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* 미래 산업의 구심점이 될 인공지능의 주도권을 잡기 위해 전 세계 정부와 기업들이 각축을 벌이는 가운데 농업 분야도 AI 경쟁이 벌어지고 있다. 사진은 충남 태안에 있는 ㈜컬티랩스의 스마트유리온실 내부.
* 스마트농업계는 정부의 인공지능 산업 육성 의지에 대해 환영하면서도 한편으론 우려를 표하고 있다. 신뢰할 수 있는 데이터의 부족, 대기업 AI로의 집중, 인력과 장비 부족 등이 스마트농산업계가 느끼는 주요 애로사항이다. 사진은 농촌진흥청에 설치된 방울토마토 스마트온실 내부.
AI 선택 아닌 필수...세계 농업계서도 AI 활용 시도 활발
노동력 부족·기후변화·치열한 가격 품질 경쟁 극복 위한 스마트농업의 핵심기술로 AI 대세
효율성·지속가능성·생산성 증진...농업에 혁명
AI 기술 지렛대 삼아 자원활용의 최적화
작물관리 발전·다양한 작업의 자동회로
환경친화적 농업으로 더 나은 결과 산출 가능
글로벌 AI 전쟁...美 주도·中 맹추격
한국도 네이버·LG·삼성 등이 대응 중
농수축산신문 박세준 기자 2025. 7. 22
“인공지능(AI)은 동시대 세계 경제의 판도를 바꿀 게임체인저입니다.”
“구글의 최고경영자(CEO)인 선다 피차이(Sundar Pichai)는 AI가 인류에게 불이나 전기보다 더 큰 영향을 미칠 것이라고 말했습니다. AI는 이제 선택이 아닙니다. 필수입니다.”
이재명 대통령이 대통령 선거운동기간인 지난 4월 14일 페이스북에 올린 글의 일부다.
바야흐로 AI의 시대다. 선진국 기업들과 정부는 미래 산업의 구심점이 될 AI의 주도권을 쥐기 위해 치열한 경쟁을 벌이고 있으며 우리나라도 마찬가지다.
농업 분야에서도 노동력 부족, 기후변화, 치열한 가격·품질 경쟁을 극복하기 위한 스마트농업의 핵심기술로 AI가 떠오르고 있다.
AI와 농업AI 산업의 동향과 함께 국내에서 AI 농업을 실현하기 위한 과제를 살펴봤다.
# 빠르게 발전하는 AI...‘특이점이 온다’
AI의 발전속도는 과거 어떤 기술보다도 어마어마한 속도로 발전하는 중이다.
국제표준기구 데이터 기반 농식품시스템 기술위원회(ISO TC347)에서 독일 의장을 맡고 있는 크리스티앙 헨닉 박사는 지난달 12일 농촌진흥청이 주최한 ‘2025 스마트농업 기술 표준화 심포지엄’에서 “2010년 무렵 컴퓨팅 기술이 기하급수적으로 발전하며 방대한 데이터를 활용한 신경망 구성이 가능해졌고 지능이라 볼 수 있는 AI 시스템이 등장했다”며 “AI의 발전 속도는 놀라울 정도라 AI가 인간의 지능을 아득히 초월해 인간이 이해하거나 제어할 수 없는 시점을 의미하는 ‘AI 특이점’까지 2030년이면 도달할 거라 많은 전문가들이 생각하고 있다”고 말했다.
2016년 구글 딥마인드 사가 딥러닝(deep learning)이라는 신기술을 바탕으로 개발한 AI 알파고는 인간과 바둑 대결에서 압도적 기량으로 승리하면서 AI에 대한 투자와 관심이 저조했던 ‘AI 겨울’을 끝내고 전 세계적인 딥러닝 기반 AI 개발 붐을 일으켰다. AI가 산업화되면서 일상생활에 스며들기 시작했다. 가령 테슬라와 같은 세계적인 자동차 기업들의 자율주행 기술도 딥러닝 기반 AI를 토대로 개발되고 있다.
알파고 충격으로부터 10년도 채 되지 않은 2022년 11월 말 미국의 오픈AI 사는 대형언어모델(LLM) 기술을 기반으로 하는 지피티(GPT)-3와 챗지피티(ChatGPT)를 발표하면서 AI 산업계의 판도를 뒤흔들었다. 특히 챗GPT는 특화된 영역에서만 활용 가능했던 기존 AI와 달리 범용 AI로서 마치 사람처럼 광범위한 주제로 자연스러운 대화가 가능해 AI에 관심이 없던 사람들도 AI를 일상생활이나 업무에 활용하는 계기가 됐다.
나아가 지난 3년도 안 되는 기간 동안 생성형 AI는 ‘멀티모달’ 기술의 발달로 단순히 글뿐만 아니라 이미지, 영상, 목소리 등을 분석하고 생성할 수 있게 됐고 스마트폰, 노트북 등 개별적인 전자기기에서 자체적으로 AI를 활용할 수 있는 ‘온디바이스AI’ 기술 등이 발전하면서 AI의 활용범위는 폭발적으로 넓어지고 있다.
현재 AI 기술과 산업은 오픈AI, 구글, 메타 등 세계적인 정보통신(IT) 기업을 보유한 미국이 주도권을 갖고 있지만 후발주자인 중국도 만만치 않다.
중국의 딥시크(DeepSeek)는 지난 1월 ‘딥시크-R1’ 모델을 발표하면서 관계자들에게 충격을 안겼다. 미국의 대중국 반도체 수출 규제로 AI 개발에 필수라고 여겨진 엔비디아 사의 고성능 AI 반도체 ‘H100’을 수입할 수 없는 악조건 속에서도 딥시크는 최적화와 효율적 연산 기술로 미국 최상급 AI보다 훨씬 저렴한 비용으로 그에 못지 않은 성능을 구현했기 때문이다.
세계적인 AI 경쟁 속에서 우리나라 기업들도 네이버의 하이퍼클로바X, LG의 엑사원, 삼성의 가우스 등 LLM AI를 선보이며 경쟁하고 있다.
지난달 출범한 이재명 대통령의 국민주권정부도 AI 산업 육성에 강력한 의지를 보이고 있다.
이 대통령은 후보 시절부터 공약집에 AI 대전환을 통해 AI 3강 도약, 세계 최강 AI 인프라 구축 등을 약속했다. 또 지난 4월 14일 페이스북을 통해서도 “AI 투자 100조 원 시대를 열겠다”며 “정부가 민간 투자의 마중물이 돼 AI 관련 예산을 선진국을 넘어서는 수준까지 증액하고자 한다”고 공언했다.
또 당선 후에도 청와대 조직개편을 통해 ‘AI미래수석실’을 신설하며 AI미래수석실장에 하정우 네이버 AI혁신센터장, 과학기술부 장관에 배경훈 LG AI연구원 초대 원장을 임명하고 중소벤처기업부 장관 후보에도 한성숙 전 네이버 대표를 지명하는 등 인사에서도 AI 정책에 크게 힘을 싣는 모습이다.
# 세계농업계에서도 AI 활용 시도 활발
AI가 생산성을 높이는 핵심기술로 떠오르면서 세계 농업계에서도 AI를 활용하려는 시도가 활발하다.
호주 농업기업 엘리먼트AG(ElementAG)의 벤 후드리스(Ben Hoodless) 대표는 지난 5월 21일 창원컨벤션센터에서 열린 ‘스마트농업 AI 기술 활용 국제 심포지엄’에서 “AI는 효율성, 지속가능성, 생산성을 증진시키면서 농업에 혁명을 일으키고 있다”며 “데이터 분석, 기계학습과 여타 AI 기술을 지렛대 삼아 농업인은 자원활용의 최적화, 작물관리의 발전, 다양한 작업의 자동화 등을 할 수 있으며 그 결과 더 환경친화적인 농업으로 더 나은 결과를 산출할 수 있다”고 말했다.
이같은 인식에 따라 미국의 존디어, 일본의 구보다 등 세계적인 농업기계 기업은 물론 수많은 스타트업들과 중소기업들이 농업 AI 산업에 도전하고 있다.
존디어는 개별 기기를 인터넷으로 연결하는 사물인터넷(IoT) 기술과 AI를 결합해 토양습도, 질소, 농도 등에 대한 데이터를 수집하면서 파종, 관수, 시비를 최적화하는 정밀농업, AI와 위성항법장치(GPS)를 결합한 자율주행 트랙터 등을 선보이면서 농업의 AI 전환에 앞장서고 있다.
가령 존디어가 2022년 출시한 씨&스프레이(See&Spray)는 AI와 컴퓨터 시각 기술을 활용한 제초제 살포 기술이다. 트랙터에 고성능 컴퓨터를 장착해 잡초가 있는 곳에만 정확하게 제초제를 뿌리는 씨&스프레이는 농약 사용량을 약 70% 절감할 수 있는 것으로 알려졌다.
미국에 이은 AI 강국인 중국도 ‘장량우지, 장량우기(藏粮于地、藏粮于技)’, 땅에 식량을 저장하고 기술에 식량을 저장한다는 정책구호로 농지 보전과 기술 기반 식량안보 전략을 강조하면서 AI 활용을 시도하고 있다.
중국신문(Chinanews)은 지난 4월 3일 산둥성 서우광 현대농업첨단시험시범기지에서 윤용 중인 AI 로봇견 ‘왕차이(旺財)’에 대해 보도했다. 왕차이는 환경측정센서와 고화질 카메라를 탑재해 온실 환경, 작물 생장, 병해충 등을 실시간으로 확인하면서 클라우드에 업로드할 수 있다. 관계자에 따르면 왕차이를 이용하면서 작업자가 소화할 수 있는 작업반경이 100무(6.7ha)에서 1000무(66.7ha)로 10배 확대됐다.
임영아 한국농촌경제연구원 중국사무소장은 “중국 농업에서 AI는 스마트농업의 일부로 자동화·무인화 기계를 운영하는 소프트웨어 측면에서 빅데이터로 정보를 수집, 알고리즘으로 분석, 이를 자동화한 IoT 등으로 현장에 적용되고 있다”며 “중국과 한국 양국에서 스마트농업은 초기 투자 비용, 인프라 건설 비용과 투자회수 기간을 고려한 경제성을 따지는 것이 중요하며 향후 AI와 빅데이터 활용에서 데이터 소유권, 개인정보 보호, 표준화 과제가 남아있다”고 전했다.
국내에서도 대동그룹이 지난해 5월 AI 전문 회사 ‘대동에이아이랩’을 계열사로 설립해 농업용 AI 기술 자립에 박차를 가하고 있다. 대동에이아이랩은 지난 17일 대동 서울사무소에서 기자간담회를 열면서 △이동AI △작업AI △재배AI 3개 AI를 축으로 농업용 AI를 개발할 것임을 밝히기도 했다.
생성형 AI를 기반으로 농업인에게 일상적인 서비스를 제공하는 사례도 늘고 있다.
대동그룹은 ‘AI 대동이’를 2023년 4월 론칭하면서 농기계 사용법, 작물재배법, 병해충 관리 등 각종 영농기술에 대해 실시간 컨설팅하고 있으며 ㈜유비엔도 챗GPT를 기반으로 한 농업용 챗봇을 자사의 스마트팜 솔루션인 ‘팜링크’와 결합해 농업 전문가와 채팅하는 것처럼 농장 환경을 파악하고 데이터를 분석해 농업인의 결정이나 명령 실행을 도와주는 솔루션을 운영하고 있다.
이브람 유비엔 이사는 “지금은 전통적인 AI와 생성형 AI 사이의 과도기로 보인다”며 “생성형 AI, 즉 범용 AI에 대해 아직 보수적인 연구자도 있지만 농업인들은 생성형 AI가 등장하면서 챗GPT에 재배방법에 대해 질문하는 등 AI에 대해 관심이 높아졌다”고 전했다.
농진청도 네이버 클라우드와 손잡고 하이퍼클로바를 기반으로 만든 농업기술상담서비스 AI인 ‘AI 이삭이’를 지난 2월에 공개했다. AI 이삭이는 농진청이 그동안 축적한 품종해설서, 현장기술 사례집, 주간농사정보 등 방대한 영농기술 정보를 학습해 제작됐다.
오춘임 농진청 전산사무관은 “AI 이삭이의 이용량에 대해 별도 집계는 안했지만 농업기술포털 ‘농사로’에 AI 이삭이를 게시한 뒤부터 방문객이 전년 동기 약 40% 늘어났다”며 “하이퍼클로바X 외에도 챗GPT로도 답변을 받을 수 있도록 준비하는 등 서비스 개선을 계속할 것”이라 전했다.
# 신뢰할 수 있는 데이터부터 부족해
이재명 대통령이 AI 산업에 전폭적인 지원을 할 태세를 갖추고 있지만 국내 스마트농산업계는 기대와 불안이 공존하고 있다.
가장 문제가 되는 건 AI의 토대가 되는 믿을 수 있는 농업 데이터가 없다는 점이다.
한 스마트농기업 대표는 “농업용 데이터를 정책적으로 10년 정도 모았다지만 데이터를 모으는 목적이 불분명했고 대체로 농업인이 아니라 연구자들이 필요한 데이터만 모으면서 실제로 농업 현장에서 서비스 상품을 만들기 어려운 데이터만 모였다”며 “정부가 말하는 AI는 챗GPT 처럼 LLM에 기반한 범용 AI임이 명확한데 한국형 LLM AI를 만들 때 지금까지 모인 농업용 데이터를 활용하기엔 신뢰가 부족하다”고 꼬집었다.
데이터 신뢰성이 낮은 이유는 그동안 농림수산식품교육문화정보원 등에서 수집된 데이터가 센서 종류, 위치 등 수집 환경이 표준화되지 않고 데이터 간 관계가 불분명하기 때문이라는 게 업계 관계자들의 지적이다.
이명훈 순천대 교수는 “그동안 농정원이 수집하는 데이터에 대해 정확하게 정의를 내린 적이 없고 표준 제정도 하지 못했다”며 “중장기적으로 데이터를 꾸준히 모아서 관리하고 의미있는 분석을 할 수 있는 전담조직을 만들어 데이터 수집에 관한 정확한 지침부터 만들어야 한다”고 제언했다.
이에 대해 조강흠 농림축산식품부 빅데이터전략팀 사무관은 “빅데이터 플랫폼 ‘스마트팜코리아’는 스마트팜 관련 빅데이터를 구축해 AI 기반 솔루션 개발 또는 재배 의사결정을 지원하는 데 일차적 목표를 두고 있다”며 “다만 개별 솔루션마다 필요한 데이터 항목이 다양해 범용성 높은 데이터 항목과 데이터 생산이 미흡한 분야는 정부 주도로 수집하면서 동시에 솔루션 개발에 실제 사용된 데이터 수집과 개방은 민간 주도로 이뤄지도록 데이터 수집 방식을 다각화하고 있다”고 설명했다.
이어 조 사무관은 “농업의 AI 확산을 위해 단기적으로는 최적환경제어 솔루션 고도화 등에 필요한 데이터인 생육정보, 수확량 정보, 이미지 정보 등을 강화하고 중기적으론 농가와 기업이 솔루션 중심의 현장 데이터를 자발적으로 공유하는 플랫폼으로 개편할 계획”이라며 “장기적으로는 농산물의 생산-유통-소비 전주기의 데이터를 공유할 계획이다”고 설명했다.
아울러 스마트팜코리아에 적재된 데이터에 대한 내부 지침에 따른 품질관리를 지속하고 온실 스펙정보 확대 등 데이터 어노테이션(주석달기)도 강화한다는 계획이다.
신뢰할 수 있는 데이터~생태계 부족...국내 AI 농업 ‘걸림돌’
한국도 오픈소스 커뮤니티에 적극 참여해야
글로벌 AI 생태계서 기여도 높이면서
기술 격차 해소하고 글로벌 협업 통해
혁신적 돌파구 마련 필요
AI 오픈소스 생태계 구축하더라도
국내 스마트농기업 대부분 중소규모라
단독으로 높은 비용 투자 개발 어려워
정부가 지원 해줘야
# 오픈소스로 상생발전하는 생태계 만들어야
정부가 ‘소버린(Sovereign) AI’를 강조하면서 네이버, LG, 삼성 등의 대기업 AI가 정부의 지원을 독식하고 AI 시장을 독점할 것이라는 우려도 있다.
소버린 AI란 자주적인 AI로서 외국의 서버, 기술 등에 의존하지 않고 자국 내에서 독립적으로 운영할 수 있는 AI를 가리킨다. AI가 산업의 핵심으로 자리잡고 데이터 유출에 따른 보안우려가 증가하면서 떠오르고 있는 개념이다.
스마트농업 분야의 한 교수는 “소버린 AI의 수혜자는 결국 네이버와 카카오 등인데 가령 네이버가 정부의 지원을 독점적으로 받는 대신 하이퍼클로바를 공개해서 중소·중견기업과 스타트업들이 하이퍼클로바를 기반으로 한 새로운 상품이나 지적재산권(IP)을 개발·창출할 수 있도록 해줄 것인지는 회의적”이라 지적했다.
이와 관련해 코드를 모두 공개해 자유롭게 수정·배포할 수 있도록 한 딥시크의 오픈소스 전략이 주목받고 있다.
각국 정부는 데이터 보안을 이유로 딥시크 사용을 제한하거나 제한을 검토하면서 딥시크의 영향력을 차단하고자 하고 있지만 딥시크는 오픈소스 모델을 취하면서 여전히 전 세계 AI업계에 작지 않은 영향력을 발휘하고 있는 것으로 알려졌다.
주경원 한국과학기술기획평가원 전략기술정책센터 부연구위원은 지난 2월에 발표한 보고서에서 “오픈소스 생태계는 AI 모델 개발에 있어 기술 공유와 협업을 통해 빠른 발전을 가능하게 하며 글로벌 AI 선도국들도 이를 적극 활용하고 있다”며 “딥시크 모델은 개발비용과 데이터 악용 우려와 같은 논란 속에서도 오픈소스 정책을 기반으로 빠르게 성장하며 오픈소스 커뮤니티와 글로벌 AI 시장에서 기술 영향력을 키우고 있다”고 설명했다.
주 부연구위원은 이어 “우리나라도 오픈소스 커뮤니티에 적극적으로 참여해 글로벌 AI 생태계에서 기여도를 높이면서 이를 통해 기술 격차를 해소하고 글로벌 협업을 통해 혁신적인 돌파구를 마련하는 게 필요하다”고 제언했다.
한편으로 AI의 오픈소스 생태계를 구축하더라도 대부분 중소 규모인 국내 스마트농기업들이 높은 비용의 투자가 필요한 AI 개발을 단독으로 감당하긴 어려우니 정부 지원이 필요하다는 목소리도 조심스레 나온다.
한 스마트농기업 대표는 “스마트농기업 중에서도 엔비디아 H100 같은 최신 AI 반도체를 전 세계적인 구매 경쟁을 뚫고 보유하거나 데이터 파인튜닝, 검색증강생성(RAG) 등의 기술을 다룰 수 있는 업체는 소수”라며 “정부가 H100과 같은 AI 반도체 임대, 클라우드 비용 지원, AI 관련 과제 시행 등으로 기존의 스마트농기업을 지원할 필요가 있다”고 말했다.
특히 그는 “과거 정보통신기술(ICT) 붐이 일 때 농업계 외부에서 기술력을 가진 기업들이 농업에 진입했다 정부 지원만 받고 떠나버리면서 기술 축적도 안되고 남은 농업인은 사후서비스(A/S)를 받지 못하는 등 여러 가지 문제가 생겼다”며 “기존의 농업 관련 기업과 종사자들이 중심을 잡고 기술을 발전시켜야 한다”고 강조했다.
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[연합뉴스] 가평·산청·서산·예산·담양·합천, 특별재난지역 선포(종합) 
