"K-배터리보다 3년 빠르다"…테슬라 차세대 건식공정 '예의주시'

테슬라, 올해 안에 건식 공정으로 4680 원통형 배터리 생산 예고
비용 30% 절감 효과, 높은 난도 걸림돌…K-배터리 28년 상용화

일론 머스크 테슬라 최고 경영자가 2019년 11월 테슬라 디자인 센터에서 사이버트럭 '프로토타입'을 공개하고 있다. ⓒ AFP=뉴스1 ⓒ News1 박형기 기자
일론 머스크 테슬라 최고 경영자가 2019년 11월 테슬라 디자인 센터에서 사이버트럭 '프로토타입'을 공개하고 있다. ⓒ AFP=뉴스1 ⓒ News1 박형기 기자

(서울=뉴스1) 금준혁 기자 = 미국 테슬라가 올해 안에 생산비용을 30% 절감할 수 있는 차세대 배터리 건식 전극 공정을 도입할 것이라고 밝혀 배터리 업계의 이목이 쏠리고 있다. 국내에서는 2028년을 상용화 시점으로 예상하고 있어 3년이나 앞선 것이다.

다만 기술 난도가 높아 여전히 상용화를 장담할 수 없고, 상용화에 성공하더라도 효율성이 떨어질 것이라는 전망도 존재한다.

9일 업계에 따르면 최근 테슬라 배터리셀 제조 책임자는 사회관계망서비스(SNS)에 지난해 말 테슬라가 킬로와트시(kWh)당 배터리셀 생산 비용이 가장 낮은 생산자가 됐다는 게시글을 올렸다.

올해는 건식전극 제조를 본격화한다고 언급한 점을 볼 때 테슬라가 생산하는 4680(지름 46㎜·높이 80㎜) 원통형 배터리에 건식공정 적용을 앞둔 것으로 풀이된다.

건식공정은 유기용매를 사용하는 대신 고온·고압 공정을 거쳐 전극을 생산하는 차세대 방식이다.

SNE리서치가 지난해 10월 발간한 보고서에 따르면 기존 습식공정과 달리 건조공정이 불필요해 비용을 30% 절감할 수 있으며, 건조에 필요한 면적도 50% 줄일 수 있다.

습식공정은 건조공정에 사용되는 설비가 매우 길고 전력으로 열풍을 발생하기 때문에 설비공간도 많이 차지하고 전기료도 많이 드는 단점이 있다.

이론적으로는 건식공정을 적용한 4680 원통형 배터리가 리튬인산철(LFP) 배터리보다 저렴해질 수 있다는 것이 보고서 설명이다.

그간 기술의 난도로 인해 양산화에 성공한 배터리 기업은 없었다. 업계에서는 2020년 건식공정 개발에 뛰어든 테슬라가 성과를 내지 못한 것도 수율(양품 비율)이 낮아 대량 생산을 못 했기 때문으로 추정했다.

업계는 현실적으로 건식공정의 이른 상용화가 어렵다고 보면서도 개발 주체가 테슬라인 만큼 상황을 예의주시하고 있다.

테슬라는 비주류였던 원통형 폼팩터를 주류로 끌어내는 등 기술력을 입증했기 때문이다. 지난해 글로벌(중국 시장제외) 시장에서 테슬라 배터리의 점유율은 2.2%로 전체 8위다.

상용화만 성공한다면 테슬라가 원가 절감을 통해 자체 생산 배터리를 늘려 기존 배터리 업체도 압박감을 느낄 수 있다는 것이 업계 반응이다.

국내 배터리 3사도 건식공정 개발을 진행 중이다. LG에너지솔루션(373220)은 지난해 4분기 오창 에너지플랜트에 파일럿(시범) 라인을 구축했고 2028년쯤 건식 공정을 적용한 제품을 생산할 것으로 보고 있다.

테슬라가 상용화에 성공하더라도 배터리 전문 업체에 비해 효율성이 떨어질 것이라는 시각도 있다. 테슬라는 LG에너지솔루션, 일본 파나소닉 등에서 배터리를 공급받고 있다.

업계 관계자는 "완성차 제조사(OEM)의 배터리 내재화가 어느 정도는 가능할 수 있으나 배터리 업체처럼 대규모 공장을 구축해 규모의 경제를 실현하기는 어렵다"며 "기술력, 공급망, 수율 등에 차이가 있다"고 말했다.

rma1921kr@news1.kr

대표이사/발행인 : 이영섭

|

편집인 : 채원배

|

편집국장 : 김기성

|

주소 : 서울시 종로구 종로 47 (공평동,SC빌딩17층)

|

사업자등록번호 : 101-86-62870

|

고충처리인 : 김성환

|

청소년보호책임자 : 안병길

|

통신판매업신고 : 서울종로 0676호

|

등록일 : 2011. 05. 26

|

제호 : 뉴스1코리아(읽기: 뉴스원코리아)

|

대표 전화 : 02-397-7000

|

대표 이메일 : webmaster@news1.kr

Copyright ⓒ 뉴스1. All rights reserved. 무단 사용 및 재배포, AI학습 활용 금지.