로슈·일라이 릴리 등 슈퍼컴퓨터 가동
![[서울=뉴시스] 제약바이오 산업의 디지털 전환이 가속화되면서 인공지능(AI)을 활용한 신약 개발이 주목받고 있다. 사진은 '보건산업정책연구 PERSPECTIV' 내 삽입된 이미지. (사진=보건산업정책연구 보고서 갈무리) 2025.07.21. photo@newsis.com *재판매 및 DB 금지](https://img1.newsis.com/2025/07/21/NISI20250721_0001898347_web.jpg?rnd=20250721144502)
[서울=뉴시스] 제약바이오 산업의 디지털 전환이 가속화되면서 인공지능(AI)을 활용한 신약 개발이 주목받고 있다. 사진은 '보건산업정책연구 PERSPECTIV' 내 삽입된 이미지. (사진=보건산업정책연구 보고서 갈무리) 2025.07.21. [email protected] *재판매 및 DB 금지
[서울=뉴시스]황재희 기자 = 글로벌 제약사들이 세계 1위 인공지능(AI) 반도체 기업인 엔비디아와 잇달아 손을 잡으면서 AI 인프라 경쟁이 심화되고 있다. '새로운 치료제를 누가 더 빠르게 만드느냐'를 두고 승부수에 나선 모습이다.
19일 한국바이오협회 바이오경제연구센터 및 관련 업계에 따르면, 글로벌제약사 로슈는 최근 엔비디아와의 파트너십을 통해 '하이브리드 클라우드 AI 공장'을 출범시켰다.
AI 공장은 초대형 슈퍼컴퓨터 플랫폼을 뜻하는 것으로, 이번 계약으로 로슈는 엔비디아의 블랙웰 GPU(그래픽 처리장치)를 3500개 이상 보유하게 됐다. 이는 현재까지 제약업계가 공개한 것 중 가장 큰 규모로, 엔비디아의 고성능 GPU는 미국과 유럽 전역에 배치될 예정이다.
로슈는 연구개발(R&D)에 엔비디아의 바이오니모(BioNeMo) 플랫폼을 이용, 로슈의 'Lab-in-the-Loop'(AI가 가설·설계·예측을 제안하고 자동화된 실험과 그 결과를 실시간으로 피드백 받아 모델을 지속적으로 개선하는 반복형 R&D 워크플로)를 강화해 로슈의 AI 모델과 연결한다. 이를 통해 대규모의 가설을 검증하고, 속도를 내 불가능했던 발견에 나선다.
제조 부문에서는 엔비디아의 옴니버스(Omniverse) 라이브러리로 구동되는 디지털 트윈(생산 라인의 가상 복제본)을 이용한다. 쉽게 말해 쌍둥이 가상 공장을 3D 컴퓨터 공간 속에 만들어 가장 효율적인 최적의 제조 방식을 찾는 것이다.
진단 부문에서는 가속 컴퓨팅과 엔비디아의 파라브릭스(Parabricks) 소프트웨어를 통해 방대한 데이터셋에 대한 식견을 제공받는다. 디지털병리학에서는 수십억장의 이미지를 스캔해 놓치기 쉬운 미묘한 질병 패턴을 감지하게 된다.
와파 마밀리 로슈 최고 디지털 및 기술 책임자는 "의료에서 시간은 가장 중요한 변수"라며 "하루하루 절약될수록 인생을 바꾸는 약이나 진단 치료가 환자에게 더 빨리 도달할 수 있다"고 말했다.
'마운자로' 비만약으로 시장을 휩쓸고 있는 일라이 릴리도 올해 1월 'AI 공동 혁신 연구소' 설립을 위해 엔비디아에 10억 달러(한화 약 1조5000억원)를 투자, 지난달 1016개의 GPU로 구성된 '릴리팟'(LillyPod) 이라는 이름의 엔비디아 슈퍼컴퓨터를 가동하기 시작했다.
이외에도 다수 글로벌제약사가 엔비디아와 협력하고 있다.
노보 노디스크는 덴마크에 초대형 슈퍼컴퓨터 '게피온'(Gefion)을 구축해 활용하고 있으며, 아스트라제네카는 앞서 엔비디아와 영국의 슈퍼컴퓨터 '케임브리지-1'을 함께 쓰며 14억개 이상의 화합물 구조를 AI에게 학습시킨 바 있다. 암젠은 엔비디아 바이오니모를 일찍부터 도입해 인체 데이터셋을 분석하는 생성형AI 모델 '프레이야'를 구축했다.
국내 일부 바이오 기업도 엔비디아와 협력하고 있다.
파로스아이바이오는 바이오니모를 통해 자체 AI 플랫폼인 '케미버스'(Chemiverse)를 고도화해 최적화된 약물을 설계하고 있다. 2023년 엔비디아의 스타트업 지원 프로그램 '인셉션'에 참여해 바이오니모 사용 권한을 받은 바 있다.
의료 AI기업인 루닛은 바이오니모 플랫폼에 자사의 알고리즘을 합쳐 '의료 특화 AI 파운데이션 모델'을 마련하고 있다.
바이오 업계 관계자는 "글로벌 빅파마의 AI에 대한 투자로 데이터와 자본에 대한 격차가 심해진 것은 사실이지만, 실제로 AI를 통해 작업을 해보면 가장 중요한 것은 '인사이트'라는 것을 알게 된다"며 "알파폴드3를 쓰더라도 인사이트에 따라 타겟에 대한 결과가 달라지는 만큼 인사이트가 핵심"이라고 말했다.
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