물류산업의 AX: '서비스'에서 '인프라'로

일산 킨텍스 제2전시장에서 2026년 3월 31일(화)부터 4월 3일(금)까지 한국통합물류협회와 경연전람이 주최하고 국토교통부가 후원한 '국제물류산업대전(KOREA MAT) 2026'에서는, 물류 산업이 단순한 디지털 전환(DX)을 넘어 인공지능 전환, 즉 AX(AI Transformation)의 한복판에 진입했음을 확인할 수 있었다. 변혁의 중심에는 현실 세계를 스스로 인식하고 판단해 움직이는 물리적 지능, '피지컬 AI(Physical AI)'가 자리하고 있었다.

현장에서 증명된 AX

AI·로봇·스마트 인프라 전시관을 가득 채운 국내외 물류 기술의 핵심 화두는 단연 AI 에이전트와 물리적 로봇 공학의 결합이었다. 과거의 AI가 단순 반복 과업에 집중했다면, 지금의 AI는 현장을 읽고 스스로 전략을 짜는 에이전트로 진화하고 있다. 복잡한 ERP(전사적 자원관리)·WMS(창고 관리 시스템) 조작은 자연어 인터페이스로 대체되는 흐름이 뚜렷했고, 기상 상황이나 도로 통제 같은 외부 변수를 실시간 연동해 공급망의 병목을 사전 예측하는 '도메인 특화 AI'도 눈에 띄었다.

고정된 경로만 움직이던 AGV나 단순 반복형 AMR의 시대는 지나가고 있다. AMR은 Autonomous Mobile Robot(자율 이동 로봇 / 자율 주행 로봇)으로, 고정된 가이드 없이 센서·지도·소프트웨어를 활용해 스스로 주변을 인식하고 경로를 계획해 이동하는 모바일 로봇이다. AGV는 Automated Guided Vehicle(자동/무인 유도 운반차)로, 바닥 테이프·마그네틱 테이프·QR·유도선 등 미리 정해진 경로를 따라 이동하며 자재나 물품을 자동 운반하는 차량형 로봇이다..

센서와 AI가 결합된 피지컬 AI 로봇들은 바구니 안 상품 배치를 보고 가장 안정적인 집기 위치를 스스로 찾아 피킹한다. 실제로 CJ대한통운 부스에서는 국내 물류업계 최초로 현장 실증을 거친 AI 휴머노이드(양팔형) 로봇 두 대가 협업하여 상품을 피킹해 박스에 담고 완충재를 투입하는 공정을 시연했다. 거창한 기술 시연이라기보다는, 인간의 고된 반복 업무를 로봇이 대체해 나갈 머지않은 미래를 구체적인 동작으로 보여준 자리였다.

스마트 물류 인프라는 이제 재고 관리를 넘어, 소프트웨어가 현장의 로봇·설비·인력을 실시간으로 조율하는 '지능형 실행(WES)' 단계로 진화하고 있다. 디지털 트윈을 기반으로 한 하이브리드 자동화 모델이 표준으로 자리 잡으면서, 인간의 역할은 단순노동에서 전체 프로세스를 조망하고 검증하는 '전략과 관리'의 영역으로 이동하는 중이다. 다만 이 전환은 동시에 단순 운반·분류 인력의 일자리 구조를 빠르게 재편한다는 의미이기도 하다. 산업 차원의 재교육과 전환 지원 논의가 기술 도입 속도만큼 따라가야 하는 이유다.

월마트와 Wing이 보여준 라스트마일의 해체

이러한 피지컬 AI 기반의 AX는 창고 내부(미들마일)에만 갇혀 있지 않다. 글로벌 시장에서는 이미 라스트마일 배송의 구조적 해체가 현실화되고 있다. 최근 월마트와 알파벳의 드론 기업 'Wing'은 멤피스, 뉴올리언스, 필라델피아, 피닉스, 샌디에이고, 샌프란시스코베이, 솔트레이크시티 등 7개 신규 대도시권으로 드론 배송 네트워크를 확장한다고 밝혔다. 이로써 두 회사의 서비스 권역은 미국 내 20개 안팎 시장으로 늘어나며, 2027년까지 270여 거점에서 4천만 명 이상의 미국인에게 서비스를 제공한다는 목표에 한 걸음 더 다가섰다.

이들이 보여주는 변화는 물류배송산업의 AX가 가져올 실물 경제의 5가지 변곡점을 짚어준다.

첫째, 흔히 전체 배송 원가의 절반 이상을 차지한다고 알려진 라스트마일 단계에서 기사 부족·교통 체증·연료비라는 3대 변수가 드론과 자율주행으로 인해 줄어든다.

둘째, 소매점이 '마이크로 물류 거점(Dark Store)'화한다. 소비자의 생활 반경 안에 촘촘히 위치한 오프라인 점포가 드론 허브로 기능하게 되면서, 중앙 물류센터 중심의 독점 구조가 분산형 허브 구조로 재편된다.

셋째, 당일 배송을 넘어 30분 이내의 '즉시 배송(On-demand)'이 표준이 되면서 소비자 행동 패턴이 전면 재편된다.

넷째, 배송 과정 자체가 초정밀 데이터를 생성하는 센서 네트워크가 되어, 주문 전 미리 재고를 배치하는 '예측 배송'을 가능케 한다.

변화 요인위협받는 기존 모델부상하는 대안 모델(AX)라스트마일 드론·자동화택배 기사 및 운전원 의존 구조AI 기반 자율 배송 및 자동 배차 엔진점포의 물류 거점화대형 중앙 물류센터 독점분산형 마이크로 풀필먼트 허브즉시 배송 표준화익일·당일 배송 속도 경쟁30분 이내 온디맨드(On-demand)프로세스·배송 데이터 통합단순 이동·운반 서비스데이터 플랫폼 기반의 예측 물류

다섯째, 최종 승자는 독자 기술을 끝까지 자체 개발하는 기업이 아니라, 물류 인프라와 AI 솔루션을 신뢰할 수 있는 파트너십으로 묶어내는 기업이 될 가능성이 크다.

대한민국 물류 시장의 내일: '서비스'에서 '일상 인프라'로

글로벌 선두 기업들의 행보와 KOREA MAT 2026에서 확인된 기술적 실증은 한국 물류 시장에도 적지 않은 시사점을 던진다. 노동 집약적이고 인력 의존도가 높았던 기존 물류 모델은 가파른 인건비 상승과 인력난이라는 한계에 부딪혔고, 이를 돌파할 유력한 대안으로 로봇(Robot)·인공지능(AI)·정보기술(IT)의 결합이 떠오르고 있다.

대한민국 미들마일 혁신을 이끄는 CJ대한통운의 디지털 운송 플랫폼 '더 운반(the unban)'이 AI 기반 최적운임 추천과 수송 복화(復貨) 알고리즘으로 불투명한 운임과 비효율적인 수기 배차 업무를 걷어내고 있는 것처럼, 그리고 사내 생성형 AI 플랫폼 '릿닷AI(Lit.AI)'가 축적된 물류 데이터를 바탕으로 센터 레이아웃 설계와 운영 상담에 실시간으로 응답하는 것처럼, AX는 이미 한국 물류 현장에서도 작동하고 있다.

피지컬 AI와 AX가 가져올 방향은 비교적 또렷하다. 물류는 더 이상 비용을 치르고 구매하는 일회성 '서비스'에 머무르지 않고, 과거의 통신망이나 전력망처럼 한 번 구축되면 시장의 경쟁 규칙 자체를 바꾸어버리는 '일상 인프라'로 옮겨가고 있다. 다만 이 전환이 완성되기까지는 규제(특히 드론의 가시선 밖 비행, BVLOS 관련 제도화 속도), 인프라 투자, 인력 전환이라는 세 가지 변수가 여전히 그 속도를 좌우할 것이다. 이 흐름을 먼저 읽고 실행하는 기업이, 다음 실물 경제의 표준을 쥐게 될 것이다.