인공지능 신약 개발, 컴퓨팅 파워와 정치적 역학 속에서 펼쳐지다¶
원제목: Medical AI Between Computing Power and Politics - International - Elektroniknet
핵심 요약
- Nvidia는 제약 산업을 위한 AI 전략을 발표하며 신약 개발 가속화를 위한 대규모 컴퓨팅 인프라를 제시했음.
- Eli Lilly는 Nvidia의 최첨단 AI 공장을 구축하여 신약 후보 물질 발굴 및 개인 맞춤형 의료 분야에서 혁신을 추구하고 있음.
- Nvidia는 오픈 모델 공개를 통해 특정 하드웨어 종속성을 줄이고 AI 기반 신약 개발의 접근성을 높이려는 노력을 기울이고 있음.
상세 내용¶
Nvidia의 젠슨 황 CEO는 최근 GTC 키노트에서 제약 산업을 아우르는 AI 전략을 공개했습니다. 이 전략은 제약사를 위한 거대한 AI 인프라 구축부터 신약 개발을 위한 개방형 모델, 그리고 의료 로봇 분야까지 포괄합니다. 지난 몇 년간 Nvidia의 행보를 지켜본 이들이라면 젠슨 황 CEO의 이번 발표에서 남다른 점을 느꼈을 것입니다. 세계에서 가장 중요한 AI 반도체 공급업체 중 하나인 Nvidia의 수장은 차기 미국 행정부 이후까지 염두에 둔 듯한 기업의 미래 전략을 제시했습니다. 특히 트럼프 전 대통령의 선거 구호인 'Make America Great Again'를 언급하며 기술뿐만 아니라 시장 지배력과 국가 산업 정책까지 아우르는 복잡한 역학 관계 속에서 회사를 이끌어 나가려는 의지를 보였습니다. 그의 이러한 행보를 탓하기는 어렵습니다. 이러한 정치적 배경과는 별개로, 이번 GTC에서는 제약 및 의료 분야를 위한 AI 기술 발전이 핵심적으로 다뤄졌습니다. AI는 이미 제약 연구에서 광범위하게 활용되고 있으며, 기존 방법으로는 발견하기 어려운 신약 후보 물질을 식별하기 위해 방대한 양의 생물학적, 화학적 데이터를 분석하고 있습니다. 초기 '파괴적 혁신'에 대한 기대감과는 달리, AI는 기존 개발 프로세스에 점진적으로 통합되고 있으며, AI 지원 개발 결과를 임상 시험에서 검증하는 데는 시간이 걸리지만, 그 잠재력은 매우 큽니다. Eli Lilly의 사례는 이러한 AI 기반 연구의 중요한 진전을 보여줍니다. 이 거대 제약사는 세계 최대 규모이자 가장 강력한 AI 공장을 가동했는데, 이는 순전히 제약회사 자체 운영으로 이루어집니다. 이 시스템은 Nvidia의 DGX SuperPOD와 DGX B300 시스템을 기반으로 1,016개의 Nvidia Blackwell Ultra GPU를 탑재하고 있으며, 9,000 페타플롭 이상의 컴퓨팅 파워를 자랑합니다. 이는 초당 9조 회 이상의 연산 능력을 의미하며, 신약 개발 타임라인을 단축하고 유전체학, 개인 맞춤형 의료, 분자 설계 분야에서 산업적 규모의 돌파구를 마련할 것으로 기대됩니다. Eli Lilly의 최고 AI 책임자인 토마스 푹스는 '우리의 기반 모델은 화학자들에게 새로운 가능성을 열어주고, 전통적인 방법으로는 얻을 수 없었던 새로운 원자 모티프와 구성을 발견하는 데 도움을 준다'고 설명합니다. 다만, 이는 아직 과학적 가설 단계이며, 이를 검증할 데이터와 측정 가능한 성과가 뒷받침되어야 합니다. Eli Lilly는 Nvidia의 전체 스택 아키텍처, Spectrum-X 이더넷 네트워킹, 최적화된 AI 소프트웨어를 활용하여 규제가 엄격한 헬스케어 및 생명 과학 산업을 위한 안전하고 확장 가능한 플랫폼을 구축하고 있습니다. Mission Control을 통해 Lilly는 DGX SuperPOD를 관리하고, 워크로드를 조정하며, 1,000개 이상의 GPU에 걸쳐 AI 운영을 자동화할 수 있습니다. 이 기술 발표에서는 에너지 소비량, 실제 투자 비용, 그리고 제약 회사가 AI 전략에서 단일 공급업체에 얼마나 의존하게 되는지, 혹은 국가 안보상의 이유로 얼마나 의존하고 싶은지에 대한 문제는 언급되지 않았습니다. 단일 공급업체나 인프라에 대한 의존성을 피하기 위해서는, 독점 하드웨어 없이도 사용할 수 있는 모델이 중요합니다. Nvidia는 이 점에서도 노력을 기울여, 워싱턴에서 열린 GTC에서 Clara 모델 시리즈를 확장하고 세 가지 새로운 오픈 모델을 공개했습니다. Clara CodonFM은 RNA의 규칙을 학습하여 유전 코드의 변화가 치료법 및 약물 설계에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 보여줍니다. 이 모델은 공동 개발되었습니다.
편집자 노트¶
이번 Nvidia의 GTC 발표는 단순히 기술적인 진보를 넘어, AI 기술이 어떻게 거대한 산업의 미래를 재편하고 있는지, 그리고 그 과정에서 정치적, 경제적 역학 관계가 어떻게 작용하는지를 명확히 보여줍니다. 특히 제약 산업은 AI가 가져올 변화의 중심에 서 있는데, Eli Lilly와 같은 거대 기업이 상상을 초월하는 규모의 AI 인프라를 구축하는 것은 신약 개발의 패러다임 자체가 바뀌고 있음을 시사합니다. 이는 단순히 개발 속도를 높이는 것을 넘어, 이전에는 상상조차 할 수 없었던 복잡한 질병에 대한 맞춤형 치료법 개발을 현실화할 가능성을 열어줍니다.
개인 소비자의 입장에서는 이러한 AI 기반 신약 개발이 장기적으로 더 효과적이고 안전하며 개인에게 최적화된 치료제를 더 빠르고 저렴하게 접할 수 있게 되기를 기대할 수 있습니다. 하지만 Nvidia와 같은 특정 기업에 대한 의존성 심화, 막대한 에너지 소비, 그리고 데이터 보안 및 윤리적 문제 등 해결해야 할 과제들도 분명 존재합니다. Nvidia가 오픈 모델을 공개하는 것은 이러한 우려를 일부 해소하고 AI 기술의 민주화를 추구하려는 노력으로 해석될 수 있습니다. 결국 AI 신약 개발은 기술적 혁신과 더불어, 사회적 합의와 정책적 지원이 조화롭게 이루어져야만 그 잠재력을 온전히 발휘할 수 있을 것입니다.