AI 시대에도 먹는 것은 길러야 합니다

글을 쓰고, 그림을 그리고, 코드를 짜는 일을 AI가 대신하기 시작했습니다. 몇 년 전만 해도 사람만 할 수 있다고 여기던 일들입니다. 화면 안에서 끝나는 일은 앞으로도 빠르게 바뀔 것입니다.

그런데 화면 안에서 끝나지 않는 일이 있습니다. 먹는 것입니다. 상추 한 포기는 내려받을 수 없습니다. 씨앗이 싹을 틔우고 잎을 키우는 데는 물과 빛, 양분, 그리고 시간이 듭니다. 계산이 아무리 빨라져도 식물이 자라는 시간은 건너뛸 수 없습니다.

여전히 모자란 곳이 있습니다

유엔 식량농업기구(FAO) 등 다섯 개 유엔 기구가 올해 7월에 낸 보고서는 2025년에 세계 인구의 7.8%, 약 6억 4,500만 명이 굶주림을 겪었다고 추산합니다. 3년 연속 줄어든 숫자입니다. 다만 보고서는 이 개선이 취약하고 지역마다 고르지 않다고 덧붙입니다.

먹는 것은 기술만으로 풀리지 않습니다. 실제로 길러서 실제로 날라야 풀리는 문제입니다.

기를 사람과 물은 줄고 있습니다

기르는 쪽의 사정은 넉넉해지지 않았습니다.

먼저 사람입니다. 국가데이터처가 올해 9월에 발표한 2025년 농림어업총조사 결과를 보면, 2025년 12월 1일 기준으로 우리나라 농림어가 인구 가운데 65세 이상이 51.0%입니다. 농림어가 인구의 중위연령은 65.3세입니다. 농림어가 사람 둘 가운데 한 명이 65세를 넘겼다는 뜻입니다.

물도 그렇습니다. FAO가 지난해 12월에 낸 물 통계 자료는 한 사람이 쓸 수 있는 재생 가능한 물이 지난 10년 사이 7% 더 줄었다고 밝혔습니다. 같은 자료는 농업이 세계에서 물을 가장 많이 쓰는 부문이라고 설명합니다. 물이 줄면 가장 먼저 영향을 받는 곳이 농업입니다.

먹을 사람은 그대로이거나 늘어나는데, 기를 사람은 나이 들고 기를 물은 줄어듭니다. AI가 무엇을 대신하든 이 계산은 누군가 맞춰야 합니다.

농업 기술이 맡은 일

여기서 농업 기술이 할 일이 정해집니다. 식물이 자라는 데 필요한 것을 없애 주는 기술은 없습니다. 기술이 할 수 있는 일은 그 조건을 덜 흔들리게 하는 것입니다.

농업은 여전히 날씨와 땅에 묶여 있습니다. 같은 씨앗을 같은 방식으로 심어도 해마다 결과가 다르고, 그 차이는 가격과 공급으로 이어집니다. 사람의 경험이 그 차이를 메워 왔는데, 경험을 가진 사람들이 줄고 있습니다. 경험이 하던 일의 일부를 데이터와 자동화가 넘겨받아야 하는 이유입니다.

화면 밖에서 일하는 AI

엔씽이 하는 일이 이것입니다. 엔씽은 2014년부터 농장을 하나의 제품으로 규격화해 왔습니다. 컨테이너 모듈을 조립해 농장을 짓고, 같은 운영체제로 어디서든 같은 품질의 작물을 기릅니다. 경기도 이천의 CUBE.ICHEON에는 재배동 28동이 있습니다.

이 농장에서 AI가 하는 일은 글을 쓰는 AI와 다릅니다. 엔씽의 AI는 분석하고 추천하는 데서 멈추지 않고, 빛과 온도, 습도, 양분을 직접 제어해 작물을 생산합니다. 답을 화면에 보여 주는 것으로 끝나지 않고 조명과 공조, 양액이 실제로 움직입니다. 이런 AI를 Physical AI라고 부릅니다.

그렇다고 식물이 자라는 시간이 사라지지는 않습니다. 달라지는 것은 변동입니다. 날씨와 지역에 좌우되던 조건을 일정하게 두고, 한 번 기른 결과를 데이터로 남겨 다음 재배의 기준으로 씁니다. 농장이 늘어날수록 데이터가 쌓이고, 그만큼 다음 농장은 덜 헤맵니다.

먹는 일은 남습니다

AI가 많은 일을 대신할수록, 대신할 수 없는 일이 무엇인지가 또렷해집니다. 사람은 계속 먹어야 하고, 먹는 것은 계속 길러야 합니다. 엔씽은 그 일을 덜 흔들리게 만드는 쪽에서 일합니다. 세상을 먹여 살리는 기업으로 성장하겠다는 엔씽의 목표도 여기서 나옵니다.

엔씽의 농장과 재배 기술은 솔루션과 기술 페이지에서 볼 수 있습니다.