아마존이 자사의 주력 로봇 팔을 단종시켰다. 하지만 어쨌든 아마존의 물류창고는 더욱 자동화되었다.

2025년 10월, 아마존은 직원들에게 자사가 지금까지 개발한 것 중 가장 빠르게 제작된 물류창고용 로봇을 공개했습니다. ‘블루 제이(Blue Jay)’라고 불리는 이 천장 장착형 다중 팔 시스템은, ‘같은 주 내 배송’을 달성하기 위해 분주히 움직이는 당일 배송 센터 내에서 여러 개의 소포를 동시에 인식, 분류 및 처리하도록 설계되었습니다. 2026년 1월, 아마존은 이 로봇의 개발을 조용히 중단했다. 그 이유는 화려하지도 않고 구체적이었다. 제조 비용이 결코 낮아지지 않았고, 공장 바닥이 아닌 창고 천장에 로봇 팔 클러스터를 볼트로 고정해야 하는 구조적 복잡성 때문이었다. 3월 5일, 아마존은 이 로봇을 개발했던 로봇 사업부 전반에 걸친 감원을 확인했으며, 회사의 창고 기계 설계를 담당하던 팀에서 최소 100명의 사무직 직원이 감원되었다.

두 달 후, 아마존은 일본 내 한 물류 센터에 100만 번째 이동형 로봇을 인도했으며, 해당 로봇 군단의 이동을 조정하는 생성형 AI 모델인 ‘딥플리트(DeepFleet)’를 발표했다. 아마존이 이 소프트웨어를 통해 얻은 성과는 네트워크 전반에 걸쳐 로봇 군단의 이동 시간을 10% 단축한 것이었습니다. 아마존의 로봇 사업부 부사장인 스콧 드레서(Scott Dresser)는 이 교훈을 한 문장으로 요약했습니다. “기술 자체를 추구하는 대신, 우리는 실제 문제를 해결하는 데 집중하고 있습니다.”

올해 아마존 로봇 사업부가 이룬 가장 중요한 성과는 새로운 로봇을 개발한 것이 아니었습니다. 바로 한 대의 로봇을 폐기하고, 로봇이 움직이는 물리적 구조보다 소프트웨어 계층이 더 중요하다는 사실을 깨달은 것이었습니다.

로봇 팔은 사라졌지만, 교통 모델은 살아남았다

‘블루 제이(Blue Jay)’는 실패한 장난감이 아니었다. 이는 아마존이 진정으로 어려운 문제, 즉 불규칙한 형태의 소포를 보고, 집어 들고, 분류하여 배송 시간을 단축할 수 있을 만큼 충분히 빠른 단일 기계를 개발하려는 시도였다. 실제 창고 천장에 부딪혀 고장 난 사실은 로봇공학이라는 학문 분야에 대한 데이터일 뿐, 아마존의 구체적인 실행 능력에 대한 평가가 아니다. 로봇이 상자에서 알 수 없는 물체를 꺼낼 때 그 물체나 주변 선반을 손상시키지 않는 정교한 조작 능력은 여전히 가장 어려운 과제 중 하나다.

휴머노이드 로봇에 관한 기조 연설들이 쏟아져 나왔음에도 불구하고, 이 분야에는 여전히 해결되지 않은 문제들이 남아 있습니다. 아마존은 이 문제에 수년간의 공학적 노력을 쏟아부었음에도 불구하고, 결국 경제성이 맞지 않는다는 결론을 내렸습니다.

같은 해에 해결된 문제는, 무대에서 거의 다뤄지지 않는 문제였습니다. 바로 이미 존재하는 백만 대의 바퀴 달린 로봇들이 서로 충돌하지 않게 하고, 같은 교차로에서 줄을 서지 않게 하며, 인접 구역에 정체가 발생했을 때 가만히 멈춰 서 있지 않게 하는 문제였습니다. DeepFleet은 새로운 로봇이 아닙니다. 이는 아마존이 2012년 Kiva Systems를 인수한 이후 배치해 온 로봇들 위에 구축된 경로 설정 및 정체 모델입니다. 이 회사는 10년 넘게 하드웨어 차량단을 구축해 왔으며, 최근에야 이 차량단이 수천 개의 독립된 단위가 아닌 하나의 시스템으로서 어떻게 움직여야 하는지를 지시하는 계층을 구축했습니다.

이러한 순서는 로봇 공학이 마케팅되는 방식과는 정반대다. 하드웨어가 먼저 출시되어 언론의 주목을 받고 제품명이 정해진다. 반면 조정 소프트웨어는 나중에 등장하며, 화려한 공개 행사도 없이, 사실 그동안 처리량을 제한해 온 근본적인 문제를 해결해 준다.

인력 감축에 대한 이야기는 사실과 다릅니다

3월의 감원 규모를 아마존이 자사의 최신이자 가장 자동화된 물류 센터에 실제로 필요한 인력 규모라고 밝힌 내용과 비교해 보자. 루이지애나주 슈리브포트에 위치한 차세대 물류 센터에 대한 아마존의 자체 설명에 따르면, 이곳은 기존 시설보다 신뢰성, 유지보수, 엔지니어링 분야에서 약 30% 더 많은 직원이 필요하며, 전사적으로 70만 명 이상의 직원이 자동화 관련 교육 프로그램을 이수했다고 주장하고 있다.

이 두 가지 사실을 나란히 놓고 보면, 로봇 공학에 관한 두 가지 일반적인 서사 중 어느 것도 온전히 살아남지 못합니다. “로봇이 일자리를 없앴다”는 주장은 성립하지 않는다. 보도에 따르면 아마존의 포트폴리오 중 가장 자동화 수준이 높은 시설조차 숙련된 인력이 더 많이 필요하지, 적게 필요하지 않기 때문이다. 또한 “로봇이 없앤 일자리보다 더 많은 일자리를 창출했다”는 주장도 성립하지 않는다. 3월에 있었던 감원은 실제로 발생했으며, 하드웨어를 제작하는 엔지니어들이 그 대상이 되었기 때문이다. 실제로 일어난 일은 인력의 재배치였다.

동일한 기업 내 기술 유형별 현황: 새로운 로봇 본체를 개발하는 데 급여를 받는 인력은 적고, 기존에 점점 늘어나는 로봇 군단을 물리적으로 가동하고 조율하는 데 급여를 받는 인력은 더 많다.

이러한 구분은 두 가지 헤드라인 버전 어느 것보다도 더 중요합니다. 왜냐하면 이는 로봇 공학 분야의 다음 채용 및 정리해고 사이클이 어디에 집중될지 알려주기 때문입니다. 기업이 로봇을 보유하고 있는지 여부가 아니라, 로봇을 지원할 유지보수 역량보다 하드웨어에 대한 야망이 더 큰지 여부에 달려 있습니다.

왜 업계의 나머지 부분은 이를 거꾸로 해석하고 있는가

휴머노이드 로봇 업계는 자금 조달 라운드와 기조 연설 시간을 주로 사진에 잘 나오는 로봇의 부분인 민첩한 손, 이족 보행 균형, 전신 제어에 할애합니다. 아마존은 향후 몇 년 동안 어떤 휴머노이드 기업도 출하할 수 있는 수량보다 더 많은, 실제 수익 창출에 기여하는 물리적 로봇을 운영 중이며, 올해 아마존이 얻은 가장 힘들고 값비싼 교훈은 새로운 로봇 본체에 계속 투자하는 것이 잘못된 선택이었다는 점이었다. 가치 있고 내구성이 뛰어난 자산은, 비교적 단순한 기계들로 구성된 군집이 수천 개의 개별 시스템이 아닌 하나의 시스템처럼 행동하도록 지시하는 소프트웨어임이 밝혀졌습니다.

이는 하드웨어가 중요하지 않다는 주장이 아닙니다. 누군가는 여전히 섀시와 그리퍼, 그리고 화재 위험이 없는 배터리를 만들어야 합니다. 이는 하드웨어가 필요하지만 그것만으로는 불충분하며, 업계의 관심과 자본 대부분이 여전히 ‘불충분한’ 부분보다는 ‘필요한’ 부분에 집중되어 있다는 주장입니다.

계단을 오를 수 있는 네 발 로봇 한 대가 군집을 이루는 것은 아닙니다. 군집은 첫째로 조율의 문제이며, 둘째로 기계 공학의 문제인데, 아마존의 올해 재무제표 역시 이를 그런 관점에서 다루었습니다.

기조 연설 무대가 아닌 구매자 입장에서 이것이 의미하는 바

동남아시아 창고 운영을 위한 이동형 로봇 함대를 평가해 보면, 공급업체의 마케팅에서 드러나는 것과 동일한 편향이 구매자 측에서도 나타납니다. 조달 팀이 가장 먼저 요청하는 사양서는 거의 항상 로봇에 관한 것입니다:

적재량, 속도, 배터리 수명, 그리퍼의 정밀도. 시설 내 로봇 수가 10대에서 200대로 늘어난 지 1년 후, 실제 도입이 제대로 작동할지 여부를 가늠할 수 있는 질문들은 같은 단계에서는 거의 제기되지 않습니다. 바로 밀도가 높아졌을 때 이 로봇 군단을 누가 조정하는지, 그 조정 계층의 라이선스 및 유지보수 비용은 얼마인지, 그리고 공급업체는 구매자가 훈련된 기술자를 몇 명이나 고용해야 할 것으로 예상하는지 등의 질문들입니다.

아마존이 3월부터 5월까지 보여준 일련의 과정은 이에 대한 가장 명확한 공개적인 답변입니다. 즉, 조정 소프트웨어는 하드웨어 구매에 덤으로 묶여 있는 부수적인 요소가 아닙니다. 이는 실제 제품에 더 가깝고, 이를 뒷받침하는 인력 투입은 선택 사항이 아닙니다. 단일 로봇의 사양서만 제시할 뿐, 로봇 군의 조정 문제에 대해 상세히 답변하지 못하는 공급업체는 시스템의 절반만 판매하면서 전체 시스템 가격을 책정하고 있는 셈이다.

앞으로 진지하게 검토해 볼 가치가 있는 로봇 관련 제안은 무대에서 가장 민첩한 손을 시연하는 것이 아닐 것입니다. 로봇 군단의 규모가 세 배로 늘어났을 때 처리량이 어떻게 변하는지, 그리고 그 수치가 정체에 빠지지 않고 계속 상승하도록 유지하기 위해 몇 명의 인력이 필요한지를 서면으로 보여줄 수 있는 제안일 것입니다.

이 분석은 저자가 상장 기업의 공시 자료와 보고서를 직접 검토한 결과를 반영한 것입니다. 이는 일반적인 정보 제공을 목적으로 하며, 투자, 법률 또는 금융 자문을 구성하지 않습니다.

대표 이미지 출처: 아마존 로보틱스, 해당 기업의 물류 센터 로봇 사진에서 발췌.