석유·가스 산업의 인공지능 및 머신러닝 시장 규모 및 점유율 2026-2035

석유·가스 산업의 AI·ML 시장 규모

석유·가스 산업의 AI·ML 시장 규모는 2025년 50억 미국 달러로 평가되었으며, 2026년에는 60억 5,000만 미국 달러에 이르고, 연평균성장률(CAGR) 13.07%(2026~2035년)로 성장해 2035년에는 182억 7,000만 미국 달러에 달할 전망입니다.

석유·가스 산업의 AI·ML 시장은 개별적인 개념증명 활동에서 벗어나 생산 안정성, 비용 관리, 지하 구조 해석, 배출 관련 운영 요건에 초점을 둔 전사적 프로그램으로 전환되고 있습니다. AI 도구를 운영기술 환경에 연결하는 데 필요한 구현, 통합, 모델 거버넌스, 관리형 서비스 업무뿐 아니라 반복적으로 발생하는 플랫폼 매출도 수요를 뒷받침합니다.

석유·가스 산업의 AI·ML 시장 동향, 성장 요인 및 GMI 전망

업스트림 부문의 디지털 예산, 가치가 높은 운영 자산, 상호운용 가능한 데이터 아키텍처가 AI 도입의 상업적 범위를 넓히고 있습니다. 성장은 운영 기업이 실제 운영 환경에서 모델을 검증하고, 운영기술(OT) 연결을 안전하게 확보하며, 워크플로 수준의 생산성 향상을 전사적 조달 약정으로 이어갈 수 있는 역량에 따라 차별화될 전망입니다.

주요 성장 요인

근거 자료는 인용된 외부 데이터를 기반으로 하며, 수요 관련 시사점과 전망 조건은 GMI 분석을 나타냅니다.

운영업체가 디지털 투자를 일반적인 IT 현대화로만 보지 않고 운영 성과와 연계할 수 있을 때, 디지털 투자는 AI 공급업체에 더욱 중요한 기회가 됩니다. EY-Parthenon에 따르면 상류 부문 운영업체는 디지털 솔루션에 1달러를 투자할 때마다 2.8달러의 가치를 창출할 수 있으며, 그 가치는 대개 여러 해에 걸친 도입 과정에서 실현됩니다 ^{[1]EY-Parthenon. "Seizing the Digital Opportunity in Upstream Oil and Gas." ey.com}. 이러한 연계는 생산량 증대, 장비 가동률 향상, 엔지니어링 주기 단축 효과를 자산별 기준치와 비교해 측정할 수 있는 애플리케이션에 유리하게 작용합니다.

대규모 상류 부문 자산 포트폴리오에서는 신속한 의사 결정과 장비 성능의 신뢰성이 높아질수록 경제적 가치도 커집니다. AI 플랫폼은 유정 계획, 저류층 모니터링, 생산 관리 및 유지보수 업무에 적용될 수 있습니다. 이에 따라 공급업체는 특정 애플리케이션을 단일 판매하는 데서 벗어나 더 광범위한 자산 포트폴리오를 대상으로 관계를 확장할 수 있습니다. 자본 집약도가 높은 운영업체에서는 가동 시간이나 처리량이 조금만 개선되어도 사업상 의미 있는 성과로 이어질 수 있어 도입 타당성이 특히 탄탄합니다.

개방형 데이터 환경은 독자적인 디지털 인프라를 성숙하게 구축한 사업자뿐 아니라 다른 사업자에게도 이러한 기회를 확대합니다. SLB의 Lumi 플랫폼은 개방형 아키텍처, 대규모 언어 모델, 지하자원 워크플로를 기반으로 구축된 도메인 특화 AI 도구로의 전환을 보여줍니다 ^{[4]SLB. "SLB Launches AI-Powered Lumi Platform." slb.com}. 상호운용성을 높이면 탄성파, 시추, 생산, 유지보수 데이터를 통합하는 부담을 줄일 수 있습니다. 또한 데이터 품질 관리, 모델 신뢰성 검증, 여러 공급업체의 워크플로를 관리할 수 있는 구축 파트너의 중요성도 커집니다.

주요 제약 요인

근거 지표는 인용된 외부 데이터를 바탕으로 하며, 수요 영향과 전망 전제 조건은 GMI의 분석을 나타냅니다.

사이버 보안은 단순한 기술 위험이 아닙니다. 생산에 핵심적인 데이터에 접근해야 하는 시스템의 조달 순서에도 영향을 줍니다. Sophos는 에너지, 석유·가스 및 유틸리티 기업을 대상으로 한 랜섬웨어 공격의 98%에서 공격자가 백업 시스템 침해를 시도했으며, 이 시도 중 79%는 실제 침해로 이어졌다고 보고했습니다 ^{[3]Sophos. "The State of Ransomware in Critical Infrastructure 2024." sophos.com}. 이에 따라 사업자는 AI 추론 기능을 실제 운영 중인 OT 환경으로 확대하기 전에 더 강력한 네트워크 분할, 보안 게이트웨이, 복구 통제 및 거버넌스를 마련해야 합니다.

이러한 순서로 진행하면 플랫폼을 직접 확장하는 데 투입할 투자가 보안 강화와 통합 검증으로 전환될 수 있습니다. 가동 중단과 안전 의무로 인해 운영 환경에서 새로운 연결 모델을 시험하기 어려운 해상 자산, 정유소, 송유관 네트워크에서 그 영향이 특히 크게 나타납니다. 따라서 수요 자체는 유지되지만, 매출은 관리형 서비스, 시스템 통합, 단계적 구축 프로그램으로 이동할 수 있습니다.

기존 현장 계측 장비는 보안 과제를 더욱 복잡하게 만듭니다. 이기종 SCADA 및 제어 시스템 아키텍처에서는 AI 권고 사항을 운영에 반영하기 전에 맞춤형 커넥터 구축, 데이터 정규화, 사람의 검증이 필요한 경우가 많습니다. 이에 따라 해당 분야의 구축 역량을 갖춘 공급업체가 유리하지만, 노후 OT 인프라를 보유한 운영사의 직접적인 소프트웨어 라이선스 도입은 지연될 수 있습니다.

석유·가스 산업의 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML) 시장 부문 분석

제공 유형별

플랫폼

석유·가스 산업의 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML) 시장에서 플랫폼 매출은 2025년 28억 5,000만 미국 달러를 기록했으며, 2035년에는 106억 미국 달러에 이를 전망입니다. 운영사들이 개별 자산 파일럿에서 탐사, 생산, 자산 관리 전반의 전사적 규모로 도입을 확대하면서 클라우드 네이티브 소프트웨어, 도메인 특화 모델, 상호 운용 가능한 데이터 환경이 반복형 라이선스 모델을 뒷받침하고 있습니다.

서비스

서비스는 2025년 시장 매출의 43.00%를 차지했으며, 2035년에는 76억 7,000만 미국 달러의 매출을 기록할 전망입니다. 안전이 중요한 운영 환경에서는 통합, 모델 모니터링, 사이버 보안 거버넌스, 워크플로 검증이 계속 필요하므로 전문 서비스와 관리형 서비스는 상업적 AI 도입에서 지속적인 비중을 차지할 것입니다.

운영 단계별

상류

상류 부문은 2025년 32억 5,000만 미국 달러의 매출을 기록했으며, 2026~2035년 연평균성장률(CAGR) 12.55%로 성장할 전망입니다. 저류층 모델링, 유정 계획, 시추 의사결정, 생산 최적화에 AI 활용 사례가 집중되어 있고, 데이터 규모가 크며 자산 가치가 높아 분석 기술을 내재화할 사업적 근거가 강화되는 점이 상류 부문의 규모를 뒷받침합니다.

중류

중류 부문은 2035년 32억 9,000만 미국 달러에 이를 전망이며, 2025년 시장의 16.00%를 차지했습니다. 운영사들이 지리적으로 분산된 인프라 전반에서 지속적인 모니터링 역량을 확보하려 하면서 파이프라인 무결성, 누출 감지, 일정 관리, 물류 관련 애플리케이션의 중요성이 커지고 있습니다.

하류

하류 부문은 2035년 43억 8,000만 미국 달러의 매출을 기록하고, 2026~2035년 연평균성장률(CAGR) 16.51%로 성장할 전망입니다. 정유 환경에서는 밀도 높은 공정 데이터가 지속적으로 갱신되므로 AI 도구를 에너지 관리, 품질 관리, 공정 최적화, 운영 의사결정에 활용할 수 있습니다.

용도별

탐사·생산(E&P) 최적화

탐사·생산 최적화 부문은 2025년 11억 미국 달러의 매출을 기록했으며, 2026~2035년 연평균성장률(CAGR) 12.74%로 성장할 전망입니다. 시추 전 의사결정이 조금만 개선되어도 개발 경제성에 상당한 영향을 줄 수 있어 지진 자료 해석, 유망 지역 평가, 생산량 예측, 분지 분석이 상업적으로 중요한 분야로 남아 있습니다.

저류층 관리

저류층 관리 시장은 2035년까지 29억 2,000만 미국 달러 규모에 이를 전망이며, 2025년 시장의 18.00%를 차지했습니다. AI 기반 시뮬레이션과 시나리오 분석을 활용하면 저류층 담당 팀이 복잡한 지하 신호를 더 빠르게 처리할 수 있습니다. 특히 기존 엔지니어링 업무 방식이 가용 데이터의 규모와 이질성으로 제약받는 환경에서 효과적입니다.

시추 최적화

시추 최적화는 2025년 시장 매출의 15.00%를 차지했으며, 2026~2035년 연평균성장률(CAGR) 12.24%로 성장할 전망입니다. 비트 성능, 지층 반응, 비생산 시간 방지를 실시간으로 분석하는 기능은 실행 위험이 유정 시추·완결 비용에 직접 영향을 미치는 기술적으로 까다로운 유정에서 도입을 뒷받침합니다.

자산 모니터링 및 관리

자산 모니터링 및 관리는 2025년 시장 점유율 18.00%를 기록했으며, 2035년에는 36억 5,000만 미국 달러 규모에 이를 전망입니다. 회전 장비, 유정두, 압축기 및 처리 설비의 상태를 모니터링하면 운영 기업이 반복적으로 적용할 수 있는 도입 경로를 확보할 수 있습니다. 신뢰성 관리 업무를 유지보수 계획 및 가동 시간 목표와 연계할 수 있기 때문입니다.

파이프라인 모니터링 및 누출 감지

파이프라인 모니터링 및 누출 감지는 2025년 시장의 12.00%를 차지했으며, 2026~2035년 연평균성장률 14.77%로 성장할 전망입니다. 메탄 관리, 운영 안전, 환경 노출 및 검사 비용이 맞물리는 분야에서는 지속적인 이상 감지가 AI 도입의 사업성을 높일 수 있습니다.

공급망 최적화

공급망 최적화 시장은 2035년까지 18억 3,000만 미국 달러 규모에 이르고, 2026~2035년 연평균성장률 16.42%로 성장할 전망입니다. 복잡한 육상 및 해상 프로젝트 환경 전반에서 자재 조달 가능성, 장비 동원, 공급업체 간 협업 및 재고 의사결정을 개선할 수 있다는 점이 이 용도의 이점입니다.

기타

기타 용도 시장은 2035년까지 14억 6,000만 미국 달러 규모에 이를 전망이며, 2025년 시장 매출의 7.00%를 차지했습니다. 문서화 및 규정 준수 업무에 자연어 처리를 적용하고 검사에 컴퓨터 비전을 활용하면 핵심 생산 업무를 넘어 운영 지원 기능으로 AI 도입을 확대할 수 있습니다.

최종 용도별

국제 석유 기업(IOCs)

국제 석유 기업(IOCs)은 2025년 29억 미국 달러의 매출을 기록했으며, 2026~2035년 연평균성장률 13.03%로 성장할 전망입니다. 이미 구축된 데이터 엔지니어링, 클라우드 인프라 및 전사적 기술 프로그램을 바탕으로 자본 배분, 생산 관리 및 지속가능성 관련 업무에 AI를 더욱 깊이 통합할 수 있습니다.

국영 석유 기업(NOCs)

국영 석유 기업(NOCs)의 매출은 2035년까지 84억 미국 달러에 이를 전망이며, 2025년 시장의 42.00%를 차지했습니다. 대규모 자산 포트폴리오, 국가 차원의 디지털화 목표 및 장기 조달 프로그램에 따라 현지 데이터, 언어, 운영 및 규제 요건을 충족하는 맞춤형 AI 도입이 확대되고 있습니다.

석유·가스 산업의 인공지능 및 머신러닝(AI & ML) 시장 지역별 분석

북미 석유·가스 산업의 인공지능 및 머신러닝 시장 분석

북미 석유·가스 산업의 인공지능 및 머신러닝 시장은 2025년 19억 미국 달러의 매출을 기록했으며, 2035년에는 60억 3,000만 미국 달러에 이를 전망입니다. 이 지역의 시장 입지는 비전통 자원 생산 활동, 유전 기술 및 클라우드 제공업체의 높은 밀집도, 생산 분석·유지보수 인텔리전스·배출량 모니터링 도구에 대한 운영 기업의 수요를 바탕으로 뒷받침되고 있습니다.

미국

미국 시장은 2025년 16억 3,000만 미국 달러의 매출을 기록했으며, 2035년에는 51억 9,000만 미국 달러에 이를 전망입니다. 많은 유정, 폭넓은 디지털 인프라, 서비스 기업 및 기술 생태계의 높은 밀집도를 바탕으로 상류·중류·하류 부문 전반의 운영 환경에서 기술 도입이 확대되고 있습니다.

캐나다

캐나다는 2025년 북미 매출의 14.21%를 차지했으며, 2026년부터 2035년까지 연평균 12.02% 성장할 것으로 예상됩니다. 오일샌드 사업과 배출량 관리 요건은 복잡한 생산 환경에서 신뢰성을 높일 수 있는 최적화, 예측 유지보수 및 모니터링 시스템에 집중된 기회를 창출합니다.

유럽 석유·가스 산업의 인공지능 및 머신러닝 시장 분석

유럽은 2025년 시장 매출의 18.00%를 차지했으며, 2026년부터 2035년까지 연평균 13.20% 성장할 전망입니다. 성숙 단계에 접어든 북해 자산, 정유 및 액화천연가스(LNG) 인프라, 유지보수·모니터링·배출량 관리 애플리케이션의 중요성을 높이는 규제 환경이 시장 도입에 영향을 미치고 있습니다.

영국

영국 시장은 2035년 6억 5,000만 미국 달러의 매출을 기록할 전망이며, 2025년에는 유럽 매출의 22.22%를 차지했습니다. 북해 운영 기업들은 성숙 단계에 접어든 해상 자산 전반에서 유정 무결성, 생산 효율성 및 배출 관련 운영 요건을 지원하는 디지털 도구를 우선시하고 있습니다.

독일

독일은 2025년 유럽 매출의 14.44%를 차지했으며, 2026년부터 2035년까지 연평균 12.97% 성장할 것으로 예상됩니다. 하류 부문의 정유, 산업용 가스 처리 및 액화천연가스(LNG) 관련 운영은 에너지 최적화와 예측 유지보수를 비교적 명확한 운영 목표에 따라 도입할 수 있는 체계적인 데이터 환경을 제공합니다.

노르웨이

노르웨이 시장은 2035년 5억 9,000만 미국 달러에 이르고, 2026년부터 2035년까지 연평균 13.94% 성장할 전망입니다. 복잡한 해상 저류층 조건과 노후 인프라로 인해 저류층 모델링, 원격 운영, 해저 모니터링 및 계획 수립 애플리케이션에 대한 수요가 커지고 있습니다.

아시아 태평양 석유·가스 산업의 인공지능 및 머신러닝 시장 분석

아시아 태평양은 2025년 시장 매출의 22.00%를 차지했으며, 2035년에는 47억 5,000만 미국 달러의 매출을 기록할 전망입니다. 정부 지원을 받는 생산 기업의 투자, 확대되는 클라우드 용량, 국가 차원의 디지털화 프로그램에 힘입어 상류 부문 개발, 정유, 파이프라인 인프라 및 액화천연가스(LNG) 운영 전반에서 수요가 늘어나고 있습니다.

중국

중국은 2025년 아시아 태평양 매출의 30.00%를 차지했으며, 2035년에는 15억 2,000만 미국 달러의 매출을 기록할 전망입니다. 중국의 대형 국영 석유 기업들은 에너지 안보 및 디지털 경제라는 광범위한 목표의 일환으로 저류층 관리, 시추 성능 및 파이프라인 무결성 분야의 인공지능 도입을 지원하고 있습니다.

인도

인도 시장은 2025년 2억 미국 달러의 매출을 기록했으며, 2026년부터 2035년까지 연평균 16.86% 성장할 것으로 예상됩니다. 상류 부문 생산, 정유 및 가스 운송 전반의 디지털 전환 이니셔티브에 따라 인도 내 운영 기업과 기술 파트너가 활용할 수 있는 적용 분야가 확대되고 있습니다.

일본

일본 시장 규모는 2025년 1억 3,000만 미국 달러에서 2035년 5억 2,000만 미국 달러로 확대될 전망입니다. 정유 공정 최적화, LNG 터미널 관리, 해외 상류 부문 투자에 힘입어 운영 효율성과 일정 관리의 정밀도를 높이기 위한 AI 도입이 확대되고 있습니다.

라틴아메리카 석유·가스 AI 및 머신러닝 시장 분석

라틴아메리카 시장 규모는 2035년 16억 4,000만 미국 달러에 이르고, 2026~2035년 연평균성장률(CAGR)은 13.81%를 기록할 전망입니다. 심해 개발, 성숙 유전 최적화, 정부 주도 사업자 프로그램에 힘입어 생산 관리, 시추 성과, 자산 신뢰성 분야의 AI 애플리케이션 수요가 증가하고 있습니다.

브라질

브라질은 2025년 라틴아메리카 매출의 46.67%를 차지했으며, 시장 규모는 2035년 8억 2,000만 미국 달러에 이를 전망입니다. 염하층 저류층의 복잡성과 심해 생산의 경제성은 AI 기반 저류층 분석, 부유식 원유 생산·저장·하역 설비(FPSO) 최적화, 예측 유지보수 도입을 뒷받침하는 강력한 사업적 근거가 됩니다.

멕시코

멕시코 시장 규모는 2025년 1억 4,000만 미국 달러였으며, 2026~2035년 연평균성장률(CAGR)은 13.11%를 기록할 전망입니다. 기존 육상·해상 및 미드스트림 자산의 신뢰성을 높이려는 사업자들의 노력에 따라 생산 최적화, 생산량 감소 관리, 파이프라인 모니터링이 핵심 활용 분야로 자리 잡고 있습니다.

중동 및 아프리카 석유·가스 AI 및 머신러닝 시장 분석

중동 및 아프리카는 2025년 시장 매출의 13.00%를 차지했으며, 시장 규모는 2035년 27억 4,000만 미국 달러에 이를 전망입니다. 정부 지원 AI 전략, 주요 국영 석유기업(NOC)의 투자 프로그램, 대규모 운영 자산 기반이 AI 플랫폼과 통합 서비스에 대한 장기 수요를 뒷받침하고 있습니다.

사우디아라비아

사우디아라비아는 2025년 중동 및 아프리카 매출의 38.46%를 차지했으며, 2026~2035년 연평균성장률(CAGR)은 15.97%를 기록할 전망입니다. 대규모 생산 및 정유 운영은 저류층 관리, 예측 유지보수, 지능형 자동화 사업에 활용할 수 있는 방대한 운영 데이터 기반을 제공합니다.

아랍에미리트

아랍에미리트 시장 규모는 2025년 1억 8,000만 미국 달러였으며, 2035년에는 8억 2,000만 미국 달러에 이를 전망입니다. 국가 차원의 AI 우선 과제와 ADNOC 주도의 도입 활동은 지하 구조 분석, 공정 최적화, 자율 운영 워크플로의 국내 적용 사례 구축에 기여하고 있습니다.

석유·가스 AI 및 머신러닝 시장 점유율 및 경쟁 구도

석유·가스 AI 및 머신러닝 시장은 여전히 세분화되어 있으며, 상위 5개 기업의 2025년 매출 합계 비중은 약 32.62%입니다. 유전 기술 전문 기업, 엔터프라이즈 소프트웨어 기업, 클라우드 서비스 제공업체, 산업 자동화 기업, 시스템 통합업체가 경쟁하고 있어 도메인 전문성, 구축 역량, 데이터 상호운용성, 사이버 보안 보증이 주요 차별화 요소로 작용합니다.

SLB는 2025년 시장 점유율 8.26%를 기록했습니다. 지하자원 분야의 전문성, 디지털 플랫폼, 현장 적용 역량, 탐사·시추·생산 업무 흐름에 맞게 설계된 AI 도구를 결합한 포트폴리오가 시장 내 입지를 뒷받침합니다. Lumi 데이터 및 AI 플랫폼은 운영 업무를 수행하는 고객에게 개방형 도메인 특화 AI 환경을 제공하려는 SLB의 노력을 강화합니다 ^{[4]SLB. "SLB Launches AI-Powered Lumi Platform." slb.com}.

Microsoft는 2025년 시장 점유율 7.20%를 기록했습니다. 클라우드 인프라와 AI 개발 도구, 그리고 Azure 기반 환경을 기업 규모의 석유·가스 데이터 및 AI 프로그램의 기반으로 자리매김하게 하는 파트너십을 통해 경쟁력을 확보하고 있습니다.

Halliburton은 2025년 시장 점유율 6.56%를 기록했습니다. 이 회사는 시추, 지층 평가, 유정 개발 및 완결 업무 흐름에 AI 기능을 통합할 수 있어, 성능 분석과 기존 서비스 관계를 상업적으로 연결할 수 있습니다.

IBM은 고객이 IT 및 OT 시스템 전반의 조율을 필요로 하는 복잡한 기업용 AI 통합, 예측 유지보수, 운영 의사결정 지원 프로그램 분야에서 입지를 유지하고 있습니다. Accenture는 특히 여러 공급업체가 참여하는 혁신 프로그램에서 조직과 기술 양쪽의 통합이 필요한 경우 AI 전략, 솔루션 설계, 구현 및 관리형 운영 역량을 바탕으로 경쟁합니다.

Baker Hughes, Honeywell, Emerson (AspenTech), ABB, Siemens Energy, Schneider Electric (AVEVA)은 정유, LNG, 파이프라인 및 처리 시설에 산업 자동화, 공정 최적화, 자산 관리 역량을 제공합니다. Palantir, SAP, Infosys, Wipro, TCS, Capgemini, Cognite, Enverus, Corva는 데이터 관리, 구현, 산업 데이터 맥락화, 상업 정보 및 시추 분석 등 상호 보완적인 요구를 충족합니다. 경쟁에서 성공하려면 기술 시연을 넘어 각 고객의 데이터, 안전 및 거버넌스 제약을 고려한 검증된 운영 성과를 입증해야 합니다.

최근 업계 동향

2024년 9월, SLB는 대규모 언어 모델, 산업 특화 기반 모델, 개방형 아키텍처를 결합한 Lumi 데이터 및 AI 플랫폼을 출시했습니다. 이 플랫폼은 지하자원 해석, 유정 건설, 생산 관리에 이르는 업무 흐름을 지원합니다 ^{[4]SLB. "SLB Launches AI-Powered Lumi Platform." slb.com}. 이번 출시는 단일 분석 작업만 수행하는 대신 여러 데이터 영역을 연결하도록 설계된 플랫폼으로 시장의 중심이 이동하고 있음을 보여줍니다.

2025년 4월, SLB와 Shell은 Shell의 전 세계 자산에 Petrel 지하자원 디지털 기술의 적용을 확대하는 파트너십을 발표했습니다 ^{[5]SLB. "SLB Announces New Partnership to Expand Deployment of Subsurface Digital Technology." slb.com}. 이번 협력은 여러 분지에 걸쳐 데이터를 표준화하고 AI 기반 업무 흐름을 확장할 수 있는 확장성 있는 기업용 지하자원 플랫폼에 대한 고객의 관심이 지속되고 있음을 보여줍니다.