전 세계 석유 및 가스 분야 인공지능 시장 규모는 2025년 183억 3천만 달러였으며, 2026년 207억 1천만 달러에서 2034년 550억 6천만 달러로 성장하여 2026년부터 2034년까지 연평균 13%의 성장률을 기록할 것으로 예상됩니다. 북미 지역은 2025년 시장 점유율 38.5%로 석유 및 가스 분야 인공지능 시장을 주도했습니다.
에너지 산업은 석유와 가스와 같은 원자재를 중요하게 여깁니다. 운영 효율성 향상, 비용 절감, 예측 지능 기능, 그리고 안전 예방 조치 및 전략 강화는 석유 및 가스 부문에서 인공지능이 제공하는 주요 이점입니다. 인공지능은 모든 산업에서 아직 생소한 기술이지만, 석유 및 가스 부문에서는 초기에는 도입이 더뎠으나, 최근 들어 그 많은 장점 덕분에 본격적으로 도입되고 있습니다. 기존 방식으로는 해결할 수 없었던 여러 문제점들이 인공지능을 통해 해결될 수 있다는 평가를 받고 있습니다.
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AI 기반 메탄 감지, 더욱 실질적인 조치 중심적으로 발전
메탄 누출을 더 신속하게 식별하고 모니터링 데이터를 현장 조치로 전환해야 하는 필요성이 증가함에 따라, 인공지능(AI)은 석유 및 가스 시장 전반의 배출량 관리 워크플로에 더욱 깊숙이 자리 잡고 있습니다. 이러한 변화는 메탄 모니터링을 주기적인 검사에서 대규모 데이터 세트와 AI 모델을 결합하여 주요 배출 이벤트를 감지, 정량화 및 우선순위 지정하는 위성 기반 시스템으로 전환하고 있습니다. 유엔환경계획(UNEP)의 메탄 경보 및 대응 시스템은 현재 약 35개의 위성 장비를 활용하여 주요 메탄 발생원을 식별하고 정부와 운영자에게 통보하고 있으며, 이는 AI 기반 감지가 완화 조치와 직접적으로 연결되고 있음을 보여줍니다.
예측 유지보수, 개별 장비에서 전체 자산 네트워크로 전환
상호 연결된 유정, 압축기, 처리 시설 및 파이프라인의 복잡성으로 인해 예측 유지보수는 개별 장비 모니터링에서 네트워크 전반의 자산 인텔리전스로 전환되고 있습니다. 이러한 전환을 통해 운영 데이터, 디지털 트윈, 물리 기반 모델 및 AI가 연결되어 운영자는 전체 생산 시스템에서 성능 저하 패턴을 파악하고 고장으로 인해 생산이 중단되기 전에 유지보수 우선순위를 정할 수 있습니다. SLB의 OptiSite 플랫폼은 개별 자산에서 전체 생산 포트폴리오에 AI와 디지털 트윈을 적용함으로써 이러한 변화를 보여줍니다. 또한 이 플랫폼의 파이프라인 워크플로는 검사 데이터 처리 및 수리 일정 수립 시간을 수개월에서 몇 분으로 단축할 수 있습니다.
탐사 결정 개선 및 AI 기반 지진 해석이 시장 성장을 견인하고 있습니다.
지질학적 복잡성이 증가함에 따라 지진파, 시추공 검층 자료, 생산 데이터 및 지하 데이터를 결합하여 저류층을 더 빠르게 평가할 수 있는 AI 도구에 대한 필요성이 커지고 있습니다. AI 기반 해석은 의사 결정 주기를 크게 단축할 수 있습니다. 예를 들어, SLB 워크플로우 하나를 사용하면 기존 분석 방식에서 일반적으로 2~4주가 소요되는 것과 달리 48시간 이내에 지하 정보를 얻을 수 있습니다. 저류층에 대한 이해가 빨라지면 운영사는 시추 목표를 더욱 정밀하게 설정하고, 탄화수소 매장량을 평가하며, 유전 개발 결정을 더욱 확신 있게 내릴 수 있습니다. 따라서 탐사 효율성 향상에 대한 압력이 커짐에 따라 상류 부문 운영 전반에 걸쳐 AI 소프트웨어, 고성능 컴퓨팅 및 통합 지하 플랫폼에 대한 수요가 증가하고 있습니다.
규모가 커지고 복잡해지는 지진 데이터 세트로 인해 단층, 지층, 염층 구조 및 유망한 지질 구조를 수동 해석보다 빠르게 식별할 수 있는 AI 시스템에 대한 수요가 증가하고 있습니다. SLB의 콴자 분지 프로젝트에 머신러닝을 도입한 결과 해석 속도가 약 3~10배 향상되었으며, 특히 해저 해석 시간이 80시간에서 8시간으로 단축되었습니다. ADNOC 데이터를 사용한 또 다른 AI 기반 지하 테스트에서는 지진 해석 속도가 10배 향상되고 정확도가 70% 증가하여 자동화된 지구과학 워크플로의 운영적 가치를 입증했습니다. 따라서 해석 생산성 향상은 석유 및 가스 탐사 전반에 걸쳐 AI 기반 지구과학 플랫폼, 컴퓨팅 인프라 및 전문 디지털 서비스에 대한 수요를 확대하고 있습니다.
기존 인프라 및 데이터 호환성 문제, 사이버 보안 및 데이터 보안 우려가 시장 확장을 저해하고 있습니다.
기존 제어 시스템, 파편화된 데이터베이스, 호환되지 않는 데이터 형식으로 인해 AI 플랫폼을 기존 석유 및 가스 워크플로우에 연결하는 것이 어렵습니다. 미국 회계감사원(GAO)의 석유 및 가스 시스템 현대화 사례 연구에 따르면 최소 4천만 달러의 비용이 소요되었는데, 이는 당초 예상 비용의 약 3배에 달하며 구축은 4년이나 지연되었습니다. 이는 오래된 디지털 시스템을 교체하고 통합하는 데 따르는 복잡성을 보여줍니다. 이러한 통합 부담은 구현 비용을 증가시키고 상류, 중류, 하류 운영 전반에 걸쳐 AI 도입을 늦춥니다. AI 통합은 더 많은 운영 기술, 산업 제어 시스템, 센서 및 기업 데이터를 연결하므로 석유 및 가스 운영 전반에 걸쳐 사이버 공격 가능성을 확대합니다.
AI 기반 공급망 최적화 및 자율 드론-로봇 검사는 성장 기회를 제공합니다.
유전 운영업체, 물류 제공업체, 장비 공급업체 및 에너지 서비스 회사는 재고 계획, 경로 선택, 조달 및 자재 이동을 개선하는 AI 도구를 통해 이점을 얻을 수 있습니다. 이러한 솔루션은 소프트웨어 구독, 최적화 플랫폼, 관리형 분석 및 기업 통합 서비스를 통해 수익을 창출할 수 있습니다. SLB 및 Baker Hughes와 같은 기업은 이미 에너지 운영 전반에 걸쳐 디지털 및 AI 기반 플랫폼을 사용하고 있습니다.
석유 및 가스 생산업체, 파이프라인 운영업체, 해양 시설, 그리고 검사 서비스 제공업체는 수동 개입을 최소화하면서 접근하기 어려운 자산을 검사할 수 있는 자율 시스템을 통해 이점을 얻을 수 있습니다. 이러한 플랫폼은 서비스형 검사(Inspection-as-a-Service), 로봇 임대, 분석 구독, 그리고 정기 유지보수 계약 등을 통해 수익을 창출할 수 있습니다. ANYbotics와 Flyability 같은 기업들은 로봇 및 드론 기반 산업 검사 분야에서 활발하게 활동하고 있습니다.
AI 파일럿 프로젝트를 기업 운영에 확장하는 데 따르는 어려움과 안전 필수 운영에서의 모델 신뢰성 및 설명 가능성 확보의 어려움
석유 및 가스 회사들은 종종 개별적인 AI 시범 프로젝트에서는 성과를 거두지만, 워크플로, 거버넌스 구조 및 운영 방식이 크게 다르기 때문에 자산, 지역 및 사업 기능 전반에 걸쳐 이를 확장하는 데 어려움을 겪습니다. 이러한 "시범 프로젝트 마비"는 상업적 배포를 제한하고 AI 공급업체가 개념 증명을 장기 계약으로 전환하는 것을 더욱 어렵게 만듭니다.
유전, 정유소 및 처리 시설에서는 AI 기반 권장 사항이 정확하고 설명 가능하며 검증 가능해야 합니다. 잘못된 결정은 장비 신뢰성과 공정 안전에 영향을 미칠 수 있기 때문입니다. 모델의 오차 발생, 비정상적인 운영 조건 및 제한된 해석 가능성은 추가적인 검증 및 모니터링 요구 사항을 발생시켜 핵심 워크플로에 AI를 도입하는 속도를 늦춥니다. 최근 연구에 따르면 제한된 해석 가능성과 실제 플랜트 환경에서 AI를 검증하는 어려움이 산업 전반에 걸친 AI 도입을 가로막는 주요 장벽으로 지적되고 있습니다.
소프트웨어 부문은 2025년 석유 및 가스 인공지능 시장에서 46.8%의 시장 점유율로 주도적인 역할을 했으며, 데이터 분석, 자산 모니터링, 생산 최적화 및 운영 의사 결정에 AI 플랫폼이 널리 사용됨에 따라 2026년부터 2034년까지 연평균 9.6%의 가장 빠른 성장률을 기록할 것으로 예상됩니다. 클라우드 기반 분석, 머신러닝 모델 및 통합 소프트웨어 플랫폼을 통해 석유 및 가스 기업은 대량의 운영 데이터를 더욱 효율적으로 처리할 수 있습니다.
하드웨어 부문은 현장 데이터 수집 및 처리에 필요한 센서, 엣지 디바이스, 프로세서 및 기타 장비를 배포하는 데 여전히 중요합니다. 서비스 부문은 석유 및 가스 운영 전반에 걸쳐 AI 솔루션의 시스템 통합, 컨설팅, 구현, 유지 관리 및 최적화를 지원합니다.
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예측 유지보수 및 기계 검사 부문은 2025년 석유 및 가스 인공지능 시장에서 28.4%의 시장 점유율로 주도적인 역할을 했으며, 장비 결함을 조기에 감지하고 계획되지 않은 가동 중단 시간을 줄이며 자산 신뢰성을 향상해야 하는 필요성에 힘입어 2026년부터 2034년까지 연평균 9.8%의 가장 빠른 성장률을 기록할 것으로 예상됩니다. AI 기반 모니터링은 운영자가 장비 상태를 분석하고 심각한 고장이 발생하기 전에 유지보수 일정을 계획하는 데 도움을 줍니다.
현장 서비스 애플리케이션은 기술자가 실시간 운영 정보에 접근하고 원격 자산 전반에 걸쳐 유지보수 조정을 개선할 수 있도록 지원합니다. 자재 이동에는 AI를 활용하여 장비 취급 및 물류를 최적화하고, 생산 계획에는 보다 정확한 일정 수립 및 자원 배분을 지원합니다. 품질 관리에는 AI를 적용하여 공정 편차를 식별하고 운영 표준을 유지하며, 현장 서비스는 원격 지원 및 인력 조정을 지원합니다. 환경 복원 애플리케이션은 AI 기반 모니터링 및 분석을 통해 환경 복원 및 사후 운영 현장 관리를 지원합니다.
상류 부문은 2025년 석유 및 가스 인공지능 시장의 52.7%를 점유하며 시장을 주도했고, 탐사, 시추 최적화, 저류층 분석, 생산 예측 및 자산 모니터링 분야에서 인공지능의 광범위한 활용에 힘입어 2026년부터 2034년까지 연평균 9.4%의 가장 빠른 성장률을 기록할 것으로 예상됩니다. 지하 구조 해석 및 운영 효율성 향상 능력은 상류 부문 전반에 걸쳐 인공지능 도입을 더욱 강화하고 있습니다.
중류 부문은 파이프라인 모니터링, 누출 감지, 운송 계획 및 저장 최적화에 AI를 활용합니다. 하류 부문은 정유 공장 운영, 공정 최적화, 예측 유지보수, 품질 관리 및 공급 계획에 AI를 적용하여 이점을 얻습니다.
애널리스트와 상담하기시장 기회에 대해 논의하세요.
북미 석유 및 가스 AI 시장은 2025년까지 38.5%로 가장 큰 지역 점유율을 기록할 것으로 예상됩니다. 이러한 지역적 강점은 디지털로 연결된 유전 자산의 광범위한 기반과 상류 및 중류 운영 전반에 걸친 고급 분석 기술의 활용에 힘입은 것입니다.
미국 석유 및 가스 시장의 인공지능(AI) 도입은 천연가스 개발 사업 확장에 힘입어 성장하고 있습니다. 미국 에너지정보청(EIA)은 건식 천연가스 생산량이 2024년 38조 4천억 입방피트(Tcf)에서 2030년대 초에는 약 42조 6천억~44조 3천억 입방피트(Tcf)에 이를 것으로 전망하고 있습니다. 또한 미국 환경보호청(EPA)은 석유 및 가스 메탄 규제로 인해 2024년부터 2038년까지 약 5,800만 톤의 메탄 배출량이 감축될 것으로 추산하고 있으며, 이는 규제가 없을 경우 예상되는 배출량보다 거의 80% 낮은 수치입니다.
캐나다의 석유 및 가스 시장에서 인공지능 기술 도입은 지속적인 석유 생산 활동에 힘입어 이루어지고 있습니다. 캐나다 에너지 규제기관(CERF)은 현행 시나리오 하에서 원유 생산량이 2024년 하루 550만 배럴에서 2030년 하루 580만 배럴로 증가할 것으로 전망하고 있습니다. 또한, 캐나다의 강화된 메탄 규제는 2030년까지 석유 및 가스 부문의 메탄 배출량을 2012년 수준보다 72% 감축할 것으로 예상됩니다.
지역별 인사이트 확인국가별 데이터 및 지역별 동향을 확인하세요.
아시아 태평양 지역의 석유 및 가스 분야 인공지능(AI) 시장 규모는 2026년부터 2034년까지 예측 기간 동안 연평균 10.4%의 가장 빠른 성장률을 기록할 것으로 예상됩니다. 이러한 시장 성장은 주요 생산 및 소비 경제국 전반에 걸친 상류 부문, 정제 및 에너지 관리 시스템의 현대화에 힘입어 이루어지고 있습니다. 일본의 석유 및 가스 분야 AI 시장은 제7차 전략 에너지 계획에 힘입어 성장하고 있는데, 이 계획은 2030년까지 석유 및 천연가스 자급률을 50% 이상, 2040년까지 60% 이상으로 높이는 것을 목표로 하고 있습니다. 또한 일본은 2030년까지 일본 기업의 액화천연가스(LNG) 처리량을 약 1억 톤으로 늘리는 것을 목표로 하고 있습니다.
중국의 석유·가스 시장 인공지능화는 2030년까지 국내 석유·가스 공급량을 4억 4천만 톤(석유환산톤)으로 늘리고, 장거리 파이프라인 2만 km를 추가 건설하여 전국 파이프라인 네트워크를 약 22만 km까지 확장하는 것을 목표로 하는 새로운 석유·가스 개발 계획에 힘입어 추진되고 있습니다. 인도의 석유·가스 시장 인공지능화는 정유 및 가스 인프라 확장에 힘입어 이루어지고 있으며, 정유 용량은 2025년 2억 5,810만 톤에서 2030년 약 3억 950만 톤으로 증가할 것으로 예상됩니다. 인도 정부는 또한 2030년까지 천연가스를 국가 에너지 구성의 15%까지 끌어올리고, 탐사 면적을 100만 제곱킬로미터로 확대하는 것을 목표로 하고 있습니다.
유럽의 석유 및 가스 분야 인공지능(AI) 시장은 2025년 25.4%의 시장 점유율을 기록했으며, 2026년부터 2034년까지 연평균 8.1%의 성장률을 보일 것으로 예상됩니다. 이러한 성장은 성숙한 해상 유전 개발, 자산 건전성 확보 요구, 그리고 복잡한 에너지 인프라 전반에 걸친 디지털 도구의 광범위한 통합에 힘입어 이루어지고 있습니다. 영국의 석유 및 가스 분야 AI 시장은 북해 전환 협약(North Sea Transition Deal)에 힘입어 성장하고 있는데, 이 협약은 2018년 기준치 대비 2030년까지 상류 석유 및 가스 생산 과정에서 발생하는 배출량을 50% 감축하는 것을 목표로 하고 있습니다. 또한 영국은 2030년까지 신규 석유 및 가스 개발 사업에서 발생하는 일상적인 소각 및 배출을 금지하는 것을 목표로 하고 있습니다.
독일의 석유 및 가스 시장에서 인공지능의 역할은 국가 시스템 개발 전략에 따라 결정되고 있습니다. 이 전략에 따르면 천연가스 소비량은 2021년 1,000TWh 이상에서 2030년 약 750TWh, 2040년 약 200TWh로 감소해야 합니다. 독일이 승인한 가스 및 수소 계획 프레임워크에는 2037년과 2045년 네트워크 시나리오도 포함되어 있으며, 한 모델링 경로에서는 메탄 수요가 2025년 734TWh에서 2030년 648TWh, 2037년 332TWh로 감소하는 것으로 나타났습니다.
석유 및 가스 산업의 인공지능(AI) 시장 경쟁 구도는 비교적 세분화되어 있으며, 대형 기술 기업, 유전 서비스 제공업체, 산업 자동화 기업, 클라우드 및 분석 솔루션 공급업체, 그리고 AI 전문 스타트업들이 경쟁하고 있습니다. IBM, 마이크로소프트, 구글, 액센츄어, 오라클과 같은 주요 기업들이 전 세계 석유 및 가스 산업 AI 시장 점유율의 약 40~45%를 차지하는 것으로 추산됩니다.
기존 플레이어들은 주로 다음에서 경쟁합니다.데이터 통합기존 업체들은 AI 모델 정확도, 사이버 보안, 대규모 구축 경험, 클라우드 인프라, 에너지 기업과의 장기적인 관계 등에서 강점을 보이는 반면, 신흥 및 지역 업체들은 석유 및 가스 인공지능 시장 생태계에서 애플리케이션별 솔루션, 빠른 맞춤화, 낮은 구축 비용, 엣지 기반 분석, 시추, 생산 최적화, 자산 모니터링 및 운영 의사 결정 지원을 위한 전문 도구를 통해 경쟁합니다.
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저자 세부 정보
Research Analyst
Tejas Zamde는 기술, 반도체, 전자 및 자동차 분야에서 2년 이상의 경력을 보유한 시장 조사 전문가입니다. 그는 시장 평가, 경쟁 정보(CI) 분석, 산업 분석, 시장 규모 산정, 수요 분석 및 전략적 연구를 전문으로 합니다.
그는 글로벌 및 지역 시장 전반에 걸쳐 기술 동향, 시장 역학, 규제 변화, 수급 패턴, 가치 사슬(value chain) 및 경쟁 구도를 분석한 경험이 있습니다. 또한 기회 요인 평가, 고객 세분화, 경쟁사 벤치마킹, 성장 전략 수립 등의 업무를 통해 고객사를 지원해 왔습니다.
엣지 AI 시장 규모, 점유율, 성장, 분석, 보고서, 2034년
통신 분야 AI 시장 규모, 점유율, 성장률, 2034년 전망
교육 분야 인공지능 시장 규모, 점유율, 분석, 보고서, 2034년
콜센터 AI 시장 규모, 점유율, 성장, 분석, 보고서, 2034년
대화형 AI 시장 규모, 점유율, 성장률, 분석, 보고서, 2034년
소매업 분야 인공지능 시장 규모 및 성장률, 2034년 전망
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