제약 및 생명공학 분야의 AI 시장 규모, 점유율 및 산업 분석, 기술별(기계 학습 및 딥 러닝, 자연어 처리 등), 애플리케이션별(약물 발견 및 개발, 임상 연구 및 최적화, 정밀 의학, 제약 제조, 운영 및 의료 업무 등), 최종 사용자별(제약 및 생명공학 회사, CDMO 및 CRO 등), 지역 예측(2026~2034년)

제약 및 생명공학 분야의 글로벌 AI 시장 규모는 2025년 66억 3천만 달러로 평가되었습니다. 시장은 2026년 85억 4천만 달러에서 2034년까지 1,541억 달러로 성장하여 예측 기간 동안 CAGR 43.55%를 나타낼 것으로 예상됩니다. 북미는 2025년 51.73%의 시장 점유율로 제약 및 생명공학 시장에서 글로벌 AI를 장악했습니다.

제약 및 생명공학 분야의 AI는 약물 및 생물학적 제제의 발견, 개발, 제조 및 상용화를 더 빠르고 효율적으로 위해 기계 학습, 딥 러닝 및 기타 AI 기술을 사용하는 것을 의미합니다. 이는 오믹스, 이미지, 임상 데이터, 실제 데이터, 화학, 문헌 등과 같은 대규모 데이터 세트의 패턴을 학습하고 더 나은 의사 결정을 돕는 방식으로 수행됩니다. 시장은 광범위한 채택으로 인해 상당한 성장을 목격하고 있습니다.생성 AI분자 디자인을 위한

또한 업계에는 Insilico Medicine, Recursion 및 IBM과 같은 주요 업체가 포함됩니다. 이들 회사는 이 시장에서 더 높은 지위를 얻기 위해 새로운 기술의 출시를 강조하고 있습니다. 

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제약 및 생명공학 시장 동향의 AI

AI 사용이 파일럿 프로젝트에서 생산 워크플로로 이동하는 것은 중요한 시장 추세입니다.

최근 몇 년 동안 기업이 반복 가능한 ROI를 원함에 따라 제약 및 생명 공학 분야의 AI는 소규모 파일럿에서 생산 워크플로로 점점 더 전환되고 있습니다. 사용 사례가 성숙해짐에 따라 AI는 분자 설계, 임상 운영, 제조 최적화, 콘텐츠가 많은 의료/규제 작업과 같은 일상적인 연구 개발 및 운영에 내장되고 있습니다. 이러한 움직임으로 인해 기업은 프로덕션 수준의 기반, 깨끗한 데이터 파이프라인, MLOps/ModelOps, 모니터링 및 명확한 소유권을 구축하여 모델이 시간이 지남에 따라 안정적으로 작동하도록 해야 합니다. 이러한 요인들은 전반적인 글로벌 시장 성장을 뒷받침하고 있습니다.

• 예를 들어, 2025년 10월 Eli Lilly는 대규모 추론을 통해 전체 AI 수명주기를 관리하는 AI 공장을 지원하기 위해 NVIDIA와 함께 제약회사 소유의 AI 슈퍼컴퓨터를 구축한다고 발표했습니다.

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시장 역학

시장 동인

분자 설계 및 개발을 위한 생성적 AI의 폭넓은 채택-Novo Chemistry는 시장 확장을 촉진하고 있습니다.

분자 설계 및 새로운 화학을 위한 생성 AI의 광범위한 채택은 글로벌 시장 성장의 주요 원동력입니다. Generative AI는 알려진 라이브러리만 스크리닝하는 것이 아니라 화학 및 분석 데이터에서 패턴을 학습하고 새롭고 유효한 분자를 제안함으로써 분자 설계를 가속화합니다. 이는 다중 목표 최적화를 지원하므로 연구자는 대상 제품 프로필에 더 잘 맞는 후보를 조기에 생성하고 우선순위를 지정할 수 있습니다. 이는 표적 분자를 증가시키고, 리드 품질을 개선하며, 리드-리드 최적화 시간을 단축하여 지출과 채택을 직접적으로 향상시킵니다. 이러한 모든 요소는 제약 및 생명 공학 시장 성장에서 글로벌 AI를 누적적으로 주도하고 있습니다.

• 예를 들어, 2025년 10월 Flagship Pioneering은 생성 공유 화학에 중점을 두고 생성 화학 모델을 훈련하여 새로운 소분자를 제공하는 플랫폼인 Expedition Medicines를 발표했습니다. 이 플랫폼은 초기 5천만 달러의 지원을 받고 Flagship과 Pfizer의 파트너십에 따른 작업과 연결되어 있습니다.

시장 제약

AI에 대한 규제 및 검증 장애물-설계된 후보자 및 임상-시장 성장을 제한하는 의사결정 도구

규제 및 검증 장애물로 인해 제약 및 생명공학 산업에서 AI 채택이 제한됩니다. 이는 규제 당국이 AI 결과가 약물이나 임상 결정에 영향을 미치기 전에 신뢰할 수 있고 재현 가능하며 목적에 적합하다는 명확한 증거가 필요하기 때문입니다. 또한 AI가 설계한 약물 후보의 경우 스폰서는 데이터 출처, 모델 성능, 편향 제어 및 의도된 사용 맥락 전반에 걸친 견고성을 입증해야 하며, 이로 인해 기존 워크플로에 비해 시간과 비용이 추가됩니다. 이로 인해 시장 성장이 어느 정도 제한됩니다.

• 예를 들어, 2025년 1월 미국 FDA는 약물/생물학적 제출에 사용되는 AI에 대한 모델 신뢰성을 보장하는 데 초점을 맞춘 지침 초안을 발표하고 AI 지원에 대한 병행 지침 활동을 언급했습니다.의료기기.

시장 기회

시장 성장 기회를 제공하기 위해 증가된 클라우드/컴퓨팅 파트너십 및 전문 AI 가속기

제약 및 생명 공학 분야에서는 모델이 점점 더 커지고 컴퓨팅 리소스가 많이 필요하므로 많은 연구팀이 온프레미스 리소스만으로는 실험에서 기업 출시까지 확장할 수 없습니다. 이는 클라우드 제공업체, GPU 플레이어, HPC 전문가가 생명과학 기업과 협력하고 즉시 실행 가능한 AI 스택을 판매할 수 있는 명확한 시장 기회를 창출합니다. 또한 클라우드/컴퓨팅 파트너십을 통해 초기 투자 비용을 줄이고 조달 주기를 단축함으로써 R&D 팀이 스크리닝, 시뮬레이션 및 생성 설계를 위해 필요에 따라 컴퓨팅을 가동할 수 있습니다. 또한 전문 AI 가속기는 훈련/추론 시간을 단축하므로 기업은 더 많은 반복을 실행하고 지원자에게 더 빠르게 도달하여 ROI를 향상시킬 수 있습니다. 채택이 증가함에 따라 수요는 용량, 관리형 플랫폼 및 최적화된 파이프라인에 대한 장기 계약으로 전환되어 인프라 및 솔루션 공급업체에 반복적인 수익을 창출합니다. 이러한 모든 요소는 향후 몇 년 동안 시장 성장을 주도할 것입니다.

• 예를 들어, 2026년 1월에 Zealand Pharma는 DCAI와 덴마크의 AI 슈퍼컴퓨터인 Gefion을 사용하여 엔터프라이즈 규모 AI를 통합하여 약물 발견 워크플로를 가속화하는 계약을 발표했습니다.

시장의 과제

AI 플랫폼과 기존 검색 파이프라인 간의 통합시장 성장에 대한 중요한 도전 과제 창출

AI 플랫폼과 기존 검색 파이프라인 간의 통합은 시장의 주요 과제입니다. 이는 대부분의 R&D 스택이 ELN/LIMS, 등록 시스템, 분석 데이터베이스, 모델링 도구 및 실험실 자동화 전반에 걸쳐 단편화되어 있기 때문입니다. AI를 일상적인 워크플로에 연결하려면 일반적으로 과도한 API 작업, 데이터 조화, ID/액세스 제어, 변경 관리가 필요하므로 배포 시간과 비용이 늘어납니다. 또한 연구자들은 버전 관리 및 감사 추적 요구 사항에 직면해 규제 또는 품질 관리 환경에서 출시 속도가 느려집니다. 결과적으로 과학자들이 친숙한 작업대에 AI가 직접 내장되지 않는 한 도구를 바꾸지 않기 때문에 많은 AI 이니셔티브가 파일럿 이후 중단됩니다. 모든 요소가 시장 성장에 누적적으로 영향을 미칩니다.

• 예를 들어, 2026년 1월 Schrödinger는 Lilly의 TuneLab AI 워크플로우가 Schrödinger의 LiveDesign 내에서 "우선순위 인터페이스"로 제공될 것이라고 발표했습니다. 이는 AI를 독립 실행형 도구로 실행하기보다는 기존 기업 검색 플랫폼에 통합해야 한다는 시장의 필요성을 명시적으로 알린 것입니다.

세분화 분석

기술별

부문별 성장을 촉진하기 위한 머신러닝에 대한 수요 증가

기술에 따라 시장은 다음과 같이 나뉩니다.기계 학습& 딥러닝, 자연어 처리 등

머신러닝 및 딥러닝 부문은 제약 및 생명공학 시장 점유율에서 가장 큰 글로벌 AI를 확보할 것으로 예상됩니다. 이는 고전적인 분석 및 규칙 기반 방법이 어려움을 겪는 오믹스, 이미징, 고처리량 스크리닝 판독값과 같은 고차원 데이터에서 잘 작동하기 때문입니다. 또한 대규모 스폰서 데이터 세트와 내부 DS 팀을 통해 ML/DL 지출이 강화됩니다. 또한 아시아 태평양 지역에서는 검색 확장과 자동화 기반 효율성을 통해 효율성이 향상되었습니다.

• 예를 들어, 2025년 10월 Algen Biotechnologies는 AI 기반 플랫폼을 사용하여 전임상 발견을 가속화하기 위해 AstraZeneca와의 다중 대상 파트너십을 발표했습니다.

자연어 처리 부문은 예측 기간 동안 CAGR 43.46%로 성장할 것으로 예상됩니다.  

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애플리케이션 별

신약 발견 및 개발에 대한 높은 수요는 부분적 우위를 뒷받침했습니다.

응용 분야에 따라 시장은 신약 발견 및 개발, 임상 연구 및 최적화, 정밀 의학, 의약품 제조, 운영 및 의료 업무 등으로 구분됩니다.

2025년에는 약물 발견 및 개발 부문이 세계 시장 점유율 1위를 차지했습니다. 이 부문의 지배력은 R&D에 대한 더 많은 지출과 이러한 약물 개발 경로에서 AI 통합에 대한 초점 이동에 의해 뒷받침됩니다. 또한 이 부문은 2026년에 29.8%의 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다.

• 예를 들어, 2024년 9월 Generate Biomedicines는 생성 AI 플랫폼을 사용하여 단백질 치료제를 발견하고 개발하기 위해 Novartis와 다중 대상 협력을 발표했습니다.

정밀의학 부문은 예측 기간 동안 CAGR 40.55%로 성장할 것으로 예상됩니다.  

최종 사용자별

제약 및 생명공학 기업의 사용량 증가로 선두 위치 유지

최종 사용자를 기준으로 시장은 제약 및 생명 공학 회사, CDMO 및 CRO 등으로 분류됩니다.

2025년 글로벌 시장에서는제약& 생명 공학 회사가 지배적 인 점유율을 차지했습니다. 이들 회사는 가장 큰 R&D 및 제조 예산을 소유하고 있으므로 대부분의 AI 지출은 파이프라인 우선 순위와 자본 할당을 제어하는 ​​스폰서에게 있습니다. 또한 AI의 직접적인 보상도 포착하므로 일회성 프로젝트에 비해 엔터프라이즈 규모의 출시를 더 쉽게 정당화할 수 있습니다. 또한 이 부문은 2026년에 54.9%의 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다.

• 예를 들어, 2025년 3월 Roche는 Roche Genentech Innovation Center Boston의 출범을 발표하여 혁신을 주도하고 약물 발견 및 개발을 가속화하기 위한 데이터 과학 및 AI 전문가에 대한 투자를 강조했습니다.

또한 CDMO와 CRO는 예측 기간 동안 CAGR 43.31% 성장할 것으로 예상됩니다.

제약 및 생명공학 시장의 AI 지역 전망

지역별로 시장은 북미, 유럽, 아시아 태평양, 라틴 아메리카, 중동 및 아프리카로 분류됩니다.

북아메리카

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북미는 글로벌 시장을 장악했으며 2024년에는 가치가 24억 3천만 달러로 평가되었습니다. 이 지역도 2025년에 34억 3천만 달러로 글로벌 시장을 지배했습니다. 지역 성장은 밀집된 제약/생명공학 클러스터, 심층적인 벤처 캐피탈 자금 조달, 발견, 임상 운영 및 의료 업무 전반에 걸친 GenAI의 조기 채택을 통해 지원됩니다. 대규모 바이오의약품은 또한 주기 시간을 단축하고 인력 감소를 줄이기 위해 엔드투엔드 파트너에 대한 수요를 촉진합니다.

제약 및 생명공학 시장의 미국 AI

미국 시장은 북미 시장의 선두 점유율을 차지했으며 분석적으로 추정하면 2026년 약 44억 2천만 달러로 글로벌 시장의 약 51.8%를 차지합니다.

유럽

유럽 ​​시장 가치는 연구 기간 동안 CAGR 44.70%로 성장할 것으로 예상됩니다. 유럽 ​​시장은 생명과학 자동화, 첨단 제조, 규제된 품질 시스템의 강력한 기반을 통해 AI의 발견부터 개발 및 생산까지의 확장을 지원합니다. 또한 제약 분야의 구현 위험을 줄이는 산업 간 엔지니어링 기능과 협업 혁신 모델을 통해 성장이 더욱 뒷받침됩니다.

제약 및 생명공학 시장의 영국 AI

2026년 영국 시장 가치는 약 4억 달러로 추산되며 이는 전 세계 매출의 약 4.7%를 차지합니다.

제약 및 생명공학 시장의 독일 AI

독일 시장 규모는 2026년 약 4억 5천만 달러에 달할 것으로 예상되며, 이는 전 세계 매출의 약 5.3%에 해당합니다.

아시아 태평양

아시아 태평양 시장 규모는 2026년에 13억 5천만 달러로 평가되어 글로벌 산업에서 세 번째로 큰 지역의 위치를 ​​확보할 것으로 예상됩니다. 지역 시장 성장을 촉진하는 요인으로는 새로운 AI 연구소, 클라우드/GPU 가용성 증가, 주요 허브의 상용화 주기 단축 등이 있습니다. 이 지역은 또한 신속한 생명공학 생태계 구축, CDMO 용량 확장, 정부 연계 혁신 인프라의 혜택을 받아 발견, 프로세스 개발 및 확장에 AI 채택을 지원합니다.

제약 및 생명공학 시장의 일본 AI

2026년 일본 시장 가치는 약 2억 달러로 추산되며, 이는 전 세계 매출의 약 2.3%를 차지합니다.

제약 및 생명공학 시장의 중국 AI

중국 시장 규모는 2026년 약 4억 2천만 달러에 달할 것으로 예상되며, 이는 전 세계 매출의 약 4.9%를 차지합니다.

제약 및 생명공학 시장의 인도 AI

2026년 인도 시장 가치는 약 1억 7천만 달러로 추정되며, 이는 전 세계 매출의 약 2.0%를 차지합니다.

라틴 아메리카, 중동 및 아프리카

라틴 아메리카와 중동 및 아프리카 지역은 세계 시장에서 더 작은 부분을 차지할 것으로 예상됩니다. 이 지역은 연구 기간 동안 더 느린 속도로 성장할 것으로 예상됩니다. 이러한 성장은 민간 의료 및 종양학 네트워크 확대, 이에 대한 관심 증가로 뒷받침됩니다.정밀 의학, 글로벌 벤더와의 협업이 증가하고 있습니다.

라틴 아메리카 시장 규모는 2026년에 3억 4천만 달러로 평가될 것으로 예상됩니다. 반면, 2026년 제약 및 생명 공학 분야의 GCC AI 시장은 약 5억 달러로 추정되며 전 세계 매출의 약 0.5%를 차지합니다.

경쟁 환경

주요 산업 플레이어

시장 점유율 강화를 위한 플랫폼화, 워크플로 임베딩 및 컴퓨팅 파트너십

글로벌 시장은 구조적으로 반통합되어 있습니다. 시장 성장 구조는 단일 조직의 영향을 받지 않습니다. 대표적인 업체로는 Insilico Medicine, Recursion, IBM 등이 있습니다. 이들 회사는 시장 지위를 유지하기 위해 제약회사와의 협력 및 인수합병을 강조하고 있습니다.

• 예를 들어, 2023년 11월 Boehringer Ingelheim과 IBM은 Boehringer가 IBM의 기반 모델 기술을 사용하여 인실리코 생성 및 AI 강화 스크리닝을 통해 새로운 후보 항체를 발견하는 계약을 체결했습니다.

이 시장 공간의 다른 주요 업체로는 Atomwise Inc., BPGbio, Inc. 및 Cloud 등이 있습니다.  그들의 전략은 협력과 파트너십을 높이는 데 중점을 두고 있습니다.

프로파일링된 제약 및 생명공학 기업의 주요 AI 목록

• 인실리코메디슨(미국)
• 아톰와이즈(주)(우리를.)
• BPGbio, Inc.(미국)
• IBM(우리를.)
• 코드 오션(미국)
• 재귀(미국)
• 클라우드(미국)
• ReviveMed Inc.(미국)
• NVIDIA Corporation(미국)
• 버지 지노믹스(미국)

주요 산업 발전

• 2025년 12월:ChemLex는 4,500만 달러의 자금 조달과 싱가포르에서 AI 신약 발견 자율주행 연구소의 출범을 발표했습니다.
• 2025년 9월:Merck KGaA와 Siemens는 발견부터 제조까지 AI, 데이터 및 자동화 지원 엔드투엔드 워크플로우를 제공하기 위해 파트너십을 심화했습니다.
• 2025년 7월:Paige는 브라질 전역에서 Oncoclínicas를 통해 AI 지원 진단 애플리케이션의 사용을 확대한다고 발표했습니다.
• 2025년 1월:PostEra는 Pfizer Inc.와 AI 신약 발굴 협력을 확대했습니다.
• 2024년 11월:IBM은 Prosper Africa의 Tech for Trade Alliance에서 Watson AI를 사용하여 남아프리카에서 제약 추적 파일럿을 강조했습니다.

보고서 범위

커스터마이징 요청  광범위한 시장 정보를 얻기 위해.

보고서 범위 및 세분화