토마토 가격 300% 폭등도 예측한다… 세계경제포럼이 전망한 스마트 농업의 미래

Future Farming in India: A Playbook for Scaling Artificial Intelligence in Agriculture

AI 기술로 인도 농업 생산성 21% 향상, 연간 800달러 추가 수익 창출

세계경제포럼(World Economic Forum)과 BCG X가 공동으로 발표한 보고서에 따르면, 인도 텔랑가나주의 칠리 재배 농민 7,000명을 대상으로 한 AI 파일럿 프로젝트 ‘사구 바구(Saagu Bagu)’에서 농민들이 단 한 시즌 만에 생산량 21% 증가, 작물 단가 11% 상승, 비료 및 농약 사용량 9% 감소라는 놀라운 성과를 거두었다.

이는 평균 연간 소득이 1,500달러에 불과한 인도 농민들에게 에이커당 800달러의 추가 수익을 제공하는 혁신적 결과였다. 이러한 성공 사례를 바탕으로 인도 전역의 1억 5천만 농민에게 AI 기술을 확산하기 위한 체계적 접근법인 ‘IMPACT AI 프레임워크’가 제시되었다.

농민 52% 부채에 토지 30% 황폐화… 디지털 기술 활용률 20% 그친 인도 농업 현실

인도 농업은 전체 인구의 42%를 고용하며 GDP의 18%를 차지하는 핵심 산업이지만, 낮은 생산성, 세분화된 토지소유, 소농들의 제한된 금융 접근성, 기후변화 취약성 등 구조적 문제에 직면해 있다. 특히 인도 농민의 85%가 소농이며 평균 농지면적이 1.08헥타르(약 2.67에이커)에 불과해 AI 솔루션 도입에 상당한 비용 부담을 안고 있다.

현재 인도 농민의 20% 미만만이 디지털 기술을 활용하고 있으며, 농민의 52%가 부채를 안고 있고, 토지의 30%가 황폐화된 상황이다. 기후변화로 인해 2080년까지 주요 작물 수확량이 10-40% 감소할 것으로 예상되는 가운데, AI 기술은 이러한 위기를 극복할 핵심 솔루션으로 주목받고 있다.

토마토 300% 폭등부터 해충 피해 360억 달러까지… AI로 해결하는 4대 농업 난제

보고서는 농업 AI 활용을 위한 4개 핵심 영역을 제시했다.

첫째, AI 기반 거시 작물 계획은 과거 가격 기반의 반응적 재배에서 벗어나 토양 건강, 기후 패턴, 시장 수요를 종합 분석해 최적 작물을 추천한다. 이를 통해 토마토 가격이 6-7월 사이 300% 급등하거나 양파 가격이 32% 급락하는 등의 시장 변동성을 완화할 수 있다.

둘째, AI 기반 신속 토양 건강 분석은 분광학 기술을 활용해 실시간으로 토양 성분, 영양소 가용성, 수분 보유 능력, 알칼리성을 측정한다. 기존 8,000개의 토양 검사소로는 1억 5천만 농민을 모두 서비스하기 어려웠지만, AI 기반 신속 분석으로 즉석에서 토양 상태를 파악하고 맞춤형 시비 계획을 제공할 수 있다.

셋째, AI 기반 해충 예측 및 방제는 전 세계 작물 생산량의 40%(약 2,200억 달러 규모)가 해충으로 인해 손실되는 문제를 해결한다. 인도만 해도 연간 360억 달러의 해충 피해가 발생하는 상황에서, AI는 기후와 토양 특성, 농장 데이터를 분석해 해충 공격을 사전 예측하고 통합 해충 관리(IPM) 전략을 제공한다.

넷째, AI 기반 스마트 마켓플레이스는 과거 데이터를 활용한 적응형 가격 예측과 IoT 하드웨어를 통한 정확한 품질·수량 측정으로 농민과 구매자를 직접 연결한다. 이를 통해 중간업체 의존도를 줄이고 투명한 시장 거래를 실현할 수 있다.

97개 연구기관·20만 농업지도사 총동원한 ‘IMPACT AI’ 3단계 확산 전략

보고서의 핵심인 IMPACT AI 프레임워크는 Enable(활성화), Create(창조), Deliver(전달) 3개 축으로 구성된다. Enable 단계에서 정부는 AI 전략 수립, 조달 정책 마련, 금융 인센티브 제공, 농업 데이터 공유 정책 수립의 역할을 담당한다. 특히 아그리스택(Agri Stack), 텔랑가나의 농업 데이터 교환(ADeX) 같은 디지털 공공 인프라 구축이 핵심이다.

Create 단계에서는 스타트업과 혁신기업들이 연구기관과 협력해 AI 모델과 솔루션을 개발한다. 인도의 97개 농업연구기관과 53개 농업대학이 참여하는 세계 최대 규모의 농업연구 시스템을 활용해 도메인 전문성을 확보하고, AI 샌드박스를 통한 검증과 실증을 거친다. Deliver 단계는 20만 명의 농업지도사와 70만 개 마을을 연결하는 최종 단계 전달 시스템을 강화한다. 키산 콜센터(Kisan Call Centers), VISTAAR 포털 등 기존 플랫폼에 AI를 통합해 농민들이 데이터 기반 의사결정을 할 수 있도록 지원한다.

글로벌 농업 AI 시장 2030년 1.8조 달러 규모 전망

글로벌 AI 시장은 2022년 1,360억 달러에서 2030년 1.8조 달러로 13배 성장할 것으로 예상되며, 인도의 AI 시장은 2020-2025년 연평균 40% 성장률을 기록하고 있다. 인도에는 현재 1,500개의 농업기술 스타트업이 활동 중이며, 15개 핵심 농업 데이터셋에 대한 투자로 650억 달러의 가치 창출이 가능할 것으로 분석된다.

보고서는 정부, 스타트업, 학계가 각자의 역할을 수행해야 한다고 강조한다. 정부는 다중이해관계자 전문가 그룹 구성, AI 전략 수립, 법적·기술적 환경 조성을 담당하고, 스타트업은 정부와 협력해 AI 모델 개발과 샌드박스 검증을 진행하며, 학계는 응용연구와 스타트업 멘토링, AI 평가 프레임워크 개발에 집중해야 한다.

FAQ

Q: AI 농업 기술이 소농에게도 경제적으로 접근 가능한가요?

A: 인도 농민의 평균 연간 소득이 1,500달러로 낮아 AI 기술 도입이 부담스럽지만, 정부의 금융 인센티브와 협동조합을 통한 집단 구매, 임대 및 종량제 비즈니스 모델을 통해 접근성을 높일 수 있습니다. 텔랑가나의 사구 바구 프로젝트처럼 에이커당 800달러의 추가 수익이 검증된 만큼, 초기 투자 대비 경제적 효과가 충분히 입증되고 있습니다.

Q: 농업 AI가 전통적인 농업 방식을 완전히 대체하게 될까요?

A: AI는 전통 농업을 대체하는 것이 아니라 데이터 기반 의사결정으로 기존 농업 관행을 향상시키는 도구입니다. 농민들의 경험과 지식을 바탕으로 토양 건강, 기후 패턴, 시장 수요 등의 정보를 추가 제공하여 더 정확하고 효율적인 농업이 가능하도록 지원합니다.

Q: 인도의 농업 AI 확산을 위해 가장 중요한 과제는 무엇인가요?

A: 가장 큰 과제는 1억 5천만 농민 중 85%를 차지하는 소농들의 세분화된 토지 구조와 디지털 리터러시 부족입니다. 이를 해결하기 위해서는 농업 데이터 표준화, 다국어 음성 기반 인터페이스 개발, 20만 명의 농업지도사 AI 교육, 그리고 무엇보다 정부-민간-학계 간 체계적 협력이 필수적입니다.

해당 기사에서 인용한 리포트는 링크에서 확인할 수 있다.

이미지 출처: 세계경제포럼

기사는 클로드와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다.