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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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대한상의, "60만 신기술 인재 없다"...1% 한국 두뇌는 의대로
[이코노믹데일리] 앞으로 5년간 AI 등 신기술 인재가 최소 58만명 부족하다는 분석이 나왔다. 11일 대한상공회의소가 김인자 한국과학기술기획평가원(KISTEP) 연구위원에 의뢰해 발표한 'K-성장시리즈: 이공계 인력부족 실태와 개선방안' 보고서에 따르면 2029년까지 AI·클라우드·빅데이터 등 신기술 분야의 중급인재가 29만2000여명, 고급인재는 28만7000여명 가량 부족할 것으로 전망됐다. 보고서는 "이는 AI 기반 기업의 성장동력을 약화시킬 수밖에 없다"고 지적했다. AI 산업 투자가 기하급수적으로 늘고 있어 58만여명은 최소치라는 분석이다. 내년 MS, 아마존, 구글, 오라클 등의 AI 투자 규모만 5200억 달러(약 765조원)에 이르고 투자가 늘어나 인력 부족의 심각성은 더 클 것이란 전망이다. 보고서는 "이공계 인재 부족은 저출생으로 인한 학령인구 감소뿐만 아니라 이공계 고급인력 유입이 급격히 줄어들고 있기 때문"이라며 "의대 쏠림을 완화해 이공계 인력을 양성하고 해외인재 유입이 시급하다"고 주장했다. 실제 2025학년도 자연계열 정시 학과 분포를 보면 상위 1%에서 의대가 76.9%를 차지하고 일반학과는 10.3%에 불과했다. 김인자 연구위원은 "전공 선택 단계뿐만 아니라 이공계 내부에서도 이탈이 나타난다"며 "KAIST에서는 2021~23년 동안 의·치대 진학을 위해 자퇴한 학생이 182명에 달해 이공계 의대쏠림은 앞으로도 지속될 전망"이라고 말했다. 보고서는 이공계 인재부족의 원인으로 미흡한 보상체계, 낮은 직업만족도, 불안정한 직업안정성을 지적했다. 국내 취업한 이공계 인력이 최종학위 취득 후 10년이 지난 시점에 받는 평균 연봉은 9740만원으로 해외 취업자 평균 연봉(3억9000만원)의 1/4 수준, 국내 의사 평균 연봉(3억원)의 1/3 수준이다. 보고서는 연공서열 인사보상 체계를 성과 중심으로 전환하고 연구성과 보상금 세제 개선, 정부 매칭펀드, 스톡옵션, 인센티브를 통해 성과가 보상으로 이어지는 구조를 만들어야 한다고 제안했다. 직업만족도도 차이를 보였다. 임금직업포털의 2023년 AI/로봇 분야 종사자 직업만족도는 평균 71.3%로 의사(79.9%)보다 8.6% 낮았다. 스위스 국제경영개발대학원(IMD)이 발표한 한국의 두뇌유출지수도 2020년 28위에서 2025년 48위로 하락했다. 직업안정성 측면에서도 격차가 뚜렷했다. 한국직업능력연구원 조사에 의하면 이공계열 신규 박사학위자 30%가 미취업 상태이고 임시직 비율도 21.3%에 달했다. 반면 의사는 전 연령대에서 사실상 100% 취업 상태를 유지했다. 보고서는 3대 정책 방향으로 △성과 중심 보상체계 전환 △AI 중심 경력사다리 확충 △과학기술인 사회적 위상 제고를 제안했다. AI·첨단기술 분야 인재가 경력 단절 없이 성장할 수 있도록 대학–기업 간 연구협력, 산업형 박사후연구원, 해외 연수 후 복귀형 장학 지원 등 인재 순환 구조를 확대해야 한다고 밝혔다. 또 스타 과학자 홍보, 글로벌 수준의 처우 개선, 연구행정 간소화 등으로 과학기술인이 안정적으로 일할 수 있는 환경을 조성해야 한다고 제안했다. 이종명 대한상의 산업혁신본부장은 "AI에 사활을 걸지 않으면 한국 제조업의 미래는 없는 것이나 마찬가지"라며 "국내외 인재들이 신기술 분야에 모일 수 있는 인센티브 구조를 만드는 일이 가장 시급하다"고 강조했다.
2025-12-11 12:22:29
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신한은행, 남양주시와 AI 데이터센터 건립 업무협약 체결
[이코노믹데일리] 신한은행이 신한금융그룹의 인공지능(AI) 금융전환을 이끌 핵심 인프라인 대규모 데이터센터를 남양주에 구축하기로 하고 남양주시와 업무협약을 맺었다. 신한은행은 남양주시와 신한금융그룹의 AI 데이터센터 건립을 위한 업무협약을 체결했다고 5일 밝혔다. 이번 업무협약은 지난 10월 남양주시가 개최한 '2025년 제2회 기업유치·지원위원회'에서 신한은행의 제안이 심의·가결된 데 따른 후속 조치다. 신한은행은 1999년 준공된 일산 재해복구센터를 대체하기 위한 제2데이터센터 부지 선정 및 개념설계 컨설팅 프로젝트를 지난 4월부터 약 6개월간 진행해 왔다. 총 130개 후보지를 대상으로 입지, 전력, 통신, 재난 안전성 등을 종합적으로 검토한 결과 남양주시 왕숙 도시첨단산업단지를 최적의 입지로 선정했다. 이번에 구축되는 신한금융그룹 AI 데이터센터는 운영동과 A, B 두개의 데이터센터 동으로 분리·운영되고 모듈러 방식의 설계를 적용해 단계적 증설이 가능하도록 했다. 이를 통해 효율적인 확장과 최신 기술 도입에도 유연하게 대응할 수 있도록 구축될 예정이다. 특히 Active-Active 듀얼센터로 운영해 국내 최고 수준의 ICT(정보통신기술) 복원력과 안정성을 갖출 계획이다. 또한 리튬이온배터리 화재 등 재난 상황에 대비해 설비 분산 배치, 물분무 소화시스템, 원격제어장치 등 안전성을 최우선으로 한 운영체계를 개념설계에 반영했다. 남양주시에 들어설 AI 데이터센터는 신한금융그룹의 '금융 AI 대전환 선도 전략'을 실현하는 핵심 인프라로 활용될 예정이다. 2027년 착공해 2029년 준공을 목표로 추진되며, AI 기반 금융 서비스, 디지털 영업, 데이터 기반 리스크 관리, 차세대 고객 응대 체계 등 그룹 전반의 디지털 경쟁력이 한층 강화될 것으로 기대된다. 정상혁 신한은행장은 "이번 협약은 AI 기반 금융·행정 혁신 생태계를 구축하는 핵심 기반이자 출발점"이라며 "남양주시의 디지털 밸리 조성과 일자리 창출 및 지역인재 육성에 신한이 함께 하겠다"고 말했다.
2025-12-05 17:24:27
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