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[세종=뉴스핌] 김하영 기자 = 미국 제조업이 인공지능(AI)을 공장 운영의 핵심 수단으로 전환하고 있다.

미국은 반도체법과 인플레이션 감축법을 앞세워 반도체·배터리·전기차 공장을 자국으로 끌어들이고 있다. 하지만 공장이 늘어나는 만큼 인력이 따라오지 못하고 있다. 인력 부족과 높은 인건비가 미국 제조업의 새로운 부담으로 떠오른 것이다.

대한무역투자진흥공사(KOTRA)가 지난 14일 발간한 '미국 제조업 현장 AI 도입 트렌드 및 기회' 보고서에 따르면 지난해 미국 내 제조업 시설 건설 지출은 2300억달러를 넘어섰다. 지난 2025년 미국 신규 외국인 직접투자 가운데 제조업 부문도 1218억달러로 절반 이상을 차지했다.

미국 제조업은 오는 2033년까지 최대 380만명의 신규 인력이 필요할 것으로 전망된다. 하지만 숙련 인력 부족이 이어질 경우 이 가운데 약 190만명은 채우기 어려울 수 있다는 분석이다. 제조 AI가 미국 공장의 인력난과 비용 부담을 줄일 대안으로 주목받는 배경이다.

◆ 제조시설은 늘었지만 인력은 부족…美 공장 AI 도입 확산

미국 제조업의 AI 전환은 리쇼어링 흐름과 맞물려 있다. 미국은 반도체법(CHIPS Act), 인플레이션 감축법(IRA), 인프라법 등을 앞세워 반도체·배터리·전기차·청정에너지 제조시설을 자국 안으로 끌어들이고 있다.

실제 제조업 투자는 빠르게 늘고 있다. KOTRA 보고서에 따르면 지난해 미국 내 제조업 시설 건설 지출은 2300억달러를 넘어섰다. 2025년 미국 내 신규 외국인 직접투자(FDI)는 2322억달러로 전년보다 49.5% 증가했고, 이 가운데 제조업 부문은 1218억달러로 절반 이상을 차지했다.

문제는 공장이 늘어나는 속도를 인력이 따라가지 못한다는 점이다. 미국 제조업은 2033년까지 최대 380만명의 신규 인력이 필요할 것으로 전망되지만, 숙련도 격차가 이어질 경우 약 190만명의 충원이 어려울 수 있다는 분석이 나온다.

인건비 부담도 커지고 있다. 미국 제조업 종사자의 평균 연령은 전체 노동시장보다 높고, 25세 미만 노동자 비중은 10% 미만에 그친다. 여기에 전미자동차노조(UAW) 파업 이후 임금 인상 압력까지 더해지면서 제조 현장의 비용 부담은 구조적으로 높아지고 있다.

이 때문에 미국 제조업에서 AI는 선택지가 아니라 생존 전략이 되고 있다. 과거에는 저임금 해외 생산기지를 활용해 비용을 낮췄지만, 이제는 공급망 안보와 관세 리스크 때문에 미국 내 생산을 늘려야 한다. 높은 비용을 버티기 위해 공정 자체를 더 지능화해야 하는 상황이 된 것이다.

◆ 美 제조 AI 시장 5년새 4.7배 성장…공장 효율 경쟁 본격화

미국 제조업 AI 시장은 빠르게 커지고 있다. KOTRA 보고서에 따르면 미국 제조업 AI 시장은 지난 2025년 112억달러에서 오는 2030년 523억달러로 확대될 전망이다. 5년 사이 약 4.7배 커지는 셈이다.

글로벌 시장도 같은 흐름이다. 전 세계 제조업 AI 시장은 2025년 341억달러에서 2030년 1550억달러로 성장할 것으로 예상된다. 이 가운데 북미는 전체 시장의 약 45%를 차지하는 최대 시장으로 꼽힌다.

이 같은 성장세는 미국 제조업의 경쟁 기준이 바뀌고 있음을 보여준다. 과거에는 생산설비를 얼마나 많이 갖췄는지가 중요했다면, 이제는 공장을 얼마나 안정적으로 돌릴 수 있는지가 핵심이 되고 있다.

특히 인력난과 고임금이 겹치면서 미국 제조기업들은 불량을 줄이고, 고장을 미리 막고, 물류 흐름을 끊기지 않게 하는 기술에 투자하고 있다. AI 비전과 예지보전, 자율 물류 로봇, 디지털 트윈이 대표적이다.

AI 비전은 제품 결함을 자동으로 판별하고, 예지보전은 설비 이상 징후를 미리 잡아낸다. 자율 물류 로봇은 부품과 제품 이동을 자동화하고, 디지털 트윈은 실제 생산라인을 멈추지 않고도 공정 변경 효과를 가상으로 시험할 수 있게 한다.

결국 제조 AI 시장 확대는 더 많은 공장을 미국 안에 짓는 동시에, 그 공장을 더 적은 인력으로 안정적으로 운영하려는 구조 전환에 가깝다.

◆ 자동차는 유연성, 반도체는 수율…산업별 AI 수요 확산

미국 제조업의 AI 전환은 자동차·반도체·중공업·물류 등 산업별 병목을 해결하는 방식으로 확산되고 있다.

먼저 자동차 산업에서는 생산 유연성이 핵심이다. 전기차 전환으로 배터리 팩 조립, 고전압 시스템 장착 등 새로운 공정이 추가되면서 기존 컨베이어 방식만으로는 다양한 생산 요구에 대응하기 어려워졌다.

이 때문에 자동차 업계는 디지털 트윈으로 공정 흐름을 미리 검증하고, 로봇 자동화를 통해 생산 방식을 재구성하고 있다. 제조 경쟁력이 숙련 작업자의 경험보다 공정 설계와 데이터 운영 능력에 의해 좌우되는 구조로 바뀌고 있는 셈이다.

반도체 산업에서는 수율 확보가 핵심이다. 미국 내 첨단 팹 투자가 늘고 있지만, 신규 공장이 정상 궤도에 오르기까지는 시간과 비용이 많이 든다. AI 비전 검사와 공정 데이터 통합은 미세 결함을 조기에 발견하고 수율 안정화 속도를 높이는 수단으로 활용된다.

중공업과 산업기계 분야에서는 설비 가동률이 중요하다. 장비 한 대가 멈추면 전체 작업이 중단되는 만큼, 고장 이후 수리하는 방식보다 고장 전에 이상 징후를 잡아내는 예지보전 수요가 커지고 있다.

소비재와 물류 분야에서는 수요 예측과 배송 효율이 관건이다. 전자상거래 확산으로 주문량 변동성이 커지면서 재고 과잉과 품절을 동시에 줄이는 능력이 중요해졌다. AI 기반 수요 예측, 자율 물류 로봇, 실시간 재고 데이터 통합이 확산되는 배경이다.

미국 제조업 AI 전환은 개별 공정을 자동화하는 수준을 넘어 생산, 품질, 설비, 물류 데이터를 하나로 묶는 방향으로 가고 있다. AI의 역할도 공장 운영 전체를 최적화하는 쪽으로 확대되고 있다.

◆ 미국 '제조업 AI 도입' 병목은 현장 적용…한국 기업 진출 기회

미국 제조기업들이 AI 도입에 속도를 내고 있지만, 낡은 설비와 복잡한 생산시스템이 걸림돌로 남아있다. 이 때문에 기존 공장 설비와 AI를 연결하는 시스템 통합, 제조 데이터 플랫폼, 공정 최적화 분야가 한국 기업의 진출 가능성이 큰 시장으로 떠오르고 있다.

보고서는 미국 제조기업들이 AI 도입 의지는 높지만 실제 적용에서는 여전히 어려움을 겪고 있다고 분석했다. 노후 설비, 시스템 간 호환 문제, 제조와 AI를 동시에 이해하는 전문 인력 부족이 대표적인 제약이다.

공장에는 수십 년간 사용한 설비가 남아 있다. 센서 규격도 다르고, 생산관리시스템도 다르며, 데이터 형식도 제각각이다. 아무리 좋은 AI 모델이 있어도 기존 설비와 연결되지 않으면 생산성을 높이기 어렵다.

이 지점에서 한국 기업에게 시장 진출 기회가 열린다는 분석이다. 미국 제조사들이 필요로 하는 것은 현장에 적용할 수 있는 솔루션이다. 기존 설비와 AI를 연결하는 시스템 통합, 산업 특화 AI 소프트웨어, 제조 데이터 플랫폼, 공정 최적화 솔루션, 디지털 트윈 분야에서 한국 기업의 진출 가능성이 커질 수 있다.

특히 한국 기업은 반도체, 자동차, 조선, 배터리, 전자 등 실제 제조 현장 경험을 갖고 있다. 제조 데이터와 공정 운영 노하우를 함께 보유한 기업이라면 미국 제조 생태계 안에서 협력 기회를 찾을 수 있다. 미국 제조업의 병목이 한국 기업에는 새로운 시장의 빈틈이 되는 셈이다.

■ 한 줄 요약
미국 제조업의 AI 전환은 인력난과 고비용을 버티기 위한 공장 운영 혁신이며, 제조 현장 경험을 갖춘 한국 기업에는 시스템 통합과 데이터 기반 솔루션 시장을 열어주는 기회가 될 수 있다.

gkdud9387@newspim.com