최근 업계 언론 보도에 따르면 스탠포드 대학교 박사 출신이자 바이트댄스의 AI4S 팀에서 활동했던 위즈아오(Yu Zhi'ao)가 샤오미 그룹의 소재 코어 팀장으로 공식 합류했다.
AI4Materials와 Materials Core는 샤오미가 자체 개발한 대규모 모델을 기반으로 첨단 기술 분야에서 펼치는 최신 전략적 행보 로 알려져 있습니다 . 이 프로젝트들은 AI와 소재의 시너지 효과, 통합, 그리고 첨단 소재 연구 개발을 포함할 것입니다.
6월 초 "인공지능 시대의 재료과학 연구, 출판 및 산업 변혁"이라는 주제로 비공개 세미나가 개최되었으며, 샤오미 소재 핵심팀 팀장인 위즈아오(Yu Zhi'ao)가 공식 석상에 처음으로 모습을 드러내 기조연설을 했습니다. 그는 샤오미 소재팀이 현재 AI+소재와 첨단 소재라는 두 가지 주요 방향에 집중하고 있다고 밝혔습니다. 또한 학계와 산업계 모두에서 영향력을 확대하는 동시에 실질적인 비즈니스 시나리오에서 기술의 가치를 극대화하는 데 주력하고 있다고 강조했습니다.
공개된 정보에 따르면 위즈아오는 미국 리튬 배터리 스타트업인 피온에너지(Feon Energy)의 공동 창업자 겸 최고기술책임자(CTO)였으며, 바이트댄스의 AI4S 팀에서 근무한 경력이 있습니다. 또한 국내 과학 AI 기업인 딥테크(DeepTech)의 자문위원으로도 활동했습니다.
샤오미는 올해 초부터 과학 분야, 특히 소재 분야에서 AI 기술의 성과를 꾸준히 이어가고 있습니다. 지난 1월, 샤오미는 상하이 자오퉁 대학교와 공동으로 경량 합금용 대규모 멀티 에이전트 설계 플랫폼을 출시했습니다. 이 플랫폼은 DeepLight 대규모 모델과 AgentMat 지능형 에이전트를 핵심으로 하여 경량 합금의 "지식 모델링 - 지능형 설계 - 실험 검증 - 엔지니어링 응용"에 이르는 전 과정을 아우르는 지능형 연구 개발 시스템을 구축했습니다. 특히, 상하이 자오퉁 대학교 재료과학공학과 라오쯔위안 연구팀이 개발한 DeepLight 경량 합금 대규모 모델은 단 몇 시간 만에 합금 설계를 완료할 수 있어 효율성을 10배 이상 향상시켰으며, 부식 속도가 연간 0.027mm에 불과한 고내식성 마그네슘 합금 설계에 성공했습니다.
지난달 샤오미는 "AI 기반 고강도 다이캐스팅 알루미늄-실리콘 합금 개발 및 신에너지 자동차에의 대규모 적용" 프로젝트로 1등상을 수상했다고 발표했습니다. 이 소재는 이미 샤오미 YU7 자동차의 모터에 적용되어 강도, 경도, 내식성을 크게 향상시키는 동시에 전기 구동 하우징의 무게를 10% 줄였습니다. 앞서 샤오미는 2200MPa 초강력 강철을 공개할 당시에도 AI 모델을 도입하여 2443만 개의 배합을 선별하고 조합함으로써 소재 개발 주기를 크게 단축했다고 밝힌 바 있습니다.
전 세계적으로 인공지능(AI) 기반 소재 연구 개발이 빠르게 성장하고 있습니다. 통계에 따르면, 전 세계 AI 소재 연구 개발 시장은 2025년에 20억 달러에 달했으며, 2034년에는 179억 달러까지 성장할 것으로 예상됩니다. 이러한 성장은 에너지 저장, 반도체, 제약 등 다양한 산업 분야에서 신소재에 대한 수요가 급증함에 따라 주도되고 있습니다.
글로벌 AI 및 소재 과학 기업 40곳을 간략히 살펴보겠습니다.
2023년, 구글 딥마인드는 인공지능 모델인 GNoMe가 220만 개의 새로운 결정 구조를 성공적으로 발견했다는 논문을 *네이처*에 발표했습니다. 이는 초전도체나 고성능 컴퓨팅용 전원 공급 장치와 같은 미래 기술에 새로운 가능성을 열어주었습니다. 2025년에는 마이크로소프트가 재료 역설계에 초점을 맞춘 생성 모델인 MatterGen을 출시했으며, 이 또한 *네이처*에 발표되었습니다.
MatterGen이 합성한 새로운 물질인 TaGr₂O₆는 실험적으로 측정된 체적 탄성률이 설계값의 20% 이내인 것으로 나타났습니다.
국내 기업 중에서는 바이트댄스의 시드팀과 BYD( 86.260 , -1.28 , -1.46% ) 가 리튬 배터리 분야에서 협력을 강화하여 신소재 및 배합 개발을 가속화하기 위한 "AI+고처리량 공동 연구소"를 공동으로 설립했습니다. 화웨이의 판구 빅데이터 모델은 중국 최초의 비철금속 산업 AI 빅데이터 모델인 "쿤안"의 기술적 기반으로 활용되어 연구 단계에서 신소재 화합물 식별 및 분석을 가능하게 하고 합금 화합물 명명 효율을 90% 향상시켰습니다. 알리바바의 통이첸원 또한 중국 최초의 대규모 철강 소재 설계 모델에 적용되어 소재 성능 예측 정확도 90%를 달성했습니다. 이 모델을 기반으로 개발된 새로운 유형의 황화수소 균열 방지 소재는 신장 유전에서 실제 시추 작업에 투입되었습니다.
인공지능 기반 소재 기술이 글로벌 기술 기업들의 핵심 경쟁 분야로 자리 잡았다는 것은 분명하며, 샤오미의 지속적인 투자와 성과는 이 분야의 전략적 가치와 업계 영향력을 점차 입증하고 있다.