빅파마, 업계 최강 슈퍼컴퓨터 확보 경쟁에 뛰어들다

AI 신약 발굴(AI drug discovery)

인공지능 모델로 분자 구조나 단백질 상호작용을 예측해 신약 후보물질을 찾는 방법론

GPU 컴퓨팅

대규모 병렬 연산이 가능한 그래픽처리장치를 활용해 복잡한 모델 학습·추론을 수행하는 방식

AI 에이전트

주어진 목표를 위해 스스로 데이터를 탐색하고 작업을 수행하는 자율적 소프트웨어 시스템

파운데이션 모델

대량의 데이터로 사전 학습되어 다양한 작업에 응용 가능한 범용 인공지능 모델

제약업계는 신약 후보물질 발굴과 임상 설계에 오랜 시간과 비용이 드는 구조적 문제를 안고 있어, 이를 단축하려는 시도로 계산 자원 확충에 관심을 기울여 왔다. 최근 들어 대형 제약사들은 자체 데이터센터 구축이나 클라우드 서비스 대신 고성능 반도체 기업과 직접 협력해 전용 컴퓨팅 인프라를 확보하는 방식을 택하는 경우가 늘고 있다. 이는 분자 시뮬레이션, 단백질 구조 예측, 대규모 생물학적 데이터 분석 등에 필요한 연산량이 기존 인프라로는 감당하기 어려워졌기 때문으로 설명된다. 반도체 기업 입장에서도 제약·바이오 분야는 데이터센터 수요를 다변화할 수 있는 새로운 고객군으로 주목받고 있다.

Why it matters제약사와 반도체 기업의 협력 확대는 신약 개발 방식이 전통적 실험 중심에서 데이터·연산 중심으로 이동하는 흐름을 보여주는 사례로 받아들여진다.