04. 물류와 딥시크

추선우 iStaging Asia CEO

Insight

• 딥시크-R1은 물류 산업에 어떤 혁신적인 기회를 제공하며, 기업들은 이를 어떻게 활용하고 있을까요?
• LLM과 에이전트의 결합이 물류 소프트웨어의 구조와 비즈니스 모델, 그리고 보안에 어떤 변화를 요구하고 있나요?
• 인간과 AI가 공생하는 물류 환경에서, 나는 어떤 방식으로 변화에 대응하고 준비하고 있나요?

물류 업계는 기회 측면에서는 물류 업계의 골칫거리인 효율성과 비용, 품질의 여러가지 충돌 문제가 딥시크의 다중 소스 정보와 데이터 수집을 통해 해결될 수 있다. 저장 공간과 운송의 효율성, 스마트한 이행과 서비스 응답이 효율성과 품질을 향상 시키면서 비용을 절감할 수 있다.

도전의 측면에서는 관리 및 운영에 큰 변화가 생긴다. 자원 투자, 조직 구조, 인력과 인력이 가져야 할 정보 등이 많은 변화를 맞딱드리게 된다. 모든 기업이 이런 인식과 이행할 수 있는 능력을 가진 것이 아니기 때문에 업계는 더욱 양분화될 수 있다.

전통적인 모델을 가진 중소기업은 이런 도전을 견딜 수 없고, 선도적인 기업은 비용을 절감할 수 있지만, 기술의 추가 적용과 데이터 자원의 도메인 통합에서 더 많은 비용을 지불해야 한다.

딥시크 같은 LLM과 에이전트의 결합은 소프트웨어 산업을 완전히 재편할 것이다. 물류 분야를 예를 들면, LLM과 구체적인 환경이 긴밀히 통합되어야 한다. 창고에서 로봇과의 협업 작업이나, 자율 주행 기술과의 통합은 변화를 위해 꼭 필요하지만 그것 외에도 더 많은 조건과 환경적 지원이 필요하다.

그러면, 어떤 것이 필요한가?

첫째, 기술 업그레이드에 대한 압박이다. LLM와 에이전트의 결합으로 물류 소프트웨어 공급 업체는 더 높은 수준의 기술과 연구개발 역량을 갖춰야 한다. 소규모 기업에게 이런 도전은 죽음의 파도와 같다.

둘째, 비즈니스 모델의 조정이 있다. 전통적인 물류 소프트웨어 비즈니스모델은 고정 기능과 가격 책정 기준이 있고 모든 사용 고객이 이를 따른다. 그러나 소프트웨어 형식의 변화로 인해 물류 소프트웨어 사용자 수요는 더욱 다양해지고 개인화될 것이다. 즉, LLM와 에이전트 시대가 오면서 소프트웨어 형태가 변해 맞춤형 솔루션과 서비스를 제공하는 형식으로 바뀌어야 한다.

셋째, 데이터 보안과 프라이버시 문제가 있다. LLM모델의 훈련에는 많은 양의 데이터 지원이 필요하며, 물류 산업에는 고객 주문, 배송 경로, 화물 정보 등 많은 양의 민감정보가 포함된다. 어떻게 이를 해결할지는 추가되는 또 다른 문제다.

이러한 도전에도 중국의 선도 기업들은 파도를 몸으로 맞아보고, 파도를 이용하고 있다.
올해 2월 징동물류(JD물류)는 딥시크를 도입해 핵심 물류 사업에 적용했다.

징동은 딥시크 LLM을 통해 예외 관리, 지능형 상호작용, 프로세스 자동화 등 3가지 영역에 적용해 긴 텍스트에 대한 추론 능력이 탁월한 딥시크의 장점을 최대한 활용했다.

또한 딥시크가 과거보다 물류운영의 프로세스와, 고객 서비스 클레임에 대한 전체적인 상황 이해, 시니어 직원의 업무 경험을 이해하도록 했는데 결과는 아주 좋았다.

이어 딥시크가 물류 분야 지식 기반과 데이터에 접근한 후 학습하게 하고, 징동물류 관리자들을 위한 보조의사결정지원을 제공하도록 했는데, 역시 의사 결정의 질과 효율성을 향상 시킨다고 한다.

지금은 SF City, Jitu Express, Shentong, Yuantong Express, Wuchan Zhongda, Hubei Port Group등 더 많은 물류 기업들이 이런 적용을 검토하고 있다. 어떤 회사는 주변 사업으로 시작할 수도 있고, 다른 회사는 주류사업으로 시작할 수도 있고, 어떤 회사는 내부 시스템을 선택할 수도 있고, 다른 회사는 외부 시스템과의 연결로 시작할 수 있다. 또 자체 시스템을 구축할 수도 있고, 다른 회사와 협력할 수도 있다. 어떤 방법이든, 죽지 않고 도태되지 않기 위해 그들은 발버둥을 치고 있다.

우리가 기술 기업이라면, 가능한 빨리 LLM을 도입해야 한다.

비즈니스 주도 기업이라면, 특히 비즈니스의 핵심이 프로세스 처리라면, 에이전트가 이런 유형의 작업에 능하기 때문에 LLM와 에이전트의 결합에 주목하야 한다.

비즈니스가 오프라인 업무(운송, 창고업)와 관련이 있고, 비즈니스 구조가 단기적으로 안정적이라면, 경쟁사가 이 기술을 사용해 효율성을 향상 시킬 것에 대비해야 한다. 경쟁우위를 유지하기 위해 결국은 이 기술을 어떻게 도입할지 생각해야 한다.

과거 물류 산업의 많은 프로세스들은 고객서비스부터 차량 배치, 경로 계획에 이르기까지 노동집약적이어서 많은 인력을 필요로 했다. 그러나 딥시크의 적용은 노동집약적 산업을 지식 집약적 산업으로 바꾸고 있다.

그러나 핵심은 AI가 인간을 대체할 수 없다는 것이다. 딥시크와 같은 AI시스템의 훈련과 최적화가 인간에 의해 이뤄지고 있기 때문이다.

결국 AI는 표준화된 프로세스를 처리하고, 인간은 고부가가치 창출에 집중하는 것이 공생의 표준이다. 공생을 통해 나는 어떤 변화를 준비하고 있는가?

발행일2025.04.04

에디터추선우