생명 과학 분야의 생성적 AI 시장 규모, 점유율 및 산업 분석, 구성 요소별(소프트웨어/플랫폼 및 서비스), 배포별(클라우드 기반, 온프레미스 및 하이브리드), 기술별(대형 언어 모델(LLM), 자연어 처리(NLP), 생성 분자/단백질 모델 및 기타), 제품 유형별(독립형 및 통합형), 애플리케이션별(약물 발견 및 설계, 임상 시험 설계 및 운영 및 기타), 최종 사용자별(제약 및 생명공학 기업, CRO, 학술 및 연구 기관 및 기타) 및 지역 예측, 2026~2034년

생명과학 분야의 전 세계 생성 AI 시장 규모는 2025년 11억 8천만 달러로 평가되었습니다. 시장은 2026년 16억 달러에서 2034년까지 182억 달러로 성장하여 예측 기간 동안 CAGR 35.52%를 나타낼 것으로 예상됩니다.

글로벌 시장은 연구, 개발 및 운영 워크플로우를 향상시키는 AI 기반 플랫폼, 모델 및 소프트웨어 솔루션으로 구성됩니다. 생명 과학 조직이 대량의 게놈, 임상, 분자, 이미징 및 규제 데이터를 처리하면서 통찰력을 생성하고, 문서화를 자동화하고, 분자 설계를 지원하고, 의사 결정을 개선할 수 있는 도구에 대한 수요가 창출됨에 따라 시장은 크게 성장할 준비가 되어 있습니다.

주요 기업이 R&D 비용 상승, 약물 개발 일정 연장, 임상 성공률 향상에 대한 압력 증가에 직면함에 따라 약물 발견, 임상 시험 설계, 규제 문서 작성, 의료 업무 및 상업 운영 전반에 걸쳐 생성적 AI의 채택도 증가하고 있습니다. 주요 기업들이 투자하고 있는생성 AI플랫폼, 전략적 파트너십, AI 지원 생명과학 솔루션을 통해 진화하는 시장에서 입지를 강화합니다.

• 예를 들어, 2026년 1월 NVIDIA Corporation은 Lab-in-the-Loop 워크플로우를 지원하고 AI 기반 생물학 및 약물 발견을 가속화하도록 설계된 개방형 개발 플랫폼인 NVIDIA BioNeMo를 확장했습니다. BioNeMo의 채택은 약물 발견 애플리케이션을 위해 생성, 에이전트 및 물리적 AI를 연결하여 과학적 발견을 확장하는 것을 목표로 했습니다.

NVIDIA Corporation, IQVIA Inc., Oracle Corporation 및 Veeva Systems Inc.와 같은 주요 기업은 시장 입지를 강화하기 위해 기술 발전, 투자 계획 및 신제품 출시에 대한 리소스를 합리화하고 있습니다.

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생명과학 시장 동향의 생성적 AI

AI 부조종사의 사용 증가는 새로운 추세입니다.

생명과학 시장의 글로벌 생성 AI에서 나타나는 중요한 추세는 AI 부조종사의 사용이 증가하고 있다는 것입니다. 생명 과학 회사는 종종 실험실 기록, 프로토콜, 문헌, 연구 문서 등 단편화된 데이터를 사용하여 작업하므로 의사 결정 속도가 느려지고 생산성이 저하될 수 있습니다. AI 부조종사는 과학자와 비즈니스 사용자가 기존 연구 플랫폼 내에서 질문하고, 정보를 요약하고, 결과를 비교하고, 통찰력을 생성할 수 있도록 함으로써 이러한 과제를 해결하는 데 도움을 줍니다. 결과적으로 이러한 도구는 단순한 생산성 보조 도구에서 발견, 실험 계획, 문서화 및 지식 관리를 지원하는 작업 흐름 기반 과학 부조종사로 전환되고 있습니다. 주요 기업들은 이러한 성장하는 시장 추세를 활용하기 위해 신제품 출시에 집중하고 투자하고 있습니다. 

• 예를 들어, 2025년 10월 Benchling, Inc.는 Benchling AI를 과학 AI의 지휘 센터로 출시하여 에이전트와 예측 모델을 과학자의 기존 워크플로에 직접 도입했습니다. 이러한 개발은 생명 과학 회사가 단절된 도구의 사용을 줄이고 과학 지식에 대한 접근성을 향상시키기 위해 AI 부조종사를 연구 플랫폼에 어떻게 내장하고 있는지를 강조합니다.

시장 역학

시장 동인

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생명과학 전반에 걸친 게놈, 임상, 분자 데이터의 양 증가로 시장 성장 주도

게놈, 임상 및 분자 데이터의 양이 증가하는 것은 생명 과학 시장에서 글로벌 생성 AI의 주요 동인입니다. 데이터 양이 증가함에 따라 생명과학 기업은 복잡한 과학 정보를 보다 빠르고 스마트하게 관리하는 방법을 채택하게 되었습니다.제약생명공학 기업은 대규모 데이터 세트를 생성하지만 기존 분석 도구는 이러한 데이터 소스를 효율적으로 연결하는 데 어려움을 겪는 경우가 많습니다. Generative AI는 대규모 데이터 세트를 요약하고, 숨겨진 패턴을 식별하고, 표적 발견을 지원하고, 임상 시험 설계를 개선하고, 연구에 즉시 사용할 수 있는 통찰력을 생성함으로써 이러한 과제를 해결하는 데 도움이 됩니다. 이러한 AI 지원 플랫폼을 채택하면 수동 분석이 줄어들고 의사 결정이 개선되며 약물 개발 워크플로가 가속화됩니다.

이로 인해 다양한 데이터 소스를 통합하고 이를 실행 가능한 과학 및 임상 인텔리전스로 변환할 수 있는 생성적 AI 솔루션에 대한 강력한 수요가 창출됩니다. 광범위한 애플리케이션을 강조하면서 시장의 주요 기업은 이러한 플랫폼 개발에 막대한 투자를 하고 있습니다.

• 예를 들어, 2025년 5월 Rad AI는 Advocate Health, Memorial Hermann Health System, Corewell Health 및 Atlantic Health System으로부터 6,800만 달러 규모의 시리즈 C 투자를 받았습니다. 이러한 파트너십은 전국적으로 수백만 명의 환자를 위한 치료 제공을 혁신하고 병원과 진료소 전반에 걸쳐 생성 AI 사용을 확장하려는 공동의 약속을 반영합니다.

시장 제약

AI로 생성된 과학 및 임상 결과물에 대한 규제 불확실성으로 인해 시장 성장이 저해됨

생명과학 시장 성장에서 생성 AI를 억제하는 주요 요인 중 하나는 글로벌 시장의 규제 불확실성입니다. 기업은 설명 가능하고, 검증되고, 추적 가능하고, 규제 기관이 수용할 수 없는 AI 생성 결과물에 전적으로 의존할 수 없습니다. AI가 생성한 출력은 데이터 품질, 모델 디자인, 사용자 프롬프트에 따라 달라질 수 있습니다. 이는 부정확하거나 제대로 문서화되지 않은 AI 생성 정보가 제출 품질, 임상 의사 결정 및 규정 준수에 영향을 미칠 수 있기 때문에 제약 및 생명 공학 회사에 우려를 낳습니다. 결과적으로 많은 기업에서는 완전히 자동화된 규제 또는 임상 의사 결정보다는 주로 보조 워크플로를 위해 생성 AI를 조심스럽게 채택하고 있습니다.

• 예를 들어, 2025년 7월 Applied Clinical Trials는 'FDA의 Elsa AI 도구가 정확성 및 감독 우려를 높인다'라는 제목의 기사를 게재하여 도구에 허위 인용 및 데이터 환각을 포함한 정확성 문제가 있음을 지적했습니다. 보고서는 이 도구가 프로토콜 검토 및 라벨 비교와 같은 활동 속도를 높이기 위한 것이지만, 그 한계로 인해 공식 규제 평가에 사용할 수 없다고 강조했습니다.

시장 기회

수익성 있는 성장 기회를 제공하기 위해 실제 증거 및 약물 감시에서 생성적 AI 채택 증가

실제 증거 및 약물 감시에서 생성 AI의 사용이 증가함에 따라 생명 과학 시장에서 글로벌 생성 AI에 대한 강력한 성장 기회를 제공합니다. 제약 및의료기기기업은 치료 결과와 제품 안전 위험을 식별하기 위해 대량의 환자 기록, 안전 보고서, 임상 기록, 청구 데이터, 문헌 및 시판 후 신호를 모니터링해야 합니다. 생성적 AI는 기업이 대규모의 구조화되지 않은 데이터 세트를 요약하고, 안전 패턴을 감지하고, 부작용 검토를 지원하고, 증거 기반 통찰력을 보다 효과적으로 생성하는 데 도움이 될 수 있습니다. 규제 기관과 생명 과학 기업이 시판 후 안전, 실제 결과, 더 빠른 증거 생성에 더 중점을 두면서 AI 지원 RWE 및 약물 감시 플랫폼에 대한 수요가 증가할 것으로 예상됩니다.

• 예를 들어, 2024년 4월 ArisGlobal은 약물 감시 사례 접수를 간소화하도록 설계된 생성적 AI 솔루션인 LifeSphere NavaX를 출시했습니다. NavaX는 생성 AI를 사용하여 케이스 접수 효율성을 지원하고 LifeSphere 안전 생태계의 일부를 구성합니다. 이는 가장 수동적인 약물 안전 워크플로우 중 하나인 사례 접수를 목표로 하며, 안전 팀이 처리 노력을 줄이고 속도를 향상시키며 증가하는 부작용 데이터 볼륨을 보다 효율적으로 관리하도록 돕습니다.

시장의 과제

생성적 AI를 레거시 R&D 및 임상 시스템과 통합하는 것은 여전히 ​​중요한 과제로 남아 있습니다.

생성적 AI를 기존 R&D 및 임상 시스템과 통합하는 것은 글로벌 시장의 주요 과제로 남아 있습니다. 많은 제약 및 생명공학 회사는 여전히 오래된 실험실 정보 시스템, 임상 시험 플랫폼,전자 건강 기록, 문서 저장소 및 규제 데이터베이스. 이러한 시스템은 데이터를 다양한 형식으로 저장하는 경우가 많으며 항상 최신 AI 모델과 원활하게 연결되도록 설계되지는 않습니다. 결과적으로 기업은 데이터 조화, 워크플로 통합, 모델 검증, 보안 검토 및 사용자 채택이 지연될 수 있습니다. 생성 AI는 발견, 임상, 규제 및 상업 워크플로우 전반에 걸쳐 구조화되고 연결된 고품질의 데이터에 안전하게 액세스할 수 없으면 강력한 가치를 제공할 수 없기 때문에 대규모 배포 속도가 느려집니다.

• 예를 들어, 2025년에 Pharmaphorum은 'BIO 2025: 제약회사가 가치 사슬 전반에 걸쳐 AI를 배포함에 따라 데이터는 여전히 과제로 남아 있습니다'라는 제목의 기사를 발표했으며, 제약 및 생명공학 리더들이 약물 개발 가치 사슬 전반에 걸쳐 AI를 배포하는 동안 데이터를 지속적인 과제로 식별했다고 보고했습니다. 기사에서는 고품질의 AI 지원 데이터 세트가 약물 개발 전반에 걸쳐 일관되게 제공되지 않는다는 점을 언급했는데, 이는 단절된 시스템으로 인해 발생하는 문제를 강조합니다. 단편화된 데이터 세트는 생명 과학 분야에서 생성 AI의 실제 채택을 지연시킬 수 있습니다.

세분화 분석

구성요소별

제약회사의 선호도 증가로 소프트웨어/플랫폼 부문 성장 촉진

구성 요소를 기준으로 시장은 소프트웨어/플랫폼 및 서비스로 분류됩니다.

소프트웨어/플랫폼 부문이 시장을 지배했습니다. 생명과학 분야의 생성적 AI 채택은 주로 신약 발견, 연구 문서화, 과학 데이터 분석, 임상 워크플로우 및 기업 지식 관리를 지원하는 확장 가능한 플랫폼에 의해 주도됩니다. 제약 및 생명공학 기업이 선호하는소프트웨어플랫폼은 여러 부서에 걸쳐 통합될 수 있고 검색, 개발, 규제 및 상업 기능 전반에 걸쳐 재사용될 수 있습니다. 이러한 요인으로 인해 기업이 재사용 가능한 AI 인프라를 추구함에 따라 플랫폼 제공업체는 더 큰 수요를 경험하게 됩니다. 이러한 장점으로 인해 주요 기업은 성장을 세분화하는 신제품 출시에도 집중합니다.

• 예를 들어, 2025년 10월 Benchling은 에이전트와 예측 모델을 과학자의 기존 워크플로우에 통합하여 생명 과학 분야에서 소프트웨어 및 플랫폼 기반 채택의 지배력을 지원하는 과학 AI를 위한 명령 센터로 설명되는 Benchling AI를 출시했습니다.

서비스 부문은 예측 기간 동안 연평균 성장률(CAGR) 30.39%로 성장할 것으로 예상됩니다.

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배포별

제약 회사 간 더 빠른 협업을 가능하게 하는 기능으로 인해 클라우드 기반 세그먼트 주도 및 연구 파트너

배포에 따라 시장은 클라우드 기반, 온프레미스 및 하이브리드로 분류됩니다.

생성 AI 모델에는 상당한 컴퓨팅 용량, 확장 가능한 스토리지, 보안 데이터 액세스 및 지속적인 모델 업데이트가 필요하기 때문에 2025년에는 클라우드 기반 부문이 생명 과학 시장 점유율에서 지배적인 글로벌 생성 AI를 차지했습니다. 또한 클라우드 기반 플랫폼을 사용하면 제약 회사, AI 공급업체, CRO 및 지역 전반의 연구 파트너 간의 보다 빠른 협업이 가능해집니다. 결과적으로 클라우드 배포는 속도, 유연성 및 엔터프라이즈 확장성이 필요한 생성 AI 솔루션에 선호되는 모델이 되고 있습니다. 이러한 요소는 주요 운영 주체 간의 보다 원활한 협업을 촉진하여 전체 부문의 성장을 지원합니다.

• 예를 들어, 2025년 9월 Absci는 Oracle Cloud Infrastructure 및 AMD와 협력하여 생성 AI 기반 약물 발견을 가속화했으며, Oracle은 클라우드 AI 인프라가 성능, 확장성 및 생물학적 제제 설계 주기를 개선하는 데 도움이 될 것이라고 언급했습니다.

하이브리드 부문은 예측 기간 동안 CAGR 32.10%로 성장할 것으로 예상됩니다.

기술별

전체에서 LLM(대형 언어 모델) 활용도 확대의학 저술 및 내부 지식 관리세그먼트 성장 촉진

기술을 기반으로 시장은 LLM(대형 언어 모델),자연어 처리(NLP),생성 분자/단백질 모델, 기계 학습 및 딥 러닝 등.

2025년에는 많은 생명과학 워크플로우가 대량의 텍스트 기반 과학 및 임상 정보를 이해, 요약, 생성 및 비교하는 데 의존하기 때문에 LLM(대형 언어 모델) 부문이 시장을 지배했습니다. LLM은 의학 저술, 규제 문서, 문헌 검토, 임상 시험 프로토콜 지원, 안전 설명, 의료 업무 콘텐츠 및 내부 지식 관리 전반에 걸쳐 널리 유용합니다. 이러한 광범위한 적용 가능성으로 인해 LLM은 주로 좁은 발견 또는 분자 설계 워크플로에 사용되는 보다 전문화된 AI 모델보다 더 큰 채택 기반을 제공합니다. 결과적으로 기업에서는 과학 및 비즈니스 기능 모두에서 생산성을 향상하기 위해 LLM을 채택하고 있습니다.

• 예를 들어, 2025년 7월 Merck & Co., Inc.는 중요 경로 임상 연구 문서를 생성하는 데 필요한 시간을 크게 줄이는 플랫폼을 포함하여 내부 생성 AI 솔루션을 확장하여 LLM 기반 도구가 생명과학 문서 작업 흐름 속도를 높이는 데 어떻게 사용되고 있는지 보여주었습니다.

생성 분자/단백질 모델 부문은 예측 기간 동안 CAGR 37.02%로 성장할 것으로 예상됩니다.

제품 유형별

기업이 성과를 평가할 수 있도록 해주는 독립형 세그먼트가 지배적입니다. 깊이 통합하기 전에 일체 포함

제품 유형에 따라 시장은 독립형 및 통합형으로 분류됩니다.

독립형 부문이 시장에서 지배적인 위치를 차지했습니다. 생명과학 기업은 여전히 ​​생성적 AI 도입의 초기~중간 단계에 있으며, 완전한 기업 통합 이전에 특정 사용 사례에 맞게 테스트, 검증 및 확장할 수 있는 전용 AI 도구를 선호합니다. 독립형 플랫폼은 분자 생성, 과학 문헌 검색, 규정 작성 또는 연구 부조종사와 같은 대상 워크플로에 배포하기가 더 쉽습니다. 이를 통해 구현 위험을 낮추고 기업이 AI를 기존 R&D, 임상 또는 상용 시스템에 심층적으로 통합하기 전에 성능을 평가할 수 있습니다. 결과적으로 독립형 솔루션은 제약 및 생명공학 사용자들 사이에서 초기 채택률이 더 높아졌습니다.

• 예를 들어, 2025년 5월에 Latent Labs는 생명 과학을 위한 생성 AI를 확장하고 AI를 생물학자, 제약 및 생명 공학 혁신가의 손에 직접 제공하여 특정 과학 워크플로를 위한 전용 AI 플랫폼 사용을 지원하기 위해 AWS와 다년간의 협력을 발표했습니다.

통합 부문은 예측 기간 동안 CAGR 40.86%로 성장할 것으로 예상됩니다.

애플리케이션 별

신약 발견 및 디자인 부문 AI 기반 디스커버리 플랫폼에 대한 대규모 투자로 시장 주도

응용 프로그램을 기반으로 시장은 약물 발견 및 설계, 임상 시험 설계 및 운영, 규제 문서 작성 및 제출, 의료 업무 및 과학 콘텐츠로 분류됩니다.약물감시, 상업 및 시장 접근 콘텐츠 등.

약물 발견 및 디자인이 응용 부문을 지배했습니다. 신약 발견은 생성적 AI가 발견 시간 단축, 분자 생성 개선, 표적 식별 지원, 초기 단계 R&D 위험 감소를 지원함으로써 가장 큰 영향을 미치기 때문에 핵심 비즈니스 애플리케이션입니다. Generative AI는 원하는 특성을 기반으로 새로운 분자 또는 생물학적 제제를 생성하고 최적화하여 이러한 요구를 지원합니다. 결과적으로 제약 및 생명공학 회사는 파이프라인 생산성을 향상시키기 위해 AI 지원 발견 플랫폼에 막대한 투자를 하고 있습니다.

• 예를 들어, 2025년 11월 Insilico Medicine은 Eli Lilly와의 연구 및 라이선스 협력을 통해 Insilico의 Pharma.AI 플랫폼과 Lilly의 개발 및 질병 전문 지식을 결합하여 혁신적인 치료법을 발견하고 발전시키기로 했다고 발표했습니다.

약물 감시 부문은 연구 기간 동안 연평균 성장률(CAGR) 37.44%로 성장할 것으로 예상됩니다.

최종 사용자별

상업화 워크플로우를 개선하는 능력으로 인해 제약 및 생명공학 회사 부문이 주도됨

최종 사용자를 기준으로 시장은 제약 및 생명 공학 회사, CRO, 학술 및 연구 기관, 의료 기술/진단 회사 등으로 분류됩니다.

제약 및 생명공학 회사가 주요 시장 점유율을 차지했습니다. 이러한 조직은 생명 과학 가치 사슬 전반에 걸쳐 생성 AI 솔루션을 구현하기 위한 가장 강력한 요구 사항, 재정 자원 및 데이터 가용성을 보유하고 있습니다. 이들 기업은 높은 R&D 비용, 복잡한 파이프라인, 증가하는 임상시험 비용, 발견에서 상용화까지 속도를 향상시켜야 하는 압력에 직면해 있습니다. Generative AI는 표적 발견, 분자 설계, 시험 계획, 문서화, 의료 업무 및 상업화 워크플로를 개선하는 데 도움이 됩니다. 결과적으로 CRO, 학술 기관, 의료기술 기업에 비해 제약 및 생명공학 기업이 채택을 주도하고 있습니다.

• 예를 들어, 2025년 6월 NVIDIA는 AI 공장과 생성 및 에이전트 AI 사용 사례를 사용하여 신약 발견을 발전시키기 위해 Novo Nordisk 및 덴마크 DCAI와의 협력을 발표했으며, 이는 주요 제약 회사가 R&D를 가속화하기 위해 생성 AI에 적극적으로 투자하고 있음을 보여줍니다.

의료 기술/진단 회사 부문은 예측 기간 동안 CAGR 39.19%로 성장할 것으로 예상됩니다.

생명과학 시장 지역 전망의 생성적 AI

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

북아메리카

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북미는 2024년 4억 2천만 달러로 지배적인 점유율을 차지했고, 2025년에도 5억 5천만 달러로 선두 자리를 유지했습니다. 제약, 생명공학, 의료 기술 기업의 강력한 AI 채택으로 인해 북미 지역에서 시장이 성장하고 있습니다. 이 지역은 고급 클라우드 인프라, 높은 R&D 지출, 신약 발견, 임상 시험 및 규제 워크플로에서 생성 AI의 조기 사용을 갖추고 있습니다.

미국 생명과학 시장의 생성 AI

북미 지역의 상당한 기여와 미국의 이 지역 지배력을 감안할 때 미국 시장은 2026년 약 6억 9천만 달러에 달해 전 세계 시장 매출의 약 43.12%를 차지할 것으로 예상됩니다.

유럽

유럽은 향후 몇 년 동안 34.21% 성장해 전체 지역 중 두 번째로 높은 성장률을 보일 것으로 예상되며, 2026년에는 가치가 3억 8천만 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 유럽은 제약 회사, 연구 기관 및 의료 기관이 과학 연구, 임상 개발 및 규제 효율성을 개선하기 위해 생성 AI를 점점 더 많이 사용함에 따라 성장을 목격하고 있습니다. 데이터 거버넌스와 책임 있는 AI에 대한 이 지역의 초점은 안전하고 규정을 준수하는 AI 플랫폼에 대한 수요를 촉진하고 있습니다.

영국 생명과학 시장의 생성 AI

영국 시장은 2026년 약 8억 달러에 달할 것으로 예상되며, 이는 전 세계 매출의 약 5.26%를 차지합니다.

독일 생명과학 시장의 생성 AI

독일 시장은 2026년 약 8억 달러에 이를 것으로 예상되며, 이는 전 세계 매출의 약 4.82%에 해당합니다.

아시아 태평양

아시아 태평양 지역은 2026년에 3억 8천만 달러에 도달하여 시장에서 세 번째로 큰 지역의 위치를 ​​확보할 것으로 예상됩니다. 아시아 태평양 지역은 제약 제조 확대, 생명공학 투자 증가 및 증가로 인해 빠르게 성장하고 있습니다.디지털 변혁헬스케어와 생명과학 전반에 걸쳐 이 지역은 AI 기반 신약 발견 및 임상 연구 역량에 투자하고 있으며 확장 가능한 생성 AI에 대한 강력한 수요를 창출하고 있습니다.

일본 생명과학 시장의 Generative AI

2026년 일본 시장은 약 8억 달러에 달해 전 세계 매출의 약 4.91%를 차지할 것으로 추정된다.

중국 생명과학 시장의 생성적 AI

중국 시장은 2026년 매출이 약 1억 3천만 달러로 전 세계 매출의 약 7.88%를 차지해 전 세계에서 가장 큰 시장 중 하나가 될 것으로 예상됩니다.

인도 생명과학 시장의 생성적 AI

2026년 인도 시장은 약 5억 달러에 달해 전 세계 매출의 약 3.25%를 차지할 것으로 추산된다.

라틴 아메리카, 중동 및 아프리카

라틴 아메리카와 중동 및 아프리카 지역은 예측 기간 동안 이 시장에서 적당한 성장을 보일 것으로 예상됩니다. 라틴 아메리카 시장은 2026년에 7억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 이 지역의 생명 과학 기업은 임상 연구, 환자 데이터 분석 및 운영 효율성을 개선하기 위해 디지털 도구를 채택하고 있습니다. 중동 및 아프리카 지역에서는 GCC가 2026년에 1억 달러에 도달할 것으로 예상됩니다.

남아프리카 생명과학 시장의 생성 AI

남아프리카공화국 시장은 2026년에 약 4억 4천만 달러에 도달하여 전 세계 매출의 약 0.24%를 차지할 것으로 예상됩니다.

경쟁 환경

주요 산업 플레이어

주요 플레이어는 시장 입지 강화를 위해 과학적 AI 모델에 중점을 둡니다.

생명과학 시장의 글로벌 생성 AI는 대규모 기술 기업, 생명과학 소프트웨어 제공업체, AI 기반 신약 발견 기업, 클라우드 인프라 플레이어 등으로 인해 다소 세분화되어 있습니다. NVIDIA Corporation, Microsoft Corporation, Oracle Corporation, IQVIA Inc., Veeva Systems Inc., Benchling, Inc., Insilico Medicine, Recursion Pharmaceuticals, Tempus AI 및 Certara, Inc.와 같은 주요 기업이 시장에서 상당한 점유율을 차지하고 있습니다. 이들 회사는 신약 발견, 임상 개발, 규제 문서 작성, 의학 업무, 실제 증거 및 과학적 데이터 관리 분야에서 강력한 입지를 확보하고 있습니다.

• 예를 들어, 2026년 1월 오라클은 생명과학 데이터를 통합하고 R&D를 지원하도록 설계된 생성적 AI 지원 플랫폼인 Oracle Life Sciences AI 데이터 플랫폼을 출시했습니다.임상 시험,시판 후 안전 및 상용화 워크플로. 이번 개발은 생명 과학 가치 사슬 전반에 걸쳐 AI 및 에이전트 인텔리전스의 사용을 지원함으로써 시장에서 오라클의 입지를 강화했습니다.

글로벌 시장의 다른 주목할만한 참가자로는 Schrödinger, Inc., Owkin, Inc., TetraScience, Inc., Anthropic PBC, Google Cloud 및 Absci Corporation이 있습니다. 이들 기업은 예측 기간 동안 시장 입지를 강화하기 위해 제품 혁신, 과학적 AI 모델, 엔터프라이즈급 클라우드 플랫폼, 도메인별 생성 AI 솔루션에 중점을 둘 것으로 예상됩니다. 시장은 여전히 ​​고도로 혁신을 주도하고 있으며, 경쟁은 다중 모드 AI 모델, 보안 데이터 통합, 규제 등급 출력 및 엔드투엔드 AI 워크플로로 점점 더 이동하고 있습니다.

프로파일링된 생명과학 기업의 주요 생성 AI 목록

• 엔비디아 주식회사(우리를.)
• 아이큐비아(주)(우리를.)
• 오라클 주식회사(우리를.)
• Veeva Systems Inc.(미국)
• 마이크로소프트사(미국)
• 알파벳 주식회사(미국)
• 벤칭링(Benchling, Inc.)(미국)
• 인실리코의학(우리를.)
• Recursion Pharmaceuticals, Inc.(미국)
• Tempus AI, Inc.(미국)

주요 산업 발전

• 2026년 1월:오라클은 제약, 의료 기기, 연구 및 생명 과학 조직이 R&D, 임상 시험, 시판 후 안전 및 상용화 전반에 걸쳐 결과를 가속화할 수 있도록 설계된 생성적 AI 지원 솔루션인 Oracle Life Sciences AI 데이터 플랫폼을 출시했습니다.
• 2026년 1월:히포크라테스AI는 그로브AI를 인수하고 보스턴컨설팅그룹(BCG)과 전략적 협력을 체결했다. 이러한 개발은 안전하고 확장 가능하며 임상적으로 기반을 둔 생성 AI를 전 세계에 배포하는 회사의 역량을 강화했습니다.바이오제약R&D 및 임상시험부터 상용화까지 의료기술 가치 사슬을 개선하고 환자 참여를 개선합니다.
• 2025년 12월:Accenture는 생명 과학 산업을 위한 임상 연구의 설계 및 실행을 현대화하는 플랫폼 제공업체인 Ryght AI에 투자했습니다. 이 투자를 통해 생명 과학 및 임상 연구 회사는 에이전트 AI와 엔터프라이즈 기술 솔루션을 결합하여 환자에게 새로운 치료법을 더 빠르게 제공할 수 있었습니다.
• 2025년 10월:Owkin, Inc는 첨단 에이전트 AI를 생물 의학 연구 및 약물 개발에 도입하는 부조종사인 K Pro를 출시했습니다. K Pro는 제약회사와 생명공학 기업이 발견 및 개발 파이프라인 전반에 걸쳐 보다 현명한 결정을 내리고, 임상 성공률을 높이며, 프로그램 궤적을 변경할 수 있을 만큼 빠르게 의사 결정 수준의 데이터 중심 생물학적 통찰력을 제공하도록 돕습니다.
• 2024년 6월:Cognizant는 의료 관리 프로세스를 재설계하고 경험을 개선하는 것을 목표로 회사의 Vertex AI 플랫폼 및 Gemini 모델을 포함하여 Google Cloud의 생성 AI(genAI) 기술을 기반으로 의료 LLM(대형 언어 모델) 솔루션 세트를 출시했습니다.

보고서 범위

이 보고서는 생명 과학 시장의 포괄적인 글로벌 생성 AI를 제공합니다. 구성 요소, 배포, 기술, 제품 유형, 애플리케이션 및 최종 사용자에 대한 자세한 시장 분석을 다룹니다. 약물 발견 및 설계, 임상시험 설계 및 운영, 규제 문서 작성 및 제출, 의학 업무 및 과학 콘텐츠, 약물 감시, 상업 및 시장 접근 콘텐츠, 기타 생명과학 워크플로우에 사용되는 생성적 AI 솔루션에 대한 수요를 조사합니다. 이 연구에서는 현재 시장 채택에서 소프트웨어/플랫폼, 서비스, 클라우드 기반 배포, 온프레미스 모델, 하이브리드 배포, 대규모 언어 모델, 자연어 처리, 생성 분자/단백질 모델, 기계 학습 및 딥 러닝, 독립형 제품 및 통합 솔루션의 역할을 추가로 평가합니다. 이 보고서는 또한 주요 지역, 경쟁 구도 분석, 회사 프로파일링, 최근 개발 및 시장에서 미래 기회를 추진, 제한 및 형성하는 주요 요인에 대한 평가에 대한 지역적 통찰력을 제공합니다.

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보고서 범위 및 세분화