“신약개발은 길고, 비싸고, 실패 확률이 높은 구조다. AI가 이 구조를 바꾸는 가장 현실적인 해법이다.”

구글클라우드 김선식 부문장은 3월 31일 고양 킨텍스에서 열린 ‘KOREA PHARM & BIO 2026’ 부대행사 ‘KDRA 제약바이오 사업개발전략 포럼’에서 제약바이오 산업의 한계를 지적하며, 구글이 AI 기반 연구개발(AX)을 통해 산업 전환을 이끌 것이라고 밝혔다.

김 부문장은 “AI는 신약개발 속도, 비용, 성공률이라는 핵심 변수를 동시에 바꾸고 있다”면서 “연구개발 초기 단계에서 AI가 역할을 수행하면 자본과 인력이 임상 및 상업화 단계로 재배치되고, 이는 결국 더 많은 신약 출시로 이어질 것”이라고 내다봤다.

또한 그는 “과거에는 장수와 노화 극복과 같은 장기적 비전이 중심이었다면, 현재는 실제 질병 치료와 삶의 질 개선으로 초점이 이동하고 있다”며 “AI는 제약바이오 산업을 보다 현실적인 성과 중심 구조로 전환시키고 있다”고 강조했다.

현재 신약개발은 평균 10년 이상, 약 4조원 수준 비용이 소요되며 성공률은 10% 미만에 불과하다.

김 부문장은 “기간을 10%만 단축해도 신약개발을 1년 이상 앞당길 수 있고, 비용 역시 수천억원 단위 절감 효과가 발생한다”라며 “성공률을 10%포인트만 높여도 출시 신약 수는 사실상 두 배로 증가하는 구조”라고 설명했다.

AI 도입이 효율 개선을 넘어 신약개발 패러다임 자체를 전환할 것이라는 분석이다.

실험실 밖으로 나온 R&D…무한 실험실 시대

생명과학 분야에서 가장 큰 변화는 연구개발 방식 전환이다. 기존 실험 중심 웨트랩(Wet Lab)에서 데이터·AI 기반 드라이랩(Dry Lab)으로 무게중심이 빠르게 이동하고 있다.

AI는 방대한 데이터를 기반으로 가설을 생성하고 이를 반복적으로 검증하는 역할을 수행한다. 특히 최근에는 에이전트 AI가 도입되며, 실험 설계·분석·검증이 자동화되는 무한 실험실 개념이 현실화되고 있다.

김 부문장은 “과거 연구원 10명이 수행하던 업무를 1명이 AI와 함께 처리하는 구조로 전환되고 있으며, 이는 인력 축소가 아니라 더 많은 실험과 더 높은 성공 가능성을 확보하는 방향으로 이어진다”고 말했다.

특히 타깃 발굴과 후보물질 도출 등 초기 단계에서 AI 영향력이 빠르게 확대되고 있다. 전임상 이전 단계의 속도 개선이 전체 개발 기간 단축으로 직결된다는 점에서 산업적 파급력이 크다는 평가다.

AI는 임상시험 설계에도 변화를 가져오고 있다. 대표적인 사례가 가상 대조군(디지털 환자)이다. 기존에는 임상시험에서 대조군 확보를 위해 별도 환자 모집과 관리가 필요했지만, AI 가상 환자를 활용하면 상당 부분 이를 보완할 수 있다.

김 부문장은 “알츠하이머와 파킨슨 질환 연구에서 가상 대조군을 적용한 결과, 약 20~30% 수준의 비용 절감 효과가 확인됐다”면서 “100명이 필요했던 임상 설계를 60~70명 수준으로 줄이면서도 동일한 통계적 효과를 확보할 수 있다”고 설명했다. 

다만 이는 완전한 대체가 아닌 보완 개념으로, 실제 환자 데이터와 병행 활용되는 방향으로 발전하고 있다.

산업 구조 재편…빅파마·빅테크·AI 바이오텍

최근 제약바이오 산업은 기존 빅파마 중심에서 벗어나, 빅테크와 AI 기반 바이오텍이 핵심 플레이어로 떠오르고 있다.

빅테크는 대규모 컴퓨팅 인프라와 AI 모델을 제공하고, AI 바이오텍은 이를 활용해 신약개발 효율을 극대화한다. 빅파마는 임상과 상업화 역량을 기반으로 최종 단계에서 협력을 이어가고 있다.

김 부문장은 “AI는 신약개발 진입 장벽을 낮추고 더 많은 바이오텍이 시장에 진입할 수 있는 환경을 만든다”면서 “결과적으로 산업 전체 파이프라인이 확대되는 선순환 구조가 형성될 것”이라고 전망했다.

구글이 풀스택 AI 전략을 기반으로 제약바이오 산업을 공략하고 있다. AI 전용 반도체(TPU), 생성형 AI 모델(제미나이), AI 플랫폼(Vertex AI), 글로벌 데이터 인프라를 모두 보유한 구조다. 이를 통해 연구개발부터 임상, 규제 대응, 상업화까지 전주기에 걸친 솔루션을 제공한다는 전략이다.

특히 버텍스 AI(Vertex AI) 내 ‘모델 가든’에는 150개 이상 AI 모델이 탑재돼 있으며, 단백질 구조 예측(AlphaFold), 생명과학 특화 모델 등이 포함된다.

제약바이오 산업은 임상, 비임상, 제조 데이터가 각각 분절된 데이터 사일로(data silo)가 대표적인 병목으로 꼽혀왔다. 구글은 클라우드 기반 데이터 플랫폼과 AI를 결합해 이러한 데이터를 통합·분석하고, 연구개발 의사결정을 자동화·고도화하는 데 초점을 맞추고 있다. 

이는 단순 분석을 넘어 신약 후보 도출부터 공정 최적화, 규제 문서 대응까지 연결되는 전주기 데이터 체계 구축으로 이어진다는 설명이다.

구글 생명과학 전략도 재정비되고 있다. 딥마인드(DeepMind)는 기초 연구, 아이소모픽 랩스(Isomorphic Labs)는 신약 설계, 칼리코(Calico)는 임상 개발을 담당하며 역할이 분명해지고 있다.

김 부문장은 “AI를 제약바이오 산업에 실질적으로 적용하려면 인프라, 데이터, 애플리케이션이 유기적으로 통합해야 한다”며 “구글은 이 전 과정을 수직 계열화한 구조를 기반으로 신약개발 전주기에 걸친 혁신을 지원해 나갈 것”이라고 밝혔다.

한편 이번 포럼은 한국신약개발연구조합이 ‘미래 성장 동력 확보를 위한 연구개발 포트폴리오·신사업 확대 전략’을 주제로, 글로벌 산업 구조 변화와 국내 기업의 대응 방향을 공유하기 위해 마련됐다. ‘KOREA PACK & ICPI WEEK 2026’ 전시회는 4월 3일까지 고양 킨텍스(KINTEX)에서 이어지며, 전시회 구성 전시 ‘KOREA PHARM & BIO 2026(제16회 국제의약품·바이오산업전)’은 제2전시장 7~8홀에서 진행된다.