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LG CNS, 구글 클라우드 '올해의 파트너' 선정…AI·클라우드 글로벌 성과 입증 [경제일보] LG CNS가 구글 클라우드와의 협력을 바탕으로 글로벌 인공지능(AI)·클라우드 사업 경쟁력을 확보한다. 생성형 AI 확산과 함께 기업의 AX(AI 전환) 수요가 빠르게 증가하는 가운데 글로벌 빅테크와의 협력을 통해 사업 영역을 확대하는 것으로 분석된다. 23일 LG CNS는 미국 라스베이거스에서 열린 '구글 클라우드 넥스트 2026'에서 '구글 클라우드 파트너 어워즈' 한국 부문 '올해의 파트너 2026'에 선정됐다고 밝혔다. 구글 클라우드 파트너 어워즈는 고객 가치 창출과 사업 성과, 기술 역량 등을 기준으로 우수 파트너를 선정하는 프로그램이다. LG CNS는 이번 수상이 AI·클라우드 사업 역량과 함께 고객 성과 창출 능력을 동시에 인정받은 것이라고 설명했다. 앞서 LG CNS는 지난 2023년 서비스·판매 파트너 2관왕, 지난 2024년 서비스 파트너에 선정된 바 있다. 이어 올해는 '올해의 파트너'로 이름을 올렸다. 사업 측면에서도 성과가 확대되고 있다. LG CNS는 구글 클라우드의 생성형 AI 모델 '제미나이'와 기업용 AI 플랫폼 '버텍스 AI'를 활용해 제조, 금융, 유통, 통신, 공공 등 다양한 산업에서 AI 서비스를 구축해 왔다. 이를 기반으로 아시아·태평양과 미주 지역 고객을 대상으로 전사적 AX 프로젝트를 수행하며 글로벌 사업 범위를 넓히고 있다. 특히 헬스케어·바이오 분야에서는 AI 에이전트와 유전체 데이터 분석, 단백질 구조 예측 기반 신약 개발 등 연구개발 영역으로 적용 범위를 확장하고 있다. 단순 업무 자동화를 넘어 산업별 핵심 프로세스에 AI를 적용하는 방식으로 사업 모델이 고도화하고 있는 것으로 분석된다. 기업 생산성 향상을 위한 AI 도입도 확대되고 있다. LG CNS는 '제미나이 엔터프라이즈'와 '구글 워크스페이스' 등 다양한 솔루션을 결합해 업무 자동화와 협업 효율화를 지원하고 있다. 기업 고객의 AX 도입 장벽을 낮추는 것을 목표로 사업을 진행하고 있다. 양사 협력은 단계적으로 확대돼 왔다. LG CNS는 지난 2022년 구글 클라우드와 디지털 전환 협약을 체결한 이후 AI 분야 협력을 지속 강화해 왔으며 최근에는 아시아·태평양과 미주 지역을 중심으로 공동 사업을 추진하는 등 글로벌 시장 공략에 속도를 내고 있다. LG CNS는 해당 성과의 배경으로 AI, 데이터 분석, 인프라 등 총 6개 영역에서 구글 클라우드 전문 역량 인증 확보와 최고 등급 파트너인 '프리미어 파트너' 자격 유지 등 기술 인증 기반의 역량 축적을 꼽았다. 특히 생성형 AI 기반 서비스를 설계·구축할 수 있는 '제미나이 엔터프라이즈' 관련 인증을 확보하며 에이전틱 AI 분야에서도 경쟁력을 강화하고 있는 것으로 알려졌다. LG CNS는 앞으로도 구글 클라우드와의 협력을 기반으로 공공, 금융, 제조 등 다양한 산업에서 AI·클라우드 사업을 확대하며 글로벌 AX 시장 공략을 이어간다는 계획이다. 기존 시스템 통합(SI) 중심 사업에서 벗어나 AI와 클라우드를 결합한 고부가가치 서비스로 전환하고 글로벌 기술 기업과의 협력을 통해 시장 확장을 추진하는 전략이 본격화되고 있는 것으로 분석된다. 김태훈 LG CNS AI클라우드사업부장 부사장은 "구글 클라우드와의 긴밀한 파트너십을 바탕으로 제조·금융·헬스케어 등 다양한 산업에 AI 서비스를 제공하며 독보적인 성과를 내고 있다"며 "앞으로도 구글 클라우드와 함께 아시아·태평양 및 미주 지역 고객의 AX를 선도하는 파트너로 나아가겠다"고 말했다.2026-04-23 14:40:48
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AI 신약개발 경쟁 격화…글로벌은 가속, 국내는 '아직' [이코노믹데일리] 인공지능(AI)이 제약·바이오 산업 전반의 경쟁 구도를 재편하는 핵심 기술로 부상하면서 신약개발 방식과 산업 생태계 전반에 구조적 변화가 가속화되고 있다. 15일 한국바이오협회가 발간한 ‘AI 기반 신약개발 산업화 전략’ 정책보고서에 따르면 글로벌 AI 신약개발 시장은 2024년 18억6000만 달러에서 연평균 29.9% 성장해 2029년 68억9000만 달러로 규모로 확대될 전망이다. 협회는 후보물질 발굴부터 임상, 상업화에 이르기까지 신약개발 전 주기에 AI 활용이 확산되고 있는 가운데 글로벌 주요국은 AI 신약개발을 국가 전략 산업으로 육성하며 투자와 규제 개선에 속도를 내는 것과 달리 국내는 기술력과 산업화 성과 측면에서 여전히 격차가 존재한다고 분석했다. AI는 후보물질 발굴, 약물 설계, 전임상·임상 시험, 시판 후 안전관리까지 신약개발 전 과정에 적용되며 기간과 비용을 획기적으로 절감하고 있다. 특히 희귀질환 치료제, 맞춤형 의약품, 디지털 치료제 분야에서는 대규모 데이터와 고도화된 알고리즘을 기반으로 한 AI 기술이 핵심 경쟁력으로 작용하고 있다. 해외 주요국은 AI 신약개발을 국가 전략 산업으로 지정하고 대규모 투자와 함께 규제 패러다임 전환을 추진 중이다. 미국은 연방 기관 주도의 규제 샌드박스와 AI 우수센터(AI Centers of Excellence)를 통해 AI 기반 기술의 상용화와 현장 실증을 확대할 방침이다. 또한 국가 AI 인프라 구축 사업인 ‘스타게이트’를 통해 약 700조원을 투자해 2025~2029년 데이터센터, 반도체 생산 기반, 클라우드 인프라를 미국 전역에 구축할 계획이다. 이와 함께 AI 반도체와 데이터 산업 관련 규제를 완화해 기업의 연구개발과 시장 진입을 촉진한다는 구상이다. 영국은 ‘오픈바인드(OpenBind)’ 컨소시엄을 통해 단백질-약물 상호작용에 대한 세계 최대 규모 데이터 수집을 추진하고 있다. AI 신약 모델 훈련을 지원하기 위해 Sovereign AI Unit을 통해 최대 800만 파운드를 투자하며 기존 50년간 축적된 데이터보다 20배 많은 데이터 확보를 목표로 하고 있다. 중국 역시 ‘디지털·지능형 기술 역량 강화 행동’을 통해 제약 산업 전반에 디지털·AI 기술 적용을 확대하고 있다. 디지털·지능형 의약품 R&D와 데이터 활용을 강화하는 한편 산업단지 디지털화와 표준·지침 정비, 전문 인력 양성에도 주력하고 있다. 중국의 지방 정부 차원의 정책도 속도를 내고 있다. 베이징시는 '베이징시 혁신 의약 고품질 발전 지원 조치(2025년)'를 통해 임상시험 개시 기간을 20주 이내로 단축하고 다기관 윤리심사 상호 인정 비율을 90% 이상으로 끌어올린다는 목표를 제시했다. 이를 위해 AI 기반 임상시험 참여자 모집, 종양·심혈관 질환 중심의 자동화 지능형 바이오뱅크 구축, 임상시험 예비 참여자 데이터베이스 조성 등 첨단 기술을 활용한 지원책을 마련한다. 이처럼 해외 국가는 단순한 기술 개발 성과 중심 논의를 넘어 규제·데이터·인프라·투자·인재를 아우르는 종합적인 산업 생태계 관점에서 국내 AI 신약개발이 직면한 구조적 한계와 정책적 지원 방향을 제시하는 데 초점을 맞췄다. 반면 국내는 AI 신약개발에 대한 관심과 투자가 확대되고 있음에도 글로벌 선도국과 비교하면 기술력과 산업화 성과 측면에서 여전히 격차가 존재한다는 분석이 나왔다. 정부 차원의 정책 발표는 이어지고 있으나 논문 영향력과 특허의 글로벌 경쟁력, AI 플랫폼 기반 파이프라인 성과 등에서는 한계가 있다는 평가다. 이에 한국바이오협회는 △AI 신약개발 데이터 활용과 신뢰성 평가를 위한 표준화된 기준과 가이드라인 마련 △R&D부터 사업화까지 연계되는 중장기 정책 설계 △현장 중심의 바이오·AI 융합 인재 양성 체계 전환 △국내 특화형 AI 바이오 전략 분야에 대한 선택과 집중 △AI 신약개발 전 주기를 아우르는 통합 거버넌스 구축 등을 핵심 과제로 제시했다. 보고서는 우선 AI 신약개발 데이터 활용과 신뢰성 확보를 위한 제도 정비가 시급하다고 지적했다. 제약 R&D에 활용되는 가명정보는 엄격한 보안 환경을 전제로 결합·분석 절차를 간소화할 필요가 있으며 대규모 임상·유전체 데이터 활용을 위해 정부 지정 데이터 안심구역(Safe Zone) 내 규제 샌드박스 확대가 요구된다는 설명이다. 비고의적 사고 발생 시 기관과 기업의 책임을 완화하는 데이터 활용 면책특례제도 도입도 검토 과제로 제시됐다. AI 모델의 신뢰성 검증을 위한 평가체계 구축도 중요 과제로 꼽혔다. AI 신약개발에 활용되는 머신러닝 모델의 개발·검증·운영 전반을 아우르는 GMLP(Good Machine Learning Practice) 가이드라인이 필요하다는 것이다. 현재 식약처 임상시험계획 제출 과정에서 AI 산출물의 신뢰성과 인정 기준이 명확하지 않아 후기 개발 단계 진입에 어려움이 있다는 점도 문제로 지적됐다. 또한 보고서는 R&D에서 사업화까지 연계되는 중장기 정책 트랙 신설을 강조했다. AI 신약개발은 임상 진입과 규제 수용성 확보까지 장기간이 소요되는 만큼 공공 임상 데이터 공유, 규제 컨설팅, 제약사 협력을 패키지로 제공하는 ‘한국형 AI 신약개발 올인원 플랫폼’ 구축이 필요하다고 설명했다. 미국의 ARPA-H, Cancer Moonshot과 같은 국가 차원의 명확한 미션 설정도 참고 사례로 제시됐다. 마지막으로 AI 신약개발 거버넌스의 일원화를 주문했다. 현재 R&D, 규제, 임상, 사업화 단계가 부처별로 분절 관리되면서 정책 정합성과 책임 체계가 불명확한 만큼 전 주기를 아우르는 통합 관리체계 구축이 필요하다고 설명했다. 한국바이오협회는 “AI는 더 이상 신약개발의 보조 수단이 아니라 산업 경쟁력을 좌우하는 핵심 인프라”라며 “정부가 국내 AI 신약개발 산업의 구조적 한계를 면밀히 진단하고 기술·데이터·규제를 아우르는 산업화 전략을 적극 추진해야 한다”고 강조했다.2025-12-15 17:30:23
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