엔비디아 바이오네모 플랫폼, 생명과학 기업들에 채택... AI 기반 신약 개발 가속화 :

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헝그리앱 등록일(수정) : 2026-01-13 10:51:10
[기타] 엔비디아 바이오네모 플랫폼, 생명과학 기업들에 채택... AI 기반 신약 개발 가속화

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엔비디아가 미국 샌프란시스코에서 이달 12일부터 15일(현지 시간)까지 열리는 JP모건 헬스케어 콘퍼런스(J.P. Morgan Healthcare Conference)에서 AI 기반 생물학과 신약 개발 혁신을 가속화하는 오픈 개발 플랫폼 ‘엔비디아 바이오네모™(NVIDIA BioNeMo™)’의 대대적인 확장을 발표했다.

생명과학 산업은 방대한 양의 과학적 데이터를 생성한다. 바이오네모는 데이터 생성과 처리, 모델 훈련, 최적화, 배포를 지원하는 개발 플랫폼이다. 이를 통해 업계는 데이터를 경쟁력 있는 발견의 원동력으로 전환하고, 현재 연간 약 3,000억 달러로 추산되는 연구개발 비용을 최소화하는 동시에 성공 가능성을 극대화할 수 있다.

이번 확장을 통해 바이오네모에는 다음과 같은 기능이 추가됐다.

새로운 엔비디아 클라라™(Clara™) 오픈 모델: RNA 구조 예측을 위한 RNA프로(RNAPro) 모델과 AI가 설계한 약물이 실제로 합성 가능하도록 검증하는 리아신 v2(ReaSyn v2) 모델을 포함한다.
바이오네모 레시피(BioNeMo Recipes): 생물학적 파운데이션 모델의 훈련, 맞춤화, 배포를 보다 쉽고 효율적으로 가속·확장할 수 있도록 지원한다.
바이오네모 데이터 처리 라이브러리: 분자 설계를 위한 GPU 가속 화학정보학 도구인 nvMolKit을 포함한다.

엔비디아 헬스케어 부문 부사장 킴벌리 파월(Kimberly Powell)은 “생물학과 신약 개발은 지금 ‘트랜스포머 모멘트’에 도달하고 있다. 바이오네모는 실험 데이터를 AI가 활용할 수 있는 인텔리전스로 전환해 모든 실험이 다음 실험으로 이어지도록 한다. 이를 통해 발견 속도를 높이고 연구자들이 생물학 분야의 가장 어려운 과제들을 해결하기 위한 새로운 프런티어 모델을 구축할 수 있도록 지원하는 지속적인 학습 사이클을 만들어낸다”고 말했다.

엔비디아는 선도적인 생명과학 기관들과 협력해 바이오네모를 연구실 실험과 과학 워크플로우와 통합하고 있다. 이를 통해 생물학과 신약 개발 전반에 걸친 AI 라이프사이클을 구현하며, 실험과 AI를 연결하는 선순환 구조를 완성한다.

이날 일라이 릴리(Eli Lilly, 이하 릴리)는 신약 개발 분야에서 가장 오래된 과제들을 해결하기 위한 공동 혁신 랩(co-innovation lab)을 출범하기 위해 엔비디아와 업계 최초의 협력을 발표했다. 또한 써모 피셔 사이언티픽(Thermo Fisher Scientific, 이하 써모 피셔)은 과학 장비를 지능화하고 실험실의 자율성을 한층 강화하기 위한 협력을 엔비디아와 추진한다고 밝혔다.

엔비디아, 릴리와 함께 획기적인 공동 혁신 AI 랩 설립 발표
엔비디아와 릴리의 협력은 양사의 핵심 역량을 결합해 엔비디아의 가속 컴퓨팅, AI, 로보틱스 전문성과 릴리의 세계적으로 인정받는 신약 발견과 개발 역량을 통합할 것이다. 엔비디아 바이오네모 플랫폼과 릴리의 에이전틱 랩이 릴리의 화학자와 생물학자들을 지원함으로써, 신약 개발의 패러다임을 혁신할 수 있는 과제들을 릴리가 본격적으로 추진하는 데 기여할 것으로 기대된다. 또한 양사는 제조부터 상업 운영에 이르기까지 릴리의 전 사업 영역에 가속 컴퓨팅과 첨단 AI를 적용할 수 있는 기회도 함께 모색할 계획이다.

이번 공동 혁신 랩 구축은 바이오제약 업계에서 가장 강력한 AI 인프라로 평가받는 릴리의 엔비디아 DGX SuperPOD™과 AI 팩토리 구축에 이은 후속 단계다. 새로운 이니셔티브는 기존 인프라를 넘어 확장되며, 베라 루빈(Vera Rubin)을 포함한 차세대 엔비디아 아키텍처에 대한 투자를 활용할 계획이다. 이를 통해 향후 5년간 인재, 인프라 그리고 컴퓨팅 전반에 걸쳐 최대 10억 달러에 달하는 투자가 이뤄질 것으로 예상된다.

릴리의 부사장 겸 최고정보·디지털책임자(CIDO)인 디오고 라우(Diogo Rau)는 “이번 협력은 신약 개발의 다음 시대를 정의할 역량을 촉진하는 촉매제가 될 것이다. 엔비디아와 협력함으로써 우리는 대규모 컴퓨팅 자원과 전문 인재, 그리고 방대한 규모로 데이터를 설계하고 활용할 수 있는 역량을 결합하고 있다. 우리는 빠른 실험과 점점 더 고도화된 맞춤형 모델을 기반으로 발견이 이뤄지는 미래로 나아가고 있으며, 이는 신약 개발 분야에서 응용 AI를 선도하고 새로운 형태의 데이터 생성과 모델 개발에 과감히 투자하겠다는 우리의 의지를 반영한다”고 말했다.

써모 피셔와 협력해 확장 가능한 과학적 발견을 위한 자율형 실험실 인프라 구축
엔비디아의 풀스택 AI 컴퓨팅과 써모 피셔의 업계 선도적 과학 장비를 통합함으로써, 양사의 협력은 과학 연구 실험실을 확장 가능하고 자동화된 데이터 팩토리로 전환하는 것을 목표로 한다. 이는 다음과 같은 기술을 통해 구현된다.

엣지부터 클라우드까지 통합된 AI 컴퓨팅: 엔비디아 DGX 스파크™(DGX Spark™) 데스크톱 슈퍼컴퓨터를 활용해 자율형 실험실 워크플로우를 오케스트레이션하고, 실험실 엣지에서 클라우드까지 고처리량 실험 관리를 위한 끊김 없는 컴퓨팅 패브릭을 제공한다.

실험실 오케스트레이션을 위한 멀티 에이전트 시스템: 엔비디아 네모™(NeMo™) 소프트웨어 스위트를 사용해 프로토콜을 자율적으로 생성하고 실험을 수행하며, 지속적인 인간 개입 없이 실시간 품질 관리를 수행할 수 있는 에이전틱 워크플로우를 개발한다.

자율형 데이터 분석: 바이오네모 도구를 통합해 장비 출력 데이터를 실시간으로 자율 해석함으로써, 원시 데이터에서 실행 가능한 과학적 인사이트로의 전환을 가속화한다.

써모 피셔의 부사장인 지안루카 페티티(Gianluca Pettitti)는 “인공지능과 실험실 자동화의 결합은 과학 연구가 수행되는 방식을 변화시킬 것이다. 써모 피셔의 실험실 기술 리더십과 엔비디아의 AI 솔루션을 결합함으로써 고객들이 더 빠르게 작업하고 정확도를 높이며, 각 실험에서 더 많은 가치를 얻을 수 있도록 지원할 수 있다. 이는 궁극적으로 인류에 중대한 영향을 미칠 수 있는 발견을 가속화하는 데 기여할 것”이라고 말했다.

엔비디아 기반 AI 신약 개발 생태계
전 세계의 혁신 기업들은 바이오네모 플랫폼을 기반으로 신약 개발을 위한 AI의 미래를 구축하고 있다. 이를 통해 개발자들은 생물학을 이해하고 잠재적 치료제를 설계하는 데 있어 산업 규모의 AI 중심 접근 방식을 적용할 수 있다.

바이오네모를 활용해 모델 훈련과 개발을 확장하고 있는 바이오테크와 신약 개발 분야의 주요 모델 개발 기업은 다음과 같다.

베이스캠프 리서치(Basecamp Research)는 유전의학 분야에서 오랫동안 해결되지 않았던 과제인 대규모 DNA 구간을 정밀하게 삽입할 수 있는 시스템을 포함해, 신약 설계를 위한 EDEN 계열 AI 모델을 선보였다.

볼츠 PBC(Boltz PBC)는 AI 기반 분자 설계를 위한 소프트웨어 플랫폼인 볼츠 랩(Boltz Lab)을 출시했다.
차이 디스커버리(Chai Discovery)는 바이오네모를 활용해 생체분자 파운데이션 모델의 개발과 배포를 가속화하고 있다.

나테라(Natera)는 방대한 자체 유전체와 임상 암 데이터세트를 기반으로 구축된 독자적인 AI 파운데이션 모델 플랫폼을 발표하며, 신약 발굴과 설계를 지원한다.

이 외에도 아페리스(Apheris), 다이노 테라퓨틱스(Dyno Therapeutics), 오픈폴드(OpenFold), 테레이 테라퓨틱스(Terray Therapeutics)가 최근 바이오네모 플랫폼을 활용해 개발한 모델을 공개했다.

미래 디지털 실험실을 구축하는 AI 과학자들
과학 데이터를 집계하고 데이터 분석, 가설 생성, 실험 설계를 위한 에이전틱 워크플로우를 구축하는 것은 과학적 발견을 가속화하는 데 필수적이다.

AI 과학자 기업으로 구성된 성장하는 생태계는 엔비디아 오픈 모델과 엔비디아 네모 프레임워크를 기반으로 과학 분야에 특화된 도메인별 에이전트를 개발하고 있다. 주요 사례는 다음과 같다.

에디슨 사이언티픽(Edison Scientific)은 최근 하룻밤 만에 6개월 분량의 연구를 수행할 수 있는 자율형 발견을 위한 AI 과학자 시스템 ‘코스모스(Kosmos)’를 공개했다.

테트라사이언스(Tetrascience)는 개방형·상호운용 가능하며 산업 표준에 부합하는 AI 워크플로우 발전을 위해 써모 피셔와의 협력을 발표했으며, 그래프, 차트, 도표에서 과학적 지식을 추출하기 위해 엔비디아 네모트론™(Nemotron™) 오픈 모델을 통합하고 있다.

오킨(Owkin)은 방대한 환자 데이터를 기반으로 훈련된 생물학적 발견을 위한 프런티어 생물학 모델 ‘오킨제로(OwkinZero)’를 발표했다.

이 외에도 벤칠링(Benchling), 사이토리즌(CytoReason), 헬릭스AI(HelixAI, 사피오 사이언스(Sapio Sciences) 계열사), 포테이토(Potato) 등이 AI 과학을 위해 엔비디아 네모와 엔비디아 NIM™ 마이크로서비스를 도입하고 있다.

이러한 디지털 에이전틱 시스템을 물리적 실험실과 연결함으로써, 인실리코(in-silico) 실험과 실제 환경에서의 검증 간 선순환 구조가 완성된다.

엔비디아는 로보틱스와 실험실 자동화 기업 생태계와 협력해 시뮬레이션과 피지컬 AI 기술을 도입하고 있다. 주요 사례는 다음과 같다.

멀티플라이 랩스(Multiply Labs)는 엔비디아 아이작 심™(Isaac Sim™) 프레임워크를 활용해 바이오 제조 환경에 배치되기 전 로봇을 검증·테스트하기 위한 로보틱스 디지털 트윈을 구축하고 있으며, 엔비디아 아이작 GR00T 모델을 사용해 새로운 조작 기술을 훈련시키고 있다.

릴라 사이언스(Lila Sciences)는 과학적 초지능을 구축하고 있는 기업으로, 자동화된 실험실을 활용해 데이터를 생성하고, 자사의 AI 시스템이 설계한 실험을 검증함으로써 과학적 방법론의 전 과정을 대규모로 확장하고 있다.
하이레스 바이오솔루션즈(HighRes Biosolutions)는 시뮬레이션 우선 실험실 자동화 설계를 위해 엔비디아 아이작 심을 활용하고 있다. 또한, 엔비디아 코스모스-리즌 1(Cosmos-Reason1) 모델을 통해 로봇이 실시간으로 상호작용하며 실험을 조정할 수 있도록 하고 있다.

오픈트론스 랩웍스(Opentrons Labworks)는 실험실 자동화 기업으로, 제한된 환경을 넘어 로봇이 작동할 수 있도록 아이작 심을 활용해 로봇을 훈련시키고 있다. 또한, 디지털 에이전트를 물리적 실험실 운영과 연결하는 AI 기반 워크플로우를 지원하고 있다.

이 외에도 암젠(Amgen), 오토마타(Automata), 로슈(Roche), 트랜스크립타 바이오(Transcripta Bio) 등은 엔비디아 옴니버스™(Omniverse™) 라이브러리와 아이작 심을 활용해 디지털 트윈을 구축하고, 실험실과 제조 시설에 피지컬 AI를 도입하고 있다.

김지훈 기자 ([email protected])