< 요 약 >
Ⅰ. 들어가며
Ÿ 전통 석유산업은 '에너지 전환(Energy Transition)' 가속화, '탄소중립(Net Zero)' 정책 강화, 그리고 'ESG 경영' 패러다임 확산에 따라 전례 없는 구조적 전환의 압력에 직면
Ÿ 인공지능(AI)은 에너지 산업의 전 밸류체인의 운영 방식을 근본적으로 혁신하고, 새로운 비즈니스 모델과 가치를 창출하는 '게임체인저(Game Changer)'로 부상 Ÿ 본 보고서는 석유기업이 직면한 구조적 변화를 진단하고, AI 기술 활용을 통한 경쟁력 강화와 AI 시대에 창출된 새로운 시장 수요에 대응한 신성장 전략을 모색하고자 함
Ⅱ. AI 시대, 에너지 산업의 지각변동
(전통 에너지 산업)
AI는 기존의 정유·석유화학 공장을 '스마트 플랜트(Smart Plant)'로 전환하여 최소한의 자원 투입과 탄소 배출로 최대한의 가치를 창출하는 것을 가능케 함Ÿ 공정 효율화(최적의 운전 조건 도출 및 생산 수율 극대화), 자산 관리(최적의 정비 시점 예측 및 가동 중단 시간 최소화), 안전 관리(AI 컴퓨터 비전 기술을 통한 불안전한 행동 및 위험 감지) 가능
(신재생 에너지 산업)
AI는 에너지 전환에 따라 과거 중앙집중형 시스템에서 분산형 시스템으로 전환되는 과정에서 발생하는 기술적 난제 해결에 핵심적인 역할 수행Ÿ AI는 신재생에너지의 간헐성이라는 한계를 극복하기 위한 정교한 예측과 제어 기술 제공Ÿ 분산에너지원을 통합 제어하는 가상발전소(Virtual Power Plant, VPP)의 두뇌 역할을 수행하여 전력망의 유연성과 회복탄력성 제고
(신규 비즈니스 모델)
AI는 기존 사업의 효율성을 높이는 것을 넘어, 데이터 자체를 자산으로 활용하는 새로운 비즈니스 모델 창출
Ÿ AI 기반 에너지 트레이딩을 통해 시장 패턴을 포착하고 수익을 극대화
Ÿ 고객(기업, 공장, 빌딩 등)에게 에너지 설비를 직접 판매하는 대신, 설비를 설치·운영해 주고 AI 플랫폼을 통해 에너지 사용을 최적화하여 절감된 비용의 일부를 서비스 요금으로 받는 ‘서비스형 에너지(Energy as a service, EaaS)’ 공급
Ÿ AI가 CCUS 공정의 에너지 효율을 극대화하는 최적의 운전 조건을 찾아내고 최적의 지층 구조를 탐사하는 데 기여 가능
Ⅲ. 석유기업의 신성장 전략(AI 기반 중심)
(글로벌 메이저 기업)
AI를 기존 사업에 활용하는 것뿐 아니라, AI 시대가 창출한 새로운 시장에 대응하여 차별화된 신성장 전략 추진
Ÿ (Shell)
AI와 디지털 기술을 활용하여 기존 사업의 경쟁력을 강화하는 동시에 액침냉각유 사업 등의 신사업으로 점진적으로 전환하는 전략 추진
‑ Shell은 GPU 기술 선도 기업인 NVIDIA와의 전략적 파트너십을 통해 기존 사업에 AI 기술을 적극 활용하여 플랜트 운영을 최적화하고 탐사기간 단축
Ÿ (ExxonMobil)
경쟁사 대비 보수적인 접근 방식을 취하며, 자사가 보유한 핵심 기술역량을 가장 잘 활용할 수 있는 특정 저탄소 분야(CCUS, 블루수소, 바이오 연료)에 집중하는 전략을 취하는 가운데 AI 시대가 창출한 액침냉각유 시장 대응에 매우 공격적
‑ 마이크로소프트(Azure)와 협력하여 전 세계 유전 데이터를 통합 관리하고 있으며, AI 알고리즘을 통해 셰일 오일 추출 효율을 극대화하는 분석 모델을 운영 중
Ÿ (BP)
2020년, 석유 메이저 중 가장 급진적인 에너지 전환 비전을 제시했으나, 최근 현실적 제약으로 전략 일부를 수정하고, 액침냉각유 시장에도 진출
‑ 전 세계 유정 및 생산 시설을 가상으로 복제한 디지털 트윈 시스템 'APEX'를 구축하고, 최근에는 생산 최적화 도구(Optimization Genie)를 통해 AI 스스로 숨겨진 효율 개선 기회 도출
Ÿ (TotalEnergies)
석유‧가스, 재생에너지 등 다양한 에너지원을 통해 AI 데이터센터가 필요로 하는 막대한 전력을 공급하는 사업을 핵심 성장동력으로 육성 ‑ 생성형 AI를 통한 업무 혁신, AI 기반의 풍력 터빈 배치 최적화 및 발전량 예측
(국내기업)
AI 도입 및 디지털 전환을 통해 기존 사업의 경쟁력을 강화하는 한편, 액침냉각유 시장 등 신시장에 진출
Ÿ 국내 정유사들도 AI와 디지털 전환을 생존과 성장을 위한 필수 전략으로 인식하고, 생산 공정을 중심으로 ‘스마트 플랜트’ 구축
‑ (SK 이노베이션)
AI를 공정에 적용하는 것을 넘어, 자체 개발한 AI 솔루션을 외부로 판매하거나 전사적인 생성형 AI 도입을 통해 AI 기업으로의 체질 개선 시도
‑ (GS 칼텍스)
일부 전문가가 아닌 현장 엔지니어를 포함한 전 직원이 AI를 다루는 Bottom-up 방식의 혁신 주도
‑ (S-OIL)
대규모 석유화학 프로젝트인 '샤힌 프로젝트'와 연계하는 등 공장 운영의 디지털 통합을 완성하는 데 주력
‑ (HD 현대오일뱅크)
글로벌 빅데이터 기업과의 직접적인 협력을 통해 데이터 분석 역량 강화
Ÿ 글로벌 메이저 기업들과 마찬가지로 AI 데이터센터 시장을 겨냥한 액침냉각유 시장 진출을 추진하고 있으나, 메이저 기업과 다른 전략 수립
‑ Shell과 ExxonMobil이 AI 칩 제조사인 Intel과 직접 파트너십을 맺는 Top-down 방식인 데 반해, 국내기업들은 GRC, 아이소톱 등의 냉각 전문기업과의 협업을 통한 Bottom-up 또는 니치 시장 특화 전략 구사
Ⅳ. 결론 및 시사점
AI 시대와 에너지 전환이라는 거대한 변화 속에서 국내기업들이 지속가능한 성장을 이루기 위해서는 근본적인 체질 개선과 혁신적인 사업모델 구축 시급
Ÿ AI를 활용한 기존 사업의 경쟁력 강화와 AI 시대의 신사업 기회 창출이라는 투트랙 전략이 필수적으로 요구
Ÿ 선택과 집중을 통한 차별화된 포트폴리오 구축과 AI를 조직 DNA로 체화하는 것이 중요
Ÿ 더 나아가 AI 시대가 파생시킨 ‘AI 인프라(데이터센터 등)’ 시장에서 정유사들의 전통적인 핵심 역량(화학공학, 유체/소재 기술)을 활용하여 ‘소재·부품’ 공급자로서의 포지셔닝 기회를 적극적으로 모색해야 함