생물학 분야의 생성적 AI 시장 규모 및 점유율, 애플리케이션별(약물 발견 및 개발, 의료 영상, 유전체학 및 단백체학, 단백질 공학, 합성 생물학), 기술(생성적 적대 네트워크, 변이 자동 인코더, 강화 학습), 최종 용도별(제약 및 단백질학) 생명공학 회사, 의료 서비스 제공자, 연구 기관) - 성장 추세, 지역 통찰력(미국, 일본, 한국, 영국, 독일), 경쟁 포지셔닝, 글로벌 예측 보고서 2025-2034

시장 전망

생물학 분야의 생성 AI 시장 규모는 2024년 1억 111만 달러에서 2034년 4억 9,019만 달러로 증가할 것으로 예상되며, 2025년부터 2034년까지 연평균 성장률(CAGR)은 17.1%를 초과할 것으로 예상됩니다. 2025년 업계 수익은 1억 1,667만 달러에 이를 것으로 예상됩니다.

• 기준 연도 값 (2024): USD 101.11 million
• 연평균 성장률 (2025-2034): 17.1%
• 예측 연도 값 (2034): USD 490.19 million
• 과거 데이터 기간: 2019-2024
• 가장 큰 지역: North America
• 예측 기간: 2025-2034

주요 내용:

세분화 측면에서 생물학 시장의 글로벌 Generative AI는 생물학 응용, 기술, 최종 사용의 Generative AI를 기반으로 분석됩니다.

시장 역학

성장 동인 및 기회:

생물학 시장의 Generative AI의 중요한 성장 동인 중 하나는 생성되는 생물학적 데이터의 양이 증가하고 있다는 것입니다. 유전체학, 단백질체학, 대사체학의 발전으로 연구자들은 이제 의미 있는 통찰력을 도출하기 위해 정교한 분석 도구가 필요한 방대한 데이터세트에 접근할 수 있게 되었습니다. 생성적 AI는 가설을 생성하고, 패턴을 발견하고, 생물학적 기능을 예측함으로써 이러한 복잡성을 관리하는 데 도움을 주어 과학자들이 연"&"구 프로세스를 가속화하고 발견의 정확성을 향상시킬 수 있도록 지원합니다.

또 다른 주요 동인은 맞춤형 의료에 대한 수요 증가입니다. 의료 산업이 보다 개별화된 치료 접근 방식으로 전환함에 따라 Generative AI는 환자별 데이터를 분석하여 치료법을 효과적으로 맞춤화하는 데 중요한 역할을 합니다. 연구자들은 AI 알고리즘을 활용하여 고유한 유전자 마커를 식별하고 약물 설계를 최적화하여 더 나은 환자 결과를 얻을 수 있습니다. 이러한 추세는 새로"&"운 치료법을 개발하는 데 있어서 Generative AI의 유용성을 강조할 뿐만 아니라 의료 전문가가 이러한 고급 기술 솔루션을 점점 더 추구함에 따라 시장 성장을 주도합니다.

또한 생명공학과 합성생물학에 대한 관심이 높아지면서 생물학 분야에서도 생성형 AI에 대한 수요가 늘어나고 있습니다. 생명공학부터 지속 가능한 바이오제품 개발에 이르기까지 다양한 응용 분야에서 AI의 통합을 통해 프로세스를 간소화하고 비용을 절감하며 혁신을 촉진할 수 있습니다"&". 기업과 연구 기관이 바이오 제품 개발을 가속화하고 효율성을 향상시키는 데 있어 AI 기반 솔루션의 잠재력을 인식하기 시작하면서 생물학 시장의 생성 AI는 크게 확장될 준비가 되어 있습니다.

산업 제한:

이러한 약속에도 불구하고 생물학 시장의 생성 AI는 몇 가지 제약 사항에 직면해 있으며, 그 중 하나는 데이터 사용과 관련된 윤리적 및 규제적 문제입니다. AI 시스템은 훈련을 위해 방대한 양의 생물학적 데이터를 요구하는 경우가 많으므로 데"&"이터 개인 정보 보호, 동의 및 소유권에 대한 우려가 나타납니다. 규제 기관은 AI 모델에서 데이터가 활용되는 방식을 점점 더 면밀히 조사하고 있으며, 이로 인해 생물학 부문 내에서 이러한 기술의 채택이 잠재적으로 둔화될 수 있습니다. 기업은 혁신과 시장 진입 전략을 방해할 수 있는 복잡한 규정 준수 환경을 탐색해야 합니다.

또 다른 주목할만한 제약은 현재 AI 기술 자체의 한계입니다. Generative AI는 상당한 진전을 이루었지만 여전히 알"&"고리즘 편견 및 해석 가능성과 같은 문제로 어려움을 겪고 있습니다. 기본 메커니즘을 이해하는 것이 중요한 생물학적 응용 분야에서 AI 모델의 불투명성은 연구자와 실무자 사이에 회의론을 불러일으킬 수 있습니다. 또한 AI 도구의 한계를 포괄적으로 파악하지 못한 채 AI 도구에 의존하면 부정확한 결과가 나올 수 있으며 잠재적으로 연구 결과와 환자 건강을 위태롭게 하여 중요한 생물학 분야에서 널리 채택되는 데 장벽이 될 수 있습니다.

지역예보

북아메리카

북미 생물학 시장의 Generative AI는 생명공학 및 제약 분야의 연구 개발에 중점을 두고 있는 미국이 주도하고 있습니다. 주요 기술 기업과 스타트업은 점점 더 AI 기술을 신약 발견, 유전체학, 맞춤형 의학에 통합하고 있습니다. 공공 및 민간 부문 모두의 투자가 혁신을 주도하고 있으며, 유리한 규제 환경은 이러한 기술의 신속한 배포를 지원합니다. 캐나다는 또한 생물학, 특히 건강 관련 응용 및 생물정보학 분야의 AI 발전에 기여하는"&" 주요 학술 기관 및 연구 시설을 통해 핵심 플레이어로 떠오르고 있습니다.

아시아 태평양

아시아 태평양 지역은 생물학 시장에서 생성적 AI(Generative AI)의 급속한 성장을 목격하고 있으며, 중국이 연구, 투자 및 구현 분야를 주도하고 있습니다. 정부 이니셔티브는 정밀 의학 및 농업 생명 공학에 상당한 노력을 기울이면서 의료 분야에서 AI 기술을 강력하게 홍보하고 있습니다. 일본 역시 인구 노령화로 인해 첨단 의료 솔루션에 대한 수요가"&" 증가하고 있습니다. 한국은 기술 생태계를 활용하여 신약 발견 및 생명공학 분야에서 AI 애플리케이션을 강화하고, 기술 기업과 연구 기관 간의 파트너십을 구축하여 생성 AI 애플리케이션의 발전을 촉진하고 있습니다.

유럽

유럽의 생물학 시장의 Generative AI는 국가 간 협력적 접근 방식이 특징입니다. 영국은 강력한 바이오의약품 부문과 AI 연구에 중점을 두는 혜택을 누리며 선두에 있습니다. 독일은 생물학에서 AI의 학제간 응용을 촉진하는"&" 자동차 및 엔지니어링 분야의 발전에 힘입어 긴밀히 뒤따르고 있습니다. 프랑스는 또한 생명공학 분야의 지속가능성을 위해 AI를 활용하는 데 점점 더 중점을 두면서 특히 의료 기술과 농업 분야에서 상당한 기여를 하고 있습니다. 유럽연합의 규제 프레임워크는 혁신을 장려하는 동시에 윤리적 표준과 데이터 개인 정보 보호를 보장하여 대륙 전체의 생물학 분야에서 생성 AI의 성장에 도움이 되는 환경을 조성합니다.

세분화 분석

  애플리케이션별

생물학 시장의 생성 AI는 신약 발견 및 개발, 의료 영상, 유전체학 및 단백질체학, 단백질 공학, 합성 생물학을 포함한 다양한 응용 분야의 영향을 크게 받습니다. 약물 발견 및 개발(Drug Discovery and Development)은 약물 설계 프로세스를 간소화하고 새로운 치료법의 출시 기간을 단축하는 능력으로 인해 상당한 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. Generative AI가 이미지 분석 및 해석을 향상하여 진단 정"&"확도가 향상되면서 의료 이미징이 주목을 받고 있습니다. 유전체학 및 단백질체학에서 AI 알고리즘은 복잡한 생물학적 데이터의 분석을 촉진하여 보다 개인화되고 효과적인 치료 옵션을 가능하게 합니다. 단백질 공학은 특정 기능을 가진 새로운 단백질의 설계를 통해 Generative AI의 이점을 활용하여 바이오의약품의 잠재력을 확장합니다. 합성 생물학은 연구자들이 AI 기반 모델을 통해 새로운 생물학적 시스템을 생성하고 생명공학의 혁신을 강화할 수 있도록 하는"&" 혁신적인 응용 프로그램으로 두각을 나타냅니다.

기술별

생물학 시장의 Generative AI 기술 부문은 GAN(Generative Adversarial Networks), VAE(Variational Autoencoders) 및 RL(Reinforcement Learning)로 구성됩니다. GAN은 현실적인 데이터 표현을 생성하는 데 특히 영향력이 있어 약물 발견 및 설계 프로세스에서 가치가 있습니다. 고품질 이미지를 생성하는 능력은 의료"&" 영상 솔루션에도 도움이 됩니다. 반면에 Variational Autoencoder는 생물학적 다양성을 효과적으로 모델링할 수 있기 때문에 유전체학 및 단백질체학 응용 분야에서 중요한 역할을 하는 복잡한 데이터 분포를 이해하는 데 탁월합니다. 강화 학습은 약물 개발 및 맞춤형 의학의 워크플로를 최적화하는 데 점점 더 많이 활용되고 있으며, 성과 결과에 따라 적응하는 시스템을 가능하게 합니다. Generative AI 환경 내에서 이러한 기술의 시너지 효"&"과는 생물학적 연구 및 의료 응용 분야의 혁신 가능성을 증폭시킵니다.

최종 용도별

최종 사용 측면에서 생물학 시장의 Generative AI는 주로 제약 및 생명 공학 회사, 의료 서비스 제공자 및 연구 기관을 대상으로 합니다. 제약 및 생명공학 회사는 제너레이티브 AI를 활용하여 연구 비용을 절감하고 약물 개발 혁신을 가속화하는 가장 큰 부문을 대표합니다. 신약 발견의 복잡성이 증가함에 따라 경쟁 우위를 유지하기 위해서는 고급 AI 솔루션이"&" 필요합니다. 의료 서비스 제공업체는 향상된 진단 도구와 맞춤형 치료 계획을 통해 환자 치료를 향상하기 위해 AI 기술을 점점 더 통합하고 있으며, 이에 따라 이 부문의 수요가 증가하고 있습니다. 연구 기관은 기초 연구 및 개발을 제공하는 데 중추적인 역할을 하며 종종 새로운 생물학적 현상을 탐구하기 위해 최첨단 AI 기술을 얼리 어답터 역할을 합니다. 이러한 최종 사용자 간의 협력은 다양한 생물학 분야에 걸쳐 생성 AI의 적용을 발전시키는 강력한 생태"&"계를 조성합니다.

경쟁 구도

수많은 기업이 신약 발견, 유전체학 및 맞춤형 의학을 위한 인공 지능의 잠재력을 활용하기 위해 혁신을 거듭함에 따라 생물학 시장의 생성 AI의 경쟁 환경이 빠르게 발전하고 있습니다. 주요 업체들은 생물학적 상호작용을 예측하고, 분자 구조를 생성하며, 복잡한 생물학적 데이터 세트를 분석할 수 있는 알고리즘 개발에 주력하고 있습니다. 의료 및 연구 분야의 확장 가능한 솔루션을 위해 최첨단 AI 기능을 활용하기 위해 기술 기업과 생명공학 기업 간의 협력이 일"&"반화되고 있습니다. 이 시장은 연구 개발에 대한 상당한 투자가 특징이며, 이로 인해 전통적인 생명공학 접근 방식을 파괴하려는 스타트업이 급증하고 있습니다. 약물 개발의 효율성에 대한 요구가 증가함에 따라 경쟁 분야에서는 생성 모델과 생물학적 데이터 분석을 통합하는 플랫폼이 등장하고 있습니다.

최고의 시장 참여자

1. 인실리코의학

2. 리커션제약

3. 아톰와이즈

4. 슈뢰딩거

5. 딥마인드

6. 생물학적 관계

7. 8i

"&"8. 은행나무바이오웍스

9. 버지 유전체학

10. 카스마테라퓨틱스