아마존, 100만 번째 로봇 일본 물류센터 투입… 로봇 이동시간 10% 줄이는 AI 모델 '딥플릿' 공개

아마존의 물류 로봇이 100만 대를 넘어섰다. 스콧 드레서 아마존로보틱스 부사장은 2025년 7월 1일 자 아마존 뉴스룸 글에서 100만 번째 로봇이 일본의 한 풀필먼트센터에 인도됐으며, 이 로봇이 전 세계 300곳 이상의 시설에서 일하는 로봇 군단에 합류했다고 밝혔다. 아마존은 같은 글에서 건물 안 로봇의 움직임을 조율하는 생성형 AI 파운데이션 모델 딥플릿을 공개하고, 이 모델이 로봇 군단의 이동시간을 10% 개선할 것이라고 설명했다.

증가 속도는 가팔랐다. 아마존은 2023년 10월 18일 직원과 함께 일하는 로봇이 75만 대를 넘었다고 발표한 바 있다. 두 발표 사이 약 20개월 동안 25만 대가 늘어 증가율은 약 33%에 이른다(MEKAWIRE 계산). 아마존은 로봇 종류별 구성, 시설별 대수, 투자 금액은 공개하지 않았다. 100만 대를 300개 시설로 나누면 시설당 평균은 최대 약 3300대다(MEKAWIRE 계산). 아마존이 시설 수를 '300곳 이상'으로만 밝혔기 때문에 이 값은 상한이다.

아마존은 딥플릿을 물류센터 바닥의 교통관제 시스템에 비유했다. 모델은 로봇이 어떻게 움직이고 어디서 정체가 생길지 예측해 병목을 피하는 경로를 짠다. 아마존은 아마존 세이지메이커 등 AWS 도구로 자사 재고 이동 데이터를 학습시켜 모델을 만들었으며, 모델은 운영 중에도 계속 학습한다고 밝혔다. 회사 설명대로라면 로봇 이동이 빨라지면 주문 처리가 빨라지고 운영비가 낮아진다. 아마존은 7월 31일 2분기 실적 발표에서도 딥플릿이 100만 대 이상의 로봇이 최적 경로를 찾고 병목을 줄이도록 해 이동 효율을 10% 높였다고 재차 강조했다.

기술 세부 내용은 8월 11일 공개됐다. 아마존로보틱스의 조이 더럼 응용과학 시니어 매니저는 아마존 사이언스 블로그와 arXiv 논문에서 풀필먼트센터와 분류센터에서 모은 수백만 시간 분량의 데이터로 네 가지 구조를 비교했다고 밝혔다. 로봇 한 대와 주변 로봇 30대, 격자 칸 100개, 물체 100개를 함께 보는 9700만 파라미터의 로봇 중심 모델이 전체적으로 가장 좋은 성능을 냈다. 8억4000만 파라미터의 로봇과 바닥 결합 모델은 시간 예측 지표에서 1위를 했고, 1300만 파라미터의 그래프 모델도 크기에 비해 준수했다. 바닥 칸을 픽셀처럼 다루는 이미지 방식은 잘 작동하지 않았다. 학습 데이터가 늘수록 성능이 좋아졌다는 점이 파운데이션 모델이라는 이름의 근거다. 당장은 정체 예측에 쓰고, 장기적으로는 로봇에 피킹 작업을 배정하는 데까지 확대하는 것이 목표다.

아마존은 2012년부터 풀필먼트 네트워크에서 로봇을 운영했다. 현재 군단에는 최대 1250파운드의 재고를 들어 옮기는 허큘리스, 정밀 컨베이어 벨트로 개별 소포를 나르는 페가수스, 아마존이 첫 완전 자율이동로봇이라고 부르는 프로테우스가 포함된다. 아마존은 2024년 10월 미국 루이지애나주 슈리브포트에 5층, 300만 제곱피트가 넘는 차세대 센터를 열면서 기존 설계보다 10배 많은 로봇을 넣었다고 밝혔다. 이 센터는 처리시간을 최대 25% 줄였고 성수기 처리 비용을 25% 개선할 것으로 회사는 기대했다. 2분기 실적 발표에서는 시각과 촉각을 결합한 첫 로봇 벌컨도 함께 소개했다.

외부 공급사 가운데 이 규모에 근접한 곳은 없다. 2025년 7월 홍콩증시에 상장한 중국 지커플러스(Geek+, 2590)는 8월 29일 상반기 실적에서 40여 개 국가와 지역에 6만6000대 이상의 로봇을 공급했으며 매출은 10억2500만 위안으로 31.0% 늘었다고 밝혔다. 미국 심보틱은 8월 6일 회계 3분기 매출이 5억9200만 달러로 26% 증가했다고 발표했다. 노르웨이 오토스토어는 8월 14일 약 1250개 고객사에 약 1750개 시스템이 설치됐다고 밝혔지만 2분기 매출은 13.1% 줄어든 1억3390만 달러였다. 유니버설로봇과 MiR을 거느린 테라다인의 로봇 부문 2분기 매출은 7500만 달러였다.

한국 물류업계에 주는 시사점은 로봇 대수보다 데이터다. 국내 대형 이커머스와 택배사도 물류센터 자동화에 투자하고 있지만 단일 사업자가 수십만 대 로봇의 이동 기록을 한데 모아 모델을 학습시키는 구조는 아직 없다. 국내 자율이동로봇 업체가 고객사별로 흩어진 데이터를 어떻게 모을지가 경쟁력의 관건이 될 전망이다. 아마존은 일자리 논란에 대해서는 2019년 이후 70만 명 이상의 직원을 재교육했고, 차세대 센터에는 설비 신뢰성과 유지보수, 엔지니어링 인력이 30% 더 필요하다고 밝혔다.

남은 의문은 측정 방식이다. 10% 개선은 아마존 자체 수치이며 기준선, 측정한 시설, 성수기에도 효과가 유지되는지는 공개되지 않았다. arXiv 논문은 수십만 대 로봇의 이동 데이터로 학습했다고 적고 있어 딥플릿이 아직 전체 군단을 다루지는 않는 것으로 보인다. 다른 물류 사업자에게 AWS를 통해 제공할지도 밝히지 않았다.

다음 관전 포인트는 2025년 10월 말 아마존 3분기 실적, 이동시간 개선이 처리량으로 드러날 4분기 성수기, 그리고 딥플릿이 정체 예측을 넘어 작업 배정까지 맡는지 여부다.