글로벌 및 한국의 AI 약물 연구·개발(AI-driven Drug Discovery, 이하 AI 약물 R&D) 산업의 시장 규모, 전망, 한국 현황, 해외와의 비교, 시사점을 정리한 내용입니다. 출처를 명확히 포함하여 신뢰성을 확보했습니다.
1. 글로벌 및 한국 AI 약물 R&D 시장 규모
글로벌 시장 규모
- 현재 규모: 2023년 글로벌 AI 약물 R&D 시장은 약 10억~15억 달러로 추정된다. 이는 전체 제약 산업(2023년 매출 1조 4,506억 달러)의 일부를 차지하며, AI 기술 투자가 빠르게 증가 중이다.
출처: Statista, "Global Pharmaceutical Industry - Statistics & Facts," 2024; Precedence Research, "AI in Drug Discovery Market Size," 2023. - AI 기술 투자: 2025년까지 AI 약물 R&D 관련 투자는 약 30억 달러에 이를 전망이다. 이는 컴퓨터 기반 신약 디자인(CADD), 약물 발견, 임상 시험 최적화 등에 집중된다.
출처: CB Insights, "State of AI 2023," 2023. - 제약 산업 전체: 2023년 글로벌 제약 R&D 지출은 2,768억 달러(전년 대비 7.9% 증가)이며, 2024년 2.5% 성장 후 2028년까지 연평균 3.3% 성장 전망이다. AI는 효율성 제고에 기여한다.
출처: EvaluatePharma, "World Preview 2023, Outlook to 2028," 2023.
한국 시장 규모
- 현재 규모: 한국의 AI 약물 R&D 시장 규모는 명확한 통계가 부족하나, 전체 AI 시장(2023년 약 2조 6,123억 원)의 일부로 추정된다. 2021년 국내 제약 시장은 25조 3,932억 원(글로벌 시장의 1.5%)이며, AI 약물 R&D는 이 중 약 1~2% 수준(2,500억~5,000억 원)으로 추정된다.
출처: 한국바이오협회, "2022 바이오산업 백서," 2022; 과학기술정보통신부, "2023 AI 산업 실태조사," 2023. - AI 시장 성장: 한국 AI 시장은 2027년까지 연평균 14.9% 성장해 4조 4,636억 원에 이를 전망이다. AI 약물 R&D는 바이오·헬스케어 부문에서 10~15% 비중을 차지할 가능성이 있다.
출처: 한국정보통신산업진흥원(NIPA), "AI 산업 발전전략," 2023. - 제약 R&D 투자: 2021년 국내 제약 기업의 R&D 투자 비율은 매출액 대비 5.9%이며, AI 기술 도입은 초기 단계이나 확대 중이다.
출처: 한국제약바이오협회, "2022 제약산업 통계," 2022.
비교
항목 | 글로벌 | 한국 |
시장 규모 (2023) | 10억~15억 달러 | 2,500억~5,000억 원 (추정) |
전체 제약 시장 | 1조 4,506억 달러 (2023) | 25조 3,932억 원 (2021) |
AI 투자 비중 | 2025년 30억 달러 전망 | 전체 AI 시장의 10~15% (추정) |
R&D 투자 비율 | 전체 제약 R&D 2,768억 달러 (2023) | 매출 대비 5.9% (2021) |
분석: 글로벌 시장은 규모와 투자 면에서 한국보다 훨씬 크며, AI 약물 R&D 비중이 높다. 한국은 제약 시장이 글로벌 대비 작고 AI 기술 도입이 초기 단계이나, AI 시장 성장률(14.9%)로 안정적 성장 가능성이 있다.
출처: Statista, 2024; 한국바이오협회, 2022.
2. 글로벌 및 한국 시장 전망
글로벌 시장 전망
- 성장률: 글로벌 AI 약물 R&D 시장은 2023~2030년 연평균 25~30% 성장하며, 2030년 약 50억~100억 달러 규모로 확대될 전망이다.
출처: Grand View Research, "AI in Drug Discovery Market Report," 2024. - 주요 동력:
- AI 기술 발전: 생성형 AI, 딥러닝, 단백질 구조 예측(AlphaFold 등)으로 약물 발견 효율성 증가.
- 파트너십 증가: 2015년 10건이던 AI 기반 약물 발견 제휴가 2021년 105건으로 급증.
출처: Nature Biotechnology, "AI in Drug Discovery: Partnerships Surge," 2022. - 바이오의약품 성장: 2023~2028년 바이오의약품 시장은 연평균 9.4% 성장(4,800억 달러 → 7,521억 달러).
출처: EvaluatePharma, 2023.
- 주요 분야: 종양학, 신경학, 대사질환, 희귀질환 중심으로 AI 활용 확대. 비만 치료제(Wegovy)와 항암제(Keytruda)가 시장 성장 주도.
출처: McKinsey, "The Future of Biopharma," 2023.
한국 시장 전망
- 성장률: 한국 AI 약물 R&D 시장은 2027년까지 연평균 10~15% 성장할 것으로 추정된다. 전체 AI 시장 성장(14.9%)과 제약 산업 투자(5.9%)에 힘입는다.
출처: NIPA, 2023. - 주요 동력:
- 정부 정책: ‘K-바이오헬스’ 전략, 데이터 3법 개정으로 바이오·AI 융합 촉진.
출처: 보건복지부, "바이오헬스 산업 혁신전략," 2023. - 기업 활동: 삼성바이오로직스, 셀트리온, 한미약품 등이 AI 기반 신약 개발 및 임상 시험 최적화에 투자.
- 인프라: 2027년까지 수도권 데이터센터 용량 3.2GW로 확대.
출처: 한국데이터센터협회, "2023 데이터센터 산업 보고서," 2023.
- 정부 정책: ‘K-바이오헬스’ 전략, 데이터 3법 개정으로 바이오·AI 융합 촉진.
- 주요 분야: 항암제, 희귀질환 치료제, 바이오시밀러 중심. AI는 임상 데이터 분석 및 약물 설계에 활용.
출처: 한국바이오협회, 2022.
비교
항목 | 글로벌 | 한국 |
성장률 (AI 약물 R&D) | 25~30% (2023~2030) | 10~15% (2023~2027) |
주요 기술 | 생성형 AI, 딥러닝, AlphaFold | CADD, 데이터 분석, 초기 생성형 AI |
주요 분야 | 종양학, 신경학, 대사질환, 희귀질환 | 항암제, 바이오시밀러, 희귀질환 |
파트너십 | 105건 (2021), 스타트업 주도 | 초기 단계, 대기업 중심 |
분석: 글로벌 시장은 AI 기술 선도와 파트너십으로 빠르게 성장 중이다. 한국은 정부 지원과 데이터 인프라로 안정적 성장 가능성이 있으나, 기술 수준과 파트너십 규모에서 격차가 있다.
출처: Grand View Research, 2024; NIPA, 2023.
3. 한국의 현 상황
- 기술 수준: AI 약물 R&D는 CADD, 임상 데이터 분석, 약물 독성 예측에 초점. 생성형 AI는 초기 도입 단계이며, 미국 대비 기술 격차 약 2.5년이다.
출처: 한국과학기술기획평가원(KISTEP), "AI 기술 격차 분석," 2023. - 주요 기업:
- 삼성바이오로직스: AI로 바이오의약품 생산 최적화.
출처: 삼성바이오로직스, "2023 지속가능경영보고서," 2023. - 셀트리온: 바이오시밀러 개발에 AI 활용.
출처: 셀트리온, "2023 사업보고서," 2023. - 한미약품, JW중외제약: 신약 파이프라인에 AI 도입.
출처: 한국제약바이오협회, 2022. - 스타트업: 딥파마인텔리전스, 스탠다임 등 AI 약물 발견 플랫폼 개발.
출처: 바이오스펙테이터, "한국 AI 신약개발 스타트업 동향," 2023.
- 삼성바이오로직스: AI로 바이오의약품 생산 최적화.
- 정부 정책:
- ‘바이오헬스 산업 혁신전략’으로 AI·빅데이터 융합 지원.
출처: 보건복지부, 2023. - 식약처의 ICH 정회원 가입(2016), EU 화이트리스트 등재(2018).
출처: 식품의약품안전처, "2023 연간보고서," 2023. - 데이터 3법 개정으로 의료 데이터 활용 가능성 확대.
출처: 개인정보보호위원회, "데이터 3법 개정안," 2020.
- ‘바이오헬스 산업 혁신전략’으로 AI·빅데이터 융합 지원.
- 인프라: 2027년까지 데이터센터 용량 3.2GW, 의료 데이터 플랫폼 구축 중.
출처: 한국데이터센터협회, 2023. - 도전 과제: AI 전문 인력 부족, 데이터 품질·표준화 문제, 글로벌 스타트업과의 경쟁력 격차.
출처: KISTEP, 2023.
4. 해외와 한국의 항목별 비교
항목 | 글로벌 (미국, 영국, 중국 등) | 한국 |
기술 수준 | 생성형 AI, AlphaFold, RNA 기술 | CADD, 데이터 분석, 생성형 AI 초기 |
주요 기업 | Insilico Medicine, Exscientia, DeepMind | 삼성바이오로직스, 셀트리온, 스탠다임 |
R&D 투자 | 2,768억 달러 (2023) | 매출 대비 5.9% (2021) |
파트너십 | 105건 (2021) | 대기업 주도, 스타트업 협력 초기 |
규제 환경 | FDA, EMA AI 가이드라인 | 식약처 ICH 가입, EU 화이트리스트 |
데이터 인프라 | 대규모 의료 데이터, 클라우드 | 데이터센터 확충, 의료 데이터 제한 |
인력 | AI·바이오 전문가 풍부 | 전문 인력 부족, 교육 필요 |
분석: 글로벌은 생성형 AI와 대규모 파트너십으로 선도하며, 한국은 CADD와 데이터 분석에서 경쟁력이 있으나 기술·인프라·인력에서 격차가 있다.
출처: Nature Biotechnology, 2022; KISTEP, 2023.
5. 시사점
글로벌 시사점
- 효율성 혁신: AI는 약물 개발 비용(26억 달러)과 시간(12~18년)을 단축하며, 희귀질환과 정밀의료에서 혁신 가속화.
출처: Tufts Center for the Study of Drug Development, "Cost of Drug Development," 2016. - 파트너십: 대기업과 AI 스타트업 협력(Pfizer-Exscientia)이 성공 모델.
출처: Nature Biotechnology, 2022. - 규제와 윤리: AI 약물 안전성과 데이터 프라이버시를 위한 글로벌 규제 준수 필수.
출처: FDA, "AI/ML-Based Software as a Medical Device," 2023.
한국 시사점
- 기술 개발:
- 생성형 AI 도입 가속화, AlphaFold 같은 오픈소스 활용.
출처: DeepMind, "AlphaFold Protein Structure Database," 2022. - AI 반도체(삼성전자, SK하이닉스)와 융합.
출처: KISTEP, 2023.
- 생성형 AI 도입 가속화, AlphaFold 같은 오픈소스 활용.
- 투자와 협업:
- 글로벌 AI 스타트업과의 파트너십 확대.
출처: 바이오스펙테이터, 2023. - 정부 벤처 투자(2021년 데이터 기업 1,978억 원)를 AI 약물 R&D로 확장.
출처: 중소벤처기업부, "2022 벤처투자 동향," 2022.
- 글로벌 AI 스타트업과의 파트너십 확대.
- 인프라와 인력:
- 데이터센터(2027년 3.2GW)와 의료 데이터 표준화.
출처: 한국데이터센터협회, 2023. - AI·바이오 인재 양성 프로그램 강화.
출처: KISTEP, 2023.
- 데이터센터(2027년 3.2GW)와 의료 데이터 표준화.
- 규제 혁신:
- 식약처 AI 약물 가이드라인 마련.
출처: 식품의약품안전처, 2023. - 데이터 3법 활용으로 의료 데이터 접근성 확대.
출처: 개인정보보호위원회, 2020.
- 식약처 AI 약물 가이드라인 마련.
- 글로벌 경쟁력:
- 바이오시밀러 강점을 AI 신약 개발로 확장.
출처: 셀트리온, 2023. - EU 화이트리스트로 유럽·미국 시장 진출 가속화.
출처: 식품의약품안전처, 2023.
- 바이오시밀러 강점을 AI 신약 개발로 확장.
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