2025년 바이오테크놀로지 산업은 인공지능과의 본격적인 융합을 통해 새로운 전환점을 맞고 있다. 글로벌 바이오AI 시장 규모는 2024년 39억 달러에서 2025년 52억 달러로 33% 성장할 것으로 전망되며, 2030년까지 연평균 28.4%의 성장률을 기록해 285억 달러 규모에 달할 것으로 예측된다. 이러한 급속한 성장 배경에는 코로나19 팬데믹 이후 가속화된 디지털 헬스케어 전환, 개인 맞춤형 의료에 대한 수요 증가, 그리고 무엇보다 AI 기술의 비약적 발전이 자리잡고 있다.
특히 2025년 들어 주목받는 트렌드는 ‘AI 기반 신약개발 플랫폼’의 상업적 성과 창출이다. 영국의 Exscientia는 AI로 개발한 첫 번째 신약 후보물질이 임상 2상에서 긍정적 결과를 보이며, 전통적인 신약개발 프로세스 대비 개발 기간을 40% 단축시켰다고 발표했다. 미국 Recursion Pharmaceuticals 역시 AI 플랫폼을 통해 발견한 5개의 신약 후보물질이 현재 임상시험 중이며, 이 중 2개는 2025년 하반기 중요한 임상 결과를 발표할 예정이다. 이러한 성과들은 바이오테크 투자자들에게 AI 기반 신약개발이 더 이상 미래의 기술이 아닌 현재 진행형 비즈니스임을 입증하고 있다.
한국 바이오 산업도 이러한 글로벌 트렌드에 적극적으로 대응하고 있다. 경기도 성남에 본사를 둔 삼성바이오로직스는 2025년 3월 AI 기반 바이오의약품 개발 플랫폼 구축에 1,200억원을 투자한다고 발표했다. 이는 삼성그룹의 AI 전략과 연계된 것으로, 삼성SDS의 AI 기술력과 삼성바이오로직스의 바이오 제조 역량을 결합해 차세대 바이오의약품 개발 생태계를 구축하겠다는 전략이다. 또한 인천에 본사를 둔 셀트리온은 2024년 4분기부터 AI 기반 항체 설계 플랫폼을 본격 가동하기 시작했으며, 이를 통해 개발된 첫 번째 항체 후보물질이 2025년 상반기 중 전임상시험에 진입할 예정이다.
AI 신약개발의 기술적 혁신과 시장 역학
AI 기반 신약개발 기술의 핵심은 방대한 생물학적 데이터를 학습해 새로운 약물 후보물질을 예측하고 설계하는 것이다. 특히 단백질 구조 예측 기술의 발전이 이 분야에 혁신을 가져오고 있다. DeepMind의 AlphaFold가 공개한 2억 개 이상의 단백질 구조 데이터베이스는 전 세계 연구자들에게 무료로 제공되며, 이를 기반으로 한 신약 타겟 발굴이 급속히 진전되고 있다. 2025년 현재까지 AlphaFold 데이터를 활용한 신약개발 프로젝트는 전 세계적으로 3,400여 개에 달하며, 이 중 약 15%가 실제 임상시험 단계에 진입했다.
미국 캘리포니아주 샌프란시스코에 본사를 둔 Genentech(Roche 자회사)는 2025년 2월 AI 기반 항체-약물 접합체(ADC) 개발 플랫폼을 통해 새로운 항암제 후보물질을 발굴했다고 발표했다. 이 플랫폼은 머신러닝 알고리즘을 활용해 항체의 결합 부위를 최적화하고, 약물 전달 효율을 예측해 기존 대비 30% 향상된 치료 효과를 보이는 것으로 나타났다. Roche는 이 기술을 바탕으로 향후 3년간 10개 이상의 ADC 파이프라인을 구축할 계획이라고 밝혔다.
반면 뉴저지주에 본사를 둔 Johnson & Johnson은 다소 보수적인 접근을 취하고 있다. 동사는 AI 기술을 신약 발굴보다는 기존 약물의 용도 변경(drug repurposing)과 임상시험 최적화에 우선 활용하고 있다. J&J의 혁신 부문 책임자는 “AI 기술이 신약개발에 분명한 가치를 제공하지만, 규제 환경과 안전성 검증 측면에서 단계적 접근이 필요하다”고 언급했다. 이러한 접근법의 차이는 대형 제약회사들 사이에서도 AI 도입 전략에 대한 견해가 다름을 보여준다.
AI 신약개발 분야에서 특히 주목받는 것은 ‘생성형 AI’의 활용이다. 단순히 기존 데이터를 분석하는 것을 넘어, 완전히 새로운 분자 구조를 생성하는 기술이 상용화되고 있다. 영국 케임브리지에 본사를 둔 Mila AI는 2025년 생성형 AI로 설계한 신규 항생제 후보물질이 다제내성균에 대해 99.7%의 억제 효과를 보였다고 발표했다. 이는 기존 항생제 대비 10배 이상 향상된 수치로, 항생제 내성 문제 해결에 새로운 돌파구를 제시할 것으로 기대된다.
바이오제조업의 디지털 전환과 경쟁 구도 변화
AI 기술은 신약개발뿐만 아니라 바이오제조 공정에서도 혁신을 이끌고 있다. 특히 세포주 개발, 배양 조건 최적화, 품질 관리 등 바이오의약품 생산의 모든 단계에서 AI 도입이 가속화되고 있다. 삼성바이오로직스는 2025년 인천 송도 제4공장에 AI 기반 스마트 제조 시스템을 전면 도입한다고 발표했다. 이 시스템은 실시간 공정 데이터를 분석해 최적의 생산 조건을 자동으로 조정하며, 기존 대비 수율을 15-20% 향상시킬 것으로 예상된다.
글로벌 바이오제조 시장에서 한국 기업들의 위상도 크게 높아지고 있다. 삼성바이오로직스는 2024년 매출 2조 8,000억원을 기록해 전년 대비 24% 성장했으며, 2025년에는 3조 3,000억원 돌파를 목표로 하고 있다. 특히 AI 기술 도입으로 인한 생산성 향상이 매출 증가의 주요 동력으로 작용하고 있다. 셀트리온 역시 2024년 바이오시밀러 매출이 1조 9,500억원을 기록하며 사상 최대치를 달성했고, 2025년에는 AI 기반 신약 파이프라인 확충을 통해 새로운 성장 동력을 확보할 계획이다.
미국 매사추세츠주 케임브리지에 본사를 둔 Moderna는 mRNA 기술과 AI의 융합을 통해 차세대 백신 및 치료제 개발에 나서고 있다. 동사는 2025년 AI 기반 mRNA 서열 설계 플랫폼을 통해 개발 중인 RSV 백신이 기존 백신 대비 2배 이상의 면역 반응을 유도한다는 임상 2상 결과를 발표했다. 이러한 성과를 바탕으로 Moderna는 2025년 하반기 20개 이상의 새로운 mRNA 치료제 후보물질을 파이프라인에 추가할 예정이다. 특히 개인 맞춤형 암 백신 분야에서 AI 기술을 활용한 종양 항원 예측 정확도가 85%에 달해, 상업화 가능성이 높아지고 있다.
바이오제조 분야에서 AI 도입의 또 다른 핵심은 공급망 최적화이다. 코로나19 팬데믹으로 드러난 글로벌 바이오의약품 공급망의 취약성을 AI 기술로 해결하려는 시도가 본격화되고 있다. 스위스 바젤에 본사를 둔 Roche는 2025년 AI 기반 수요 예측 시스템을 전 세계 생산 시설에 도입한다고 발표했다. 이 시스템은 각국의 질병 발생률, 처방 패턴, 재고 수준 등을 종합 분석해 최적의 생산 계획을 수립하며, 재고 비용을 30% 절감하면서도 공급 안정성을 크게 향상시킬 것으로 기대된다.
이러한 변화는 바이오제조업체들의 경쟁력 판단 기준도 바꾸고 있다. 과거 단순한 생산 규모와 비용 경쟁력이 주요 요소였다면, 이제는 AI 기술 역량, 데이터 분석 능력, 디지털 인프라 수준이 새로운 차별화 요소로 부상하고 있다. 특히 아시아 지역 바이오제조업체들이 이러한 디지털 전환에 적극적으로 투자하면서, 기존 서구 중심의 바이오제조 생태계에 새로운 변화를 가져오고 있다.
투자 관점에서 보면, 2025년 바이오AI 분야 벤처 투자는 전년 대비 45% 증가한 127억 달러를 기록할 것으로 예상된다. 특히 시리즈 B 이후 후기 단계 투자가 전체의 62%를 차지하며, 이는 AI 바이오테크 기업들이 개념 증명(PoC) 단계를 넘어 상용화에 근접하고 있음을 시사한다. 한국에서도 정부의 K-바이오 그랜드 챌린지 프로그램을 통해 AI 바이오 스타트업에 대한 지원이 확대되고 있으며, 2025년 총 800억원 규모의 투자가 집행될 예정이다.
그러나 이러한 성장 전망에도 불구하고 바이오AI 산업이 직면한 과제들도 만만치 않다. 가장 큰 이슈는 규제 불확실성이다. 미국 FDA는 2024년 말 AI 기반 신약개발에 대한 가이드라인 초안을 발표했지만, 아직 구체적인 승인 기준은 명확하지 않은 상태다. 유럽의약품청(EMA) 역시 비슷한 상황으로, AI로 개발된 의약품의 안전성과 유효성 평가 방법론에 대한 업계와 규제당국 간의 합의가 필요한 시점이다. 한국 식품의약품안전처도 2025년 상반기 중 AI 신약개발 가이드라인을 발표할 예정이지만, 글로벌 기준과의 조화가 중요한 과제로 남아있다.
데이터 품질과 접근성 문제도 여전히 해결해야 할 숙제다. AI 모델의 성능은 학습 데이터의 질과 양에 결정적으로 의존하는데, 바이오 분야의 고품질 데이터는 여전히 부족하고 접근이 제한적이다. 특히 희귀질환이나 특정 인종 집단에 대한 데이터 부족은 AI 모델의 편향성을 야기할 수 있어, 포용적이고 다양한 데이터셋 구축이 시급한 과제로 대두되고 있다. 이를 해결하기 위해 전 세계적으로 바이오 데이터 공유 플랫폼 구축이 활발히 진행되고 있으며, 한국도 국가바이오빅데이터 사업을 통해 이에 동참하고 있다.
결론적으로, 2025년 바이오테크놀로지 산업의 AI 융합은 더 이상 실험적 단계를 넘어 본격적인 상업화 궤도에 진입했다. 신약개발 프로세스의 혁신, 바이오제조 효율성 향상, 개인 맞춤형 의료의 현실화 등 다양한 영역에서 구체적인 성과가 나타나고 있다. 한국 바이오 기업들도 글로벌 트렌드에 발맞춰 AI 기술 도입을 가속화하고 있으며, 특히 제조 역량과 AI 기술의 결합을 통해 새로운 경쟁 우위를 구축하고 있다. 다만 규제 환경의 명확화, 데이터 접근성 개선, 인력 양성 등의 과제들을 해결해야만 이러한 혁신이 지속가능한 성장으로 이어질 수 있을 것이다. 투자자들에게는 기술적 역량과 규제 대응 능력을 동시에 갖춘 기업들을 선별하는 것이 중요한 시점이며, 특히 한국 바이오 기업들의 글로벌 경쟁력 강화에 주목할 필요가 있다.
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**면책조항**: 본 분석은 공개된 정보를 바탕으로 한 산업 동향 분석으로, 투자 권유나 매매 신호로 해석되어서는 안 됩니다. 모든 투자 결정은 개인의 판단과 책임 하에 이루어져야 하며, 투자에 따른 손실 위험을 충분히 고려하시기 바랍니다.
