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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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한화갤러리아, 외식 효율화·명품관 투자 집중…재무 부담은 '숙제'
[이코노믹데일리] 한화갤러리아가 ‘선택과 집중’ 기조 아래 사업 포트폴리오를 재정비하고 있다. 비핵심 부문을 정리하고 손익 변동성이 큰 사업 구조를 점검하는 동시에, 압구정 명품관 리모델링 등 대형 투자로 경쟁력 강화에 나섰다. 다만 실적이 적자전환된 가운데 자금 조달 구조가 불투명해 향후 재무 안정성 확보가 관건으로 꼽힌다. 22일 업계에 따르면 한화갤러리아는 최근 커피전문점 ‘빈스앤베리즈’를 운영하던 자회사 한화비앤비(한화B&B)의 청산 절차에 돌입했다. 한화비앤비는 사회적기업 형태로 운영됐지만 코로나19 이후 매출이 급감하며 누적 손실이 80억원대에 달했다. 회사는 사업 지속성이 낮다고 판단해 사회적기업 인증을 반납하고 청산을 결정했다. 외식 부문은 선택적 효율화에 초점을 맞추고 있다. 한화갤러리아 자회사 에프지코리아가 운영하고 있는 미국 버거 브랜드 ‘파이브가이즈’는 최근 매각설이 제기됐지만, 회사는 공시를 통해 “미확정 사안”이라고 선을 그었다. 일각에서는 에프지코리아가 파이즈가이즈 본사에 내는 로열티율이 7~9% 수준으로 알려지며 매각 검토 배경으로 거론됐으나, 회사 측은 이를 부인했다. 에프지코리아 측은 “수익성 악화를 이유로 파이브가이즈 사업권 매각을 검토하는 것은 아니며, 연내 추가 매장 출점도 계획 중”이라고 설명했다. 다만 한화갤러리아의 전반적인 수익성이 악화된 만큼 실적 기여도가 낮은 외식 부문에 대한 구조조정 검토는 이어질 가능성은 여전히 열려 있다. 한화갤러리아의 지난해 연결기준 영업이익은 31억원으로 전년 동기 대비 68.1% 감소했다. 같은 기간 매출은 5383억원으로 전년 대비 23.9% 증가했으나, 당기순손실은 188억원으로 2년 연속 적자를 기록했다. 올해 상반기에는 영업손실 31억원을 기록하며 적자전환했고, 당기순손실은 187억원을 내며 부진이 이어졌다. 이런 상황에서도 한화갤러리아는 핵심 거점 투자를 이어가고 있다. 서울 강남구 압구정 명품관은 오는 2027년 착공을 목표로 약 6년에 걸친 대규모 리모델링이 추진될 예정이다. 총 투자비는 약 9000억원으로 알려졌으며, 이번 재건축을 통해 명품관 영업면적은 기존 2만7438㎡(8300평)에서 5만9504㎡(1만8000평) 이상으로 두 배 가까이 늘어날 전망이다. 이 같은 대형 프로젝트는 정체된 백화점 시장 속에서 브랜드 경쟁력을 끌어올리기 위한 장기 전략으로 풀이된다. 다만 대규모 자금이 투입되고 공사 기간이 긴 만큼 조달 구조는 아직 확정되지 않았다. 회사는 내부 유보금, 일부 차입, 자산 유동화 등 복수의 방안을 검토할 것으로 보인다.
2025-10-22 16:36:07