Medidata 딜레마: 시장은 +14% 자라는데 왜 -2% 역성장인가

시장은 13.9%로 자라는데, 이 회사만 줄었다

임상시험 소프트웨어 시장(eClinical)은 빠르게 자라고 있습니다. 2025년 $13.18B에서 2030년 $25.22B로, 연 13.9%씩 커집니다 (MarketsandMarkets via PRNewswire). 신약 개발이 늘고, 임상이 디지털화되고, 분산형 임상(DCT)이 확산되는 흐름 위에서 시장 전체는 두 자릿수로 팽창합니다.

그런데 이 시장의 1위 플레이어 Medidata의 2025년 매출은 전년 대비 2% 줄었습니다(불변환율 기준, Yahoo Finance/Dassault FY2025). Q1 2026도 불변환율 3% 감소였습니다 (Dassault Q1 2026). 시장은 두 자릿수로 자라는데, 1위는 줄었습니다.

미스터리는 괴리의 절대 크기가 아닙니다. 부호입니다. 시장은 자라는데(+) 1위 회사만 줄었습니다(-). 부호가 반대입니다.

여기서 흔한 반박이 하나 나옵니다. "+13.9%는 eClinical 시장 전체이고, Medidata 본진인 코어 EDC는 25년 된 성숙 영역이라 비교 자체가 불공정하다"는 것입니다. 맞는 지적입니다. 괴리의 절대 크기 일부는 "무엇과 무엇을 비교하느냐"는 정의 문제입니다. 시장 전체 성장률을 성숙한 코어 제품의 성장률과 직접 비교하면, 격차가 부풀려 보이는 것은 당연합니다.

그런데 그 분모 차이를 다 걷어내도 부호는 반대로 남습니다. 성숙 영역이라 덜 자랄 수는 있어도, 시장이 자라는데 1위가 줄어드는 것은 성숙도만으로는 설명되지 않습니다. 시장이 좋은데 회사가 줄어드는 데는 두 가지 가능성뿐입니다. 회사가 시장에서 밀려나고 있거나(구조적), 일시적 역풍을 맞았을 뿐 곧 회복하거나(순환적). 이 글이 끝까지 파헤치는 것이 바로 이 갈림길입니다.

+13.9%는 eClinical 시장 전체 성장률이고, Medidata 코어 EDC는 더 성숙한 영역이라 분모가 다릅니다. 그래서 절대 격차가 아니라 "시장은 +, 1위는 -"라는 부호의 반대가 이 글의 미스터리입니다.

그런데 답을 찾기 전에, 이 정도 미스터리를 던질 만큼 Medidata가 지배적인 회사인지부터 확인해야 합니다. 작은 회사가 줄어드는 건 미스터리가 아니지만, 시장을 사실상 지배하는 1위가 줄어드는 건 미스터리입니다.

Medidata는 전 세계 기업 주도 임상시험 스타트의 26%, 2024년 FDA 신약 승인 관련 데이터의 72%에 관여합니다. Top 20 제약사 중 19곳이 고객입니다 (IntuitionLabs). 누적 임상 36,000건, 환자 1,100만 명, 140개국에 걸쳐 있습니다 (동일 출처).

이 정도 지배력을 가진 회사가 왜 줄어드는가. 답은 "락인이 어떻게 생겼고, 누가 그것을 어떻게 깎고 있는가"에 있습니다. 그 답을 찾으려면 먼저, 한 비유를 약속하고 시작하겠습니다.

이 글은 임상 데이터 사업을 "댐과 저수지"로 봅니다. Medidata 플랫폼은 데이터가 흘러들어 고이는 저수지이고, 전환비용 락인은 물이 거꾸로 빠져나가지 못하게 막는 댐 벽입니다. 상류에서 새로 들어오는 물(신규 시험)과 이미 고인 물(코어 점유)은 다르게 행동합니다. 비유는 끝까지 이 약속을 따릅니다.

1. 락인의 해부: 왜 임상 데이터는 거꾸로 흐르지 않는가

Medidata의 전환비용은 흔히 말하는 "소프트웨어를 갈아끼우는 비용"이 아닙니다. 훨씬 더 단단한 3중 구조입니다. 진행 중인 시험을 못 옮기고(규제 동결), 모든 모듈이 한 데이터 위에 얹혀 있고(데이터 중력), 사이트 인력이 다른 도구를 다시 배워야 합니다(인적 자본). 이 셋이 합쳐져 "한 번 들어온 물은 거꾸로 안 흐른다"는 댐을 만듭니다. 이 장은 그 세 겹을 하나씩 해부합니다.

1.1 저수지 비유: 데이터는 흘러들고, 고이고, 안 빠져나간다

임상시험 소프트웨어를 저수지라고 생각해봅니다. 임상 데이터가 상류에서 흘러들어와 고입니다. 한 번 고인 물을 다른 저수지로 옮기려면, 물을 퍼내고 새 저수지로 운반하고 다시 채워야 합니다. 이 운반 비용이 곧 전환비용입니다. 전환비용이 크다는 건, 한 번 고인 물이 거의 빠져나가지 않는다는 뜻입니다.

Medidata의 핵심 제품 Rave EDC(Electronic Data Capture, 전자 데이터 수집)는 2001년 출시되어 25년의 트랙레코드를 가진, 임상 데이터의 "원장(ledger)"입니다 (IntuitionLabs). 실제로 임상 데이터를 입력하고, 검증하고, 쿼리하는 곳입니다. 회계로 치면 모든 거래가 기록되는 장부에 해당합니다.

그런데 이 저수지가 특별한 건, 댐 벽이 한 겹이 아니라 세 겹이라는 점입니다. 각 겹이 다른 원리로 물의 역류를 막습니다. 하나씩 보겠습니다.

1.2 첫 번째 겹, 데이터 중력: 원장을 바꾸면 전부 흔들린다

Medidata의 강점은 모듈의 개수가 많은 게 아니라, 모든 모듈이 단일 데이터 모델 위에서 같은 환자·같은 시험을 공유한다는 점입니다.

구조를 보면 이렇습니다. EDC(데이터 수집)가 원장이고, 그 위에 CTMS(임상 운영 관리), RTSM(무작위배정·약품 공급), eTMF(문서 관리), Patient Cloud/eCOA(환자 보고)가 얹혀 있습니다 (제품 포트폴리오, IntuitionLabs). 네 모듈이 전부 같은 EDC 원장 위에서 같은 데이터를 봅니다.

"데이터 중력(data gravity)"이란 데이터가 무거워서 그 주변에 다른 것들이 끌려와 붙는 현상입니다. EDC라는 원장을 바꾸면, 그 위에 얹힌 모든 모듈이 동시에 흔들립니다. 저수지 바닥의 토사를 들어내려면 그 위에 고인 물 전체를 건드려야 하는 것과 같습니다. 그래서 부분 교체가 어렵고, 옮기려면 전부(all-or-nothing) 옮겨야 합니다.

다만 데이터 중력은 Medidata만의 무기가 아닙니다. 통합 플랫폼이면 누구나 쓰는 메커니즘이고, 그래서 양날입니다. 신규 시험에서 Veeva로 굳기 시작한 데이터도 똑같이 비가역이 됩니다. 즉 데이터 중력은 코어 방어의 절대 우위라기보다, 한 번 어느 저수지로 흘러드느냐가 정해지면 그쪽으로 굳는 메커니즘입니다. 이 양날성은 3장에서 신규 물줄기의 침식이 왜 비가역적인지, 4장 신호에서 관행화가 왜 가속 논리인지를 설명합니다.

개념적 시각화. EDC라는 단일 원장 위에 네 모듈이 같은 데이터를 공유하며 얹혀 있어, 원장 교체가 곧 전부 교체(all-or-nothing)가 됩니다. 출처: IntuitionLabs.

1.3 두 번째 겹, 규제 동결: 진행 중인 시험은 못 옮긴다

세 겹 중 가장 단단한 겹입니다. 임상 데이터는 FDA의 21 CFR Part 11(전자 기록·전자 서명) 규정과 감사 추적(audit trail) 대상입니다. 쉽게 말해, 데이터가 언제 누구에 의해 어떻게 입력·수정됐는지가 전부 추적되고 규제 당국에 의해 검증되어야 합니다.

진행 중인 시험의 EDC를 바꾸려면, 새 시스템을 다시 검증(validation)하고 규제 당국에 재제출하는 리스크를 떠안아야 합니다. 환자가 이미 등록되어 데이터가 쌓이고 있는 시험을 도중에 다른 플랫폼으로 옮긴다는 건, 비행 중인 비행기의 엔진을 교체하는 것에 가깝습니다. 잘못되면 시험 전체의 데이터 무결성이 의심받고, 수년의 임상이 통째로 위험에 빠집니다.

그래서 진행 중인 시험은 사실상 전환이 불가능하고, 신규 시험에서만 다른 플랫폼으로 갈아탈 수 있습니다. 댐의 콘크리트 본체에 해당하는 겹입니다. 이 겹이 중요한 이유는 시간에 있습니다. 신약 하나의 임상은 수년이 걸립니다. 진행 중인 시험을 못 옮긴다는 건, 이미 고인 물이 몇 년 동안 그대로 고여 있다는 뜻입니다. 이것이 뒤에서 볼 "코어 매출이 잘 안 빠지는" 이유의 핵심입니다.

1.4 세 번째 겹, 인적 자본: 사람이 도구에 묶여 있다

마지막 겹은 사람입니다. Medidata Rave에는 사이트 인증 사용자 70만 명, 등록 사용자 100만 명이 있습니다 (IntuitionLabs). 임상 사이트의 코디네이터, CRA(임상시험 모니터 요원)가 Rave 사용법에 숙련되어 있습니다.

새 플랫폼으로 옮기면 이 사람들이 다른 도구를 처음부터 다시 배워야 합니다. 반대로, 신규 시험을 시작할 때 "사이트가 이미 Rave를 안다"는 사실이 채택 관성을 만듭니다. 어차피 다 아는 도구를 두고 굳이 새 도구를 배울 이유가 없는 것입니다. 댐을 지키는 숙련 인력이, 댐 자체를 떠나기 어렵게 만드는 효과입니다.

1.5 그래서 EDC는 25년째 1위다

이 3중 락인의 결과가 시장 평가로 나타납니다. Rave EDC는 ISR Benchmarking Report 2025에서 가장 선호되는 EDC 1위로 꼽혔고, Everest Group PEAK Matrix 2024에서 CTMS·EDC·분산임상시험 세 카테고리 모두에서 Leader 등급을 받은 유일한 기업입니다 (IntuitionLabs).

특히 Roche는 Medidata를 엔터프라이즈 표준 EDC로 지정했습니다 (동일 출처). 한 회사가 표준으로 지정하면, 그 회사의 모든 신규 시험이 자동으로 그 저수지로 흘러듭니다. 상류 물줄기 하나를 통째로 확보하는 셈입니다.

여기까지가 "Medidata 해자는 강하다"는 정(正)의 이야기입니다. 이제 반(反)의 이야기로 넘어갑니다. 그렇게 단단한 락인을, 경쟁자는 어떻게 깎고 있을까요.

2. Veeva의 우회 수로: 가장 단단했던 겹이 뚫렸다

Veeva는 3중 락인 중 가장 단단한 '규제 동결' 한 겹을 실제로 뚫었습니다. 한 대형 제약사의 진행 중 시험 25개, 데이터 5,500만 포인트, 폼 500만 건을 검증을 유지한 채 이전 완료했습니다. "진행 중 시험은 못 옮긴다"는 락인의 핵심 가정이 "기술적으로 가능하다"로 바뀐 선례입니다. 다만 선례는 아직 '관행'이 아니라 '예외'입니다. 이 장은 그 우회 수로의 정체와 한계를 정확히 봅니다.

2.1 후발 주자가 우회로를 파기 시작했다

Veeva Systems는 원래 제약 영업 관리(CRM) 소프트웨어로 시작해 Life Sciences CRM 시장을 약 80% 점유한 회사입니다 (IntuitionLabs). 2020년 Vault EDC를 출시하며 Medidata의 영역인 임상 데이터 수집으로 들어왔습니다 (동일 출처).

Veeva의 무기는 "통합 R&D 플랫폼"입니다. EDC뿐 아니라 CDMS·CTMS·eTMF·ePRO·RTSM을 하나로 묶어 제공합니다 (IntuitionLabs). Medidata가 단일 데이터 모델로 락인을 만든 것과 같은 전략을, 더 넓은 R&D 범위에서 펼칩니다. 즉 Veeva는 Medidata의 무기를 그대로 빌려, 더 큰 운동장에서 씁니다.

후발 주자가 시장 1위의 락인을 깨려면, 그 락인의 가장 단단한 부분을 뚫어야 합니다. 가장 약한 곳을 건드려봤자 1위는 끄떡없기 때문입니다. Veeva가 노린 건 정확히 1장의 핵심, 즉 "진행 중 시험은 못 옮긴다"는 규제 동결의 겹입니다.

2.2 선례: 진행 중 시험 25개를 통째로 옮겼다

2024년 1월, Veeva는 한 Top 20 제약사의 진행 중인 임상시험 25개를 Vault EDC로 이전 완료했다고 발표했습니다. 데이터 5,500만 포인트, 폼 500만 건이 이전됐고, 그중에는 연구 사이트 500곳·환자 7,000명이 참여한 대형 시험도 포함됐습니다 (Veeva, 2024-01).

이게 왜 중대한가. 1장에서 본 락인의 핵심 가정은 "진행 중 시험을 옮기는 비용이 천문학적이라 사실상 불가능하다"였습니다. Veeva는 그 비용을 실제로 치를 수 있는 수준으로 낮춰, 검증을 유지한 채 통째로 이전하는 게 기술적으로 가능함을 입증했습니다. Veeva 스스로 이를 "업계 최초(industry first)"라고 표현했습니다 (동일 출처).

댐의 콘크리트 본체에 우회 수로가 뚫린 셈입니다. 그리고 한 번 뚫린 수로는 두 번째, 세 번째를 쉽게 만듭니다. 첫 이전이 가장 어렵고, 그 방법론이 검증되면 다음 이전의 비용과 리스크는 빠르게 떨어지기 때문입니다.

개념적 시각화. 가장 단단한 콘크리트 본체에 우회 수로 1개가 뚫렸지만, 댐 본체는 여전히 서 있어 코어는 견고합니다. 핵심은 "선례이지 아직 관행이 아니다"입니다. 출처: Veeva(2024-01).

2.3 빌드 속도까지 깎는다: EDC의 상품화 압력

전환비용을 낮추는 것만으로는 부족합니다. 옮길 이유도 있어야 합니다. Veeva는 "빌드 속도"로 그 이유를 만듭니다.

Veeva는 사이트·스폰서·CRO가 "노력 50% 절감, 50% 빠른 실행"을 달성하고 있다고 밝혔습니다 (Veeva, 2024-03). 시험을 설계하고 띄우는 속도가 절반이라는 주장입니다.

여기에 구조적 압력이 겹칩니다. EDC는 25년 된 성숙 기술입니다. 성숙한 기술은 기능 차별화가 줄어들고 상품화(commoditize)됩니다. Veeva가 동등한 기능에 더 빠른 빌드를 얹으면, EDC 자체는 점점 "누구 것이든 비슷한" 상품이 되고, 경쟁의 축이 전환비용에서 절감 편익으로 옮겨갑니다. 락인이 무뎌질수록 속도 같은 후천적 이점이 결정 요인이 되는 것입니다.

2.4 누적 점유: Top 20 중 8개사가 신규 표준으로

Veeva Vault EDC는 2024년 3월 기준 Top 20 바이오파마 중 8개사가 신규 시험의 회사 표준으로 채택했고, Top 6 CRO 중 2개사가 표준화했으며, 누적 1,000건의 study start를 돌파했습니다 (Veeva, 2024-03). 이는 2022년 말 6개사에서 1년여 만에 늘어난 수치입니다 (IntuitionLabs).

다만 정확히 보면, 이 8개사는 "신규 시험의 표준"입니다. 이미 진행 중인 시험을 빼앗은 게 아니라, 앞으로 시작할 시험을 가져가기로 한 것입니다. 이 구분이 3장의 핵심입니다. 빼앗긴 건 고인 물이 아니라 새로 들어올 물줄기입니다.

2.5 반대편도 가만히 있지 않는다: Medidata의 수성, 그리고 증거의 비대칭

여기까지가 Veeva의 전과입니다. 그러나 신규 시험을 Veeva만 가져가는 건 아닙니다. Medidata도 같은 기간 수성과 갱신을 이어갔습니다. 2024년에 신규 고객 300곳 이상을 추가했고, 대형 제약사 Bristol Myers Squibb는 2025년 1월 멀티년 계약을 갱신했으며, Top 20 제약사 중 19곳이 여전히 고객입니다 (IntuitionLabs, eClinical 시장 리포트). "Veeva가 신규를 다 쓸어간다"는 그림은 한쪽만 본 것입니다.

다만 여기서 정말 중요한 건 수치 자체가 아니라, 증거가 비대칭하게 보인다는 점입니다. Veeva는 "Top 20 중 8개사가 신규 표준으로 채택"처럼 침식을 카운트로 환산해 IR로 공개합니다. 반면 Medidata는 개별 win을 카운트로 공개하지 않고 세그먼트 매출 합산만 내놓습니다. 그래서 Veeva의 전진은 숫자로 또렷이 잡히고, Medidata의 수성은 흐릿하게만 잡힙니다.

이 가시성의 비대칭은 침식을 실제보다 과대하게 보이게 만드는 구조적 편향입니다. "보이는 것이 전부"라고 읽으면 침식을 과대평가하게 됩니다. 그래서 4장의 추적표는 Veeva 표준화 카운트뿐 아니라 Medidata의 신규 displacement·win 발표도 대칭 신호로 함께 봅니다. 한쪽 IR만 읽으면 한쪽으로 기운 그림이 나오기 때문입니다.

3. 고인 물과 새 물: 코어는 견고하고, 새 물은 나눠 갖는다

침식은 "이미 고인 물(스톡)"이 아니라 "새로 들어오는 물(플로우)"에서 먼저 나타납니다. Medidata의 코어 매출은 규제 동결 덕에 급락하지 않습니다. 실제로 2025년 코어 매출 감소율(5%)이 시장 건수 감소율(7%)보다 작았습니다. 그러나 신규 시험이라는 수도꼭지는 Veeva와 나눠 갖기 시작했습니다. 이 비대칭이 -2% 역성장의 정체입니다. 이 장은 스톡과 플로우를 갈라서 봅니다.

3.1 스톡(고인 물)은 왜 안 빠지는가

1장의 규제 동결 락인이 여기서 작동합니다. 진행 중인 시험은 못 옮기므로, 이미 Medidata에 고인 데이터는 그 시험이 끝날 때까지(수년) 그대로 남습니다.

증거가 있습니다. 2025년 시장 전체의 임상 스타트는 7% 줄었는데, Medidata 매출은 5% 줄었습니다(FY2025 Phase 2~3 기준, Dassault Q4 2025 컨콜). 매출 감소율이 건수 감소율보다 작다는 건, 코어 매출이 시장보다 덜 빠졌다는 뜻입니다. 단, 매출 감소율과 건수 감소율은 단위가 달라(매출 vs 스타트 건수) "점유율이 +1포인트 올랐다"로 곧장 환산하긴 어렵습니다. 진짜 점유 지표는 4장에서 따로 추적합니다.

그래도 방향은 분명합니다. "Veeva에 밀려 코어 매출이 추락하는 중"이라는 단순한 그림은, 적어도 코어에서는 사실이 아닙니다. 고인 물은 견고합니다.

단, 한 가지는 짚고 가야 합니다. 매출은 진행 중인 시험에 수년간 잠겨 있는 후행지표입니다. 그래서 "코어가 시장보다 덜 빠졌다"는 사실은 코어가 견고하다는 증거이기도 하지만, 동시에 침식이 아직 매출에 도달하지 않았을 뿐이라는 가설과도 관측상 구별되지 않습니다. 둘은 지금의 매출 숫자만으로는 갈라지지 않습니다. 갈라내려면 매출보다 앞서 움직이는 지표, 즉 신규 시험에서의 점유를 따로 봐야 합니다. 이 점은 4장에서 다시 못 박습니다.

3.2 플로우(새 물)는 왜 나눠 갖게 되는가

반대편을 봅니다. 2장에서 본 Veeva의 8개사 표준화는 전부 "신규 시험"에서 일어납니다. 앞으로 시작할 시험의 수도꼭지를 Veeva가 일부 가져간 것입니다.

저수지 비유로 옮기면 이렇습니다. 댐 본체는 서 있어서 고인 물은 안 빠지지만, 상류에서 새로 들어올 물줄기 일부가 Veeva의 우회 수로 쪽으로 갈라지기 시작했습니다. 그래서 침식은 "스톡(설치 기반)"이 아니라 "플로우(신규 채택)"에서 먼저, 천천히 나타납니다. 임상 한 건이 수년에 걸쳐 진행되므로, 신규 시험에서 진 점유율이 전체 매출에 반영되기까지는 시차가 있습니다.

개념적 시각화. 코어(스톡)는 규제 동결 덕에 견고하지만, 신규 시험(플로우)의 물줄기가 Medidata와 Veeva로 갈라지기 시작했습니다. 매출 -5% < 건수 -7%는 코어가 시장보다 덜 빠졌음을 뜻하지만, 단위가 다른 추정이라 점유율 환산으로 단정하지 않습니다. 출처: Dassault Q4 2025 컨콜.

3.3 마진까지 누르는 역레버리지

매출이 줄면 마진도 함께 눌립니다. 소프트웨어는 고정비형 사업이라, 매출이 빠질 때 비용이 같은 속도로 줄지 않기 때문입니다.

숫자로 보면 직관적입니다. 매출 100, 고정비 70, 이익 30인 회사가 있다고 합시다. 매출이 2% 줄어 98이 되어도 고정비 70은 그대로라, 이익은 30에서 28로 약 7% 줄어듭니다. 매출은 2% 빠졌는데 이익은 그 3배 넘게 빠지는 것입니다. 이렇게 매출 감소가 이익을 더 빠르게 끌어내리는 현상이 "역레버리지(operating deleverage)"입니다.

여기에 구조적 취약점이 겹칩니다. 세그먼트 매출의 약 30%를 차지하는 간접 사업(바이오텍·소형 제약·CRO 경유)이 2025년 5% 감소했습니다. 직접 엔터프라이즈 사업(70%)이 3% 성장한 것과 대조됩니다 (Dassault Q4 2025 컨콜).

간접 사업은 임상 볼륨 변동에 직접 노출됩니다. 작은 바이오텍과 CRO는 펀딩 사이클에 따라 시험을 늘리고 줄이기 때문입니다. 그래서 경영진은 볼륨 의존도를 줄이고 엔터프라이즈 모델로 전환하겠다고 밝혔습니다 (Dassault Q1 2026). 구조의 취약점을 회사 스스로 인정한 셈입니다.

3.4 재차별화 카드: AI와 데이터 정제

EDC가 상품화되면 차별화의 축이 이동합니다. 기능으로는 더 이상 벌리기 어려우니, 다른 곳에서 우위를 만들어야 합니다. Medidata가 미는 다음 축은 AI 기반 데이터 정제입니다.

Clinical Data Studio(2024년 출시, 데이터 통합·클리닝), Coder+(AI 의료 코딩)가 그 무기입니다 (제품 포트폴리오, IntuitionLabs). Medidata는 AI를 적용한 임상시험 500건 이상의 트랙레코드를 주장하고, 2025년 신규로 120건 이상을 추가했습니다 (3DS 뉴스룸).

다만 이것은 아직 "주장된 우위"입니다. EDC라는 본진이 상품화되는 속도와, AI라는 새 차별화 축이 자리잡는 속도. 둘 중 어느 쪽이 빠를지가 Medidata 해자의 다음 장면을 결정합니다. 본진이 무뎌지는 속도가 더 빠르면 침식이 깊어지고, 새 축이 자리잡는 속도가 더 빠르면 해자가 다시 두꺼워집니다.

4. 괴리의 분해: 일시적인가 구조적인가

무게는 순환(일시적)에 실립니다. 시장 볼륨 위축과 일회성 효과가 -2% 역성장의 큰 몫을 설명하고, 코어 매출은 시장보다 덜 빠졌습니다. 그러나 구조적 침식은 0이 아닙니다. 같은 임상 시장에서 경쟁자 Veeva의 R&D·품질 구독은 두 자릿수(+20.9%)로 자라는데 1위만 역성장했다는 사실이 그 증거입니다. 그래서 결론은 "시장은 회복해도 Medidata의 회복 탄력은 시장 성장률에 못 미친다"입니다. 이 장은 그 분해를 정직하게 끝까지 봅니다.

4.1 분해식: 세 손이 잡아당겼다

Medidata의 -2% 성장률을 세 효과의 합으로 봅니다. 세 손이 동시에 잡아당긴 결과가 -2%입니다.

핵심은 이것입니다. 역성장을 만든 건 주로 ①과 ③(순환적·일시적)이고, ②는 적어도 코어 매출이 시장보다 덜 빠졌다는 약한 완충이었습니다. 단, ②에 쓰인 -5%/-7%는 코어 Phase 2~3 기준이라, 도입에서 본 전사 세그먼트 -2%(불변환율)와는 분모가 다릅니다(코어만 떼어 본 수치 vs 세그먼트 전체). 게다가 매출과 건수는 단위도 달라 "점유율 +1포인트"로 곧장 환산하긴 어렵습니다. 진짜 점유 지표는 4.3의 추적 신호로 넘깁니다.

4.2 통제변수: 같은 시장의 Veeva는 왜 자라는가

여기서 한 가지 통제변수를 짚어야 분해가 정직해집니다. 같은 임상 R&D 시장에서 경쟁사 Veeva의 R&D·품질 솔루션 구독 매출은 두 자릿수로 자랍니다. 가장 최근 결산인 FY2026(2026-01 종료)에 R&D·품질 구독이 $1,426.6M으로 20.9% 늘었습니다 (Veeva FY2026 결산).

이게 분해를 위협하는 질문입니다. "시장 볼륨이 위축됐다"가 역성장의 주범이라면, 같은 시장의 Veeva는 왜 두 자릿수로 자라는가. 이 질문에 답하지 못하면 "대부분이 순환"이라는 귀속은 무너집니다.

핵심만 보면 답은 둘입니다. 첫째, 비교 대상이 다릅니다. Veeva R&D·품질 솔루션은 EDC뿐 아니라 품질·규제·안전까지 묶은 광의의 R&D 클라우드라, 인접 모듈이 성장을 끌어올립니다. 반면 Medidata의 역성장은 EDC 코어와 임상 볼륨에 노출된 부분에서 나옵니다. 둘째, 매출 믹스가 다릅니다. Medidata는 세그먼트의 약 30%가 CRO 경유 간접 사업이라 임상 볼륨과 바이오텍 한파에 직접 노출되는 반면, Veeva는 신규 채택분이 매출을 밀어 올리는 국면이라 같은 볼륨 위축을 신규 점유로 상쇄합니다.

그래서 Veeva의 두 자릿수 성장은 "순환은 없었다"는 반증이 아니라, "순환이 Medidata에 더 아프게 꽂히는 매출 믹스 + 신규 점유 이동"이 겹친 증거입니다. 그래도 한 가지는 남습니다. 경쟁자가 두 자릿수로 자라는 시장에서 1위만 역성장했다는 사실은 "전부 순환"이라는 귀속을 막고, 순환 귀속의 상한을 4.1 추정보다 더 낮게 누릅니다. 구조 비중은 0이 아닙니다. 정확한 분해 비중은 못 박지 않고 4.3의 추적 신호로 넘깁니다.

통제변수 정합 각주. ① Veeva는 1월 종료(FY2026=2026-01), Medidata가 속한 Dassault는 12월 종료라 회계연도 경계가 어긋나지만, 둘 다 같은 임상 시장의 직접 경쟁자입니다. ② Veeva R&D·품질 구독 +20.9%는 FY2026 원문 확인값입니다.

이제 일시적 손과 구조적 손의 증거를 각각 나란히 놓고 보겠습니다.

좌(일시적)의 근거는 모두 검증된 1차 데이터이고, 우(구조적)는 속도가 느릴 뿐 방향이 비가역적입니다. 무게는 좌에 실리되 우는 0이 아닙니다. 출처: IQVIA, Pharmaceutical Technology, Dassault Q4 2025 컨콜·Q1 2026.

일시적이라는 증거부터 봅니다. 첫째, 임상 스타트가 회복했습니다. 2023년 4,873건으로 바닥을 찍은 글로벌 임상 스타트는 2024년 5,318건으로, 팬데믹 이전인 2019년 수준(5,316건)을 회복했습니다 (IQVIA Global R&D Trends 2024). 둘째, 바이오텍 펀딩이 반등했습니다. 바이오텍 VC 펀딩은 2025년 2분기 $1.8B로 저점을 찍은 뒤 3분기 $3.1B로 70.9% 반등했습니다 (Pharmaceutical Technology). 간접 사업(세그먼트 30%)에 6~12개월 시차로 전이되는 동력입니다. 셋째, Moderna 일회성입니다. Medidata 엔터프라이즈 사업은 2025년 1% 성장에 그쳤지만, 3만 명 규모 COVID-19 백신 임상으로 부풀었던 Moderna의 런레이트 하향을 제외하면 6% 성장이었습니다 (Dassault Q4 2025 컨콜). 넷째, 회사 가이던스입니다. 2026년 Life Sciences는 "flat(추가 하락 없음)", 2027년 이후 회복 기대이고, 4분기에 대형 CRO의 신규 스터디 개시가 늘어나는 "green shoots(초록 싹)"를 확인했다고 밝혔습니다 (동일 컨콜).

구조적이라는 증거도 분명합니다. 첫째, Veeva 침식입니다. 2장에서 본 Top 20 중 8개사 표준화, 진행 중 시험 이전 선례는 신규 시험 수도꼭지부터 락인 갱신 주기에 따라 수년에 걸쳐 누적됩니다. 방향이 비가역적입니다(단 2.5에서 짚었듯, Medidata도 같은 기간 신규 300곳·BMS 갱신으로 수성했고, Veeva만 카운트를 공개하는 가시성 비대칭이 이 침식을 실제보다 또렷하게 보이게 한다는 점은 함께 감안합니다). 둘째, 볼륨 의존 구조입니다. 간접 사업 30%가 임상 볼륨과 바이오텍 펀딩 사이클에 노출되어 있고, 회사 스스로 "볼륨 의존을 줄이는 엔터프라이즈 모델로 전환"을 추진한다고 명시했습니다 (Dassault Q1 2026). 셋째, 캐리오버입니다. Q1 2026도 불변환율 3% 감소로, 2025년의 낮은 부킹이 다음 해 매출로 이어지는 캐리오버가 지속됩니다 (동일 출처). 다만 같은 분기 경영진은 부킹·볼륨·계약 가치 개선을 함께 명시했습니다 (동일 컨콜). 즉 매출 -3%는 후행 캐리오버이고, 부킹 같은 선행지표는 반등 중일 수 있습니다. 그래서 Q1'26은 구조·일시 어느 쪽으로도 단정하지 않고, 4.3에서 선행(부킹)과 후행(매출)을 분리해 추적합니다.

4.3 무엇을 지켜보면 답이 갈리는가

이 글은 "일시적이냐 구조적이냐"를 못 박지 않습니다. 왜 매출 숫자만으로는 못 박을 수 없는가. 3.1에서 봤듯 매출은 진행 중인 시험에 수년 잠긴 후행지표라, "코어가 시장보다 덜 빠졌다"가 견고의 증거인지 침식이 아직 도달하지 않은 것인지를 매출만으로는 가를 수 없기 때문입니다. 그래서 매출보다 앞서 움직이는 선행지표, 즉 신규 시험에서의 점유를 따로 봐야 합니다.

먼저 한 문장으로 못 박겠습니다. 무게는 순환(일시적)에 실리고, 구조적 침식은 0이 아닙니다. 둘은 양립합니다. 무게가 순환에 실리는 근거는 단단합니다. 임상 스타트 회복, VC 반등, 코어 매출이 시장보다 덜 빠진 점은 모두 검증된 1차 데이터이고, 그래서 2026년 flat, 2027년 이후 회복이라는 경로는 합리적입니다. 그러나 구조적 침식을 0으로 놓을 수는 없습니다. 같은 임상 시장에서 Veeva의 R&D·품질 구독이 두 자릿수(+20.9%)로 자라는데 1위 Medidata만 역성장했다는 사실이, 순환 귀속의 상한을 4.1 추정보다 더 낮게 눌러놓기 때문입니다. 구조적 손은 속도가 느릴 뿐 방향이 비가역적입니다. 그래서 결론은 "시장은 회복해도 Medidata의 회복 탄력은 시장 성장률에 못 미친다"입니다.

그럼 무엇을 지켜보면 답이 갈리는가. 세 가지 신호가 결정타입니다.

신호 1, 진행 중 시험 이전의 관행화. 2장의 선례(진행 중 시험 25개 이전)가 한두 건의 예외로 남는지, 아니면 분기마다 여러 대형 제약사에서 반복되는 관행이 되는지를 봅니다. 관행이 되면 규제 동결 락인(가장 단단한 겹)이 본격적으로 무너지고, 침식이 코어(스톡)까지 번집니다.

신호 2, 신규 스타트 점유의 향방. 매출보다 선행하는 진짜 점유 지표입니다. Medidata의 신규 임상 스타트 점유율이 현재 약 26%(코어 설치기반)에서 24% 아래로 빠지는지, 그리고 Veeva 쪽에서 Top 20 표준화 기업 수가 8개사에서 정체하는지 10개사 이상으로 늘어 신규 점유 역전 직전으로 가는지를 함께 봅니다.

신호 3(대칭), Medidata의 수성 발표. 2.5에서 짚은 증거의 비대칭 때문에, Veeva 카운트만 보면 침식을 과대평가합니다. Medidata가 신규 displacement·win을 발표하는지(신규 고객 추가, 대형 제약 갱신)를 대칭 신호로 함께 추적해 한쪽만 보는 편향을 보정합니다.

이 신호들은 임상 스타트 볼륨·바이오텍 펀딩 같은 순환 변수와 달리, Medidata 해자의 구조 자체를 묻는 선행 변수입니다. 순환 변수가 회복해도 이것들이 악화되면 "회복 탄력이 눌린다"는 그림이 강해집니다. 아래 표는 이 신호들을 추적 지표와 임계값으로 정리한 것입니다. 발행 이후 분기별로 갱신하며 답이 어느 쪽으로 갈리는지 추적합니다.