인공지능(AI) 기반 신약 개발 시장 규모 및 성장 전망(2027~2036년): 부문별(치료 영역, 응용 분야), 지역별 수요 동향(북미, 아시아 태평양, 유럽), 주요 국가별 분석(미국, 일본, 한국, 독일, 프랑스, ​​이탈리아), 경쟁 환경

지역별 시장 동향

• 북미는 강력한 바이오 제약 혁신, 첨단 AI 기술 제공업체, 그리고 신약 개발 워크플로우 및 연구 인프라에 AI가 깊이 통합됨에 따라 2026년까지 55.49%의 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다.
• 아시아 태평양 지역은 인공지능 연구 플랫폼 도입 증가, 바이오 기술 활동 확대, 신약 개발 프로세스 가속화를 위한 컴퓨팅 도구 활용 증가에 힘입어 연평균 32.01%의 성장률을 보이고 있습니다.

세그먼트 성장 동력

• 종양학 분야는 AI가 표적 식별, 바이오마커 발굴 및 환자 분류를 효과적으로 지원하여 연구자들이 복잡한 암 데이터를 관리하고 후보 물질 선택을 개선하는 데 도움을 주기 때문에 2026년에는 26.33%의 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다.
• 전임상 시험은 가장 빠르게 성장하는 응용 분야입니다. 기업들이 독성 예측, 효능 모델링, 후보 물질 우선순위 지정 등을 개선하기 위해 인공지능(AI)을 점점 더 많이 활용하고 있기 때문이며, 이를 통해 초기 개발 단계에서 더욱 강력한 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

시장 확대 요인

• 비용 효율적인 신약 개발에 대한 수요 증가로 AI 기반 신약 발굴 및 용도 변경 플랫폼이 가속화되고 있습니다.
• 생성형 인공지능과 클라우드 컴퓨팅의 발전으로 신약 후보 물질 식별 효율이 향상되고 있다.
• 제약 파트너십 및 AI 연구 협력 확대를 통해 혁신 파이프라인을 강화합니다.

주요 시장 참여 기업

• 인공지능 기반 신약 개발 시장의 주요 업체로는 Recursion Pharmaceuticals, Inc.(미국), Insilico Medicine, Inc.(홍콩), Exscientia plc(영국), BenevolentAI SA(영국), Schrödinger, Inc.(미국), Atomwise Inc.(미국), insitro, Inc.(미국), Owkin, Inc.(미국), BioXcel Therapeutics, Inc.(미국), DeepMind Technologies Limited(영국) 등이 있습니다.

시장 전망

• 2026년 시장 규모: 29억 달러
• 2027년 예상 시장 규모: 34억 8천만 달러.
• 예상 시장 규모: 2036년까지 240억 5천만 달러
• 성장 전망: 23.56% 연평균 성장률(2027-2036)

지역 및 세그먼트 전망

• 주요 지역 시장: 북아메리카
• 고성장 지역 허브: 아시아 태평양
• 핵심 수익 부문: 종양학(치료 영역) | 약물 최적화 및 용도 변경(응용 분야)
• 신흥 기회 부문: 감염성 질환 (치료 분야) | 전임상 시험 (적용 분야)

북미(가장 큰 지역)

북미는 2026년까지 인공지능 기반 신약 개발 시장에서 55.49%의 점유율로 선두를 차지할 것으로 예상됩니다. 이는 북미의 선진 제약 및 생명공학 생태계, 탄탄한 연구 인프라, 그리고 신약 개발 워크플로우 전반에 걸친 인공지능의 조기 도입 덕분입니다. 기술 역량, 컴퓨팅 자원, 그리고 전문적인 과학적 지식의 집중은 표적 식별, 분자 스크리닝, 신약 설계 및 개발 의사 결정 과정에 인공지능을 통합하는 것을 뒷받침합니다. 연구 생산성을 향상시키고 기존 신약 개발 과정의 비효율성을 줄여야 한다는 압력이 커짐에 따라 제약 회사들은 데이터 기반 접근 방식을 더욱 적극적으로 채택하고 있습니다. 생명 과학 연구와 첨단 컴퓨팅 간의 협력 또한 북미 지역이 신약 개발 파이프라인 전반에 걸쳐 더욱 정교한 인공지능 애플리케이션을 배포할 수 있는 역량을 강화하고 있습니다.

아시아 태평양 지역 (가장 빠르게 성장하는 지역)

아시아 태평양 지역은 제약 및 생명공학 활동의 확장, 연구 역량 투자 증가, 그리고 의료 및 생명과학 분야 전반에 걸친 디지털 전환 가속화에 힘입어 가장 빠른 성장세를 기록할 것으로 예상됩니다. 첨단 컴퓨팅 인프라에 대한 접근성 향상과 과학 및 기술 인재 풀의 확대는 AI 기반 신약 개발을 위한 더욱 견고한 토대를 마련하고 있습니다. 또한, 국내 제약 혁신 강화와 보다 효율적인 신약 연구 접근법 개발에 대한 지역 차원의 관심 증대도 AI 기술 도입을 촉진하고 있습니다. 기업들이 후보 물질 발굴 속도를 높이고 복잡한 생물학적 및 화학적 데이터 세트의 활용도를 개선하고자 함에 따라, AI 기술은 지역 신약 개발 생태계 전반에 걸쳐 더욱 폭넓게 적용될 것으로 기대됩니다.