 루트나 수송수단의 선정 등 물류망을 최적화하기 위해서는 방대한 데이터를 바탕으로 한 다각적인 검토가 필요한데 생성 AI 알고리즘을 이용하면 어느 정도 제약조건(배차 수·배달 기한·비용 등)을 주는 것만으로도 복잡한 조합 속에서 '최적화된 안'을 자동으로 생성해 낼 수 있다. ③ 게다가 생성 AI는 자연어 처리 분야에서도 강점을 가지고 있어 ‘매뉴얼 작성’(물류회사나 창고 등 현장에서의 오퍼레이션 매뉴얼은 세세한 순서나 예외 처리가 다방면에 걸치기 때문에 갱신 작업이 항상 과제였음) 및 ‘문의 대응 자동화’(복수의 고객이나 거래처로부터의 문의·클레임 내용을 자동으로 집약·분석해, 힌트가 되는 텍스트를 생성하는 것으로, 백오피스 업무의 효율화)에도 기여할 것으로 기대되고 있다.

둘째, 미래 물류창고의 표준이 될 다크웨어하우스(Dark Warehouse)와 다크웨어하우징(Dark Warehousing)은 물류산업의 판도를 바꾸는 새로운 비즈니스 모델로 떠오를 것이다. 창고, 물류센터(DC/TC), 크로스도킹(Cross-Docking), 허브앤스포크(Hub and Spoke), 전자상거래 국제물류센터(GDC), 온라인 국경간거래(CBT), 풀필먼트센터(Fulfillment Center), 스마트물류센터 등이 화두가 되어 물류산업의 기반이 되었듯이 이제는 ‘다크 웨어하우스’가 미래 물류창고의 새로운 용어가 된다는 것이다. 이름에서 알 수 있듯이 물류센터 내 조명이 거의 필요 없을 정도로 완전 자동화된 시스템을 기반으로 운영되며 인적 개입을 최소화하거나 완전히 배제한 채 로봇과 인공지능(AI), 사물인터넷(IoT) 기술을 활용해 입고부터 보관, 출고까지 모든 과정을 처리한다. 다양한 상품과 복잡한 프로세스, 빠른 환경 변화와 기술 발전에 따른 고객의 니즈 등으로 자동화 작업의 난이도가 높은 물류센터 현장에서 ‘다크 웨어하우스(Dark Warehouse)’는 단순한 작업 보조를 넘어 인간과 로봇이 역할을 나누어 협업하는 새로운 자동화 구조를 가능케 할 것이다. 아울러 ‘다크 웨어하우징(Dark Warehousing)’은 인간 개입이 최소화된 AI, AMR/AGV·고급 SW 솔루션 등 기술 기반 창고운영이며 피지컬AI·머신러닝·IoT의 통합으로 물류창고 기능이 더욱 고도화 돼 예측 유지보수와 고급 데이터 분석이 가능해지면서 물류시설업계의 서비스 표준으로 자리 잡을 것이다. 다크웨어하우스의 장점으로는 가장 먼저 ①‘효율성 향상’으로 작업을 빠르고 정확하게 수행할 수 있는 첨단 기술과 로봇의 도움으로 24시간 내내 쉬지 않고 가동되면서 지속적인 운영과 더 많은 처리량을 보장하며 매우 효율적으로 설계된다는 것과 ②‘비용 및 에너지 절감’은 인간의 개입이 최소화되거나 전혀 없기 때문에 인건비가 절감되어 인력 부족 현상을 극복할 수 있는 해결책이 되며 조명 및 기후 제어의 필요성을 최소화해 에너지도 절감된다는 것. ③‘재고관리 최적화’는 데이터 관리에 탁월하여 리스크 및 낭비를 최소화하여 비용 최소화하며 고객 수요를 충족하기 위해 재고 수준을 전략적으로 관리하고 제어한다는 것, ④‘안전성 강화’는 기존 창고 설정과 달리 다크 웨어하우스는 작업자의 개입을 최소화하여 운영되므로 사고와 부상의 위험이 완벽히 줄어든다는 것. ⑤‘공간 활용 개선’을 통한 창고 공간의 효율적 활용이 가능하며, 또한 모듈식 특성 덕분에 수요 증가에 맞춰 쉽게 확장이 가능하게 된다는 것 그리고 ⑥‘고객 만족도 제고’는 정확한 재고관리와 주문 이행을 보장, 고객 만족도가 제고 효과를 창출할 수 있다는 것이다. 이처럼 다크 웨어하우스 솔루션은 완전 자동화된 물류창고를 구축한다는 의미며 창고업의 미래로 변모할 것이다. 우리는 곧이어 물류창고 기능이 더욱 고도화된 다크 웨어하우징이 만드는 무인 물류의 시대를 경험하게 될 것이다.

셋째, 물류시설업은 무한경쟁시대다. 관점 2개를 제시하면 2015년, 대형 오피스 빌딩 투자를 해왔던 부동산투자회사(리츠)들의 물류센터와 물류창고 등 물류부동산 투자 전환은 ‘물류리츠’ 전성시대를 열었다. 그로부터 10년, 지금은 개발 프로젝트 난항에 실적 저하, PF 사업장 기한이익상실(EOD)이 잇따르며 유동성 부담 확대, 매출 감소·원가 상승으로 수익성 악화 등으로 어려움을 겪고 있다. 공급과잉으로 인한 낮은 수익률과 높은 공실률로 2026년에는 다시 부흥이라는 기회를 제공하고 있다.

2025년, 인공지능(AI) 산업은 과거 40년간 글로벌 정보통신(IT) 산업의 성장 변곡점을 고려할 때 PC(인터넷), 모바일(아이폰) 이후 세 번째 산업 혁명으로 판단된다. PC, 모바일 산업은 태동 이후 10~15년간 고성장을 지속했지만, AI 산업은 2022년 11월 GPT 공개 후 불과 3년밖에 지나지 않았다. 1999년 닷컴버블 비교 논란은 시기상조라고 생각한다. 현재 물류산업 전반에서 큰 변화가 일어나고 있으며, 변화하지 않으면 붕괴될 수도 있다는 위기감이 팽배하다. 지금 전 세계 거의 모든 기업들이 혁신과 쇠퇴의 갈림길에 놓여있다. 과연 이 인공지능(A.I) 로봇시대는 물류산업에 어떠한 결과를 도출한 것인지 궁금하다. 노후화와 과당경쟁, 서비스 품질 저하, 안전관리 미흡, 그리고 체계적 관리의 어려움 등으로 요약되는 그동안 물류창고업의 문제점을 해결할 수 있는 절호의 기회다. 인공지능(AI)으로 물류센터를 더 똑똑하게 생성형 AI를 만난 스마트물류, 생산성을 극대화할 것이다. 한국형 선진 물류센터는 ‘스스로 일하는 물류센터’로 만들어져야 한다. 더 이상 회사와 제품들간 경쟁은 무의미하다. 경쟁하는 것은 회사가 가지고 있는 공급망이나 인공지능(AI) 기술의 경쟁이라고 해도 과언이 아니다. 기업이든 개인이든 사물이든 모두에게 그동안 상상치도 못한 천재의 도구를 손에 쥔 이 시대에, 우리는 무엇을, 그리고 얼마나 크게 꿈꿀 것인가? 고민해야 한다.