아마존, 배송거점 처리 속도 2.5배 자동화 검토

아마존(Amazon·$AMZN)이 고객 배송 직전 단계의 물류 거점에서 인공지능(AI)과 로봇을 활용해 패키지 처리 속도를 기존보다 약 2.5배 높이는 방안을 검토했다.

비즈니스인사이더(Business Insider)는 내부 기획 문서를 토대로 아마존이 ‘프로젝트 테트로미노(Project Tetromino)’라는 이름의 고도 자동화 배송 스테이션을 개발하고 있다고 보도했다. 배송 스테이션은 물류센터에서 포장된 상품을 받아 분류·임시 보관한 뒤 배송 기사에게 넘기는 마지막 거점이다.

문서에는 아마존이 2028년 테트로미노 시범 시설에 1억300만 달러(약 1424억원)를 투입하고, 2029년 5개 거점, 2030년 10개 거점을 추가하는 안이 담겼다. 2029년 거점당 비용은 약 8500만 달러(약 1176억원)로 제시됐다.

이 경우 2029년까지 누적 투자액은 5억3000만 달러(약 7330억원)를 넘는다. 아마존의 기존 배송 스테이션 설계와 비교해 처리 속도를 약 2.5배 높이는 것이 내부 문서상 목표로 제시됐다.

다만 아마존은 이 수치와 일정이 확정 계획은 아니라고 선을 그었다. 아마존 대변인은 비즈니스인사이더에 테트로미노가 “초기 단계의 개념”이며, 문서의 구체적 재무 수치와 로드맵은 현재 계획을 반영하지 않는다고 밝혔다.

테트로미노의 핵심은 모양과 크기가 다른 택배 상자를 배송 순서에 맞춰 정리하는 작업이다. 이 공정은 사람이 직접 판단하고 옮기는 비중이 커 자동화가 어려운 분야로 꼽혀 왔다.

프로젝트 이름도 여러 조각을 맞추는 게임 테트리스의 블록 명칭에서 따온 것으로 보인다. 배송 직전 단계에서 패키지를 제한된 공간에 보관하고 차량 적재 순서에 맞춰 다시 꺼내야 한다는 점을 반영한 이름으로 풀이된다.

문서에는 물류 로봇 스타트업 Boxbot의 기술이 후보로 언급됐다. Boxbot은 컨베이어벨트에서 온 패키지를 보관 트레이로 옮기고, AI가 배송 순서에 맞춰 다시 꺼내는 방식을 제시한다.

Boxbot은 자사 기술이 차량 적재 단계를 최대 10배 빠르게 할 수 있다고 설명한다. 다만 이는 회사 자체 주장으로, 테트로미노 전체 성능 목표와 동일한 수치로 볼 근거는 제시되지 않았다.

아마존은 물류 자동화 확대를 이미 공식화해 왔다. 회사는 2026년 중 로봇팔 규모를 두 배 이상 늘릴 것으로 예상한다고 밝힌 바 있다.

아마존은 또 블루 제이(Blue Jay), 프로젝트 엘루나(Project Eluna) 같은 로봇·AI 시스템을 소개하며 반복 작업을 줄이고 작업장 안전과 생산성을 높이는 데 초점을 맞추고 있다고 설명했다.

배송 스테이션 자동화는 전자상거래 물류망에서 비용과 속도를 동시에 좌우하는 분야다. 주문 상품은 물류센터에서 포장된 뒤 배송 스테이션을 거쳐 지역별 기사에게 배정되는데, 마지막 정렬과 적재 효율이 당일·익일 배송 품질을 가른다.

고용 영향은 아직 확정된 수치로 제시되지 않았다. 비즈니스인사이더는 아마존이 일부 창고 로봇을 통해 향후 10년간 채용 증가 곡선을 완만하게 만들 수 있다고 내부적으로 예상했다고 전했다.

아마존은 배송 스테이션 자동화가 인력을 대체하기보다 보완하고 역량을 높이기 위한 것이라고 밝혔다. 자동화가 실제 현장에 적용될 경우 작업 속도와 안전 개선 효과가 쟁점이 될 것으로 보인다.

테트로미노가 실제 거점 투자로 이어질지는 정해지지 않았다. 현재 공개된 내용은 내부 검토 문서와 아마존의 초기 개념 설명에 그친다.

배송 속도, 비용, 인력 운용에 미칠 영향은 시범 시설 운영 여부와 적용 범위가 확인된 뒤 판단할 수 있다.