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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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"이스타항공 이어 제주항공까지"…항공업계 생성형 AI 역할 '톡톡'
[이코노믹데일리] 최근 기업들에서 생성형 인공지능(AI)을 활용한 챗봇 서비스를 고객들에게 제공하고 있는 가운데 항공업계에서도 이를 활용한 고객 대응에 나서는 움직임이 보이고 있다. 전문가들은 생성형 AI 도입은 기업 경쟁력을 높이는 데 중요한 요소라고 말한다. 5일 메가존클라우드의 '생성형 AI 활용 중인 기업일수록 ROI 불확실성 우려 낮아' 보고서에 따르면 국내 기업의 55.7%가 이미 생성형 AI를 전사적으로 사용한다는 비율이 22.4%이며, 일부 부서(33.2%)에서 활용 중인 것으로 나타났다. 현재 구현 중이거나 1~2년 내 도입을 계획하고 있는 기업까지 포함하면 오는 2026년에는 생성형 AI를 업무에 활용하는 기업이 85%를 넘어설 것으로 예상된다. 이에 항공업계에서도 생성형 AI를 도입해 고객 서비스를 제공하려는 움직임을 보이고 있다. 제주항공은 생성형 AI 챗봇 '하이제코(HI JECO)'를 도입해 고객 편의성과 상담 효율을 높였다. 항공업계의 디지털 전환이 본격화됨에 따라 제주항공은 국적 항공사 최초로 GPT4o 기술을 접목한 24시간 대응이 가능한 항공·여행 특화형 AI 비서를 개발했다. 하이제코는 고도화된 문장형 응대와 고객 맞춤형 여행 컨설팅, 홈페이지 통합 검색 등 다양한 기능을 갖췄다. 국적 항공사 중 유일하게 한국어, 영어, 일본어, 중국어를 포함해 전세계 198개국 언어 지원이 가능하며 AI가 상황을 정확히 인식해 자연어를 기반으로 정교한 문장형 소통이 가능한 것이 특징이다. 이에 제주항공 하이제코를 활용한 누적 상담 건수는 지난 2023년 12월부터 지난 7월까지 50만건을 넘었다. 지난해 1월부터 7월까지의 상담 건수는 9만3711건이었던 반면 올해 1월부터 7월까지의 상담 건수는 28만3172건으로 지난해 동기 대비 202.18% 증가, 3배 이상 증가한 셈이다. 이스타항공도 AI 챗봇 '별이'를 도입해 통해 상담 효율과 고객 만족도를 높였다. 별이는 고객 문의를 24시간 실시간으로 응답해 주는 AI 챗봇 서비스로 지난해 12월부터 이스타항공 홈페이지와 모바일 애플리케이션(앱)을 통해 처음 도입됐다. 사용자는 별이를 활용해 예약 정보, 운항 정보, 위탁수하물 규정 등 정보를 제공받으며 실제 상담원과의 채팅 상담 기능도 있어 고객은 개인 맞춤형 질의응답도 할 수 있다. 별이는 영어, 일본어, 중국어, 태국어, 베트남어 등 총 16개 언어 상담을 지원해 외국인 고객의 접근성을 높이기도 했다. 서비스 도입 후 현재까지 5만명의 사용자가 별이를 이용했으며 그 중 15%는 실제 상담원과의 채팅 기능을 이용했다. 전문가들은 기업들이 자체 개발한 생성형 AI를 도입하는 것은 생산성과 경쟁력을 갖추는 데 중요한 흐름이라고 보고 있다. 김대종 세종대 경영학부 교수는 "단순 반복 업무를 줄이고 의사 결정 속도를 높이는 효과가 크기 때문에 단기적으로는 비용절감을, 장기적으로는 글로벌 경쟁력 강화로 이어질 것"이라고 말했다.
2025-09-05 15:33:16
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'ESG적 발상 전환' 필요한 우리나라 데이터센터 건설
[이코노믹데일리] 얼마 전 ‘소프트텔링ESG’를 통해 인공지능(AI) 붐과 더불어 미국에서 건설이 급증하는 데이터센터가 설치와 운영 비용이 저렴한 특정 지역에 집중돼 물 부족 문제를 야기하고 지역 주민과의 갈등을 빚고 있다는 소식을 전한 적이 있습니다. 경기 고양시 일산 서구 덕이동 주민들이 지난해 3월 20일 고양시청 앞에서 데이터센터 건립 반대 시위를 벌이고 있다.[사진=데이터센터 건립 반대 비상대책위원회] 미국뿐 아니라 우리나라도 지금 비슷한 문제를 겪고 있습니다. 최근 국내 데이터센터 시장이 수도권에 과도하게 집중되면서 전력 수급, 지역 반발, 인프라 과부하 등 다양한 문제가 동시다발적으로 나타나고 있어 환경과 지역 사회, 나라 전체의 균형 발전을 생각하는 ESG(환경‧사회‧지배구조)형 데이터센터 건설이 절실한 것으로 보입니다. ◆수도권에 국내 데이터센터 용량 60% 집중 현재 국내 데이터센터 용량의 60% 이상이 서울, 경기, 인천 등 수도권에 몰려 있으며 특히 서울 구로, 경기 고양과 일산 등지에선 신규 건설 프로젝트가 한창 진행 중이랍니다. 이는 클라우드, AI 수요 급증에 따라 대형 정보기술(IT) 기업들이 대도시 인근에 데이터센터를 구축하려는 전략과 맞물리면서 나타난 현상이라네요. KT Cloud는 올해 2월부터 서울 구로디지털단지에서 총 IT 용량(정보기술 활용에 필요한 데이터 총량) 19.8 MW 규모의 구로데이터센터 건설을 시작했으며, 오는 2028년 4월 완공 예정이랍니다. GS건설 계열 마그나PFV는 2024년 11월부터 경기 고양 덕이지구에서 약 240 MW 규모의 하이퍼스케일 데이터센터 건설을 추진하고 있습니다. 일산 킨텍스 인근에서는 민간 디벨로퍼가 10만㎡ 이상 규모의 인공지능(AI) 특화형 데이터센터 단지 조성을 준비 중입니다. 이처럼 국내 주요 IT 기업과 대형 투자사들이 접근성과 전력 유리성을 고려해 수도권 중심의 데이터센터 투자에 집중하면서 수도권의 데이터센터 과밀화는 2025년을 기점으로 더욱 빠르게 심화되고 있습니다. ◆‘집중현상’으로 전력 부족, 지역 갈등까지 하지만 이 같은 수도권 집중현상은 심각한 전력 부족 문제로 이어지고 있습니다. 급증하는 전력 수요를 감당하기 위해 한국전력과 민간 건설사들은 액화천연가스(LNG) 도입까지 검토하는 상황이며 일부 지역에서는 전력망 연결 지연으로 공사가 무기한 연기되기도 했답니다. 여기에 더해 지역 주민들의 반발도 거세지고 있답니다. 구로구에서 추진 중인 KT클라우드 데이터센터 경우 전자파와 소음 우려로 주민들의 반대 시위가 벌어졌고 마그나PFV 역시 민원과 승인 지연으로 공사가 한때 중단되기도 했습니다. 일산에서 추진 중인 민간 디벨로퍼 사업도 초기 승인 절차 단계부터 전력 및 교통 인프라 문제, 인근 지역 주민의 교통 불편 우려 등이 제기되고 있다고 합니다. 이 때문에 실제로 승인이 난 수도권 내 33개 프로젝트 중 17곳은 착공이 미뤄졌거나 공사가 중단된 상태랍니다. 수도권 과밀화에 따른 부작용이 가시화되자 정부는 데이터센터 입지 다변화를 유도하기 위해 충청, 전라, 경상 등 전력이 여유 있는 지역에 인센티브를 제공하는 방안을 추진하고 있습니다. 지난 5월 11일 산업통상자원부 주재로 열린 ‘데이터센터 지역분산 TF 회의’에서 강원, 전남, 경북 등 지방자치단체와 협력해 비수도권 지역에 데이터센터 유치를 위한 인프라 사전 구축, 전력요금 차등제, 민간 투자 인센티브 확대 방안을 논의한 바 있습니다. 수도권 과밀 해소를 위한 제도적 장치도 마련 중입니다. 산업통상자원부는 지난 6월 개정된 전기사업법 시행령을 통해 일정 규모(5MW 이상) 이상 전력을 사용하는 데이터센터에 대해 전력 계통의 수용 한계를 초과할 경우 한국전력이 공급을 제한하거나 거부할 수 있도록 규정했습니다. 이와 함께 2024년 11월부터 시행된 '분산에너지 활성화 특별법'은 10MW 이상 전력 사용 시설에 대해 ‘계통 영향 평가’를 의무화해 사실상 수도권 집중을 억제하려는 정책적 장치를 마련했습니다. ◆‘지속 가능한’ AI 시대 열어야 그렇지만 기업 입장에서는 수도권 외 지역의 경우 인프라 미비, 인력 확보의 어려움, 접근성 문제 등이 여전히 부담으로 작용하고 있어 비수도권 선택이 그리 쉽지 않은 실정이라고 합니다. 전문가들은 국내 데이터센터 시장이 AI 시대 핵심 인프라로 부상한 만큼 효율적인 입지 전략과 지속 가능한 분산 방안 마련이 시급하다고 지적하고 있습니다. 일각에서는 수도권 집중현상이 인프라 문제를 넘어 국가 전체 전력망 안정성과 지역 균형 발전에도 위협이 되고 있다고 경고도 나오고 있습니다. 박종배 건국대 전기전자공학부 교수는 지난달 14일 게재된 한 에너지 전문지 기고문을 통해 “AI 도입 가속화로 데이터센터 전력 수요가 연평균 30%가량 증가할 것”으로 예상하면서 “전력 수요 증가가 수도권에 집중되면 송전망 과부하와 대규모 정전 위험이 현실화될 수 있다”고 우려를 표명한 바 있습니다. 박 교수는 이어 “전력 여유가 있는 비수도권 지역으로 데이터센터를 분산하고 재생에너지 기반 친환경 전력 시스템을 병행해야 지속 가능한 성장 전략이 될 수 있다”고 조언을 했습니다. 우리나라가 AI 선도국이 되기 위해선 데이터센터 확충이 필수지만 앞만 보고 달려가기보다는, “함께 하면 더 멀리 갈 수 있다”는 교훈대로 주변 환경과 지역, 지속 가능한 성장을 함께 고민해야 하는 시점인 것 같습니다.
2025-08-07 17:03:14