[GAIC 2026] “韓 바이오테크, 성공 사례 필요…AI로 신약개발 리스크 낮춰야”

[이데일리 마켓in 원재연 기자] “한국의 바이오테크 기업들은 성공할 수 있는 기본적인 토대가 있다고 생각합니다. 한국 정부 뿐만 아니라 국내외 투자자들과 함께 생태계를 구축하기 위해 노력해야 합니다.”

홍기남 소피노바캐피탈 Crossover Strategy Partner가 21일 서울 중구 더플라자호텔 그랜드볼룸에서 열린 '2026 글로벌 대체투자 컨퍼런스(GAIC)'에서 'AI 시대 PE 투자전략 : 새로운 성장 기회를 찾아서' 주제로 발표를 하고 있다. (사진=이영훈 기자)

홍기남 소피노바파트너스 파트너는 21일 서울 중구 더플라자호텔 그랜드볼룸에서 열린 이데일리 2026 글로벌 대체투자 컨퍼런스(GAIC) ‘AI 시대 PE 투자전략: 새로운 성장 기회를 찾아서’ 패널토론에서 한국 바이오테크 투자 기회와 인공지능(AI)이 신약개발 투자에 미칠 영향에 대해 이같이 말했다.

홍 파트너는 유럽 바이오·헬스케어 투자사인 소피노바파트너스에서 크로스오버 전략을 담당하고 있다. 그는 신약개발과 바이오테크 투자 분야에서 장기간 활동해온 투자 전문가다.

홍 파트너는 한국 바이오테크 산업의 강점으로 이미 구축된 제조 인프라와 높은 연구 역량을 꼽았다. 그는 “삼성바이오로직스나 센트리언트와 같은 일부 위탁개발생산(CDMO) 기업들은 바이오 의약품, 특히 제네릭 바이오 의약품 분야의 진정한 리더”라며 “제조를 위한 인프라는 이미 갖춰져 있다”고 평가했다.

CDMO는 제약·바이오 기업의 의약품 개발(공정 설계·임상 시험용 샘플 생산 등)부터 상업용 대량 생산까지 전 과정을 대신 수행하는 종합 서비스 기업을 뜻한다.

홍 파트너는 한국 바이오테크 산업의 연구 기반도 세계적 수준이라고 진단했다. 그는 “학문적 우수성, 과학자들 수, 현재 진행되고 있는 연구 수준을 함께 살펴보면 세계 최고 수준”이라며 “이런 요소들이 투자자로서 우리가 육성해야 할 부분”이라고 말했다.

다만 홍 파트너는 한국 바이오테크 산업이 연구 역량과 제조 기반을 갖췄음에도, 이를 기업가치 상승과 시장 신뢰로 연결한 대표 사례가 아직 부족하다고 지적했다. 기술 수출이나 상장 자체를 넘어, 지속적으로 자본을 조달하고 신약 개발 역량을 키워 글로벌 바이오테크 기업으로 성장한 사례가 나와야 한다는 의미다.

특히 현재 한국 바이오테크 기업들이 혁신 제품이나 플랫폼 기술을 보유하고도 아웃라이선싱에 의존하는 구조가 성장의 제약이 될 수 있다고 봤다.

아웃라이선싱이란 기업이 보유한 특허, 기술, 물질, 노하우 등 지식재산권을 타사(주로 해외 기업)에 판매하거나 사용할 수 있도록 허락하고, 그 대가로 로열티나 수익을 얻는 상업적 계약을 말한다.

홍 파트너는 “아웃라이선싱은 플랫폼의 가치를 입증해 준다”면서도 “제품을 아웃라이선싱함으로써 잠재적인 수익을 넘겨주었기 때문에 때로는 자본을 조달하는 것이 어려워질 수 있다”고 말했다.

이어 “이는 기업들이 규모를 키워 완전한 신약 개발 및 바이오테크 기업으로 성장하는 것을 어렵게 만든다”며 “한국 정부 뿐만 아니라 한국 내부 투자자 및 외부 투자자들과 함께 생태계를 구축하기 위해 노력해야 한다”고 강조했다.

일례로 그는 프랑스 바이오테크 생태계의 변화를 사례로 들었다. 홍 파트너는 “10년 전 프랑스에서는 바이오테크 생태계가 존재하지 않는 단계에 있었다”며 “시가총액 10억달러가 넘는 기업이 거의 없었다”고 말했다.

이어 “지난 10년 동안 그 생태계를 성장시키기 위해 노력했고, 마침내 첫 번째 10억달러 규모 기업과 50억달러, 100억달러 규모 기업을 탄생시켰다”고 설명했다.

홍 파트너는 AI가 바이오테크 투자에서 중요한 이유로 신약 개발의 '높은 비용'과 '낮은 성공 확률'을 꼽았다. 신약 개발은 임상 단계가 길고 실패 가능성이 큰 만큼, AI를 활용해 오류를 줄이고 성공 가능성을 높일 경우 투자 위험을 낮출 수 있다는 설명이다.

그는 “작년 미국 헬스케어 비용은 약 5조6000억달러에 이를 것으로 예상된다”며 “이 중 약 20%는 치료제와 관련될 것”이라고 말했다. 이어 “신약 개발에 드는 비용은 최대 10억달러며, 임상 3상 단계까지 약물을 통과시키는 데만 수억달러가 들 수도 있다”고 설명했다.

홍 파트너는 이처럼 막대한 비용이 투입되는 신약 개발 과정에서 성공 확률을 높이는 것이 투자자의 핵심 과제라고 진단했다. 그는 “실행에 집중해 주요한 오류를 제한한다면 투자를 줄이고 임상 및 타임라인의 속도를 높일 수 있다”며 “결과적으로 주요 오류 위험을 줄임으로써 보상을 늘릴 수 있다”고 말했다.

그는 이 과정에서 AI가 임상 실패 가능성을 낮추고 투자 수익 구조를 개선할 수 있다고 설명했다. 홍 파트너는 “실행에 집중해 주요한 오류를 제한한다면 투자를 줄이고, 임상 및 타임라인의 속도를 높일 수 있다”며 “결과적으로 투자를 최소화하고 오류 위험을 줄임으로써 보상을 높여줄 것”이라고 말했다.

또한 홍 파트너는 AI가 바이오테크 투자에서 위험 대비 수익 구조를 바꿀 수 있다고 강조했다. 그는 “리스크와 보상의 관계에서 하한선 뿐만 아니라 상한선 또한 높아지게 될 것”이라며 “이것이 우리가 미래에 AI를 통해 달성하고자 하는 목표”라고 말했다.