美 전기차 2위 GM, 'LMR 배터리' 앞세워 1위 테슬라 대항

미국 완성차 제조업체 제너럴모터스(GM)가 리튬인산철(LFP) 배터리보다 에너지 밀도가 높지만 가격은 유사한 리튬망간리치(LMR) 배터리를 내세워 미국 전기차 시장 선두 위치를 노린다. 특히 한국 배터리 제조사와 긴밀한 협력으로 우수한 품질의 제품을 소비자에게 제공하는 것이 GM 전략의 핵심이다.

한국GM은 1일 서울특별시 종로구에 위치한 광화문빌딩에서 'GM 배터리 테크놀로지 러닝세션'을 열고 GM의 배터리 전략과 한국 배터리 제조사 LG에너지솔루션 등 협력 사항을 발표했다.

GM은 배터리 교통사고, 탄소 배출, 교통 체증 제로를 목표로 하는 트리플 제로 비전을 바탕으로 전기차 출시를 이어가고 있다. 현재 GM은 국내 기업과 GM테크니컬코리아(GMTCK) 등이 주도적으로 만든 캐딜락 리릭을 포함해 총 12개 이상 전기차를 미국 시장 등에서 판매하고 있다.

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GM의 배터리 전략의 핵심은 소비자가 원하는 제품을 적절한 가격대에 최고의 품질로 제공한다는 것이다. 이를 위해 다양한 폼팩터의 배터리를 개발하고 있다.

현재 GM은 LG에너지솔루션과 합작법인 설립한 '얼티엄셀즈'를 통해 파우치형 배터리를 생산하고 있다. 파우치형 배터리는 얇고 유연한 파우치 형태의 외관을 가지며, 공간 효율성이 뛰어나고 무게를 줄일 수 있다는 장점이 있다.

GM은 쉐보레와 캐딜락, GMC, 뷰익 등 다양한 브랜드를 통해 수십개의 차종을 보유하고 있다. 이러한 차종마다 적합한 설계를 위해 각형 배터리도 생산할 계획을 갖췄다. 김형민 GMTCK 부장은 "저희가 생산하고 고객에게 좋은차와 제품을 공급하고자 미국 내에서 가장 높은 생산 능력을 가졌다"고 말했다.

이어 "파우치형 배터리는 셀을 모듈 형태로 만들어서 배터리를 만들어내는 과정이다. 파우치형 모듈에 셀을 담는 방식이라 상당한 자유도와 유연함을 갖춘 장점이 있다"며 "각형 배터리는 파우치셀보다 딱딱한 구조로 돼 있기 때문에 안정적이고 모듈 절감률도 75% 달성했다"고 덧붙였다.

GM은 이를 위해 LG에너지솔루션뿐만 아니라 삼성SDI와의 합작법인을 생산한다. 삼성SDI는 각형 LMR배터리와 니켈·코발트·알루미늄(NCA) 기반 고성능 하이니켈 각형 배터리를 생산할 예정이다.

김 부장은 "배터리 기술이 발전하는 데 있어 저희 능력도 충분히 발휘됐지만 자랑스러운 한국 두 협력업체(LG엔솔·삼성SDI)가 없었다면 올 수 없었을 것"이라며 "두 회사와 아주 긴밀하게 협업하고 있고 한국 업체가 중요한 롤을 하고 있다는 것이 항상 고무적이다"고 강조했다.

GM이 차세대 배터리로 추진하는 LMR 배터리

GM은 전기차 시장에서 지위를 확보하기 위해 다양한 배터리 혁신을 거듭하고 있다. 대표적으로 LFP와 유사한 가격이지만 더 높은 에너지 밀도를 가지고 있는 LMR이 있다. LMR은 기본적으로 니켈·코발트·망간(NCM) 배터리에서 시작된다.

초창기 NCM은 1:1:1 비율로 생산됐다. 하지만 고가의 코발트와 니켈 영향을 줄이고자 코발트를 대폭 낮추고 니켈을 높이는 6:2:2 비율이 가장 대중적이다. 최근에는 8:1:1 비율로 굳어졌다. LMR은 코발트와 니켈의 값을 낮추는 것에서 시작됐다. 망간 비율을 높이면서 안정성을 가지는 것이 특징이다.

유창근 GMTCK 차장은 "코발트, 니켈 값이 비싼데다가 코발트는 윤리적인 문제로 인해 적게 쓰는 것으로 개발이 됐다"며 "저희가 향후 개발하려 하는 LMR은 두 번째로 비싼 니켈도 낮추고 망간을 높여 가격 측면에서 성능적으로 메리트를 가지지 않을까 한 연구에서 시작됐다"고 설명했다.

이어 "LMR은 LFP 대비 33% 에너지 밀도를 개선했다"며 "북미 전기트럭 기준 하이니켈 제품을 쓰면 490마일(788㎞)까지 간다"며 "LFP는 350마일(563㎞)인데, 이것을 LMR로 바꾸면 400마일(650㎞)까지 갈 수 있다"고 부연했다.

GM은 LMR을 오는 2028년부터 양산 및 차량에 탑재한다. 통산 차량 개발에는 4년가량 소요되는데, 개발 혁신을 통해 인공지능(AI)을 통한 방법을 활용하고 있다.

김형민 부장은 "배터리팩을 테스트할 때 AI 기반 시뮬레이션을 통해 실제 모델을 만들지 않고 가상에서 실제 물건과 가깝게 최적화해 테스트하고 있다"며 "이를 통해 실제 물건을 만들어서 테스트하는 것보다 30% 이상 개발기간이 단축됐다"고 말했다.