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AI 신약개발 경쟁 격화…글로벌은 가속, 국내는 '아직' [이코노믹데일리] 인공지능(AI)이 제약·바이오 산업 전반의 경쟁 구도를 재편하는 핵심 기술로 부상하면서 신약개발 방식과 산업 생태계 전반에 구조적 변화가 가속화되고 있다. 15일 한국바이오협회가 발간한 ‘AI 기반 신약개발 산업화 전략’ 정책보고서에 따르면 글로벌 AI 신약개발 시장은 2024년 18억6000만 달러에서 연평균 29.9% 성장해 2029년 68억9000만 달러로 규모로 확대될 전망이다. 협회는 후보물질 발굴부터 임상, 상업화에 이르기까지 신약개발 전 주기에 AI 활용이 확산되고 있는 가운데 글로벌 주요국은 AI 신약개발을 국가 전략 산업으로 육성하며 투자와 규제 개선에 속도를 내는 것과 달리 국내는 기술력과 산업화 성과 측면에서 여전히 격차가 존재한다고 분석했다. AI는 후보물질 발굴, 약물 설계, 전임상·임상 시험, 시판 후 안전관리까지 신약개발 전 과정에 적용되며 기간과 비용을 획기적으로 절감하고 있다. 특히 희귀질환 치료제, 맞춤형 의약품, 디지털 치료제 분야에서는 대규모 데이터와 고도화된 알고리즘을 기반으로 한 AI 기술이 핵심 경쟁력으로 작용하고 있다. 해외 주요국은 AI 신약개발을 국가 전략 산업으로 지정하고 대규모 투자와 함께 규제 패러다임 전환을 추진 중이다. 미국은 연방 기관 주도의 규제 샌드박스와 AI 우수센터(AI Centers of Excellence)를 통해 AI 기반 기술의 상용화와 현장 실증을 확대할 방침이다. 또한 국가 AI 인프라 구축 사업인 ‘스타게이트’를 통해 약 700조원을 투자해 2025~2029년 데이터센터, 반도체 생산 기반, 클라우드 인프라를 미국 전역에 구축할 계획이다. 이와 함께 AI 반도체와 데이터 산업 관련 규제를 완화해 기업의 연구개발과 시장 진입을 촉진한다는 구상이다. 영국은 ‘오픈바인드(OpenBind)’ 컨소시엄을 통해 단백질-약물 상호작용에 대한 세계 최대 규모 데이터 수집을 추진하고 있다. AI 신약 모델 훈련을 지원하기 위해 Sovereign AI Unit을 통해 최대 800만 파운드를 투자하며 기존 50년간 축적된 데이터보다 20배 많은 데이터 확보를 목표로 하고 있다. 중국 역시 ‘디지털·지능형 기술 역량 강화 행동’을 통해 제약 산업 전반에 디지털·AI 기술 적용을 확대하고 있다. 디지털·지능형 의약품 R&D와 데이터 활용을 강화하는 한편 산업단지 디지털화와 표준·지침 정비, 전문 인력 양성에도 주력하고 있다. 중국의 지방 정부 차원의 정책도 속도를 내고 있다. 베이징시는 '베이징시 혁신 의약 고품질 발전 지원 조치(2025년)'를 통해 임상시험 개시 기간을 20주 이내로 단축하고 다기관 윤리심사 상호 인정 비율을 90% 이상으로 끌어올린다는 목표를 제시했다. 이를 위해 AI 기반 임상시험 참여자 모집, 종양·심혈관 질환 중심의 자동화 지능형 바이오뱅크 구축, 임상시험 예비 참여자 데이터베이스 조성 등 첨단 기술을 활용한 지원책을 마련한다. 이처럼 해외 국가는 단순한 기술 개발 성과 중심 논의를 넘어 규제·데이터·인프라·투자·인재를 아우르는 종합적인 산업 생태계 관점에서 국내 AI 신약개발이 직면한 구조적 한계와 정책적 지원 방향을 제시하는 데 초점을 맞췄다. 반면 국내는 AI 신약개발에 대한 관심과 투자가 확대되고 있음에도 글로벌 선도국과 비교하면 기술력과 산업화 성과 측면에서 여전히 격차가 존재한다는 분석이 나왔다. 정부 차원의 정책 발표는 이어지고 있으나 논문 영향력과 특허의 글로벌 경쟁력, AI 플랫폼 기반 파이프라인 성과 등에서는 한계가 있다는 평가다. 이에 한국바이오협회는 △AI 신약개발 데이터 활용과 신뢰성 평가를 위한 표준화된 기준과 가이드라인 마련 △R&D부터 사업화까지 연계되는 중장기 정책 설계 △현장 중심의 바이오·AI 융합 인재 양성 체계 전환 △국내 특화형 AI 바이오 전략 분야에 대한 선택과 집중 △AI 신약개발 전 주기를 아우르는 통합 거버넌스 구축 등을 핵심 과제로 제시했다. 보고서는 우선 AI 신약개발 데이터 활용과 신뢰성 확보를 위한 제도 정비가 시급하다고 지적했다. 제약 R&D에 활용되는 가명정보는 엄격한 보안 환경을 전제로 결합·분석 절차를 간소화할 필요가 있으며 대규모 임상·유전체 데이터 활용을 위해 정부 지정 데이터 안심구역(Safe Zone) 내 규제 샌드박스 확대가 요구된다는 설명이다. 비고의적 사고 발생 시 기관과 기업의 책임을 완화하는 데이터 활용 면책특례제도 도입도 검토 과제로 제시됐다. AI 모델의 신뢰성 검증을 위한 평가체계 구축도 중요 과제로 꼽혔다. AI 신약개발에 활용되는 머신러닝 모델의 개발·검증·운영 전반을 아우르는 GMLP(Good Machine Learning Practice) 가이드라인이 필요하다는 것이다. 현재 식약처 임상시험계획 제출 과정에서 AI 산출물의 신뢰성과 인정 기준이 명확하지 않아 후기 개발 단계 진입에 어려움이 있다는 점도 문제로 지적됐다. 또한 보고서는 R&D에서 사업화까지 연계되는 중장기 정책 트랙 신설을 강조했다. AI 신약개발은 임상 진입과 규제 수용성 확보까지 장기간이 소요되는 만큼 공공 임상 데이터 공유, 규제 컨설팅, 제약사 협력을 패키지로 제공하는 ‘한국형 AI 신약개발 올인원 플랫폼’ 구축이 필요하다고 설명했다. 미국의 ARPA-H, Cancer Moonshot과 같은 국가 차원의 명확한 미션 설정도 참고 사례로 제시됐다. 마지막으로 AI 신약개발 거버넌스의 일원화를 주문했다. 현재 R&D, 규제, 임상, 사업화 단계가 부처별로 분절 관리되면서 정책 정합성과 책임 체계가 불명확한 만큼 전 주기를 아우르는 통합 관리체계 구축이 필요하다고 설명했다. 한국바이오협회는 “AI는 더 이상 신약개발의 보조 수단이 아니라 산업 경쟁력을 좌우하는 핵심 인프라”라며 “정부가 국내 AI 신약개발 산업의 구조적 한계를 면밀히 진단하고 기술·데이터·규제를 아우르는 산업화 전략을 적극 추진해야 한다”고 강조했다.2025-12-15 17:30:23
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메가존클라우드, AWS 'APJ 올해의 컨설팅 파트너상' 2년 연속 수상 [이코노믹데일리] 인공지능(AI) 및 클라우드 선도 기업 메가존클라우드가 아마존웹서비스(AWS)로부터 아시아태평양 지역 최고의 파트너로 2년 연속 선정되며 글로벌 기술 경쟁력을 입증했다. 메가존클라우드는 일반 기업 시장뿐만 아니라 공공 부문에서의 성과까지 인정받아 2관왕의 영예를 안았다. 메가존클라우드는 1일(현지시간) 미국 라스베이거스에서 개막한 ‘AWS 리인벤트(re:Invent) 2025’ 파트너 어워드 시상식에서 ‘아시아태평양 및 일본(APJ) 올해의 컨설팅 파트너상’을 수상했다고 2일 밝혔다. 이와 함께 ‘APJ 공공부문 컨설팅 파트너상’까지 동시에 거머쥐었다. AWS 파트너 어워드는 한 해 동안 전문성과 혁신, 협력을 바탕으로 고객의 AWS 활용을 성공적으로 지원한 파트너를 선정해 시상하는 행사다. 시장조사업체 카날리스(Canalys)가 고객 성공 사례를 중심으로 엄격한 심사를 진행해 수상자를 결정한다. 메가존클라우드는 지난해에 이어 2년 연속으로 APJ 지역 전체를 대표하는 컨설팅 파트너로 선정되며 아시아권 클라우드 시장에서의 독보적인 입지를 재확인했다. 이번 수상의 배경에는 매출 기여도와 신규 비즈니스 창출, 전문 인력 양성 등 정량적 성과와 함께 국가별 특화된 디지털 전환(DX) 성공 사례가 주효했던 것으로 분석된다. 메가존클라우드는 한국을 포함해 일본, 베트남 등 글로벌 거점에서 괄목할 만한 성과를 냈다. 국내에서는 공공 부문의 활약이 두드러졌다. 메가존클라우드는 국내 대표 대형병원이 주축이 된 전국 응급의료기관 데이터 공유 플랫폼 구축 프로젝트를 성공적으로 수행했다. 이를 통해 응급의료 서비스의 디지털 혁신을 앞당기고 사회적 가치를 창출한 점이 ‘공공부문 컨설팅 파트너상’ 수상의 결정적 요인으로 작용했다. 해외 법인의 성과도 힘을 보탰다. 일본 법인은 교육 및 공공 기관을 대상으로 생성형 AI 활용 사례를 적극적으로 발굴해 왔다. 특히 일본 정부가 주도하는 의료 분야 대규모 언어모델(LLM) 프로젝트에 참여해 대규모 GPU 클러스터를 설계하고 구축·운영하는 등 고난도 기술 역량을 증명했다. 베트남 법인 역시 하노이과학기술대학교, 유엔개발계획(UNDP) 등과 협력해 AI 및 클라우드 인프라 전환과 전문 교육 프로그램을 추진하며 현지 시장 저변을 확대했다. 기술적 측면에서는 자체 개발한 클라우드 마이그레이션 최적화 솔루션 ‘하이퍼마이그(HyperMig)’가 높은 평가를 받았다. 메가존클라우드는 이 솔루션을 통해 인프라 진단부터 분석, 전략 수립, 실제 마이그레이션에 이르는 전 과정을 지원하며 고객사의 클라우드 및 AI 네이티브 환경 전환을 돕고 있다. 현재 메가존클라우드는 2,000여 명의 클라우드 및 AI 전문 인력을 보유하고 있으며 국내외 8000여 개 고객사에 디지털 전환 서비스를 제공하고 있다. 한국을 비롯해 북미, 일본, 동남아시아 등 9개국에 현지 법인을 운영하며 글로벌 시장 공략에 박차를 가하고 있다. 염동훈 메가존클라우드 대표는 “이번 수상은 메가존클라우드가 글로벌 시장에서 일반 기업고객뿐 아니라 공공부문에서도 AWS 기반 디지털 전환 지원 및 클라우드 비즈니스 발전에 기여한 공로를 인정받은 결과”라며 “앞으로도 고객이 AWS 환경에서 최고의 성과를 낼 수 있도록 기술 역량을 강화하고 특히 AI와 데이터, 보안 분야에서 고객의 혁신을 지원하는 데 집중할 것”이라고 말했다.2025-12-02 15:24:21
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![[2025국감] 끝나지 않는 유통 CEO 소환…소비자·노동 리스크 재점화](https://image.ajunews.com//content/image/2025/10/17/20251017154132599234.jpg)
끝나지 않는 유통 CEO 소환…소비자·노동 리스크 재점화 [이코노믹데일리] 오는 20일부터 국정감사 2주차가 시작되는 가운데 유통·외식업계 주요 최고경영자(CEO)들이 국회 국정감사 증인으로 잇따라 선다. 식품 안전, 개인정보 보호, 노동환경 등 소비자·노동 현안이 집중 거론되며 주요 기업들의 책임과 대응이 다시 도마에 오를 전망이다. 17일 업계에 따르면 정지영 현대백화점 대표는 오는 21일 국회 보건복지위원회 국감에 출석한다. 현대백화점이 판매한 ‘우롱차’ 제품에서 농약 성분이 검출된 것으로 드러나면서 식품 안전 관리 책임과 유통 과정의 검증 절차가 핵심 질의로 다뤄질 예정이다. 정용진 신세계 회장은 24일 열리는 산업통상자원중소벤처기업위원회 종합감사 증인으로 선다. 신세계가 G마켓과 알리익스프레스 간 합작법인 설립을 추진 중인 가운데 국내 소비자 개인정보 보호 대책이 핵심 쟁점으로 떠올랐다. 여야 의원들은 해외 기업과의 데이터 공유·이전 구조가 개인정보보호법상 적절한 절차를 거쳤는지, 국내 소비자 정보가 외국 서버로 이전될 가능성은 없는지 등을 집중적으로 따질 것으로 보인다. 28일에는 김범석 쿠팡Inc 의장이 정무위원회 종합감사에 증인으로 재차 채택됐다. 김 의장은 그간 해외 체류를 이유로 불출석 입장을 밝혀왔으며, 이번에도 실제 출석 여부는 불투명하다. 국회는 쿠팡의 대만 사업 진출 구조와 ‘쿠팡플레이 스포츠패스’ 요금제 운영, 온라인 플랫폼 내 불공정거래 행위 등을 주요 질의 대상으로 삼을 예정이다. 특히 플랫폼 수수료 체계, 판매자 차별, 콘텐츠 요금제의 공정성 등 독점 논란을 둘러싼 공방이 재차 이어질 것으로 보인다. 30일에는 노동부 및 환경노동위원회, 행정안전위원회 국감이 예정돼 있다. 이날은 외식·유통 업계 CEO들이 대거 증인석에 선다. 김기원 맥도날드 대표는 직장 내 괴롭힘으로 인한 근로자 사망 사건과 관련해 재발 방지 대책을 보고할 예정이다. 한채양 이마트 대표는 기간제 사원 차별 문제, 백종원 더본코리아 대표는 지역 축제 협찬 과정의 불공정 거래 의혹과 관련한 질의에 답변한다. 다만 이번 국감 증인군에 포함됐던 이선정 CJ올리브영 대표는 최종 증인 명단에서는 제외됐다. 점포별 매출 할당과 직원 대상 제품 구매 강요 등 갑질 의혹으로 증인 채택돼 28일 종합감사 출석이 예상됐으나, 실제 명단에는 이름이 빠졌다. 증인 제외 사유는 공식적으로 알려지지 않았지만, 관련 의혹의 사실관계가 아직 확인되지 않은 점이 영향을 미친 것으로 전해졌다. 업계 관계자는 “소비자 안전과 노동 인권 등 사회적 요구 수준이 높아지면서 국감에서의 질의 강도도 해마다 강화되고 있다”며 “기업 입장에서는 단기적 해명보다 내부 관리와 리스크 대응 체계를 구조적으로 보완하는 노력이 필요하다”고 말했다.2025-10-17 16:22:30
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