석유 및 가스 시장 규모, 점유율, 성장 및 산업 분석의 인공 지능(유형별(기계 학습(ML), 컴퓨터 비전)), 애플리케이션별(예측 유지 관리, 저장소 관리, 생산 최적화) 및 2033년까지 지역 예측

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석유 및 가스 시장의 인공 지능 개요

전 세계 석유 및 가스 인공 지능 시장의 가치는 2024년 약 28억 달러로 평가되었으며, 2033년까지 60억 달러로 더욱 확대되어 2025년부터 2033년까지 연평균 성장률(CAGR) 약 8.5% 성장했습니다.

인공 지능(AI) 석유 및 가스 시장은 매우 빠르게 변화하고 있습니다. 이는 운영을 늘리고 비용을 절감하며 더 나은 결정을 내리는 산업의 중요성 때문입니다. 머신러닝(ML), 신경망, 미래 예측 분석과 같은 AI 기술은 업스트림, 미드스트림, 다운스트림 부문에서 점점 더 널리 사용되고 있습니다. 제조와 탐사에서 AI는 지진 데이터 판독, 저수지 모델링, 시추 활용을 돕습니다. 미드스트림 부문에서 AI는 파이프라인 누출 감지 및 모니터링을 향상시키는 동시에 다운스트림, 정제 효율성 및 수요(공급 및 수요) 예측을 향상시킵니다.

석유 및 가스 시장에서 AI를 활용하면 업데이트된 데이터 분석, 이상 탐지, 예측 유지 관리 및 더 나은 안전 수준이 제공됩니다. 조직에서는 더 빠른 데이터 기반 결정을 내리고, 장비 가동 중지 시간을 줄이고, 효율적인 리소스 할당을 제공하기 위해 AI를 홍보하고 있습니다. 디지털 변화에 대한 전 세계적 요구와 센서 및 IoT 장치의 데이터 양 증가로 인해 AI 채택이 가속화되고 있습니다. 또한 환경 문제가 증가하고 에너지 전환이 증가함에 따라 AI는 지능형 에너지 관리를 통해 탄소 배출량 감소를 더욱 촉진합니다.

석유 및 가스 시장의 인공 지능 주요 결과

• 시장 규모 및 성장: 석유 및 가스 분야 인공 지능 시장 규모는 2024년 약 29억 달러였으며, CAGR 약 9.2%로 성장해 2033년에는 64억 3,260만 달러에 이를 것으로 예상됩니다.
• 주요 시장 동인: AI 기반 예측 유지보수는 가동 중지 시간을 최대 30%까지 줄여 석유 및 가스 활동의 운영 효율성을 높입니다.
• 주요 시장 제약: 전문적인 노하우에 대한 높은 초기 비용과 요구 사항으로 인해 석유 및 가스 산업에서 AI를 대규모로 채택하는 데 제한이 있습니다.
• 새로운 트렌드: AI 기반 탄소 배출 모니터링 시스템은 이전 방식에 비해 정확도가 20% 높아져 환경 준수에 도움이 됩니다.
• 지역 리더십: 북미는 우수한 인프라와 숙련된 전문가 풀을 통해 석유 및 가스 부문에서 AI 활용이 가장 활발한 지역입니다.
• 시장 세분화: 석유 및 가스 기업의 약 65%가 AI를 활용하여 탐사 및 생산 활동을 향상하고 있습니다.
• 최근 개발: 2024년 3월, Saudi Aramco는 운영 간소화를 위해 7조 개의 데이터 포인트 훈련 생성 AI 모델인 Aramco Metabrain AI를 공개했습니다.

코로나19 영향

석유 및 가스 시장의 인공 지능은 코로나19 팬데믹 기간 동안 공급망 중단으로 인해 부정적인 영향을 미쳤습니다.

전 세계적으로 코로나19 팬데믹(세계적 대유행)은 전례가 없고 충격적이었습니다.예상보다 낮음팬데믹 이전 수준과 비교하여 모든 지역의 수요. CAGR 증가로 인한 급격한 시장 성장은 시장 성장과 수요가 팬데믹 이전 수준으로 복귀했기 때문입니다.

코로나19의 글로벌 팬데믹은 석유 수요와 가격의 급격한 하락으로 인해 석유 및 가스 시장의 인공 지능(AI)에 심각한 부정적인 영향을 미쳤습니다. 전 세계적인 봉쇄와 여행 금지로 인해 산업 관행과 운송이 감소하여 석유 소비가 급감했습니다. 그 결과, 석유 및 가스 기관은 막대한 매출 손실을 경험했고, 그 결과 대다수가 AI 도입을 포함한 디지털 혁신 관행을 일시 중지하거나 취소했습니다. 예산 제한은 산업 전반에 걸쳐 자본 및 운영 비용이 모두 삭감되면서 심각한 걸림돌이 되었습니다. 이는 예측 분석 및 유지 관리, 디지털 트윈, 자율 시추 시스템과 같은 AI 기술에 대한 투자에 직접적인 영향을 미쳤습니다. 예정된 많은 파일럿 프로젝트와 AI 지원 업그레이드가 중단되었으며, 실행 중인 프로젝트에서는 공급망 물류 중단 및 원격 작업 제한으로 인해 문제가 발생했습니다.

또한 주요 시설의 인력 부족과 시설 문제로 인해 AI 활용이 발생했습니다. 세계 에너지 수요의 변동과 시장 예측 불가능성으로 인해 혁신과 신기술 혁신도 감소했습니다. 실제로 소규모 기관들은 생존과 비용 절감의 시기에 AI에 대한 자본 투자를 정당화하기 어려웠습니다.

최신 트렌드

시장 성장을 촉진하기 위한 AI 기술과의 전략적 파트너십

대규모 에너지 기업은 비즈니스 전반에 걸쳐 AI 출시 속도를 높이기 위해 별도의 혁신 연구소를 만들기 위해 지난 몇 달 동안 AI 기술 공급업체와 전략적 제휴를 맺어 왔습니다. 예를 들어 TotalEnergies는 프랑스 AI 스타트업 Mistral과 협력하여 운영 내 고급 AI 애플리케이션에 초점을 맞춘 공동 연구소를 설립했습니다. 마찬가지로 사우디 아람코(Saudi Aramco)는 최근 DeepSeek AI의 알고리즘을 데이터 센터에 통합하고 칩 전문업체인 Groq와 15억 달러 규모의 계약을 체결했습니다. 두 조치 모두 석유 메이저들이 대규모 AI 인프라 및 데이터 분석에 막대한 투자를 하고 있음을 강조합니다. 이러한 협업 혁신 허브는 단순한 개념 증명 파일럿이 아닙니다. 예측 유지 관리 및 저수지 모델링부터 배출 모니터링 및 자율 운영에 이르기까지 중요한 워크플로 전반에 걸쳐 AI를 제도화하도록 설계되었습니다. 목표는 고립된 프로젝트를 실행하기보다는 AI를 더 깊고 구조적으로 통합하는 것입니다.

이러한 상승 패턴과 추세는 AI를 혁신하고 실험하는 것에서 AI를 공식적으로 기업 트릭에 포함시키는 것으로 점진적인 전환을 확립합니다. 이는 운영 효율성, 비용 절감, 친환경 관행+혜택 등 지속적인 가치가 첨단 기술 기업과의 파트너십을 통해 구축된 충분한 자본의 사내 AI 역량에서 나온다는 인식을 보여줍니다.

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석유 및 가스 시장 세분화의 인공 지능

유형별

유형에 따라 글로벌 시장은 머신러닝(ML), 컴퓨터 비전으로 분류될 수 있습니다.

• 기계 학습(ML): 석유 및 가스 산업에서 가장 인기 있는 AI 형식 중 하나인 머신러닝을 사용하면 시스템이 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 과거 데이터로부터 자동으로 학습하고 경험을 통해 성능을 향상할 수 있습니다. ML 알고리즘은 지진 데이터 내에서 패턴을 감지하고, 장비 고장을 예측하고, 생산 프로세스를 간소화하는 데 도움을 줍니다. 예를 들어 ML 모델은 지질학적 데이터, 과거 시추 매개변수, 실시간 시추 장비 데이터 등 대규모 데이터 세트를 검사하여 시추 효율성을 향상시키는 데 활용됩니다.
• 컴퓨터 비전: 컴퓨터 비전 기술은 육안 검사 프로세스 자동화를 위해 석유 및 가스 부문에서 점점 더 많이 채택되고 있습니다. 이는 드론과 감시 하드웨어를 활용하는 파이프라인 추적, 해양 작업, 정유소에 활용됩니다. 이러한 AI는 누출, 부식, 물리적 결함 등 잠재적인 문제를 사전에 모니터링하여 운영 위험을 줄이고 규정 준수가 안전 표준과 일치하는지 확인함으로써 예방 정책에 도움이 됩니다.

애플리케이션 별

응용 분야에 따라 글로벌 시장은 예측 유지 관리, 저장소 관리, 생산 최적화로 분류될 수 있습니다.

• 예측 유지 관리: AI를 기반으로 하는 예측 유지 관리는 석유 및 가스 조직이 계획되지 않은 가동 중지 시간과 유지 관리 비용을 최소화하도록 지원합니다. ML 알고리즘은 센서 데이터를 사용하여 장비 오류가 발생하기 전에 이를 예측합니다. 이를 통해 조기 개입이 가능하고 비즈니스 중단이 최소화됩니다. 이는 접근이 제한되고 수리 비용이 많이 드는 해양 장비, 시추 장비 및 파이프라인의 유지 관리에 특히 유용합니다.
• 저수지 관리: AI는 저수지 행동 이해 개선을 위한 정교한 도구를 제공하여 저수지 관리에 혁신을 일으키고 있습니다. 시뮬레이션과 데이터 분석을 통해 AI는 유정 배치를 최적화하고 예측을 비축하며 회수율을 향상시킵니다. 이를 통해 더 나은 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있고 리소스 추출 효율성이 향상됩니다.
• 생산 최적화: 생산 최적화에 AI를 활용하면 석유 회수율 극대화와 운영 최적화가 강조됩니다. 실시간 데이터 분석을 통해 운영자는 압력 및 유량과 같은 매개변수를 동적으로 수정할 수 있습니다. AI 기반 스마트 모델은 생산 시나리오에서 다양한 방식으로 생성될 수 있으며, 가장 경제적인 접근 방식을 권장하여 낭비와 에너지 소비를 줄이면서 출력을 활용합니다.

시장 역학

시장 역학에는 시장 상황을 나타내는 추진 및 제한 요인, 기회 및 과제가 포함됩니다. 

추진 요인

시장 활성화를 위한 비용 절감 및 운영 효율성 요구 사항

눈에 띄게 증가한 부분이 있습니다석유 및 가스 시장 성장의 인공 지능.모든 추진 요인 중에서 석유 및 가스 시장에서 AI 채택이 증가하는 것은 효율성을 잃지 않으면서 다양한 운영 비용을 절감하려는 지속적인 요구입니다. AI는 업데이트된 데이터를 통해 어려운 작업의 자동화, 예측 분석 및 유지 관리, 더 좋고 정확한 의사 결정을 허용하고 촉진합니다. 예를 들어, AI 기반 하드웨어 시스템은 자체적으로 드릴링 매개변수를 쉽게 모니터링하여 보다 정확하고 경제적인 작업을 수행할 수 있습니다. 이를 통해 비생산적인 시간을 줄이고 비용이 많이 드는 가동 중지 시간을 줄입니다.

빅데이터와 IoT 통합의 성장으로 시장 확대

사물인터넷(IoT) 장치와 센서의 사용과 채택이 증가하면서 석유 및 가스 관행이 엄청난 양의 데이터를 생성하게 되었습니다. AI 기반의 빠른 기술, 특히 딥 러닝과 머신 러닝은 이 데이터를 읽고 이해하는 데 중요합니다. 이를 통해 조기 오류 감지, 저장소 시뮬레이션, 공급 및 수요 예측이 가능하고 가치 사슬을 따라 생산성과 안전 예방 조치도 향상됩니다.

억제 요인

시장 성장을 잠재적으로 방해할 수 있는 높은 구현 비용과 기술적 복잡성

이점에도 불구하고 석유 및 가스 실무에 AI 기반 관행을 채택하는 것은 자본 집약적이며 기술적으로 수요가 높습니다. 레거시 인프라 개선, 인력 및 인력 개선, 사이버 보안 정책 유지는 특히 중소 규모 조직의 경우 비용이 많이 들 수 있습니다. 이와 함께 이 인프라 위에 AI를 채택하는 것은 어렵고 힘들며 채택을 방해할 수 있습니다.

시장에서 제품에 대한 기회를 창출하기 위한 탈탄소화 및 지속 가능성 목표

기회

전 세계 에너지 시장이 더욱 친환경적이고 더 나은 관행으로 변하면서 AI가 탈탄소화를 촉진할 가능성이 높아지고 있습니다. AI는 에너지를 더 잘 활용하고, 연소 및 배출을 줄이며, 다양한 작업에서 탄소 발자국을 모니터링할 수 있습니다. AI는 친환경 우선순위 및 ESG 표준에 따라 미래 예측 배출 추적/제어 및 에너지 효율성 활용 지역을 촉진합니다.

 

데이터 품질과 가용성은 소비자에게 잠재적인 문제가 될 수 있습니다.

도전

AI 시스템은 또한 정확한 미래 예측과 분석을 따르기 위해 고품질의 더 나은 세트 데이터에 의존합니다. 대부분의 석유 및 가스 기관은 계속해서 데이터 표준화, 통합 및 액세스 문제를 해결하기 위해 노력하고 있습니다. 잘못된 데이터 또는 잘못된 데이터 소스로 인해 잘못된 통찰력이 생겨 AI 시스템과 ROI의 효과가 약화될 수 있습니다.

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석유 및 가스 시장의 인공 지능 지역별 통찰력

• 북아메리카

북미 지역은 성장세를 보이고 있습니다.석유 및 가스 시장의 미국 인공 지능.미국은 석유 및 가스 시장의 인공지능(AI) 분야에서 선두주자이자 선두주자이며, 그 뒤를 이어 첨단 기술과 강력한 인프라를 빠르게 수용하고 있습니다. 석유 및 가스 시장에서 AI를 활용하면 업데이트된 데이터 분석, 이상 탐지, 예측 유지 관리 및 더 나은 안전 수준이 제공됩니다. 조직에서는 더 빠른 데이터 기반 결정을 내리고, 장비 가동 중지 시간을 줄이고, 효율적인 리소스 할당을 제공하기 위해 AI를 홍보하고 있습니다. 디지털 변화에 대한 전 세계적 요구와 센서 및 IoT 장치의 데이터 양 증가로 인해 AI 채택이 가속화되고 있습니다. ExxonMobil, Chevron, Halliburton과 같은 미국 기반의 대규모 석유 및 가스 시장 플레이어는 탐사, 시추 및 생산 관행에 집중하기 위해 AI에 많은 투자를 하고 있습니다. 최고 수준의 AI 기술 공급업체와 연구 기관의 존재도 혁신을 촉진합니다. 에너지 효율성과 디지털화를 촉진하는 정부 관행도 중요한 역할을 했습니다. 더욱이, 셰일가스 혁신으로 인해 더 나은 데이터 기반 관행에 대한 수요가 증가하여 AI가 통합되고 미국 석유 및 가스 시장에서 경쟁력을 유지하는 데 필요합니다.

• 사우디아라비아

세계 최대의 석유 매장량을 자랑하는 사우디아라비아는 에너지 산업을 변화시키기 위해 AI를 빠르게 수용하고 있습니다. 비전 2030 계획에 따라 국가는 생산성을 높이고 비용을 낮추며 지속 가능한 에너지 목표를 추진하기 위해 AI 기반 기술에 투자하고 있습니다. Saudi Aramco와 같은 기업은 AI 기업과 협력하여 기계 학습 및 데이터 분석을 탐사, 정제 및 물류에 접목하고 있습니다. 이 모든 것이 사우디아라비아를 디지털 유전 기술의 지역 중심지로 만들고 있습니다.

• 중국

중국은 강력한 정부 인센티브, 막대한 에너지 요구 사항, 가속화된 기술 혁신으로 인해 석유 및 가스 부문에서 AI 사용에 탁월한 기여자가 되고 있습니다. Sinopec 및 PetroChina와 같은 중국 국영 석유 회사는 예측 유지 관리, 지진 해석 및 정유 프로세스 최적화에 AI를 사용하고 있습니다. 산업계의 스마트 에너지와 디지털 혁신을 위한 정부 이니셔티브도 중국의 석유 및 가스 부문에서 AI 사용을 주도했습니다.

주요 산업 플레이어

혁신과 시장 확장을 통해 시장을 형성하는 주요 산업 플레이어

대규모 에너지 기업은 비즈니스 전반에 걸쳐 AI 출시 속도를 높이기 위해 별도의 혁신 연구소를 만들기 위해 지난 몇 달 동안 AI 기술 공급업체와 전략적 제휴를 맺어 왔습니다.

동시에 유전 서비스 회사는 AI를 구현하여 현장 운영을 자동화하고 장비 상태를 추적하며 가동 중지 시간을 최소화하는 것을 목표로 하고 있습니다. 탐사 및 생산 운영자는 저장소 모델링, 생산 최적화, 에너지 소비 모니터링에 AI를 적용하고 있습니다. 대부분은 디지털 혁신 이니셔티브를 가속화하고, 데이터 인프라에 투자하고, 석유 및 가스 환경을 위해 특별히 설계된 지능형 플랫폼을 개발하기 위해 전략적 파트너십과 협업을 구축하고 있습니다.

석유 및 가스 시장 기업의 최고 인공 지능 목록

• Schlumberger (U.S.)
• Halliburton (U.S.)
• Baker Hughes (U.S.)
• Siemens AG (Germany)
• IBM Corporation (U.S.)
• Microsoft Corporation (U.S.)
• Oracle Corporation (U.S.)
• Accenture (Ireland)
• ai, Inc. (U.S.)
• Rockwell Automation, Inc. (U.S.)

주요 산업 발전

2025년 6월, 세계 최고의 에너지 메이저 중 하나인 TotalEnergies가 프랑스 인공지능 스타트업인 Mistral AI와 전략적 파트너십을 체결하면서 석유 및 가스 산업의 인공지능(AI) 분야에서 획기적인 산업 혁신이 목격되었습니다. 이번 계약은 최첨단 AI 기술을 TotalEnergies의 비즈니스에 빠르게 적용하기 위한 AI 혁신 연구소 설립에 중점을 두고 있습니다.

이 협업 이니셔티브는 생성 AI와 대규모 언어 모델을 석유 및 가스 운영에 심층적으로 통합하기 위한 단계입니다. 이 연구소에서는 지진 해석을 강화하고, 운영 의사 결정을 최적화하며, 정유 및 업스트림 자산 전체의 에너지 소비를 최적화하기 위해 맞춤형 AI 모델을 생성합니다.

보고서 범위

그만큼석유 및 가스 시장 점유율의 인공 지능& 성장 보고서는 일반적으로 시장 규모와 예측, 기술 분석 및 애플리케이션 세분화를 포함하여 업계의 여러 측면에 걸쳐 광범위한 내용을 제공합니다. 주요 동향, 동인, 제한 사항, 기회 및 경쟁 프로필을 강조하는 요약으로 시작됩니다. 이후 보고서는 북미, 유럽, 아시아 태평양, 중동 및 아프리카, 라틴 아메리카 등 지역 분석을 통해 각 시장의 채택률과 성장 전망을 조명합니다.

기술 측면에서 보고서는 AI 솔루션을 머신러닝, 딥러닝, 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 로봇공학 등의 유형으로 분류하고 각각이 탐사, 생산, 중류 물류, 정제 및 다운스트림 프로세스에서 어떤 역할을 하는지 평가합니다. 애플리케이션별 섹션에서는 예측 유지 관리, 저장소 최적화, 시추 자동화, 배출 모니터링, 공급망 관리, 건강 및 안전 규정 준수와 같은 애플리케이션을 살펴봅니다.