Stratistics MRC에 따르면 세계의 AI 맞춤형 스낵 큐레이션 시장은 2025년에 41억 달러를 차지하며 예측 기간 중 CAGR 18%로 성장하며, 2032년까지는 133억 달러에 달할 것으로 예측됩니다.
AI 개인화 스낵 큐레이션은 인공지능을 활용하여 선호도, 식습관, 건강 목표에 따라 간식 선택을 맞춤화합니다. 구매 내역과 건강 앱의 데이터를 분석하여, 알고리즘은 편의성과 만족도를 높이는 맞춤형 선택을 추천하거나 제공합니다. 이 기술 기반 접근 방식은 개인의 라이프스타일과 진화하는 선호도에 맞추어 영양을 보장합니다. 개인화와 스마트 물류를 결합하여 사용자의 습관, 욕구, 웰빙 우선순위를 반영하는 실시간 스낵 솔루션을 제공함으로써 일상적인 간식을 건강을 고려한 큐레이팅된 경험으로 바꾸고 있습니다.
CB Insights에 따르면 AI 기반 스낵 플랫폼은 행동 데이터와 미각 프로파일링을 사용하여 개인화된 박스를 큐레이팅하고, 경쟁사의 건강한 스낵 생태계에서 발견 및 유지율을 향상시킬 수 있다고 합니다.
맞춤형 영양의 채택 증가
개인화된 영양의 채택이 증가함에 따라 AI를 통한 개인화된 스낵류 시장의 강력한 성장에 박차를 가하고 있습니다. 소비자들은 자신의 식습관, 건강 목표, 선호 패턴에 맞는 맞춤형 간식 옵션을 원하고 있습니다. 인공지능의 발전에 힘입어 현재 플랫폼은 사용자 데이터를 분석하여 최적화된 스낵을 추천해주고 있습니다. 이러한 추세는 건강에 대한 관심이 높은 밀레니얼 세대와 일상적인 식품 소비에 있으며, 편리성, 개인화, 기능성 영양을 중시하는 기술에 정통한 소비자들의 영향력이 커지면서 더욱 강화되고 있습니다.
데이터 프라이버시 및 알고리즘에 대한 우려
데이터 프라이버시와 알고리즘에 대한 우려는 여전히 큰 억제요인으로, 소비자의 신뢰와 채택률에 영향을 미칩니다. 개인 건강 및 소비 데이터 수집은 투명성, 동의, 데이터 오용에 대한 문제를 제기합니다. 또한 AI 알고리즘의 편향성은 부정확한 추천으로 이어져 사용자 만족도를 떨어뜨릴 수 있습니다. 따라서 기업은 안전한 데이터 관리 프레임워크와 투명한 알고리즘 운영을 우선시하며, 개인화된 영양 생태계 내에서 소비자 데이터의 책임감 있는 사용을 보장하는 동시에 윤리적인 기준을 유지하고 있습니다.
맞춤형 스낵을 위한 예측 분석
커스텀 스낵에 대한 예측 분석은 시장 진출기업에게 유망 성장 경로를 제공합니다. 머신러닝과 실시간 행동 데이터를 활용하여 브랜드는 소비자의 욕구와 영양 요구를 정확하게 예측할 수 있습니다. 이러한 접근 방식을 통해 타겟팅된 제품 추천, 재고 최적화, 식품 폐기물의 감소를 가능하게 합니다. 또한 예측 시스템을 웨어러블 건강 기기와 통합하여 동적 식단 조정을 가능하게 함으로써 AI 기반 스낵큐레이션은 진화하는 디지털 건강 및 영양 환경의 초석으로 자리매김할 수 있습니다.
디지털 인프라의 정확성에 대한 의존도
디지털 인프라의 정확성에 대한 의존도는 시장의 연속성에 큰 위협이 될 수 있습니다. 기술적 결함, 알고리즘 오류, 플랫폼 다운타임은 개인화된 추천을 방해하고 사용자 경험을 저하시킬 수 있습니다. 또한 타사 데이터 프로바이더 및 연결 네트워크에 대한 의존도는 시스템의 취약성을 높입니다. 이를 완화하기 위해 시장 리더은 클라우드 기반 이중화, 블록체인 추적성, 실시간 시스템 감사에 투자하여 AI를 활용한 스낵킹 플랫폼의 일관된 성능과 소비자 신뢰를 보장하고 있습니다.
COVID-19 팬데믹으로 인해 소비자들이 집에서 영양을 관리하기 시작하면서 AI를 통한 개인화된 간식 플랫폼에 대한 수요가 급증했습니다. 건강에 대한 인식이 높아지고 소매점에 대한 접근이 제한되면서 디지털 간식 서비스 계약이 급증했습니다. 면역력 강화와 편안함을 가져다주는 간식에 대한 욕구에 힘입어 각 업체들은 AI를 활용해 추천 엔진을 개선하고 진화하는 선호도에 대응하고 있습니다. 팬데믹 이후에도 편의성과 예방적 웰빙에 대한 지속적인 관심은 디지털 영양 생태계 전반에 걸쳐 장기적인 채택을 촉진할 것입니다.
예측 기간 중 선호도 기반 부문이 가장 큰 부문을 차지할 것으로 예측됩니다.
미각 기반 부문은 예측 기간 중 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상되며, 이는 건강상 이점과 함께 미각 중심의 맞춤화에 대한 소비자 수요가 증가하고 있기 때문입니다. AI 알고리즘은 미각 프로파일과 감각적 선호도를 분석하여 선호도와 영양이 균형 잡힌 스낵을 큐레이팅합니다. 또한 고급 맛 예측 모델과 지역별 미각 매핑을 통해 브랜드는 현지화된 스낵을 만들어 사용자 만족도와 재방문율을 높일 수 있습니다.
단백질 바 분야는 예측 기간 중 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예측됩니다.
예측 기간 중 피트니스 동향 증가와 이동 중에도 영양 보충에 대한 요구가 증가함에 따라 단백질 바 분야가 가장 높은 성장률을 보일 것으로 예측됩니다. AI 기반 추천 시스템의 통합에 힘입어 브랜드는 개인의 신진대사, 운동 패턴, 식단 목표에 따라 단백질 처방을 맞춤화하고 있습니다. 또한 고단백 저당 간식 옵션에 대한 소비자의 관심이 높아지면서 이 부문은 개인화된 스낵 경제에서 중요한 촉진요인으로 자리매김하고 있습니다.
예측 기간 중 아시아태평양이 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상되는데, 이는 기술 적응력이 높은 인구가 많고 개인화된 웰니스 솔루션에 대한 관심이 높아졌기 때문입니다. 중국, 일본, 인도 등의 국가에서는 AI 기반 식품 추천 플랫폼의 채택이 증가하고 있습니다. 모바일 건강 용도의 확장은 소매업의 급속한 디지털화와 함께 맞춤형 영양 및 스마트 간식 솔루션 분야에서 이 지역의 우위를 더욱 강화하고 있습니다.
예측 기간 중 북미는 AI 기반 식단 분석 및 소비자 데이터 통합의 강력한 혁신과 관련하여 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예측됩니다. 주요 기술 기업과 건강 전문 스타트업의 지원을 받아, 이 지역은 첨단 개인화 알고리즘 개발의 최전선에 서 있습니다. 가처분 소득 증가와 기능성 식품의 보급이 맞물려 미국과 캐나다의 디지털 영양 생태계 전체에서 시장 확대가 가속화될 것으로 예측됩니다.
According to Stratistics MRC, the Global AI-Personalized Snack Curation Market is accounted for $4.1 billion in 2025 and is expected to reach $13.3 billion by 2032 growing at a CAGR of 18% during the forecast period. AI-Personalized Snack Curation leverages artificial intelligence to customize snack choices based on taste, dietary needs, and health goals. By analyzing data from purchase history or health apps, algorithms recommend or deliver tailored options that enhance convenience and satisfaction. This tech-driven approach ensures nutrition while aligning with individual lifestyles and evolving preferences. It merges personalization with smart logistics, offering real-time snack solutions that reflect user habits, cravings, and wellness priorities-transforming everyday snacking into a curated, health-conscious experience.
According to CB Insights, AI-driven snack platforms use behavioral data and taste profiling to curate personalized boxes, enhancing discovery and retention in the competitive healthy snacking ecosystem.
Rising adoption of personalized nutrition
Rising adoption of personalized nutrition is fueling strong growth across the AI-personalized snack curation landscape. Consumers are increasingly seeking customized snacking options tailored to dietary preferences, health goals, and taste patterns. Fueled by advancements in artificial intelligence, platforms now analyze user data to recommend optimized snack assortments. This trend is further strengthened by the growing influence of health-conscious millennials and tech-savvy consumers who value convenience, personalization, and functional nutrition in everyday food consumption.
Data privacy and algorithm concerns
Data privacy and algorithm concerns remain major restraints, affecting consumer trust and adoption rates. The collection of personal health and consumption data raises issues around transparency, consent, and data misuse. Additionally, biases in AI algorithms can lead to inaccurate recommendations, undermining user satisfaction. Consequently, companies are prioritizing secure data management frameworks and transparent algorithmic operations to maintain ethical standards while ensuring responsible use of consumer data within the personalized nutrition ecosystem.
Predictive analytics for custom snacking
Predictive analytics for custom snacking offers a promising growth avenue for market participants. Leveraging machine learning and real-time behavioral data, brands can anticipate consumer cravings and nutritional needs with precision. This approach enables targeted product recommendations, inventory optimization, and reduced food waste. Moreover, integrating predictive systems with wearable health devices allows for dynamic dietary adjustments, positioning AI-driven snack curation as a cornerstone in the evolving digital health and nutrition landscape.
Reliance on digital infrastructure accuracy
Reliance on digital infrastructure accuracy poses a significant threat to market continuity. Technical glitches, algorithmic errors, or platform downtimes can disrupt personalized recommendations, leading to poor user experiences. Furthermore, dependence on third-party data providers and connectivity networks increases system vulnerability. To mitigate this, market leaders are investing in cloud-based redundancies, blockchain traceability, and real-time system audits to ensure consistent performance and consumer trust in AI-powered snacking platforms.
The COVID-19 pandemic accelerated demand for AI-personalized snack platforms as consumers shifted toward home-based nutrition management. With heightened health awareness and limited retail access, digital snack curation services experienced a surge in subscriptions. Spurred by the desire for immune-supportive and comfort-driven snacks, companies leveraged AI to refine recommendation engines and cater to evolving taste preferences. Post-pandemic, the sustained focus on convenience and preventive wellness continues to drive long-term adoption across digital nutrition ecosystems.
The taste-based segment is expected to be the largest during the forecast period
The taste-based segment is expected to account for the largest market share during the forecast period, owing to consumers' increasing demand for flavor-driven customization alongside health benefits. AI algorithms analyze flavor profiles and sensory preferences to curate snacks that balance indulgence and nutrition. Additionally, the segment benefits from advanced flavor prediction models and regional taste mapping, allowing brands to create hyper-localized snack assortments that enhance user satisfaction and repeat engagement.
The protein bars segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period
Over the forecast period, the protein bars segment is predicted to witness the highest growth rate, reinforced by rising fitness trends and the growing need for on-the-go nutrition. Fueled by the integration of AI-based recommendation systems, brands are customizing protein formulations based on individual metabolism, workout patterns, and dietary goals. Furthermore, expanding consumer focus on high-protein, low-sugar snacking options positions this segment as a vital growth driver in the personalized snack economy.
During the forecast period, the Asia Pacific region is expected to hold the largest market share, ascribed to its large tech-adaptive population and growing interest in personalized wellness solutions. Countries such as China, Japan, and India are witnessing increased adoption of AI-driven food recommendation platforms. The expansion of mobile health applications, coupled with rapid digitalization in retail, further strengthens the region's dominance in customized nutrition and smart snacking solutions.
Over the forecast period, the North America region is anticipated to exhibit the highest CAGR associated with strong innovation in AI-based dietary analytics and consumer data integration. Supported by leading technology firms and health-focused startups, the region is at the forefront of developing advanced personalization algorithms. Rising disposable incomes, coupled with the widespread acceptance of functional foods, are expected to accelerate market expansion across the U.S. and Canada's digital nutrition ecosystem.
Key players in the market
Some of the key players in AI-Personalized Snack Curation Market include PepsiCo, Mondelez International, Nestle, Kellogg Company, General Mills, Conagra Brands, Campbell Soup Company, Hershey Company, Mars Incorporated, Danone, TreeHouse Foods, Hain Celestial Group, B&G Foods, Utz Brands, Post Consumer Brands, Hostess Brands, and The Kraft Heinz Company.
In September 2025, Nestle introduced the "NESTOLE Personalized Nutrition Hub," a smart countertop device for the home. Using AI and a user's health profile, it dispenses custom-portioned snacks from Nespresso-like capsules containing curated mixes of nuts, grains, and dark chocolate from brands like Gerber and Purina Pro Plan's new human-grade health line.
In August 2025, Mondelez International announced a major expansion of its "DunkSights AI" in-store partnership with convenience chains. The system analyzes time-of-day and local traffic data to optimize shelf layouts and suggest personalized Oreo, Chips Ahoy!, and Ritz Cracker pairings at the point of sale, increasing impulse buys by over 20% in pilot stores.
In July 2025, Kellogg Company (now Kellanova) unveiled its new "Bear Naked Custom Blend" service. Powered by an AI algorithm, it allows consumers to create their own perfectly balanced granola, trail mix, or cereal blend based on their specific fitness goals and taste preferences, with subscriptions offering monthly curated variations to prevent "palette fatigue."Personalization