# 빅파마는 빅소프트웨어에 맞먹는다: a16z가 보는 AI 신약 개발의 기회

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- Original title: Big Pharma Can Rival Big Software
- By: Alex Immerman (@aleximm) · X
- Sectors: ai, investing
- Added: 2026-11-15 · Published: 2026-11-13

## Summary (Korean)

제약은 개발 단계에선 **히트 비즈니스**, 승인 후엔 **연금 비즈니스**이고, AI가 성공 확률을 높이고 개발 기간·비용을 줄여 이 두 면을 모두 바꿀 수 있다는 a16z의 주장

- 일라이 릴리 시가총액 **1조 달러+**, 상위 30개 제약사 약 5조 달러. 2,000억 달러+ 상장 제약사 9곳(소프트웨어는 16곳)
- 릴리 GLP-1 포트폴리오 2026년 3분기 매출 약 **170억 달러**로 같은 분기 앤트로픽 매출과 비슷, 2030년 연 1,000억 달러+ 전망
- 매출은 멱법칙: 상위 25% 약이 매출 약 85%. 머크 매출 54%가 키트루다 하나, 릴리 매출 63%가 GLP-1(2025)
- 마운자로·젭바운드 2025년 매출 약 400억 달러로 세일즈포스 연매출과 비슷. 연 10억~100억 달러 '블록버스터' 약 약 300개 vs 같은 매출 구간 상장 소프트웨어사 약 190개
- 특허로 출시 후 10~14년 독점. 듀피젠트는 2017년 출시, 2025년 약 180억 달러, 미국 특허 만료 2031년 예상
- 임상 진입 약 중 승인 10% 미만, 신약 1개 개발 비용 현재가치 약 **20억 달러**·평균 13년. FDA 신약 승인은 연 40~50개, 빅파마 신약 약 3분의 2는 인수·라이선스로 확보
- AI가 줄이는 두 축: **성공 확률 상승**과 **승인까지 시간 단축** → 위험 조정 개발비 하락, 이전엔 채산성 없던 표적·적응증도 시도 가능
- CRO 시장 900억 달러(전임상 300억, 임상 600억). 후보 물질 생성이 빨라지고 AI 랩이 학습 데이터를 찾으면서 **웻랩 수요 폭증** 예상
- 제약사 가치평가는 승인·2상 통과 약의 DCF, P/E 8~20배(매출 3~7배). 신약 발굴 엔진은 거의 인정받지 못함. 휴미라 매출은 특허 만료 후 2022년 200억 → 2025년 40억 달러
- 신약 발굴이 반복 가능해지면 투자자가 **발굴 엔진 자체**에 가치를 매길 수 있음 → a16z는 일라이 릴리와 Biotech Ecosystem Fund 공동 설립
- '이룸의 법칙'(무어의 법칙 반대, 신약 개발이 갈수록 느리고 비싸짐)에 맞설 힘이 **프런티어 모델의 지속 개선**이라는 주장
- Bio x AI는 지금 **GPT-3 수준**: 과제별 학습 없이 여러 과제를 하는 범용성, 실제로 작동하는 새 분자 설계가 나오기 시작. 분자 생성에선 스케일링 법칙이 유지되는 듯함
- 빅파마 제휴 확산: 아이소모픽 랩스(노바티스 12억, 릴리 17억 달러 마일스톤), Chai·Boltz·BigHat·Nabla 등. 앤트로픽은 웻랩 개설·소외 질환 신약 후보 개발 발표, 오픈AI는 Orchestra Bio 인수
- 스타트업 기회 ①기술·데이터 판매: 데이터·랩 자동화, 생물학 예측 모델(가상 세포), 과학 추론 에이전트, 분자 설계, 모델 하네스·기업 배포. 선례는 시총 500억 달러 Veeva
- ②AI로 직접 신약을 개발하는 **풀스택 바이오텍**(Recursion, Isomorphic, insitro, Xaira 등): 위험·자본은 크지만 가치를 전부 가져가며 a16z가 가장 기대하는 쪽
- 남은 난관: 단백질 구조 데이터 PDB가 50년간 30만 개뿐인 **데이터 빈곤**, 생물학의 복잡성(다프네 콜러: 어떤 기전을 겨냥할지 모르면 분자 설계가 좋아도 소용없음), 컴퓨터로 검증 불가하고 임상까지 피드백이 긴 점

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