GPT-Rosalind, CRO 섹터 급락 촉발: AI 신약 R&D 영향 속 투자자들은 저가 매수해야 할까 아니면 탈출해야 할까?

CRO는 제약사에 연구개발(R&D) 아웃소싱 서비스를 제공하는 산업인 임상시험수탁기관(Contract Research Organization)의 약자다. 비즈니스 사이클의 상이한 단계에 따라 CRO는 크게 전임상 CRO와 임상 CRO로 광범위하게 분류될 수 있다.

전임상 CRO주로 약물이 인체 임상시험에 진입하기 전 단계인 타깃 식별, 분자 스크리닝, 독성 연구 및 안전성 평가에 집중한다.

Charles River Laboratories는 이 분야의 선두주자로, DSA 사업이 매출의 약 60%에서 70%를 차지하고 연구 모델 서비스가 약 19%를 구성한다. 이 부문은 주로 정보 처리와 실험 작업에 의존하므로 GPT-Rosalind의 영향을 받을 가능성이 가장 높은 영역 중 하나다.

임상 CRO약물이 인체 임상시험에 진입한 이후의 과정인 임상시험 설계, 환자 모집, 데이터 관리 및 규제 보고를 주로 담당한다. IQVIA Holdings와 Medpace가 모두 이 범주에 속한다.

IQVIA는 세계 최대의 임상시험수탁기관으로, 주요 매출은 임상 단계 서비스에서 발생하며 R&D 운영이 매출의 약 55%를 차지한다. 또한 TAS 사업을 통해 세계 최대 규모의 비식별 환자 데이터 자산을 보유하고 있으며, 이는 AI가 복제할 수 없는 데이터 해자(Data Moat)다.

Medpace는 통합적인 풀 서비스 솔루션 제공에 집중하는 순수 임상 CRO다. 고객사는 주로 중소 바이오텍 기업으로 전체의 78%를 차지한다. 동사는 임상 1상부터 4상까지의 전체 수명 주기를 실행하는 데 특화되어 있다. 운영은 병원, 환자, 규제 기관 간의 오프라인 조율에 크게 의존하며, 이는 인공지능이 침투하기 어려운 고접촉(High-touch), 저구조화 서비스다.

제약사들은 비용과 효율성의 균형을 위해 아웃소싱을 선택한다. 연구실부터 임상까지 전 과정의 R&D 팀을 직접 구축하는 것은 긴 개발 주기와 높은 고정비라는 이중 제약에 직면하기 때문이다. CRO는 규모의 경제와 전문성을 활용해 제약사가 R&D 비용을 절감하고 임상 시험 기간을 단축할 수 있도록 돕는다.

Evaluate Pharma의 데이터에 따르면 전 세계 제약 R&D 지출은 2005년 300억 달러에서 2025년 2,200억 달러로 증가했으며, 이는 연평균 약 9%의 성장률을 기록한 수치다.

업계 보고서에 따르면 글로벌 CRO 시장 규모는 2025년까지 약 900억 달러에 이를 것으로 전망된다. 또한 세계 10대 제약사들은 R&D 예산의 평균 42%를 아웃소싱 업체에 할당하고 있다.

만약 AI 도구가 사내 R&D 효율성을 대폭 개선해 소수의 과학자 팀이 과거 CRO에 외주를 주어야 했던 업무를 더 짧은 기간에 완료할 수 있게 된다면, 아웃소싱의 비용 효율성은 재평가되어야 한다. 이는 GPT-Rosalind 출시 이후 CRO 섹터가 동반 하락한 배경을 설명해 준다.

조이 지아오 생명과학 연구 책임자는 GPT-Rosalind가 과학자의 대체재가 아닌 연구 협업 도구를 지향한다고 명확히 밝혔다. 또한 OpenAI는 현재 AI가 독자적으로 새로운 질병 치료법을 제안할 능력이 있다고 판단하지 않는다고 언급했다.

해당 모델은 과학자의 데이터 참조, 문헌 선별 및 가설 수립을 지원하지만 실험 수행, 프로토콜 설계, 임상 절차 시행에 대한 최종 결정권은 여전히 인간에게 있다. GPT-Rosalind는 인적 노동의 대체가 아닌 정보 과부하 문제 해결에 초점을 맞춘다.

기술적으로 GPT-Rosalind는 50가지 공통 생물학적 워크플로우와 주요 공공 데이터베이스 접근 기능을 일반 거대언어모델 프레임워크에 통합하여, 연구자가 방대한 학술 논문에서 관련 정보를 신속하게 선별할 수 있도록 지원한다.

GPT-Rosalind가 단순히 보조 도구일 뿐임에도 불구하고 CRO 부문에 패닉이 발생한 이유는 무엇인가? 상황을 파악하기 위해 CRO 사업을 세분화해 볼 필요가 있다.

초기 신약 개발 단계는 타겟 발굴, 분자 스크리닝, 문헌 검토를 포함하며, 이는 주로 정보 처리 능력에 의존하는 업무들이다. GPT-Rosalind는 문헌 스크리닝 및 가설 생성에서 주니어 연구원이 수행하는 일부 업무를 대체할 수 있다. Recursion과 Schrodinger는 근본적으로 AI 기반 신약 개발 기업인 만큼, OpenAI의 유사 모델 출시는 투자자들에게 기술 대체 위험에 대한 우려를 불러일으켰다.

임상 시험 단계는 환자 모집, 데이터 관리, 규제 준수 보고를 포함하며 병원, 환자, 규제 기관과의 광범위한 오프라인 조율을 필요로 한다. 이러한 서비스는 대면 접촉도가 높고 정형화 수준이 낮아 언어 모델이 처리하기 어렵다. IQVIA와 Charles River는 이 영역에서 매출의 대부분을 얻고 있으며, 따라서 이들의 주가 하락은 실질적 타격보다는 주로 심리적 전이에 따른 결과였다.

제조 및 공급망 서비스(CDMO)는 GPT-Rosalind의 역량 범위를 완전히 벗어난다. 또한 CSC Financial의 연구 보고서는 이 부문이 전반적으로 수혜를 입을 것으로 내다봤다.

결론은 명확하다. AI가 CRO 부문에 미치는 영향은 부문별로 다르다. 초기 단계 R&D 아웃소싱은 더 큰 압박을 받고 있는 반면, 임상 CRO의 해자는 오히려 공고해졌다. 투자자들은 일괄적인 패닉에 빠지기보다 하위 섹터별 리스크 프로필을 차별화해 접근해야 한다.

OpenAI가 GPT-Rosalind를 출시한 전략적 측면은 Google( GOOGL)에 공식적으로 도전장을 내미는 것이다. 2024년 Google DeepMind 소속 과학자 두 명이 알파폴드로 노벨 화학상을 수상했다. 알파폴드는 50년 동안 해결되지 않았던 단백질 구조 예측이라는 생물학적 난제를 해결하며, 생명과학 분야 내 AI 잠재력에 대한 업계의 관심을 크게 고조시켰다.

알파폴드는 상업화 단계에 진입했다. Google의 모회사인 Alphabet은 알파폴드 기술을 실제 신약 개발에 적용하기 위해 전문 자회사인 아이소모픽 랩스(Isomorphic Labs)를 설립했다. 현재 아이소모픽 랩스는 일라이 릴리( LLY) 및 노바티스( NVS)와 총 30억 달러에 달하는 AI 신약 개발 협력 계약을 체결했으며, 주로 이전에는 약물로 조절이 불가능하다고 여겨졌던 연구 대상을 목표로 하고 있다. 알파폴드 기술로 개발된 항암제 후보 물질은 2025년 인체 임상시험을 진행하며 AI 설계 약물이 이론적 단계에서 실질적 응용으로 넘어왔음을 증명했다. 해당 기업은 2025년 3월 6억 달러 규모의 시리즈 A 투자 유치를 마쳤으며, 이는 자본 시장이 실제 투자를 통해 가치를 인정한 결과다.

OpenAI의 GPT-Rosalind는 완전히 다른 경로를 택하고 있다. 알파폴드가 매우 구체적이고 복잡한 단백질 구조 예측 문제에 집중하는 반면, GPT-Rosalind는 문헌 검토, 데이터 통합, 타겟 스크리닝을 포괄하는 생물학적 워크플로우에 최적화된 범용 언어 모델이다. 두 모델은 직접적으로 경쟁하기보다 AI가 생명과학을 돕는 서로 다른 접근 방식을 대변한다.

투자자들은 이 분야의 경쟁 구도를 지속적으로 관찰해야 한다. 상업화 루프를 먼저 완성하는 주체가 다음 기술 파동에서 주도적인 위치를 점할 것이다. GPT-Rosalind는 이미 암젠과 모더나를 포함한 초기 기업 사용자를 확보했으며, Google DeepMind는 제약 대기업들과의 협력을 이어가고 있다. 두 기업의 경쟁은 학술적 영향력을 넘어 실질적인 제품 적용과 수익화 단계로 확장되었다.

여러 증권 리서치 기관은 AI의 영향에 대해 서로 다른 견해를 보이고 있다. CSC Financial은 제약 및 제약 아웃소싱 부문에 대한 AI의 단기적 영향은 제한적이라고 보고 있다. 초기 R&D 단계의 CRO에 미치는 영향은 엇갈리는 반면, 생산 측면의 CDMO 부문은 전반적으로 수혜를 입을 것으로 전망된다. China Post Securities의 데이터도 주목할 필요가 있다. 글로벌 AI 지원 신약 개발 시장 규모는 2023년 119억 달러에 달하고 2032년까지 746억 달러로 성장해 연평균 성장률(CAGR) 22.6%를 기록할 것으로 예상된다.

이는 제로섬 게임이 아닌 증분 시장(incremental market)이다. 새로운 산업 트렌드 속에서 인공지능 기술을 선제적으로 도입하는 임상시험수탁기관들은 경쟁 우위를 확보할 가능성이 높다.

앞으로 몇 주간 실적 시즌의 데이터가 주요 검증 자료가 될 것이다. IQVIA는 5월 5일에, Charles River는 5월 6일에 실적 보고서를 발표할 예정이다. 두 기업의 가이던스가 대폭 하향 조정되지 않는다면, 현재의 가격 저점은 심리 위축에 따른 매도세가 만들어낸 기회일 가능성이 크다. 한편, 생명과학 분야 내 OpenAI와 Google 간의 경쟁은 이제 막 시작되었으며 장기적인 관심이 필요하다.

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