2026-2035년 게놈 시장 규모 및 예측: 세그먼트별(구성요소, 기술, 기능, 애플리케이션, 최종 사용자), 성장 기회, 혁신 환경, 규제 변화, 전략적 지역 통찰력(미국, 일본, 중국, 한국, 영국, 독일, 프랑스), 경쟁 역학(Illumina, NVIDIA, Deep Genomics, SOPHiA GENETICS, Tempus)

시장 전망

유전체학 분야의 인공지능 시장 규모는 2025년 12억 2천만 달러에서 2035년 305억 6천만 달러로 성장하여 2026년부터 2035년까지 연평균 38% 이상의 성장률을 기록할 것으로 예상됩니다. 2026년까지 이 산업은 16억 4천만 달러의 매출을 창출할 것으로 예상됩니다.

• 기준 연도 값 (2025): USD 1.22 Billion
• 연평균 성장률 (2026-2035): 38%
• 예측 연도 값 (2035): USD 30.56 Billion
• 과거 데이터 기간: 2021-2025
• 가장 큰 지역: North America
• 예측 기간: 2026-2035

주요 내용:

• 북미 지역은 첨단 AI 및 유전체학 R&D 인프라에 힘입어 2025년에 46.4% 이상의 매출 점유율을 확보했습니다.
• 아시아 태평양 지역은 급속한 의료 디지털화와 유전체학 연구에 힘입어 2026년부터 2035년까지 약 42%의 CAGR을 기록할 것으로 예상됩니다.
• 2025년 유전체학 시장에서 인공지능의 점유율이 68.6%를 기록한 것은 머신러닝 부문의 성장이 예측 모델링을 통한 머신러닝 수요 증가에 힘입은 것입니다.
• 소프트웨어 부문은 데이터 분석이 유전체학 소프트웨어 수요를 견인함에 따라 2025년 유전체학 시장에서 인공지능의 49.5%를 차지했습니다.
• 2025년 유전체 시퀀싱 부문은 시퀀싱 수요가 유전체학을 견인함에 따라 46.35% 이상의 시장 점유율을 기록했습니다. 기능성.
• 게놈학 시장에서 인공지능을 선도하는 기업으로는 Illumina(미국), NVIDIA(미국), Deep Genomics(캐나다), SOPHiA GENETICS(스위스), Tempus(미국), DNAnexus(미국), BenevolentAI(영국), Freenome(미국), BGI Genomics(중국), Fabric Genomics(미국) 등이 있습니다.

시장 역학

유전체학 연구 및 신약 개발 분야에서 AI 도입 증가

유전체학 연구 및 신약 개발에 인공지능이 통합되는 속도가 빨라지면서 생명공학 분야가 변화하고 있습니다. AI 알고리즘은 방대한 데이터세트 분석 능력을 향상시켜 다양한 질병과 관련된 유전자 마커를 식별하는 데 도움을 줍니다. 예를 들어, IBM Watson과 캘리포니아 대학교 샌프란시스코 캠퍼스의 협력은 AI가 분자 행동을 전례 없는 정확도로 예측하여 신약 개발 과정을 가속화하고, 이를 통해 신약 개발 기간을 단축할 수 있음을 보여주었습니다. 이러한 추세는 효율성을 추구하는 기존 제약 회사들에게 매력적일 뿐만 아니라, 유전체학 분야에서 혁신적인 AI 응용 분야에 주력하는 스타트업들에게도 비옥한 환경을 제공합니다. 빠르고 효과적인 치료 솔루션에 대한 수요가 증가함에 따라, AI 역량을 활용하는 기업들은 경쟁 우위를 확보하고 진화하는 유전체학 분야의 인공지능 시장에서 유리한 위치를 차지할 것으로 예상됩니다.

맞춤형 의료 및 정밀 유전체학을 위한 AI 통합

맞춤형 의료 및 정밀 유전체학으로의 전환은 더욱 맞춤화된 의료 솔루션을 가능하게 하는 AI 기술의 통합에 의해 크게 촉진되고 있습니다. AI는 개인의 유전체 데이터를 생활 습관 및 환경 요인과 함께 분석함으로써 임상의가 환자 치료 결과를 개선하는 맞춤형 치료 계획을 수립하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 대표적인 사례로 Tempus와 미국 임상종양학회(American Society of Clinical Oncology)의 파트너십을 들 수 있습니다. Tempus는 AI를 활용하여 임상 및 분자 데이터를 분석하고, 종양 전문의에게 개인 맞춤형 암 치료에 대한 실행 가능한 통찰력을 제공합니다. 이러한 추세는 환자들이 점점 더 개인 맞춤형 의료 옵션을 추구함에 따라 소비자 행동을 변화시키고 있으며, 의료 서비스 제공업체들이 AI 기반 솔루션을 도입하도록 유도하고 있습니다. 유전체학 시장에서 인공지능은 이러한 변화의 수혜를 누릴 수 있으며, 기존 의료 서비스 제공업체와 신규 진입업체 모두 개인 맞춤형 치료에 대한 증가하는 수요를 활용할 수 있습니다.

AI 기반 유전체 분석 플랫폼의 기술 혁신

AI 기반 유전체 분석 플랫폼의 급속한 기술 발전은 유전체 데이터의 처리 및 해석 방식에 혁명을 일으키고 있습니다. 머신러닝과 자연어 처리의 혁신은 유전체 서열의 더욱 정교한 분석을 가능하게 하여 진단 정확도를 높이고 새로운 치료법을 개발하고 있습니다. 일루미나와 같은 기업들은 유전체 시퀀싱 및 해석을 간소화하여 처리 시간을 크게 단축하고 비용을 절감하는 AI 도구를 개발하는 데 앞장서고 있습니다. FDA와 같은 규제 기관들이 진단 분야에서 AI의 효능을 점점 더 인정함에 따라, 시장에서는 이러한 기술에 대한 더욱 강력한 검증 절차가 마련될 것으로 예상됩니다. 이는 기존 기업과 신생 기업 모두에게 최첨단 AI 도구를 활용하여 빠르게 진화하는 유전체학 인공지능 시장에서 경쟁력을 유지할 수 있는 전략적 기회를 제공합니다.

산업 제약:

규제 준수 부담

게놈학 시장에서 인공지능은 엄격한 규제 준수 요건으로 인해 상당한 제약에 직면해 있으며, 이는 제품 개발 및 배포를 지연시킬 수 있습니다. 미국 식품의약국(FDA)과 같은 규제 기관은 게놈 응용 분야에 사용되는 AI 알고리즘의 검증을 위한 엄격한 프레임워크를 구축하여 개발자의 운영 비효율성을 초래하고 있습니다. 예를 들어, FDA의 시판 전 승인 절차는 광범위한 임상 검증을 요구하는데, 이는 일정을 지연시키고 비용을 증가시켜 스타트업과 기존 기업 모두의 혁신을 저해할 수 있습니다. 미국 국립보건원(NIH)의 보고서에 따르면, 규제 준수로 인한 지연은 시장 기회 손실과 경쟁력 저하로 이어질 수 있으며, 특히 복잡한 규제 환경을 헤쳐나갈 자원이 부족한 기업의 경우 더욱 그렇습니다. 이러한 규제 준수 부담이 지속됨에 따라 시장 참여자들은 위험 회피 전략을 우선시하여 AI 기반 게놈 솔루션의 획기적인 발전을 저해할 수 있습니다.

데이터 개인정보 보호 문제

게놈학 분야의 인공지능 시장에서 데이터 개인정보 보호는 여전히 중요한 제약 요소로 남아 있습니다. 유전체 데이터의 수집 및 분석은 심각한 윤리적, 법적 문제를 야기하기 때문입니다. 유럽연합과 같은 기관들은 데이터 사용 및 공유에 대한 엄격한 규칙을 부과하는 일반 데이터 보호 규정(GDPR)과 같은 엄격한 규정을 제정했습니다. 이로 인해 소비자들은 오용이나 침해에 대한 우려로 인해 자신의 유전체 데이터 공유를 꺼리는 분위기가 조성되었습니다. 퓨 리서치 센터의 설문 조사에 따르면, 응답자의 약 60%가 자신의 유전 정보 개인정보 보호에 대한 우려를 표명했으며, 이는 유전체 연구 참여를 저해하고 AI 훈련에 필요한 데이터 풀을 제한할 수 있습니다. 시장 참여자들에게 이는 복잡한 규정 준수 및 소비자 신뢰 문제를 해결해야 함을 의미하며, 이는 유전체학 분야에서 AI 기술 도입을 지연시킬 수 있습니다. 앞으로 데이터 개인정보 보호 규정이 발전하고 소비자의 인식이 높아짐에 따라, 기업들이 강력한 데이터 보호 조치를 마련해야 한다는 압력이 더욱 커질 것으로 예상되며, 이는 시장의 전략적 지형을 형성할 것입니다.

지역예보

북미 시장 통계:

북미는 2025년 전 세계 유전체학 인공지능 시장의 46.4% 이상을 차지하며 빠르게 진화하는 이 분야에서 가장 큰 지역으로 자리매김했습니다. 이러한 우세는 혁신을 촉진하고 최첨단 솔루션 개발을 가속화하는 이 지역의 첨단 AI 및 유전체학 R&D 인프라 덕분입니다. 기술 발전과 탄탄한 투자 환경의 상호 작용은 개인 맞춤형 의료 및 유전체 데이터 분석에 대한 수요 급증으로 이어졌습니다. 특히 미국 국립보건원(NIH)과 같은 기관들은 AI와 유전체학을 통합하는 연구 이니셔티브를 지원하는 데 중추적인 역할을 하며, 이를 통해 이 지역의 경쟁력을 강화해 왔습니다. 이처럼 탄탄한 생태계는 인재를 유치할 뿐만 아니라 생명공학 기업, 학술 기관, 의료 서비스 제공업체 간의 협력을 촉진하여 북미 지역을 미래 유전체학의 주요 국가로 자리매김합니다.

미국은 연구 개발에 대한 전례 없는 투자를 통해 유전체학 분야에서 북미 인공지능 시장을 선도하고 있습니다. 미국 식품의약국(FDA)과 같은 기관을 필두로 한 규제 환경은 AI 기술이 도입하는 복잡성에 적응하기 시작하여 혁신적인 유전체 솔루션의 승인을 더욱 신속하게 진행할 수 있도록 지원하고 있습니다. 이러한 기술 변화에 대한 빠른 대응은 AI 기반 진단 도구와 개인 맞춤형 치료에 대한 소비자 수요를 촉진했습니다. 예를 들어, 일루미나와 같은 기업들은 AI를 활용하여 유전체 시퀀싱 역량을 강화함으로써 맞춤형 의료 솔루션 시장이 성장하는 데 기여하고 있습니다. 결과적으로 미국은 북미 시장에서의 리더십을 강화할 뿐만 아니라 AI와 유전체학의 발전을 활용하고자 하는 이해관계자들에게 상당한 기회를 제공합니다.

아시아 태평양 시장 분석:

아시아 태평양 지역은 유전체학 인공지능 시장에서 가장 빠르게 성장하는 지역으로 부상하여 42%라는 놀라운 연평균 성장률을 기록했습니다. 이러한 빠른 성장은 이 지역 전역에서 의료 디지털화와 유전체 연구의 가속화에 기인합니다. 각국이 디지털 헬스 솔루션에 대한 우선순위를 점차 높여감에 따라, 기술 발전과 개인 맞춤 의료에 대한 소비자 인식 제고가 결합되어 AI 기반 유전체학에 대한 투자가 급증하고 있습니다. 이 지역의 독특한 인구학적 다양성과 혁신적인 의료 솔루션에 대한 강력한 강조는 아시아 태평양을 글로벌 시장의 핵심 플레이어로 자리매김하게 합니다.

일본은 첨단 기술 인프라와 의료 혁신에 대한 강력한 정부 지원을 활용하여 유전체학 인공지능 시장의 선두 주자로 자리매김하고 있습니다. 일본은 인구 고령화와 만성 질환 증가로 인해 개인 맞춤형 의료 솔루션에 대한 소비자 수요가 크게 증가하고 있습니다. '헬스케어 정책 2025'와 같은 일본 정부의 정책은 질병 예방 및 치료 전략 강화를 위해 유전체학에 AI를 접목하는 것을 강조하고 있습니다. 후지쯔와 같은 기업들은 유전체 데이터 분석을 위한 AI 기술에 적극적으로 투자하여 진단 정확도와 환자 치료 결과를 개선하고 있습니다. 유전체학 분야에서 AI 활용에 대한 이러한 전략적 집중은 일본의 의료 역량을 향상시킬 뿐만 아니라 아시아 태평양 지역 내 경쟁력을 강화합니다.

중국은 유전체 연구의 급속한 발전과 생명공학 분야의 호황을 특징으로 하는 유전체학 인공지능 시장에서 중요한 역할을 하고 있습니다. 중국 정부는 국가 의료 전략의 일환으로 유전체 연구를 우선시하여 유전체학 분야 AI 활용에 대한 자금과 자원을 크게 늘렸습니다. 이로 인해 BGI Genomics와 같은 국내 바이오테크 스타트업이 급증했습니다. 이들은 AI를 활용하여 암 연구 및 정밀 의학을 포함한 다양한 분야에서 유전체 데이터를 분석합니다. 중국 인구의 유전자 검사 및 개인 맞춤형 치료 옵션에 대한 인식과 수용도가 높아짐에 따라 시장 수요는 더욱 가속화되고 있습니다. 중국이 AI 및 유전체학 분야에서 혁신을 거듭하고 역량을 확장함에 따라, 아시아 태평양 지역의 이 변혁적인 시장에서의 리더십이 더욱 강화되고 있으며, 투자자와 이해관계자들에게 상당한 기회를 제공합니다.

유럽 시장 동향:

유럽은 탄탄한 의료 인프라와 연구 개발에 대한 강력한 집중을 바탕으로 유전체학 시장에서 인공지능(AI)의 압도적인 점유율을 기록했습니다. AI를 통한 유전체학 발전에 대한 유럽의 의지는 주요 대학, 생명공학 기업, 정부 기관 간의 협력적 이니셔티브를 통해 더욱 확고해졌으며, 이는 혁신을 위한 환경을 조성하고 있습니다. 특히 유럽 집행위원회의 Horizon Europe 프로그램은 AI 기반 유전체 연구에 상당한 자금을 지원하여 의료 결과와 효율성 향상이라는 전략적 우선순위를 반영하고 있습니다. 개인 맞춤형 의료에 대한 수요 증가와 유전체 데이터 사용에 있어 지속가능성과 윤리적 고려 사항에 대한 관심 증가는 유럽을 이 변혁적인 시장의 선두주자로 자리매김하게 했습니다. 앞으로 기술 발전과 규제 지원 간의 시너지 효과는 이 지역의 성장과 투자에 상당한 기회를 제공할 것입니다.

독일은 선진 기술 환경과 탄탄한 산업 기반을 바탕으로 유전체학 분야 인공지능 시장에서 중추적인 역할을 수행하고 있습니다. 독일 연구 재단이 정밀 의학과 예측 분석을 강조하는 의료 분야 인공지능 응용 프로그램에 지원하는 등 AI를 유전체학에 통합하려는 독일의 의지는 분명하게 드러납니다. 또한, 독일의 규제 체계는 혁신을 지원하는 동시에 환자 데이터 보호를 보장하여 유전체학 분야에서 AI 도입에 유리한 환경을 조성합니다. 결과적으로 AI 기반 유전체학 솔루션 분야에서 스타트업과 기존 기업 모두 주도권을 잡기 위해 경쟁하는 등 경쟁 환경이 심화되고 있습니다. 이러한 역동성은 독일을 유럽 시장의 핵심 국가로 자리매김하게 하며 혁신과 협력을 통해 지역 성장을 견인하고 있습니다.

프랑스 또한 생명공학과 디지털 헬스케어 분야에 대한 전략적 투자를 통해 유전체학 분야 인공지능 시장에서 두드러진 입지를 유지하고 있습니다. 프랑스 정부는 데이터 기반 의료 솔루션의 중요성을 강조하며 AI 및 유전체학 분야의 선두주자로 자리매김하기 위한 프랑스 2030 계획과 같은 이니셔티브를 시작했습니다. 건강과 웰빙에 대한 문화적인 관심이 높아지면서 개인 맞춤형 치료에 대한 소비자 수요가 증가하고 있습니다. 또한, 학계와 민간 기업 간의 파트너십을 포함하는 프랑스의 협력 생태계는 유전체학 분야 AI 응용 분야의 혁신을 촉진합니다. 이러한 협력 정신과 지원적인 규제 프레임워크는 프랑스의 경쟁력을 강화하고 유전체학 분야 인공지능 시장의 더 광범위한 지역적 기회와 부합합니다.

세분화 분석

 

머신러닝 분석

유전체학 시장에서 인공지능은 머신러닝 부문이 주도하고 있으며, 2025년에는 68.6%의 압도적인 시장 점유율을 기록했습니다. 이러한 리더십은 연구자와 의료 전문가가 유전 질환을 예측하고 치료 계획을 개인화하는 능력을 향상시키는 예측 모델링에 대한 수요 증가에 기인합니다. 기업들이 데이터 기반 의사 결정을 우선시함에 따라, 머신러닝을 유전체학에 통합하는 것이 필수적이 되고 있으며, 이는 의료 분야의 디지털 혁신이라는 광범위한 추세를 반영합니다. 미국 국립보건원(NIH)과 같은 기관들의 주목할 만한 발전은 유전체 연구 발전에 있어 머신러닝의 중요한 역할을 강조합니다. 이 부문은 기존 기업과 스타트업 모두에게 중요한 기회를 제공하며 혁신과 협력을 촉진합니다. 컴퓨팅 역량의 급속한 발전과 증가하는 유전체 데이터량을 고려할 때, 머신 러닝 분야는 단기 및 중기적으로 그 중요성을 유지할 것으로 예상됩니다.

소프트웨어 분석

유전체학 인공지능 시장에서 소프트웨어 분야는 2025년 49.5% 이상의 점유율을 차지하며 유전체 분석에서 소프트웨어가 차지하는 중요한 역할을 강조했습니다. 기업들이 복잡한 유전체 데이터 세트에서 실행 가능한 인사이트를 도출하고자 함에 따라, 정교한 데이터 분석 도구에 대한 수요가 이 분야의 성장을 촉진하고 있습니다. 데이터 기반 의료 솔루션에 대한 강조는 개인 맞춤형 의료에 대한 고객 선호도의 변화와 맞물려 소프트웨어 시장을 더욱 활성화하고 있습니다. 유럽 생물정보학 연구소(EBI)와 같은 기관들은 유전체 연구 역량을 향상시키는 소프트웨어 개발에 앞장서고 있습니다. 이 분야는 기존 기업과 신규 진입 기업 모두에게 전략적 이점을 제공하며, 특히 혁신적인 소프트웨어 솔루션 분야에서 두드러집니다. 데이터 분석의 지속적인 발전과 의료 기술의 지속가능성에 대한 관심 증가로 소프트웨어 부문은 지속적인 중요성을 가질 것으로 예상됩니다.

게놈 시퀀싱 분석

게놈학 시장에서 인공지능은 2025년 시장 점유율 46.4% 이상을 차지한 게놈 시퀀싱 부문의 영향을 크게 받습니다. 시퀀싱 수요 급증은 정밀 의학 및 첨단 연구 사업을 촉진하기 위한 포괄적인 게놈 통찰력에 대한 필요성에서 비롯됩니다. 의료 시스템에서 게놈 시퀀싱을 표준 관행으로 채택하는 사례가 점차 증가함에 따라, 이 부문은 개인 맞춤형 예방 의료 솔루션에 대한 소비자의 기대치가 변화하고 있음을 보여줍니다. 일루미나와 같은 기업들은 게놈 시퀀싱의 접근성과 효율성을 높이는 데 앞장서고 있으며, 환자 치료에 혁신적인 영향을 미칠 수 있는 잠재력을 보여주고 있습니다. 이 부문은 기존 기업들의 혁신을 위한 길을 열어줄 뿐만 아니라, 시퀀싱 기술 전문 신생 기업들에게 새로운 기회를 제공합니다. 의료 환경이 계속해서 발전함에 따라, 게놈 시퀀싱 부문은 게놈학 시장에서 인공지능의 초석으로 남을 것으로 예상됩니다.

경쟁 구도

게놈학 인공지능 시장의 주요 기업으로는 Illumina, NVIDIA, Deep Genomics, SOPHiA GENETICS, Tempus, DNAnexus, BenevolentAI, Freenome, BGI Genomics, Fabric Genomics 등이 있습니다. Illumina는 광범위한 포트폴리오와 유전체 시퀀싱 분야에서 쌓아온 명성을 바탕으로 AI를 통합하여 데이터 분석을 향상시키는 혁신을 주도하고 있습니다. NVIDIA는 첨단 컴퓨팅 역량을 활용하여 AI 기반 유전체 연구를 지원하며 기술 선도 기업으로 자리매김하고 있습니다. Deep Genomics는 치료 표적 예측을 위한 머신러닝 애플리케이션에 중점을 두고 있으며, SOPHiA GENETICS는 임상 적용을 위한 데이터 기반 인사이트를 강조합니다. Tempus와 DNAnexus는 데이터 공유 및 분석을 용이하게 하는 강력한 플랫폼으로 인정받고 있으며, 협력 연구를 강화하고 있습니다. BenevolentAI와 Freenome은 각각 신약 개발과 조기 암 진단에 중점을 두고 AI를 활용하여 새로운 인사이트를 도출하는 것으로 유명합니다. 글로벌 네트워크를 보유한 BGI Genomics와 개인 맞춤 의료에 중점을 둔 Fabric Genomics는 이러한 경쟁 구도를 더욱 강화하며 다양한 전문성과 전략적 집중을 보여줍니다.

유전체학 인공지능 시장의 경쟁 환경은 이러한 선도 기업들 간의 역동적인 이니셔티브를 특징으로 합니다. 기술 기업과 연구 기관 간의 협력은 혁신을 촉진하고 유전체 분석 도구의 역량을 향상시키고 있습니다. 기업들은 복잡한 유전체 문제를 해결하는 포괄적인 솔루션을 개발하기 위해 각자의 강점을 결합하는 전략적 파트너십을 점점 더 일반화하고 있습니다. 신제품 출시는 더욱 정확한 데이터 해석과 실행 가능한 인사이트를 제공하는 AI 기술 발전에 대한 의지를 반영합니다. 연구 개발 투자는 경쟁 우위를 유지하는 데 매우 중요하며, 기업들은 알고리즘을 개선하고 예측 정확도를 향상시키려 노력하고 있습니다. 혁신과 협업 문화를 조성함으로써 이러한 기업들은 시장 입지를 강화할 뿐만 아니라 AI 통합을 통해 유전체학의 발전을 주도하고 있습니다.

지역 기업을 위한 전략적/실행 가능한 권고사항

북미 시장의 경우, 시장 참여자들은 다양한 유전체 데이터 세트에 대한 접근성을 높이기 위해 학계 및 의료 서비스 제공업체와의 제휴를 고려해야 합니다. 이러한 협력을 통해 다양한 임상 시나리오에서 더욱 견고하고 적용 가능한 AI 모델 개발을 강화할 수 있습니다. 또한, 클라우드 컴퓨팅 및 엣지 AI와 같은 신기술을 활용하면 데이터 처리를 간소화하고 실시간 분석 역량을 향상시킬 수 있습니다.

아시아 태평양 지역에서는 개인 맞춤 의료 및 정밀 종양학과 같은 고성장 하위 분야에 집중함으로써 상당한 기회를 창출할 수 있습니다. 현지 파트너십에 대한 투자를 우선시하고 지역 의료 요구를 충족하도록 솔루션을 조정함으로써 기업은 시장 관련성을 강화하고 혁신을 추진할 수 있습니다.

유럽 기업의 경우, 규제 요건 및 환자 개인 정보 보호 문제를 해결하는 맞춤형 솔루션을 통해 경쟁 이니셔티브에 대응함으로써 독보적인 시장 입지를 구축할 수 있습니다. AI 알고리즘의 투명성을 강조하고 이해관계자 간의 신뢰를 키우는 것은 경쟁 우위를 확보하고 장기적인 지속 가능성을 보장하는 데 필수적입니다.