항체 발굴 분야의 AI 시장 규모는 2025년 5억 4,617만 달러였으며, 2026년 6억 6,299만 달러에서 2034년 31억 6,219만 달러로 성장하여 예측 기간(2026~2034년) 동안 연평균 21.57%의 성장률을 기록할 것으로 예상됩니다. 북미 지역은 2025년 기준 43.72%의 시장 점유율로 항체 발굴 분야 AI 시장을 주도했습니다.
항체 발굴 분야에서 인공지능(AI)은 머신러닝, 딥러닝, 생성형 AI 등을 포함한 인공지능 기술을 활용하여 치료용 항체의 발굴, 설계 및 최적화를 가속화하는 것을 의미합니다. 이러한 플랫폼은 생물학적 및 분자적 데이터를 분석하여 항체-항원 상호작용을 예측하고, 결합 친화도를 향상시키며, 후보 물질 선정 과정을 지원합니다. AI 기반 항체 발굴 및 개발은 종양학, 자가면역 질환, 감염성 질환, 희귀 질환 연구 등 다양한 분야에서 생물학적 제제 개발 촉진을 위해 널리 활용되고 있습니다.
항체 발굴 분야에서 인공지능(AI)을 활용한 시장 수요는 생물학적 제제 연구의 증가, 신약 개발에 AI가 도입되는 추세, 그리고 치료제 개발 속도 향상에 대한 필요성에 의해 주도되고 있습니다. 지속적인 기술 발전, 전략적 협력 확대, 그리고 정밀 의학에 대한 관심 증가는 항체 발굴 분야 AI 시장 성장에 기여하고 있습니다.
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시장은 기존의 항체 스크리닝 방식에서 원하는 특성을 가진 새로운 항체 서열을 설계할 수 있는 생성형 AI 모델로의 전환을 목격하고 있습니다. 연구자들은 기존 항체 라이브러리에만 의존하는 대신, AI를 활용하여 친화도, 특이성, 개발 가능성이 향상된 후보 물질을 생성하고 있습니다. 이러한 변화는 초기 단계의 신약 개발을 가속화하는 동시에 실험 반복 횟수와 개발 기간을 단축하고 있습니다. 예를 들어, Generate:Biomedicines는 생성형 AI 모델을 사용하여 다양한 질병에 대한 치료용 단백질 및 항체 후보 물질을 설계합니다.
또 다른 중요한 추세는 단백질 구조, 항원 결합 및 서열 기능성을 더 정확하게 예측하기 위해 단백질 언어 모델을 항체 발굴 워크플로에 통합하는 것입니다. 이러한 AI 모델은 방대한 생물학적 서열 데이터베이스를 학습하여 유망한 치료용 항체를 더 빠르게 식별하고 최적화할 수 있도록 합니다. 데이터 기반 분자 설계로의 전환은 생물학적 제제 개발 전반에 걸쳐 예측 정확도와 연구 효율성을 향상시키고 있습니다. 예를 들어, Absci는 AI 기반 단백질 설계 및 예측 모델링을 활용하여 항체 발굴 및 엔지니어링을 가속화하고 있습니다.
항체 발굴 시장에서 AI 활용은 지속적인 투자 활동을 견인할 것으로 전망됩니다. 이는 생물학 연구 전반에 걸친 AI 도입 증가, 치료용 항체 개발 속도 향상에 대한 수요 증대, 그리고 생명공학 기업과 기술 투자자 간의 협력 확대에 기인합니다. 투자자들은 생성형 AI 플랫폼과 컴퓨터 기반 항체 엔지니어링 기술을 개발하는 기업에 특히 주목하고 있습니다. 전략적 투자는 AI 기반 항체 발굴 솔루션의 플랫폼 확장 및 상용화에도 기여하고 있습니다.
2025~2026년 항체 발굴 시장의 AI 분야 주요 투자 및 자금 조달 활동
바이오 의약품 생성
4억 달러 (IPO)
제너레이트 바이오메디신즈는 2026년 2월 나스닥 기업공개(IPO)를 통해 자금을 조달했습니다. 조달된 자금은 인공지능 기반 바이오의약품 및 항체 파이프라인 개발과 생성형 인공지능 신약 개발 플랫폼의 지속적인 확장에 사용될 예정입니다.
차이 디스커버리
1억 3천만 달러 (시리즈 B)
2025년 12월, 차이 디스커버리는 제너럴 캐털리스트와 오크 HC/FT가 주도하는 투자 유치에 성공했습니다. 이번 투자를 통해 항체 및 분자 설계를 위한 AI 플랫폼 확장, 상용화, 그리고 연구 인프라 구축에 박차를 가할 예정입니다.
인공지능 기반 신약 개발 플랫폼의 도입 증가와 치료용 항체 수요 상승이 시장 성장을 견인하고 있습니다.
제약 연구 전반에 걸쳐 인공지능(AI)의 도입이 증가함에 따라 치료용 항체 후보 물질의 신속한 식별 및 최적화를 가능하게 하는 AI 기반 항체 발굴에 대한 수요가 증가하고 있습니다. AI 플랫폼은 실험적 스크리닝 노력을 줄이고, 예측 정확도를 높이며, 발굴 기간을 단축하여 항체 개발 효율성을 향상시킵니다. 예를 들어, 아스트라제네카는 앱사이(Absci)와 협력하여 종양학 표적에 대한 치료용 항체 발굴 및 개발에 생성형 AI를 활용하고 있습니다. 이러한 협력은 연구 생산성을 향상시키고, 개발 비용을 절감하며, 생물학적 제제 파이프라인을 가속화하여 AI 기반 항체 발굴 플랫폼에 대한 수요를 증가시키고 있습니다.
암, 자가면역 질환, 감염성 질환 및 희귀 질환의 발병률 증가로 치료용 항체에 대한 수요가 증가하고 있으며, 이에 따라 더욱 빠르고 효율적인 항체 발굴 플랫폼에 대한 필요성이 대두되고 있습니다. 기존의 항체 발굴 방법은 자원 집약적이고 시간이 오래 걸리기 때문에 제약 및 생명공학 기업들은 후보 물질 발굴, 최적화 및 검증 속도를 높이는 인공지능(AI) 기술을 도입하고 있습니다. 이는 연구 효율성을 향상시키고, 생물학적 제제 파이프라인 확장을 지원하며, 다양한 질병 영역에 걸쳐 혁신적인 항체 치료제의 개발을 가속화합니다.
고품질 생물학적 데이터의 제한적인 가용성과 높은 구현 비용이 시장 확장을 저해하고 있습니다.
인공지능(AI) 모델은 항체 구조와 항원 상호작용을 정확하게 예측하기 위해 방대한 양의 고품질 주석이 달린 생물학적 및 임상 데이터 세트에 의존합니다. 그러나 파편화된 데이터베이스, 일관성 없는 데이터 형식, 독점 데이터 세트에 대한 접근성 제한, 실험 결과의 변동성 등으로 인해 모델의 신뢰성과 예측 정확도가 저하됩니다. 이러한 문제점들은 견고한 AI 모델의 개발 및 검증을 저해하고, 제약 및 생명공학 기업의 AI 도입을 늦추며, AI 기반 항체 발굴 플랫폼의 광범위한 상용화를 제한합니다.
항체 발굴을 위한 AI 플랫폼 도입에는 상당한 규모의 컴퓨팅 인프라, 특수 소프트웨어, 숙련된 AI 전문가, 그리고 실험실 워크플로우와의 통합이 필요합니다. 또한, AI로 생성된 항체 후보 물질은 임상 개발에 앞서 광범위한 실험적 검증, 규제 평가, 그리고 전임상 시험을 거쳐야 하므로 시간과 비용이 증가합니다. 이러한 재정적, 기술적 장벽은 특히 연구 예산이 제한적인 소규모 생명공학 기업이나 학술 연구 기관의 AI 플랫폼 도입을 저해하는 요인으로 작용합니다.
다중특이성 및 차세대 항체 개발의 성장과 컴퓨터 시뮬레이션을 이용한 항체 개발 가능성 평가의 활용 증가로 새로운 수익 창출 기회가 열리고 있습니다.
이중특이항체에 대한 관심이 증가함에 따라,항체 약물 접합체다중특이성 생물학적 제제는 AI 기반 항체 발굴 플랫폼에 상당한 기회를 제공하고 있습니다. 이러한 복잡한 분자들은 광범위한 서열 최적화, 구조 예측 및 결합 분석을 필요로 하므로, AI는 설계 속도를 높이고 개발 위험을 줄이는 데 필수적인 도구입니다. 예를 들어, BigHat Biosciences는 AI 기반 Milliner 플랫폼을 활용하여 기능성과 개발 용이성이 향상된 차세대 항체 치료제를 개발하고 있습니다.
인공지능(AI)을 활용한 초기 개발 가능성 평가가 증가함에 따라 시장 참여자들에게 큰 기회가 열리고 있습니다. AI 모델은 실험실 검증 전에 항체의 안정성, 응집 경향, 면역원성, 제조 가능성 및 제형 특성을 예측할 수 있습니다. 이를 통해 제약 회사들은 부적합한 후보 물질을 조기에 걸러내고, 비용이 많이 드는 실패를 줄이며, 개발 효율성을 높이고, 치료용 항체의 전임상 및 임상 개발 단계로의 진행을 가속화할 수 있습니다.
일관된 임상적 신뢰성 유지 및 AI 모델과 독점적인 생물학적 데이터의 복잡한 통합에 대한 요구는 시장 성장에 어려움을 야기합니다.
시장의 주요 과제는 다양한 치료 표적에 걸쳐 AI 기반 항체 후보 물질에 대한 일관된 신뢰도를 확보하는 것입니다. AI는 유망한 염기서열을 신속하게 식별할 수 있지만, 효능, 안전성 및 생물학적 성능을 확인하기 위해서는 실험적 검증이 필수적입니다. 컴퓨터 예측과 실험 결과 간의 차이는 개발 기간과 비용을 증가시키는 경우가 많아 제약 회사들이 AI 기반 항체 발굴에 광범위하게 의존하는 데 신중한 태도를 보이게 합니다.
인공지능(AI) 플랫폼을 자체 개발한 생물학적 데이터 세트, 실험실 정보 관리 시스템, 기존 신약 개발 워크플로우와 통합하는 것은 여전히 중요한 과제입니다. 데이터 형식의 차이, 제한된 상호 운용성, 파편화된 데이터베이스, 엄격한 데이터 관리 정책으로 인해 원활한 구현이 어렵습니다. 이러한 기술적 장벽은 워크플로우 효율성을 저하시키고, AI 모델 배포를 지연시키며, 데이터 표준화, 인프라 현대화, 그리고 다양한 분야의 전문가 확보에 상당한 투자를 요구합니다.
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제공 제품 기준으로 볼 때, 소프트웨어 플랫폼 부문이 독자적인 항체 기반 모델, 실험실 정보 관리 시스템과의 원활한 통합, 클라우드 기반 컴퓨팅 워크플로우 덕분에 37.84%의 매출 점유율로 시장을 주도하고 있습니다. 이러한 플랫폼은 신속한 염기서열 분석과 협업적인 생물학적 제제 연구를 가능하게 합니다.
항체 발굴 서비스 부문은 인공지능 기반 항체 발굴 아웃소싱 증가, 사내 전산 생물학 역량 부족, 통합 습식 실험실 검증 수요 증가로 인해 예측 기간 동안 연평균 약 21.79% 성장할 것으로 예상됩니다. 서비스 제공업체는 인프라 투자 비용을 절감하고 개발 기간을 단축하는 항체 발굴 솔루션을 제공합니다.
2025년에는 항체 발굴 분야 AI 시장에서 구조 예측이 32.12%의 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 이는 항체-항원 결합 구조를 정확하게 모델링하고, 합리적인 분자 설계를 가능하게 하며, 실험실 검증 전 후보 물질 선별을 개선하는 데 중요한 역할을 하기 때문입니다. 높은 예측 정확도는 실험 반복 횟수를 줄이는 동시에 효율적인 치료용 항체 최적화를 지원합니다.
생성형 AI 및 단백질 언어 모델 부문은 신규 항체 서열 생성, 생물학적 서열 학습, 지속적인 자체 개선 분자 예측 기능에 힘입어 예측 기간 동안 연평균 22.33% 성장할 것으로 예상됩니다. 이러한 기술은 치료제 설계 가능성을 크게 확장하고 신약 발견의 혁신을 가속화합니다.
응용 분야별로 살펴보면, AI 기반 바이오마커 우선순위 지정 및 질병 관련 치료 표적의 효율적인 식별 덕분에 표적 식별 및 검증은 2025년에 29.68%의 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 초기 표적 검증은 후속 항체 발굴의 성공률을 높이는 동시에 생물학적 제제 개발 전반에 걸쳐 비용이 많이 드는 연구 실패를 줄여줍니다.
선도 물질 최적화 및 엔지니어링 부문은 전산 기반 친화도 성숙, 서열 적합성 예측, 안정성 및 제조 가능성 동시 최적화에 힘입어 예측 기간 동안 연평균 22.50% 성장할 것으로 예상됩니다. 인공지능(AI)은 정밀한 분자 정제를 통해 치료 효과를 향상시키면서 실험실 재설계 주기를 최소화합니다.
항체 유형별로는 단클론 항체가 2025년까지 54.41%로 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 이는 단클론 항체가 확립된 임상 개발 경로, AI 모델 개발을 위한 풍부한 학습 데이터 세트, 그리고 다양한 질병 적응증에 걸친 광범위한 치료 적용 가능성을 보유하고 있기 때문입니다. 이러한 단클론 항체의 광범위한 상업적 성공은 AI 기반 최적화 및 발굴 활동을 지속적으로 촉진할 것입니다.
항체-약물 접합체(ADC) 시장은 링커 화학, 약물 접합 부위 및 종양 표적 특이성에 대한 전산 최적화가 증가함에 따라 예측 기간 동안 연평균 22.76%의 성장률을 기록할 것으로 예상됩니다. 인공지능(AI)은 치료 효과를 위한 여러 분자적 특성을 동시에 최적화하여 복잡한 ADC 설계를 가속화하고 있으며, 이는 해당 시장의 성장을 견인하고 있습니다.
제약 회사 부문은 광범위한 생물학적 제제 파이프라인과 전산 기반 신약 개발 및 임상 개발 통합 역량 덕분에 2025년에는 32.30%라는 압도적인 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 대규모 조직들은 포트폴리오 생산성을 향상시키고 치료 혁신을 가속화하기 위해 인공지능(AI) 플랫폼을 점점 더 많이 도입하고 있습니다.
CRO 및 CDMO 부문은 예측 기간 동안 연평균 22.85%의 성장률을 기록할 것으로 예상되며, 이는 계약 기관들이 통합 연구 개발 서비스 내에서 AI 기반 항체 발굴을 점점 더 많이 활용하는 데 힘입은 결과입니다. 유연한 아웃소싱과 전문적인 컴퓨팅 전문 지식에 대한 수요 증가 또한 이 부문의 성장을 견인하는 요인입니다.
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북미: 강력한 AI 바이오 기술 생태계와 높은 바이오 제약 연구 개발 투자에 힘입어 시장 지배력 강화
북미 지역의 AI 기반 항체 발굴 시장은 선도적인 AI 생명공학 기업들의 존재, 상당한 규모의 제약 R&D 투자, 그리고 생물학적 제제 발굴 전반에 걸친 인공지능의 빠른 도입에 힘입어 2025년까지 43.72%로 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 이 지역은 첨단 컴퓨팅 인프라, 방대한 생의학 데이터 세트, 그리고 기술 개발자와 제약 회사 간의 긴밀한 협력 관계를 통해 성장하고 있습니다. 미국 생명공학혁신기구(BIO)에 따르면, 미국은 세계 최대의 생명공학 시장으로서 AI 기반 치료용 항체 발굴 분야에서 지속적인 혁신을 지원하고 있습니다.
미국의 항체 발굴 분야 AI 시장은 2025년 2억 870만 달러 규모로 성장할 것으로 전망됩니다. 이는 생물학 연구를 위한 생성형 AI 투자 증가, 제약 회사와 AI 플랫폼 개발사 간의 협력 확대, 그리고 항체 개발 속도 향상에 대한 수요 증가에 힘입은 결과입니다. 미국의 탄탄한 생명공학 생태계, 세계적인 연구 대학, 그리고 AI 기반 기업들의 집중적인 존재가 이러한 성장을 견인할 것으로 예상됩니다.신약 개발기업들은 전산 항체 엔지니어링 분야에서 혁신을 지속적으로 강화하고 있습니다. 탄탄한 벤처 캐피털 자금 지원과 우호적인 상업화 환경은 AI 기반 항체 발굴 기술의 도입을 더욱 촉진하고 있습니다.
캐나다의 항체 발굴 분야 AI 시장 규모는 2025년에 3,009만 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 이는 캐나다의 성장하는 생명공학 생태계, AI 기반 생명과학 연구에 대한 투자 증가, 그리고 학계와 생명공학 기업 간의 협력 강화에 힘입은 결과입니다. 벡터 연구소(Vector Institute)와 밀라(Mila—Quebec AI Institute)를 비롯한 캐나다의 탄탄한 AI 연구 인프라는 첨단 머신러닝 애플리케이션 개발을 뒷받침하고 있습니다.
아시아 태평양 지역: 생명공학 투자 증가와 제약 연구 분야의 AI 도입 확대에 힘입어 가장 빠른 성장세
아시아 태평양 지역의 항체 발굴 AI 시장은 예측 기간 동안 연평균 23.26%의 성장률을 기록하며 가장 빠른 지역적 성장세를 보일 것으로 예상됩니다. 이러한 성장은 생명공학 투자 증가, AI 연구 인프라 확장, 생물학적 제제 개발 활동 증가, 그리고 전산 항체 엔지니어링 플랫폼 도입 확대에 힘입은 것입니다. 또한, 이 지역은 대규모 제약 생산 능력, 임상 연구 활동 증가, 생물학적 데이터 세트의 가용성 확대, 그리고 의료 및 생명 과학 혁신에 인공지능을 통합하는 것을 지원하는 정부 정책의 혜택을 받고 있습니다.
중국의 AI 기반 항체 발굴 시장 규모는 2025년 3,071만 달러에 달할 것으로 전망됩니다. 이는 생명공학 기업의 성장, 제약 연구 분야에서의 AI 도입 증가, 항체 치료제 개발 투자 확대 등에 힘입은 결과입니다. 중국은 방대한 생의학 데이터 세트와 첨단 컴퓨팅 역량을 바탕으로 AI 기반 신약 발굴 기업들의 강력한 생태계를 구축해 왔습니다. 예를 들어, 중국에 본사를 둔 AI 제약 기술 기업인 XtalPi는 인공지능과 컴퓨팅 플랫폼을 활용하여 생물학적 제제 연구를 포함한 신약 발굴 및 분자 설계를 가속화하고 있습니다.
인도의 AI 기반 항체 발굴 시장 규모는 2025년 1,570만 달러에 달할 것으로 예상되며, 이는 바이오 기술 스타트업의 성장, 제약 아웃소싱 활동 증가, AI 기반 연구 도구 도입 확대에 힘입은 결과입니다. 탄탄한 제약 제조 기반과 디지털 헬스케어 기술에 대한 투자 증가는 생물학적 제제 발굴을 위한 기회를 창출하고 있습니다. 학술 기관, AI 기업, 바이오 기술 기업 간의 협력 증대는 AI 기반 항체 발굴 솔루션 도입을 더욱 강화하고 있습니다.
일본의 인공지능(AI) 기반 항체 발굴 시장은 선진 제약 연구개발 인프라, 강력한 생물학적 제제 연구 역량, 그리고 항체 설계 및 치료제 발굴에 대한 AI 도입 증가에 힘입어 2025년에는 1,812만 달러 규모로 성장할 것으로 전망됩니다. 일본의 정밀 의학에 대한 집중, 고품질 생의학 데이터 세트의 활용 가능성, 그리고 생명 과학 연구에 AI를 접목하는 것은 전산 기반 신약 개발을 가속화하고 있습니다. 또한, 학계, 기술 기업, 제약 회사 간의 협력 강화는 AI 기반 항체 발굴 기술 도입을 더욱 촉진하고 있습니다.
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AI를 활용한 항체 발굴 시장의 경쟁 구도는 비교적 세분화되어 있으며, AI 기반 생명공학 기업, 전산 기반 신약 개발 기업, 그리고 인공지능을 생물학적 제제 연구에 접목하는 기존 제약 회사들이 경쟁을 주도하고 있습니다. 주요 기업들은 첨단 머신러닝 알고리즘, 생성형 AI 기능, 독자적인 생물학적 데이터 세트, 그리고 제약 회사와의 전략적 협력을 통해 항체 개발을 가속화하며 경쟁하고 있습니다. AI 기반 항체 발굴 시장 생태계는 전산 생물학의 지속적인 발전, 클라우드 기반 연구 인프라의 확장, AI 기반 치료제에 대한 투자 증가, 그리고 진화하는 생물학적 제제 파이프라인에 의해 형성되고 있습니다.
2025년 9월:Absci는 생성형 AI 기반 신약 개발을 가속화하기 위해 Oracle Cloud Infrastructure 및 AMD와 전략적 협력을 발표했습니다.
2025년 8월:앱시와 알미랄은 첫 번째 표적에 대한 AI 기반 기능성 항체 후보 물질의 성공적인 개발에 이어 두 번째 피부과 표적을 추가하여 AI 기반 신약 개발 협력을 확대했습니다.
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저자 세부 정보
Research Analyst
Pavan Warade is a Research Analyst with over 4 years of expertise in Technology and Aerospace & Defense markets. He delivers detailed market assessments, technology adoption studies, and strategic forecasts. Pavan’s work enables stakeholders to capitalize on innovation and stay competitive in high-tech and defense-related industries.
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