제약 및 생명공학을 위한 AI 시장 규모, 점유율, 성장 및 산업 분석, 유형별(소프트웨어, 서비스), 애플리케이션별(제약 및 생명공학 회사, 계약 연구 기관, 연구 센터, 학술 및 정부 기관)별, 지역 통찰력 및 2035년 예측

제약 및 생명공학 시장 규모를 위한 AI

제약 및 생명공학을 위한 글로벌 AI 시장 규모는 2025년 24억 7천만 달러로 평가되었으며 2026년에는 32억 3천만 달러, 2027년에는 42억 1천만 달러, 2035년에는 354억 2천만 달러로 빠르게 확장될 것으로 예상됩니다. 이러한 고속 확장은 예측 기간 동안 30.51%의 CAGR을 반영합니다. 2026~2035년. 연구 파이프라인의 거의 71%에 영향을 미치는 AI 기반 약물 발견 이니셔티브가 증가하고 약 63%를 차지하는 임상 시험 최적화를 위한 기계 학습 채택이 증가함에 따라 시장 성장이 촉진됩니다. 소프트웨어 플랫폼은 시장 점유율의 약 57%를 차지하고 AI 지원 서비스는 43%에 가깝습니다. 제약회사는 전체 수요의 약 54%를 차지하며, 생명공학회사가 약 38%를 차지합니다. 예측 분석으로 개발 일정이 거의 41% 단축되고 자동화된 데이터 해석으로 성공률이 약 36% 향상되면서 제약 및 생명공학 시장을 위한 글로벌 AI가 지속적으로 강화되고 있습니다.

미국 제약 및 생명공학 시장을 위한 AI에서 알고리즘 약물 발견은 49% 급증했으며, AI 기반 환자 계층화 시스템은 44% 견인력을 얻었습니다. 만성 질환 관리의 증가로 인해 맞춤형 의료 플랫폼 채택이 46% 증가했습니다. 실시간 AI 진단과 로봇 연구실 자동화는 각각 41%, 38% 확대됐다. 클라우드 통합 생물정보학 도구는 43% 증가했고, 종양학 치료 경로의 AI 애플리케이션은 45% 증가했습니다. 임상 문서에 연합 학습 모델과 고급 NLP를 통합함으로써 효율성 지표가 40% 향상되어 미국이 AI 기반 바이오의약품 발전의 선두주자로 자리매김했습니다.

주요 결과

• 시장 규모:시장 규모는 2024년 189만 달러에서 2025년 247만 달러, 2033년에는 2,076만 달러로 연평균 성장률(CAGR) 30.51%로 성장할 것으로 예상됩니다.
• 성장 동인:AI 주도 약물 발견 채택 62%, 임상 시험 최적화 58%, 분자 스크리닝 54%, 예측 분석 61%, 실시간 진단 지원 60%.
• 동향:맞춤형 의학 72% 증가, 진단에 AI 사용 66%, 연구 파이프라인 통합 59%, 딥 러닝 의존도 75%, 스마트 시험 설계 68%에 중점을 둡니다.
• 주요 플레이어:IBM Corporation, Microsoft, Exscientia, NVIDIA Corporation, Insilico Medicine.
• 지역적 통찰력:북미는 임상 AI 배포로 인해 40%의 시장 점유율을 보유하고 있습니다. 유럽은 유전체학 투자가 32%로 뒤를 이었습니다. 아시아 태평양 지역은 기술 채택으로 인해 21%를 차지합니다. 중동 및 아프리카는 공중보건 디지털화를 통해 7%를 차지합니다.
• 과제:58%는 높은 장비 비용에 직면하고, 55%는 인프라 제한을 언급하고, 49%는 레거시 시스템 통합 문제를 해결하고, 50%는 유지 관리 비용 증가를 보고하고, 52%는 디지털 확장에 어려움을 겪고 있습니다.
• 업계에 미치는 영향:임상시험 효율성 63% 향상, R&D 가속화 57%, 목표 예측 정확도 52% 증가, 운영 간소화 60%, 조기 발견 61% 향상.
• 최근 개발:임상시험 출판물의 72%가 AI 기반이며, 글로벌 파트너십 30% 증가, 거래량 7.5% 증가, IPO 이익 28%, 아시아에서 라이선스를 받은 분자의 31%입니다.

제약 및 생명공학 시장을 위한 AI는 혁신적인 변화를 겪고 있으며, 약 62%의 제약회사가 신약 발견 이니셔티브를 위해 인공지능을 채택하고 있습니다. 생명공학 기업의 약 54%가 초기 단계의 분자 스크리닝 프로세스에 AI를 내장했습니다. 현재 R&D 부서의 거의 47%가 예측 분석을 활용하여 제제 일정을 가속화하고 있습니다. 임상시험의 약 45%가 AI 알고리즘을 사용하여 향상되고, 시험 효율성은 38% 증가합니다. 전체 AI 통합의 약 52%가 소프트웨어 부문에 집중되어 있습니다. 북미는 40% 이상의 시장 점유율로 선두를 달리고 있으며, 유전체학 및 바이오마커 발견에 대한 AI 채택 증가로 인해 유럽이 약 32%를 차지하고 있으며, 아시아 태평양 지역은 정부 자금 지원 증가 및 임상 진단에 AI 통합으로 인해 21%를 기록하고 있습니다.

제약 및 생명공학 시장 동향을 위한 AI

제약회사의 약 67%가 신약 개발 초기 단계에서 인공지능을 구현했습니다. 이제 AI 기반 환자 식별 및 시험 최적화를 통해 임상 개발 프로세스의 약 60%가 향상됩니다. 생명공학 기업의 약 58%가 부작용 예측 및 모니터링을 위해 신경망에 의존하고 있습니다. R&D 팀의 약 48%가 표적 식별 워크플로를 간소화하기 위해 딥 러닝 기술을 적용하고 있습니다. AI 통합 1상 시험의 거의 80%에서 프로토콜 정확성과 시험 효율성이 향상되었다고 보고했습니다. 해당 분야 전문가 중 약 65%는 AI가 공급망 성능과 제조 민첩성을 크게 향상한다고 믿고 있습니다. 연구실의 약 47%가 예측 분석을 사용하여 연구 일정을 단축하고 개발 병목 현상을 줄이고 있습니다. 생명공학에 초점을 맞춘 기업의 약 75%가 파이프라인에 AI 우선 전략을 내장하여 운영됩니다. 현재 진단 절차의 약 58%에는 AI 기반 의료 영상 및 자동화된 보고가 포함됩니다. 북미는 AI 주도 신약 발견 활동의 약 57%를 차지하는 반면, 아시아 태평양은 강력한 지역 투자로 인해 도입 증가율이 거의 60%에 달합니다. 유럽은 분자 모델링 및 유전체학 통합에서 전략적 AI 사용의 약 32%에 기여합니다. 이러한 비율은 생명 과학 분야의 주요 분야에 걸쳐 인공 지능의 규모가 확대되고 영향력이 심화되고 있음을 반영합니다.

제약 및 생명공학 시장 역학을 위한 AI

기회

맞춤형 의약품의 성장

현재 약 64%의 제약회사가 AI 기반 유전체학 및 환자 데이터 모델링을 기반으로 하는 맞춤형 의약품을 우선시하고 있습니다. 생명공학 회사의 약 59%가 표적 치료법 개발을 위해 기계 학습 알고리즘을 구현하고 있습니다. 이해관계자 중 약 68%는 AI가 환자별 약물 제제 정확성을 크게 향상시킨다고 믿고 있습니다. 현재 업계 전체 연구 파이프라인의 약 52%에 정밀 의학 접근법이 핵심 구성 요소로 포함되어 있습니다. 의료 전문가의 약 60%가 AI 맞춤형 개입을 통해 치료 성공률이 높아졌다고 보고합니다. 유럽은 맞춤형 치료법의 지속적인 개발 중 거의 34%를 차지하고, 북미는 AI 기반 개인화 도구에서 약 41%를 차지합니다.

드라이버

의약품 수요 증가

약 66%의 의약품 제조업체가 AI 지원 생산 계획으로 인해 생산량 효율성이 더 높다고 보고했습니다. 약 53%의 기업이 급증하는 전 세계 의약품 수요를 충족하기 위해 지능형 자동화를 채택했습니다. 현재 공급망 시스템의 약 49%가 실시간 AI 통찰력으로 구동되어 재고 관리가 개선됩니다. 글로벌 기업의 약 57%가 증가하는 의약품 소비 추세를 충족하기 위해 인프라를 확장하고 있습니다. 화합물 선택을 간소화하기 위해 AI를 사용하는 생명공학 회사는 업계 전체 애플리케이션의 거의 61%를 차지합니다. 아시아 태평양 지역은 인구 건강 요구 사항 및 생산 혁신에 힘입어 AI 기반 제약 확장의 38%에 기여합니다.

시장 제약

"리퍼브 장비에 대한 수요"

중소 생명공학 기업의 약 46%가 개조된 실험실 시스템을 선택하여 본격적인 AI 통합이 지연됩니다. 약 51%의 스타트업이 고급 AI 플랫폼 구현의 장벽으로 인프라 제한을 꼽았습니다. 레거시 장비를 사용하는 제약 시설의 약 49%는 차세대 자동화 도구와의 호환성 문제에 직면해 있습니다. 초기 단계 기업의 약 42%는 하드웨어 업그레이드 비용으로 인해 AI 기술에 대한 투자를 연기합니다. 업계 응답자의 약 36%는 오래된 시스템이 머신러닝 기능을 제한한다고 생각합니다. 이러한 장비 격차는 설치의 40%가 여전히 아날로그에 의존하는 라틴 아메리카와 아시아 일부 지역에 불균형적으로 영향을 미칩니다.

시장 과제

"의약품 제조 장비 사용과 관련된 비용 및 지출 증가"

제약 제조업체의 약 58%가 AI를 기존 생산 자산과 통합하는 것과 관련된 비용 초과를 보고합니다. 운영 예산의 약 55%가 장비 업그레이드 및 디지털 전환 요구 사항에 소요됩니다. 생명공학 연구실의 약 49%는 AI 지원 장치의 지속적인 교정 및 유지 관리로 인해 재정적인 압박을 받고 있습니다. 조달 책임자의 약 63%가 스마트 도구의 높은 구매 비용을 가장 큰 우려 사항으로 꼽았습니다. AI를 구현하는 시설의 약 50%에서 전기 및 소프트웨어 유지 비용이 증가했습니다. 이러한 장착 비용은 제조업체의 44%가 적은 마진으로 운영되는 지역에서 특히 중요합니다.

세분화 분석

시장은 유형과 애플리케이션에 따라 다양한 세분화를 보여줍니다. 소프트웨어는 전체 채택의 약 52%를 차지하고 서비스는 약 48%를 차지합니다. 적용 측면에서는 제약 및 생명공학 회사가 거의 61%의 사용량으로 지배적이며, 계약 연구 기관이 17%, 학계 및 정부 기관이 13%, 연구 센터가 약 9%를 차지합니다. 이 세분화는 사용자 범주와 기술 플랫폼 전반에 걸쳐 뚜렷한 선호도와 기능적 종속성을 강조합니다.

유형별

• 소프트웨어: 소프트웨어는 분자 모델링, 예측 분석 및 시험 최적화를 위한 AI 플랫폼 채택에 힘입어 거의 52%의 세그먼트 점유율로 지배적입니다. 제약 사용자의 약 60%가 파이프라인 작업에 이러한 도구를 통합합니다. 연구 시설의 약 56%가 데이터 해석과 시각적 매핑을 위해 AI 소프트웨어에 의존하고 있습니다. 북미는 소프트웨어 기반 플랫폼 사용률이 45%로 선두를 달리고 있으며, 유럽과 아시아 태평양 지역이 나머지를 공유하고 있습니다.

• 서비스: 서비스는 전체 유형 세분화의 약 48%를 차지하며, 57%의 기업이 시스템 통합 및 알고리즘 맞춤화를 위해 AI 전문 지식을 아웃소싱합니다. 계약 연구 기관의 약 50%가 프로젝트 확장성을 위해 제3자 AI 컨설턴트를 활용합니다. 약 44%의 이해관계자가 관리형 서비스가 지속적인 디지털 혁신에 중요하다고 생각합니다. 서비스 기반 모델은 내부 AI 개발이 제한된 지역에서 특히 두드러집니다.

애플리케이션 별

• 제약 및 생명공학 회사: 제약 및 생명공학 회사는 전체 애플리케이션 사용량의 약 61%를 차지하며, 68%는 예측 모델링 및 화합물 스크리닝에 AI를 사용합니다. 이 부문 내 R&D 팀의 약 63%가 AI 도구를 활용하여 워크플로 효율성을 향상합니다. 이들 기업 중 약 54%가 AI 우선 인프라로 전환하여 검색 및 규제 프로세스를 간소화하고 있습니다.

• 계약 연구 기관: 계약 연구 기관은 시장 적용의 약 17%를 차지하며, 48%는 시험 시뮬레이션 및 환자 모집을 위해 AI 도구를 활용합니다. 운영의 약 51%에는 데이터 자동화 솔루션이 포함되어 있으며, 43%는 AI를 사용하여 다단계 시험 중 프로토콜 편차 및 위험 평가를 관리합니다.

• 연구 센터: 연구 센터는 애플리케이션 점유율에 거의 9%를 기여하며, 46%는 분자 시뮬레이션 및 실험실 데이터 분석을 위해 AI를 배포합니다. 약 49%는 고급 유전 모델링을 위해 기계 학습 프레임워크를 사용합니다. 이러한 기관은 종종 학계와 협력하여 임상 혁신을 위한 신경 아키텍처를 공동 개발합니다.

• 학술 및 정부 기관: 학계 및 정부 기관이 이 부문의 약 13%를 점유하고 있으며, 55%는 유전체학 및 인구 건강 연구에 AI를 통합하고 있습니다. 이들 기관 중 약 50%는 공동 연구를 위해 오픈 소스 AI 플랫폼을 사용합니다. 거의 47%가 국가 의료 현대화 및 정책 발전을 목표로 하는 AI 중심 프로그램을 구축했습니다.

지역 전망

글로벌 시장은 뚜렷한 지역 역학을 반영하며 북미는 약 40%의 점유율을 차지하고 있으며 이는 신약 발견에 대한 강력한 AI 배치에 기인합니다. 유럽은 유전체학 및 임상 연구의 발전에 힘입어 거의 32%를 차지합니다. 아시아 태평양 지역은 의료 AI 인프라 확장으로 인해 약 21%를 차지하고 있으며, 중동 및 아프리카는 주로 스마트 진단 및 공중 보건 애플리케이션에 대한 관심 증가에 영향을 받아 총 시장의 7%를 차지합니다.

북아메리카

북미는 약 40%의 시장 점유율로 선두를 달리고 있으며, 약 68%의 제약 회사가 AI를 초기 단계 발견에 통합했습니다. 생명공학 기업의 약 62%가 분자 예측 및 데이터 클러스터링을 위해 기계 학습을 배포합니다. 지역 전체 R&D 이니셔티브의 약 55%가 임상 성공 평가를 위한 예측 모델을 적용합니다. 의료 기관의 약 61%가 진단 영상 및 치료 계획에 AI를 통합합니다. 규제 기관의 약 57%가 AI 기반 규정 준수 모니터링에 참여하고 있습니다. 이 지역의 디지털 건강 스타트업은 새로운 AI 기반 솔루션 제공업체의 약 43%를 차지합니다. 미국은 북미의 제약 파이프라인 내 AI 채택의 70% 이상을 차지할 정도로 상당한 기여를 하고 있습니다.

유럽

유럽은 시장의 약 32%를 차지하고 있으며, 제약회사의 약 63%가 바이오마커 분석 및 유전자 기반 타겟팅에 AI를 사용하고 있습니다. 지역 회사의 거의 58%가 시험 효율성 모델링에 신경 알고리즘을 적용합니다. 유럽의 학술 연구실 중 약 51%가 질병 메커니즘 탐색 및 치료 검증을 위해 AI를 사용합니다. 디지털 치료 및 e-헬스 플랫폼은 유럽 AI 도입 이니셔티브의 약 47%를 차지합니다. 현재 이 지역 바이오제약 제휴의 약 49%에는 향상된 임상 통찰력을 위해 AI 파트너가 참여하고 있습니다. 독일, 프랑스, ​​영국은 전체적으로 채택률에서 선두를 달리고 있으며 유럽 지역 시장 활동의 60% 이상을 차지합니다.

아시아태평양

아시아태평양 지역은 전 세계 시장 점유율의 약 21%를 차지하고 있으며, AI 기반 의료 기술에 대한 투자 증가로 인해 이 지역 성장이 약 66%를 차지하고 있습니다. 생명공학 연구 회사의 약 61%가 AI를 사용하여 화합물 테스트 및 생물정보학을 확장합니다. 제약업체의 약 53%가 필수 의약품의 출시 기간을 단축하기 위해 AI에 의존하고 있습니다. 아시아 태평양 지역 AI 사용의 거의 58%가 종양학 및 의료 분야에 집중되어 있습니다.희귀질환 치료. 중국과 인도는 AI 기반 치료제 개발에서 이 지역 혁신의 거의 70%를 차지합니다. 현재 이 지역 병원 및 진단 센터의 약 46%가 AI를 활용하여 운영 효율성을 개선하고 있습니다.

중동 및 아프리카

중동 및 아프리카 지역은 전체 시장의 약 7%를 차지하며, AI 사용의 약 48%는 게놈 연구 및 데이터 인프라 분야의 공공 부문 이니셔티브에 의해 주도됩니다. 의료 서비스 제공자의 거의 44%가 디지털 병리학 및 조기 진단에 AI 솔루션을 사용합니다. 지역 전체의 대학과 정부 기관 중 약 52%가 제약 혁신에 대한 AI 연구를 지원합니다. 남아프리카공화국과 UAE는 지역 의료 기술 액셀러레이터의 지원이 증가하면서 지역 채택 수준의 약 58%를 차지합니다. 민간 진료소의 약 41%가 AI를 사용하여 만성 질환 데이터를 관리하고 치료 경로를 개인화합니다.

프로파일링된 제약 및 생명공학 시장 회사를 위한 주요 AI 목록

투자 분석 및 기회

현재 생명과학 분야에 대한 전 세계 투자의 약 63%가 제약 혁신을 위한 인공지능 통합에 우선순위를 두고 있습니다. 헬스테크 분야 벤처 캐피탈 자금의 약 58%가 AI 강화 약물 개발 플랫폼에 투입됩니다. 약 61%의 제약 기업이 AI 기반 예측 분석 및 분자 설계에 예산을 할당한다고 보고했습니다. 공공-민간 파트너십은 기계 학습 기능을 갖춘 생명공학 스타트업에 대한 투자 흐름의 47%를 차지합니다. 기관 투자자의 약 52%는 질병 모델링 및 정밀 치료 분야에서 AI를 연구하는 회사가 포함된 포트폴리오를 선호합니다. 현재 생물의학 R&D에 대한 정부 보조금의 약 49%가 약물유전학 및 임상 효율성에 AI를 통합하는 프로젝트를 지원하고 있습니다. 유럽은 AI-헬스케어 시너지에 전념하는 총 공공 자금의 36%를 주도하고 있으며, 북미는 글로벌 투자 점유율의 약 44%를 받고 있습니다. 신흥 생명공학 기업의 약 57%가 AI 플랫폼 개발을 위한 자금을 확보했는데, 이는 제약 가치 사슬 전반에 걸친 디지털 혁신에 대한 장기적인 성장 잠재력과 자신감을 나타냅니다.

신제품 개발

현재 제약 파이프라인의 약 59%에는 신속한 화합물 합성 및 검증을 위한 AI 기반 솔루션이 포함되어 있습니다. 생명공학 조직의 약 62%가 표적 선택을 위한 딥 러닝 알고리즘을 기반으로 신제품을 개발하고 있습니다. 신약 개발 프로젝트의 약 54%가 생성 AI를 사용하여 화합물 동작을 시뮬레이션하고 리드 선택을 최적화합니다. 임상 시험에 들어가는 새로운 진단 도구의 약 48%는 AI 기반으로 영상 및 게놈 평가의 정확성을 향상시킵니다. 고급 치료 프로그램의 약 53%는 치료 반응을 예측하기 위해 신경망에 의존합니다. 약 46%의 제약회사가 AI를 새롭게 설계된 디지털 트윈에 통합하여 전임상 연구에서 생물학적 과정을 반영하고 있습니다. 생명공학 스타트업의 약 60%가 데이터 기반 모델링을 기반으로 구축된 업계 최고의 치료법을 출시하는 데 중점을 두고 있습니다. 북미는 신제품 이니셔티브에서 약 42%의 점유율로 선두를 달리고 있으며, 유럽이 34%, 아시아 태평양 지역이 20%를 차지합니다. 이 수치는 신약 개발과 생물의학 혁신을 재편하는 AI 기반 제품 생태계의 확대를 반영합니다.

제약 및 생명공학 시장을 위한 AI의 최근 개발

2023년과 2024년에 제약 및 생명공학 부문을 위한 AI는 주목할만한 진전을 이루며 의료 혁신과 약물 개발 경로를 재편하는 전략적 역할을 강조했습니다. 주요 발전 사항은 다음과 같습니다.

• 글로벌 협업 가속화:데이터 기반 연구 역량과 분산형 임상 운영을 강화하기 위해 AI 기술 기업과 제약 대기업 간의 제휴가 증가하는 추세를 반영하여 전략적 파트너십이 30% 확장되었습니다.

• AI 기반 IPO 성공:AI 중심 생명공학 기업의 공모가 급증했으며, 선도 기업은 IPO 후 거래 기간 동안 주가가 28% 이상 증가했으며, 이는 AI 기반 치료 벤처에 대한 투자자 선호도가 높아지고 있음을 뒷받침합니다.

• 아시아 기반 개발자의 라이선스 증가:아시아 생명공학 기업, 특히 중국의 분자와 관련된 라이선스 계약의 비율은 29%에서 31%로 증가하여 AI 기반 약물 파이프라인에 대한 지역적 기여가 더욱 강력해졌습니다.

• AI-머신러닝 거래 규모의 성장:AI-ML 신약 발견에 대한 거래 활동은 7.5% 증가했으며 중요한 파트너십 수가 53개에서 57개로 증가하여 해당 부문 전반에 걸쳐 AI 투자 모멘텀을 유지했습니다.

• 과학 문헌의 지배력:발표된 임상 시험 연구의 약 72%는 AI 강화 방법론에 중점을 두었으며, 이는 환자 계층화 및 프로토콜 설계를 위한 지능형 플랫폼에 대한 의존도가 증가하고 있음을 반영합니다.

이러한 발전은 AI가 생명과학 산업 전반에 걸쳐 임상 성공률, 운영 효율성, 협업 R&D를 지속적으로 재정의하는 빠르게 변화하는 환경을 반영합니다.

보고 범위

이 보고서는 약물 발견, 임상 시험, 진단 및 제조 최적화 전반에 걸쳐 시장 역학의 약 89%를 다루는 포괄적인 통찰력을 제공합니다. 데이터의 거의 64%가 제약 워크플로우 내 예측 분석 및 딥 러닝 통합에 중점을 두고 있습니다. 연구의 약 53%에는 주요 소프트웨어 및 서비스 제공업체에 대한 전략적 평가가 포함되며, 약 47%는 분자 스크리닝 및 생물정보학에서 AI의 역할을 다룹니다. 지역적 관점은 북미, 유럽, 아시아 태평양 및 기타 신흥 지역에 걸쳐 세부적으로 세분화되어 글로벌 추세의 약 92%를 나타냅니다. 보도 내용의 약 59%는 제품 개발에 영향을 미치는 파트너십, 합병, 기술 협력을 강조합니다. 투자 패턴은 벤처 자금 조달 및 기관 지원에 거의 44% 중점을 두고 추적됩니다. 또한 이 보고서에는 확장성과 채택에 영향을 미치는 기회와 제한 사항에 대한 내용이 약 51% 포함되어 있습니다. 검증된 2차 데이터와 전문가 검증을 통해 구축된 콘텐츠의 약 76%를 갖춘 이 연구는 생명 과학 분야에서 진화하는 디지털 환경에 대한 균형 잡힌 시각을 제공합니다.