농업 AI 시장 규모 - 구성 요소별, 기술별, 응용 프로그램별, 배포 모드별, 농장 규모별, 2025년~2034년 예측

농업 시장 규모의 AI

농업 분야의 글로벌 AI 시장 규모는 2024년에 47억 달러로 평가되었으며 2025년에서 2034년 사이에 26.3%의 CAGR을 등록할 것으로 예상됩니다.

정밀 농업은 농업에서 AI 기술의 사용을 주도한 데이터 기반 지식을 사용하여 수확량을 극대화하고 자원 사용을 최적화합니다. 농부들은 토양 센서, 위성 이미지, 변동 비율 적용 장비와 같은 AI 지원 솔루션으로 전환하여 밭 상태를 추적하고 그에 따라 입력을 조정하고 있습니다. 폐기물을 줄이고, 생산성을 높이고, 지속 가능성을 개선하며, 식량에 대한 수요가 증가하고 농지가 감소함에 따라 정확성과 효율성이 가장 중요합니다. AI는 방대한 양의 데이터를 분석하고 실시간 조언을 제공하여 이를 가능하게 하며, 이를 통해 농업 기술 혁명의 핵심 동인으로 자리매김했습니다.

모든 농업에서 가장 시급한 과제는 자격을 갖춘 노동력이 부족하다는 것이지만, 주로 농업 인구가 고령화되는 지역에서 발생합니다. 자율 트랙터, 수확 로봇 및 스마트 드론은 격차를 해소하기 위해 AI 기술을 사용하여 사용되고 있으며, 기술은 육체 노동 의존도를 줄이면서 운영 효율성을 높입니다.

AI 기반 장비는 더 오랜 시간 동안 주행하고, 단조로운 기능을 정확하게 실행하고, 실시간 현장 정보를 기반으로 조정할 수 있으며, 인건비가 증가하고 인력 가용성이 감소함에 따라 AI 기반 자동화의 구현은 필수 조치가 되어 대규모 및 중형 농장의 농업 분야에서 AI를 확장하는 데 크게 기여합니다.

전 세계 정부는 보조금, 보조금 및 파일럿 프로젝트를 통해 농업에 AI를 적용하도록 적극적으로 장려하고 있습니다. 그들은 구식 농업을 재조직하고 식량 안보를 강화하며 소규모 농민 보호를 옹호하는 것을 목표로 합니다. 정부 지원은 AI에 접근하는 데 있어 기술 및 비용 제약을 낮추고 창의성에 동기를 부여함으로써 AI 시장을 활용한 농업 부문을 확대하는 데 큰 원동력으로 작용합니다.

예를 들어, 2024년 9월 인도 정부는 디지털 농업 미션(Digital Agriculture Mission)과 AI 기반 농업 기술 이니셔티브를 시작했습니다. 스마트 농업은 유럽연합(EU)에서 CAP(Common Agricultural Policy)의 보조금을 받는 반면, 미국의 AI 연구 투자는 USDA와 DARPA를 통해 제공됩니다.

기후 변화는 불안정한 기상 조건, 토양 침식 및 해충 압력 상승을 초래하는 농업에 대한 심각한 위협입니다. AI 기술은 일기 예보, 질병 발생 및 작물 실패 상황에 대한 예측 분석을 제공하여 농부들이 이러한 위험을 피할 수 있도록 지원합니다. 과거 및 실시간 데이터에 대해 훈련된 머신 러닝 모델을 통해 AI는 파종 일정, 관개 요구 사항 및 입력 애플리케이션을 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 미래 지향적인 위험 관리는 식량 안보를 유지하고 농작물 손실을 최소화하기 위해 점점 더 중요해지고 있습니다. 기후 압력이 증가함에 따라 농업의 회복력과 지속 가능성을 높이는 AI 솔루션의 필요성이 빠르게 증가할 가능성이 높습니다.

농업 시장 동향의 AI

• 맞춤형 농업 솔루션의 채택은 농업 산업에서 AI의 새로운 트렌드가 될 것입니다. AI 알고리즘은 특정 농장 조건, 작물 유형 및 관리 관행에 맞는 맞춤형 권장 사항 및 솔루션을 제공합니다.
  
• 예를 들어, 2024년 3월에는 퍼듀 대학교(Purdue University), 코넬 대학교(Cornell University), 데일 범퍼스 국립 쌀 연구 센터(Dale Bumpers National Rice Research Center)가 공동으로 참여한 결과 머신 러닝 모델이 개발되었습니다. 이 모델은 날씨 역학 및 유전적 특성을 포함한 변수 분석을 통해 변화하는 기후 패턴이 쌀 수확량에 미치는 영향을 예측할 수 있는 능력을 보여주며, 이 모델은 이전 벼 품종과 대조적으로 현대 쌀 품종의 회복력에 대한 귀중한 통찰력을 제공합니다.
  
• 주요 트렌드는 사물 인터넷(IoT) 장치와 함께 AI를 사용하는 것이며, 지능형 센서는 AI 알고리즘이 보는 토양 상태, 작물 건강 및 기후에 대한 실시간 정보를 수집하여 실행 가능한 통찰력을 제공합니다. 이를 통해 지속적인 모니터링, 예측 유지 관리 및 표적 개입을 통해 주로 효율성을 높일 수 있습니다. 이제 농부들은 데이터 기반의 관개, 비료 및 수확 결정을 내릴 수 있습니다. AI, IoT 및 지리 공간 기술 간의 상호 작용은 정밀 농업을 혁신하여 보다 지능적이고 확장 가능하며 자동화 집약적인 농장 운영을 가능하게 합니다.
  
• AIaaS(AI-as-a-Service)의 채택은 농업, 특히 중소 규모 농장의 판도를 바꾸고 있습니다. 기존 농업 기술 기업과 스타트업 기업은 이제 구독 또는 종량제 방식으로 AI를 위한 클라우드 기반 플랫폼을 제공합니다. 이러한 서비스는 농작물 질병 분석, 수확량 예측 및 정밀 살포와 같은 기능을 제공하므로 농부는 무거운 하드웨어나 온프레미스 분석에 투자할 필요가 없습니다.
  
• 이를 통해 정교한 기술에 접근할 수 있는 경쟁의 장을 만들어 진입 장벽을 줄이고 성장 시장에서의 활용을 높일 수 있습니다. 연결성이 증가하고 모바일 플랫폼이 개선됨에 따라 AIaaS는 전 세계적으로 스마트 농업 솔루션을 제공하기 위해 선호되는 모델로 부상할 가능성이 높습니다.
  
• AI 기반 예측 분석은 수율 예측, 시장 계획 및 공급망 최적화를 위한 중요한 도구 역할을 하고 있습니다. AI 모델은 오래된 데이터, 위성 이미지, 기상 조건 및 실시간 현장 입력을 검사하여 높은 정확도로 작물 결과를 예측할 수 있습니다. 이는 농부들이 악천후에 대한 계획을 세우고 더 나은 투자와 수확 선택을 하는 데 도움이 됩니다. 정부와 농업 관련 기업들 역시 저장, 가격 책정 및 유통 전략을 예측함으로써 이득을 볼 수 있습니다.
  

트럼프 행정부의 관세

• 트럼프 행정부의 중국산 수입품에 대한 관세는 AI 기반 농기구의 생산 경제에 심각한 영향을 미칠 수 있습니다. AI 애플리케이션에 사용되는 대부분의 센서, IoT 모듈, 프로세서 및 드론 부품은 중국에서 조달되었습니다. 이러한 전자 제품에 대한 부과금은 미국에 기반을 둔 기업과 농업 기술 신생 기업의 제조 비용을 높이는 결과를 낳았습니다. 이는 최종 고객을 위한 스마트 농업 장비의 가격을 인상하고 중소 농부의 채택을 감소시킵니다. 장비 제조업체는 손실을 감수하거나 사용자에게 전가하여 경제성을 왜곡하고 모든 AI 농업 프로젝트의 배포 일정을 지연시켰습니다.
  
• 미국의 관세에 대응하여 중국과 다른 국가들도 미국 농산물에 대해 자체 관세를 부과했습니다. 이로 인해 미국 농부들, 특히 수출에 의존하는 대두 및 옥수수 농부들의 수입이 감소했으며, 대부분의 농부들은 정밀 농업 및 예측 분석 소프트웨어와 같은 AI 기반 솔루션과 같은 신기술에 대한 투자를 연기했습니다. 농업 분야의 AI 채택률은 무역 전쟁 기간 동안 특히 수출 지향적 인 분야에서 감소했습니다. 이로 인해 시장 불확실성이 발생하여 농장을 업그레이드하기 위한 AI 파일럿 프로젝트의 자금 조달 및 구현에 영향을 미쳤습니다.
  
• 관세로 인해 수입이 중단되고 가격이 상승했지만, 의도치 않게 AI와 농업 기술 하드웨어에서 국내 혁신을 이루었습니다. 미국 기업들은 중국 공급망에 대한 의존도를 줄이기 위해 센서, 프로세서, 자율 시스템을 대체할 수 있는 현지 제품을 찾기 시작했습니다. 단기적으로 이러한 변화는 리드 타임을 늘리고 농업 분야에서 AI 도구의 상용화를 지연시켜 제품 개발 주기를 늦출 수 있습니다. 신생 기업과 소규모 기술 회사들이 특히 타격을 입은 것은 마진이 적기 때문입니다. 따라서 관세는 공급망 회복력을 촉진하기는 했지만, 관세 부과 시행 과정에서 시장 모멘텀을 저해하는 요인으로 작용하기도 했습니다.
  

농업 시장 분석의 AI

구성 요소를 기반으로 농업 시장의 AI는 솔루션과 서비스로 나뉩니다. 솔루션 부문은 2024년에 미화 33억 달러 이상의 가치를 넘어서며 지배적이며 2034년까지 미화 310억 달러를 초과할 것으로 예상되며, 이는 식품 생산의 효율성, 지속 가능성 및 생산성 향상에 대한 시급한 요구에 의해 추진됩니다.

• AI 기반 솔루션은 작물 모니터링, 질병 감지, 정밀 파종, 지능형 관개 및 수확량 예측과 같은 광범위한 애플리케이션을 포괄합니다. 이러한 소프트웨어 플랫폼은 센서, 드론 및 위성 영상의 데이터를 분석하여 농부들에게 실행 가능한 정보를 제공합니다.
  
• 다양한 작물, 지역 및 농업 관행에 맞게 구성할 수 있기 때문에 AI 솔루션은 엄청난 확장성을 보유하고 있습니다. 토양 준비부터 수확 후까지 농업의 전체 가치 사슬에 걸친 유연성과 적용 가능성은 개별 서비스보다 더 저렴하고 효과적입니다. 이러한 광범위한 적용 가능성은 서비스 기반 솔루션보다 AI 솔루션의 시장 지배력을 촉진합니다.
  
• 대부분의 AI 농업 솔루션은 클라우드 기반이며 사용자 친화적이므로 모든 규모의 농장에서 간단하게 구현할 수 있습니다. 이러한 플랫폼은 일반적으로 최소한의 기술 전문 지식으로 모바일 애플리케이션, 대시보드 또는 온라인 포털을 통해 작동합니다. 농부들은 원격 위치에서 날씨 패턴, 해충 발생 및 작물 수확량에 대한 실시간 정보를 활용할 수 있습니다. 물리적 하드웨어 설치 없이 이러한 시스템을 쉽게 업데이트하고 확장할 수 있어 비용과 복잡성이 낮아지며 농촌 지역의 인터넷 보급률이 증가하고 배포 가능한 AI 솔루션에 대한 수요가 가속화되어 소프트웨어 부문이 업계 리더로 더욱 공고해집니다.
  
• AI 소프트웨어 솔루션은 매우 유연하며 현재 농기구, ERP 시스템 및 타사 플랫폼과 통합할 수 있습니다. 이를 통해 대규모 농업 기업과 협동조합은 정밀 살포, 예측 분석, 작물 수명 주기 관리 등 특정 요구 사항에 따라 AI 도구를 조정할 수 있습니다.
  
• 노동 집약적이고 일반적인 서비스 모델과 달리 소프트웨어 기반 오퍼링은 모듈식 업데이트, 실시간 업데이트 및 API 통합을 제공합니다. 다양한 운영 모델과 호환된다는 이러한 특징으로 인해 AI 솔루션은 기업 농장과 소농 모두가 선택할 수 있으며, 글로벌 농업 AI 생태계에서 성장과 시장 지배력을 유지할 수 있습니다.
  
• 예를 들어, 2024년 8월, 농업용 마이크로소프트의 애저 데이터 매니저(Azure Data Manager for Agriculture)는 애그파일럿(AgPilot)과 같은 생성형 AI 도구와 결합되어 농부들이 IoT 디바이스와 ERP 시스템을 포함한 다양한 소스의 데이터를 통합할 수 있도록 합니다. 이를 통해 토양 상태, 작물 상태 및 일기 예보에 대한 실시간 통찰력을 확보하여 의사 결정과 생산성을 높일 수 있습니다.
  

기술을 기반으로 농업 시장의 AI는 기계 학습, 컴퓨터 비전 및 예측 분석으로 분류됩니다. 기계 학습 부문은 2024년에 약 50%의 주요 시장 점유율을 차지했으며 크게 성장할 것으로 예상됩니다.

• 기계 학습 알고리즘은 정확한 예측을 위해 농업에서 대량의 정형 및 비정형 데이터를 구문 분석하는 데 특히 유용합니다. 기계 학습은 수확량 예측, 작물의 질병 감지, 해충 침입 예측에 광범위하게 적용됩니다. 기계 학습 모델은 새로운 데이터가 축적됨에 따라 개선되고 더 나은 권장 사항을 제공합니다.
  
• 예를 들어, 2025년 2월에 IBM의 농업용 Watson Decision Platform은 AI, 날씨 데이터, IoT 및 블록체인을 통합하여 농부들에게 작물을 관리하고, 상태를 모니터링하고, 자원 사용을 최적화할 수 있는 도구를 제공합니다.
  
• 적용 범위가 좁은 기술과 달리 기계 학습은 다재다능하며 많은 AI 기반 농업 솔루션을 뒷받침합니다. 지능형 관개 및 정밀 농업에서 시장 예측 및 자동화된 기계에 이르기까지 대부분의 AI 시스템은 ML 알고리즘에 의존합니다. 실시간 및 과거 데이터 스트림에서 학습하여 실시간 의사 결정을 가능하게 합니다. Climate LLC, Microsoft 및 IBM과 같은 회사는 ML을 활용하여 소규모 자작농과 대규모 농업 기업을 모두 지원하는 플랫폼을 추진합니다.
  
• 머신 러닝 모델은 확장성이 매우 뛰어나고 클라우드 플랫폼에서 호스팅할 수 있으므로 농촌 지역에서 인터넷 보급률과 스마트폰 사용이 증가함에 따라 ML 기반 애플리케이션이 신흥 경제국에서도 널리 채택됨에 따라 모든 위치에서 농부와 농업 관련 기업이 액세스할 수 있습니다. 클라우드 기반 ML 솔루션은 지속적인 업데이트, 집단적 인사이트 및 적응형 학습을 가능하게 하는 동시에 비용을 통제할 수 있습니다.
  
• 머신 러닝은 생성형 AI, 자율 트랙터, 로봇 분무기와 같은 미래 기술의 중추를 형성합니다. 머신 러닝은 잡초 식별, 가축 모니터링 및 항공 이미지를 사용한 수확량 예측과 같은 애플리케이션을 위한 실시간 객체 인식을 용이하게 합니다. 업계 메이저와 스타트업 모두 높은 정확성과 효율성을 갖춘 ML 기반 기술에 큰 돈을 걸고 있습니다. 또한 머신 러닝을 사용하면 IoT 장치, 드론 및 날씨 센서의 데이터를 통합하여 다른 기술로는 따라올 수 없는 전체적인 모델을 형성할 수 있습니다. 이러한 지속적인 투자와 혁신은 머신 러닝이 AI 기반 농업에서 가장 선도적이고 영향력 있는 기술임을 의미합니다.
  

응용 프로그램을 기반으로 농업 시장의 AI는 작물 및 토양 모니터링, 가축 건강 모니터링, 지능형 살포, 정밀 농업, 농업 로봇, 날씨 데이터 및 예측 등으로 분류됩니다. 정밀 농업 부문은 2024년에 33% 이상의 시장 점유율을 차지했습니다.

• 정밀 농업은 AI를 사용하여 토양 센서, 위성 이미지 및 기상 관측소에서 방대한 양의 데이터를 처리합니다. 머신 러닝 알고리즘을 통해 이 데이터를 실행함으로써 농부들은 작물 수확량을 정확하게 예측하고 질병, 해충 또는 영양 결핍과 같은 잠재적인 문제를 감지할 수 있습니다.
  
• 머신 러닝 알고리즘은 환경 조건을 실시간으로 모니터링하고 정확한 요구 사항에 따라 리소스 할당을 제안할 수 있습니다. 예를 들어, AI는 밭에 관개가 필요한 곳이나 특정 영양분을 살포해야 하는 곳을 감지하여 필요한 곳에만 자원을 활용할 수 있습니다. 이는 자원 낭비를 최소화하고 전통적인 농업의 일반적인 문제인 물이나 화학 물질의 남용을 방지함으로써 환경적 지속 가능성을 촉진하는 것과 함께 비용 효율적입니다.
  
• 정밀 농업은 AI를 자율 트랙터, 수확기, 드론과 같은 자동화 기술과 결합하여 인간 노동의 필요성을 획기적으로 줄입니다. 이러한 AI 기반 기계는 사람의 개입 없이 파종, 제초, 수확과 같은 활동을 수행할 수 있습니다. GPS 및 실시간 데이터의 도움을 통해 이러한 시스템은 매우 정밀하게 작동하여 적시에 작업을 완료하고 오류의 여지가 거의 없도록 합니다. 자동화는 또한 인건비를 최소화하고 운영 효율성을 향상시키는 역할을 하여 농부들이 작물 관리의 품질과 일관성을 희생하지 않고 운영을 확장할 수 있도록 합니다.
  
• AI 알고리즘은 드론, 센서, 날씨 보고서를 포함한 다양한 소스의 데이터를 반복적으로 처리하여 적시에 권장 사항과 인사이트를 제공할 수 있습니다. 이를 통해 AI 시스템은 더 스마트해지고 조건 수정에 적응하며 작물 건강, 관개 및 해충 관리에 대한 결정을 내리는 데 더 효과적이고 정확해집니다. 이러한 역동적이고 변화하는 전략을 통해 농부들은 예상치 못한 기회와 위협에 신속하게 대응하여 생산성을 최적화하고 위협을 최소화할 수 있습니다. 
  

북미는 2024년 36% 이상의 점유율로 농업 시장에서 AI를 지배했으며 미국은 이 지역에서 시장을 주도하고 있습니다.

• 미국은 주로 인공 지능과 정밀 농업 분야에서 기술 혁신의 세계적인 리더입니다. Microsoft, IBM, John Deere와 같은 대형 기술 회사는 농업 생산성을 개발하기 위해 AI 및 머신 러닝에 상당한 투자를 했습니다. 미국은 또한 농업 기술 발전을 주도하는 대학 및 정부 프로그램과 함께 강력한 연구 개발 생태계를 자랑합니다. 높은 투자와 역량에 힘입어 이러한 돌파구를 마련한 미국은 농업에 AI를 적용하는 데 있어 다른 나라보다 앞서게 되어 세계 시장을 주도하고 있습니다.
  
• 미국 농부들은 정밀 농업, 자율 주행 기계, 식물 질병 감시 시스템과 같은 AI 기반 기술을 쉽게 채택했습니다. 적절하게 개발된 고속 인터넷 인프라, IoT 장치 및 빅 데이터 접근성은 AI 기술을 쉽게 통합하는 데 도움이 됩니다. 이러한 대량 채택은 생산성을 높이고 효율성을 높이며 비용을 절감할 수 있는 AI의 능력에 의해 촉진됩니다. 이러한 기술의 확장성과 미국 농업에서의 확고한 성공으로 인해 미국은 AI 농업 응용 분야의 리더로 자리매김했습니다.
  
• 미국은 농업용 AI 솔루션을 만드는 농업 기업과 스타트업으로 구성된 강력한 생태계를 보유하고 있습니다. Climate Corporation(바이엘 소유), aWhere Inc., Gamaya와 같은 회사들은 모두 미국에 본사를 두고 있으며 디지털 농업의 방향을 계획하고 있습니다. 이러한 인재와 독창성의 결합은 경쟁 우위를 창출하고 있으며, 이를 통해 미국에 기반을 둔 회사들이 AI 기반 농업 기술 시장에서 우위를 점할 수 있습니다. 또한 농업 기술 스타트업에 대한 벤처 캐피탈 투자가 높아 미국 시장에서 지속적인 성장과 발전을 제공하고 있습니다.
  
• 예를 들어, 2024년 11월 스타트업인 Farm Wise는 2023년 말에 배송을 시작하여 연중 규모로 확장한 Vulcan의 상용 출시로 주목할만한 이정표를 달성했습니다. Vulcan은 한 번의 교대 근무로 8헥타르 이상을 커버하고 농부들에게 하루에 최대 5,000달러의 비용 절감 효과를 제공하여 생산성 기록을 빠르게 수립했습니다.
  

중국 농업 시장의 AI는 2025년부터 2034년까지 상당히 유망한 성장을 경험할 것으로 예상됩니다.

• 중국 정부는 농업을 전반적인 농촌 활성화 전략의 핵심 요소로 만드는 데 앞장서고 있습니다. 스마트 농업 실행 계획(2024–2028)"과 같은 정책은 작물 추적, 수확량 예측 및 지능형 관개를 포함한 모든 농업 활동에서 AI 채택을 촉진합니다. 이러한 정책과 디지털 인프라에 대한 투자를 통해 정부는 향후 10년 동안 강력한 시장 성장을 시작하면서 농촌 지역에 AI 기술을 더 빠른 속도로 배포하고 있습니다.
  
• 중국은 또한 AI 기반 드론, 자율 트랙터, IoT 기반 센서를 포함한 지능형 농업 인프라에 투자하고 있습니다. 이러한 모든 도구는 주로 헤이룽장성 및 내몽골과 같은 지방의 대규모 농장에서 사용되고 있으며, 농촌 인터넷 보급률이 향상되고 첨단 기계 비용이 감소함에 따라 AI 기반 농업 기술의 시장 규모가 확대됨에 따라 중소 규모 농장도 AI 솔루션을 채택하고 있습니다.
  
• 예를 들어, 2024년 11월 XAG는 XAAC 2024 컨퍼런스에서 2025년 제품 라인업을 공개하면서 완전히 통합된 스마트 농업 생태계를 강조했습니다. 주요 혁신에는 P150 농업용 드론이 포함됩니다. 70kg의 페이로드와 18m/s의 비행 속도를 자랑하며 시간당 최대 26헥타르를 살포하거나 시간당 2,167kg을 살포할 수 있습니다. XAG One 앱을 통해 자율 운영을 지원하며, 지능형 경로 계획 및 가변 속도 애플리케이션을 제공합니다.
  
• 인구가 많고 식량 수요가 증가함에 따라 중국은 토지 및 물 제한에 대한 도전으로 농업 생산성을 향상시켜야 한다는 압박을 높이고 있습니다. AI 기술은 예측 작물 모델링, 조기 질병 식별, 자원의 정밀한 활용을 위한 확장 가능한 솔루션을 제공하며, 이 모든 것은 식량 안보와 기후 회복력을 높이는 데 필수적입니다. 기후 변동성이 확대됨에 따라 중국은 위험을 줄이고 식량 생산량을 안정화하기 위해 농업에서 AI 사용을 가속화할 준비가 되어 있습니다.
  

사우디아라비아의 농업 분야 AI 시장은 2025년부터 2034년까지 크게 확대될 것으로 예상됩니다.

• 경작지가 부족하고 인구가 증가함에 따라 사우디아라비아는 현지 식량 생산량을 늘리기 위해 AI에 의존하고 있습니다. AI 기술은 수직 농업, 온실 자동화 및 해충 감지에 적용되어 까다로운 사막 기후에서 수확량을 최적화합니다. 이러한 기술은 식량 자립도를 높이고 수입 수요를 줄이는 데 중추적인 역할을 하며, 이는 국가 식량 안보 프로그램과 완벽하게 일치합니다.
  
• 사우디아라비아는 정부 액셀러레이터, 벤처 캐피탈 투자 및 국제 기술 기업과의 협력을 통해 성공적인 농업 기술 스타트업 환경을 개발하고 있습니다. 홍해 농장(Red Sea Farms)과 나와 사이언티픽(Nawah Scientific)과 같은 스타트업은 AI를 온실 운영 및 작물 최적화에 통합하고 있습니다. 이러한 기술은 킹 압둘라 과학기술대학교(King Abdullah University of Science and Technology, KAUST)와 같은 기관의 지원을 받아 사우디아라비아를 농업 AI 혁신의 새로운 허브로 만들고 있습니다.
  
• 사우디아라비아의 비전 2030은 농업의 지속 가능성과 식량 안보를 보장하는 것을 목표로 하며, AI를 전통적인 농업을 재편하는 핵심 동인으로 만드는 데 최대한의 초점을 맞췄습니다. 환경수자원농업부(MEWA)는 AI 기반 관개, 드론 운영, 디지털 모니터링 시스템과 같은 스마트 농업을 강화하기 위한 여러 이니셔티브를 도입했습니다. 국가 투자 및 규제 개혁의 지원을 받는 이러한 이니셔티브는 농업 부문에서 AI를 구현하기 위한 강력한 기반을 만들고 있습니다.
  
• MEA는 주로 북아프리카와 중동과 같은 지역에서 심각한 물 부족으로 어려움을 겪고 있습니다. AI를 사용하는 정밀 관개 시스템은 토양 수분, 기상 조건 및 작물 요구 사항을 확인하여 물 사용을 최적화합니다. UAE와 사우디아라비아는 물 사용 효율성을 높이기 위해 스마트 농업에 투자하고 있습니다. 지속 가능한 자원 관리에 대한 중요한 필요성은 지역 전역의 농업 부문에서 AI 기술 채택의 성장을 주도하고 있습니다.
  

농업 분야의 AI 시장 점유율

• 농업 산업 AI 분야의 상위 7개 기업은 존 디어(John Deere), 마이크로소프트(Microsoft), 코르테바(Corteva), IBM, 바이엘 크롭 사이언스(Bayer Crop Science), 발몬트 인더스트리즈(Valmont Industries, Prospera Technologies), 트림블(Trimble)이다. 그들은 농업 시장의 인공 지능에서 총 45% 이상의 시장 점유율을 차지하고 있습니다.
  
• John Deere는 자율 주행 트랙터, 정밀 파종, 머신 러닝을 사용한 분석에 AI를 통합하여 생산성을 높입니다. 블루 리버 테크놀로지(Blue River Technology)를 인수하여 컴퓨터 비전의 AI 역량과 작물 관리를 위한 실시간 의사 결정을 강화했습니다.
  
• Microsoft는 AI 및 IoT를 활용하여 농장 데이터를 수집하고 분석하는 Azure FarmBeats 플랫폼을 통해 디지털 농업을 강화하고 있습니다. 작물 건강, 관개 및 수확량 예측에서 보다 지능적인 의사 결정을 지원하여 확장 가능하고 지속 가능한 농업으로 이어집니다.
  
• Corteva는 종자 선택, 작물 보호 및 형질 생성을 간소화하는 AI를 보유하고 있습니다. 정교한 분석 플랫폼과 파트너십을 통해 농부들이 실행 가능한 인텔리전스를 갖추어 전 세계 농지에서 생산성, 환경 관리 및 저항 관리를 강화할 수 있도록 합니다.
  
• IBM Watson Decision Platform for Agriculture는 AI, 날씨 정보 및 위성 이미지를 적용하여 예측 인사이트를 제공합니다. 농부들이 파종, 관개 및 해충 관리에 대한 제안을 하고 정밀 농업을 늘리고 자원 낭비를 최소화하는 데 도움이 됩니다.
  
• 바이엘은 디지털 사업부인 클라이밋(Climate LLC)을 통해 AI를 활용하여 유전 변동성을 추적하고, 입력을 최적화하고, 수확량을 예측하는 FieldView 플랫폼을 제공합니다. 데이터 기반 의사 결정을 제공하여 농장 효율성과 작물 수확량으로 이어졌습니다.
  
• Valmont의 Prospera 인수는 AI를 피벗 관개 시스템에 통합하여 실시간 밭 정보와 작물 이미지를 사용하여 정밀한 급수를 가능하게 합니다. 이를 통해 물 사용을 최적화하는 동시에 수확량을 극대화하여 관개를 지능형 자동화 시스템으로 전환할 수 있습니다.
  
• Trimble은 AI를 사용하여 가변 속도 애플리케이션 및 자동 가이드를 통해 GPS 기반 정밀 농업을 구현합니다. 지능형 커넥티드 농산물은 다양한 농업 사업에서 향상된 파종, 비료 및 수확 결과를 제공하는 데이터의 실시간 분석을 제공하는 데 사용됩니다.
  

농업 시장 기업의 AI

농업 산업에서 AI로 활동하는 주요 업체는 다음과 같습니다.

• 어디에?
• 바이엘 작물 과학(Climate LLC)
• 코르테바
• 가마야
• 아이비엠
• 존 디어
• 마이크로소프트
• 타라니스
• 트림블
• 발몽 인더스트리
  

농업 시장의 인공 지능은 기술 혁신과 지속 가능한 농업에 대한 전 세계적인 요구로 인해 혁신적인 성장을 향해 나아가고 있습니다. 자율 트랙터와 정밀 관개, AI 기반 해충 예측에 이르기까지 혁신은 농업을 보다 효율적으로 만들고 자원을 보존하며 주요 식량 안보 문제를 해결하고 있습니다. 존 디어(John Deere), 바이엘 크롭 사이언스(Bayer Crop Science), 마이크로소프트(Microsoft)와 같은 주요 기업들은 신흥 스타트업과 함께 확장 가능한 AI 기술에 막대한 투자를 하고 있습니다.

지리적으로 미국은 우수한 인프라, 강력한 스타트업 생태계 및 높은 R&D 지출로 인해 여전히 농업 분야의 글로벌 AI 리더입니다. 한편, 중동과 중국과 같은 국가들은 물 부족과 식량에 대한 수입 의존도 등을 해결하기 위해 AI를 사용하여 빠르게 대처하고 있습니다. 사우디아라비아와 같은 국가는 비전 2030과 같은 국가 계획을 어그로테크 성장과 통합하여 건조한 지역에서 AI 채택에 박차를 가하고 있습니다. 정부 자원과 민간 협력 증가에 힘입어 이러한 지역 이니셔티브는 AI 기반 농업 혁신을 위한 경쟁력 있고 협력적인 글로벌 환경을 구축하고 있습니다.

AI는 정밀 농업을 개발하고, 수확량을 극대화하고, 자원의 지속 가능성을 유지하는 데 지배적인 역할을 할 것입니다. 그럼에도 불구하고 효과적인 채택을 위해서는 디지털 인프라, 농장 문해력 및 사이버 보안에 대한 지속적인 지출이 필요합니다. 정부, 기업 및 연구 기관의 삼자 협력은 AI를 포괄적이고 대규모로 배포할 수 있도록 하는 데 중요합니다. AI는 혁신이 더 깊이 침투하고 봉사 활동이 확대될 때 농업을 지원할 뿐만 아니라 농업의 운명을 근본적으로 재편할 것입니다.

농업 산업의 AI 뉴스

• 2025년 1월, 존 디어(John Deere)는 CES 2025에서 AI 기반 자율주행 키트가 탑재된 2세대 9RX 트랙터를 포함한 자율주행 장비 라인을 공개했습니다. 이 장비는 컴퓨터 비전, AI 및 카메라 시스템을 갖추고 농업 지형을 횡단하여 노동력 부족을 해결하고 생산성을 극대화합니다. 이와 함께 존 디어(John Deere)는 2025 스타트업 콜라보레이터(2025 Startup Collaborator) 프로그램을 발표하여 6개 첨단 기업과 협력하여 3D 지구 이미징, 4D LiDAR, 무선 충전과 같은 기술에 대해 논의하여 농업 및 건설 사업에 AI를 더욱 도입할 수 있도록 했습니다.
  
• 2024년 3월, 바이엘은 마이크로소프트(Microsoft)와 협력하여 만든 전문 생성형 AI 플랫폼의 파일럿을 공개했습니다. 이 플랫폼은 바이엘의 사내 농업 경제학 데이터와 마이크로소프트의 AI 능력을 활용하여 농부와 농업 경제학자에게 작물 관리 및 바이엘 제품과 관련된 질문에 대한 빠르고 정확한 답변을 제공합니다. 사용하기 쉬운 이 플랫폼은 자연어 질문에 답변하고 단 몇 초 만에 전문가의 답변을 제공하며 농부들의 의사 결정과 생산성을 향상시키는 것을 목표로 합니다.
  
• 2024년 3월, 말레이시아 농업 기술 회사인 Agroz Group Sdn Bhd는 Microsoft AI 및 클라우드 솔루션의 지원을 받아 농부용 Agroz Copilot 및 Agroz Farm 운영 체제를 개발하고 있습니다. IoT 센서, AI, 데이터 분석, 자동화, 환경 제어 시스템 및 물 관리 솔루션과 같은 다양한 첨단 기술을 통합함으로써 Agros는 실내 수직 농장을 위한 고도로 디지털화되고 자동화된 운영을 만드는 것을 목표로 합니다. 이 농장들은 영양이 풍부하고 무농약이며 깨끗한 채소를 매일 생산하며, 엣지 컴퓨팅 및 5G 통신을 포함한 최첨단 기술과 함께 농업 경제학 및 식물 과학의 전문 지식을 활용합니다.
  
• 2024년 4월 1일부터 9월 30일까지 2024년의 첫 번째 물결로 출시될 예정인 2024년 1월, Microsoft는 혁신적인 생성형 인공 지능 기능으로 산업 클라우드를 강화할 계획을 발표했습니다. 이 업데이트는 고객 및 파트너의 소중한 의견에 대한 응답입니다. 이번 추가 기능에는 Microsoft Cloud for Retail, Azure Data Manager for Agriculture, Microsoft Cloud for Financial Services, Microsoft Cloud for Sustainability, Microsoft Cloud for Healthcare, Microsoft Cloud for Nonprofit 및 Microsoft Cloud for Sovereignty를 비롯한 다양한 부문의 다양한 새로운 기능이 포함됩니다.
  

농업 시장 조사 보고서의 AI에는 다음 부문에 대한 2021년부터 2034년까지 수익(미화 백만 달러) 측면에서 추정 및 예측과 함께 업계에 대한 심층적인 적용 범위가 포함되어 있습니다.

시장, 구성 요소별

• 용액
• 서비스

기술별 시장(Market, By Technology)

• 기계 학습
• 컴퓨터 비전
• 예측 분석

응용 프로그램별 시장

• 작물 및 토양 모니터링
• 가축 건강 모니터링
• 지능형 스프레이
• 정밀 농업
• 농업용 로봇
• 날씨 데이터 및 예보
• 다른

시장, 배포 모드별

• 클라우드 기반
• 온-프레미스

시장, 농장 크기별

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• 중간 규모 농장
• 대규모 농장

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