이번 시간에는 엔비디아가 바이오 산업에 집중하는
그런 이유에 대해서 말씀을 드리겠습니다
물론 엔비디아가 바이오 산업에 대해서
관심을 갖는 것은 돈을 벌기 위해서 입니다
그리고 바이오 산업에는 먹을게 많기 때문인데요
빅파마 10개 회사가 랭킹 1위부터 10위까지 회사들이
1년에 사용하는 연구개발 자금은
우리나라 돈으로 환산하면 한 14조 원 정도 됩니다
1개 기업이 사용하는
그래서 10개 기업이 14조 원씩 사용한다면
140조 정도의 자금이 10개 회사에서 사용이 되는 거죠
근데 만약에 AI가 신약개발 그런 그 비용을
10% 정도 줄일 수 있다 라고 생각하면 14조 원입니다
이 10개 회사만 14조 원
그러니까 이 14조 원에 대해서 절감한 14조 원을
회사와 제약회사와 나누어 가질 수 있는 거죠
그래서 그 엔비디아가 얼마나 혁신적으로
신약개발을 앞당겨주느냐 비용을 절감하느냐 이것에 따라서
전체적으로 엔비디아가 얼마나 많이 먹을 수 있느냐 하는게 갈릴 수 있는거죠
그래서 엔비디아는 그러면 제약회사에게
무엇을 제공하고 있을까 라는 점입니다
제공하고 있는 것은 물론 이제
신약개발하고 있는 솔루션을 제공을 하고 있습니다
뭐냐면 크게 보면 엔비디아 DGX 클라우드라는 것을 제공을 합니다
이 안에서 신약을 개발하기 위한
그런 시스템을 훈련을 시키고 마련을 하세요 라는
그 안에 가장 핵심적으로 역할을 하고 있는
또 다른 AI가 있는데 바로 바이오네모입니다
바이오네모는 클라우드 시스템 안에서 단백질에 포커스된
바이오 분자 모델의 학습과 추론에
주로 사용되는 AI다 라고 보시면 되죠
그래서 일반 기업들은 아주 단순하게 만약에 정리를 한다 그러면
엔비디아 클라우드 시스템 안에서
우리가 만들고 싶은 그런 모델을 만들고 있고
우리가 알고 싶은, 만들고 싶은 그런 약물을
알아봐달라 라고 주문을 하고
그리고 어느 모델이 결과를 내는
그런 프로세스로 간다고 보시면 될 것 같아요
그래서 엔비디아가 가지고 있는 시스템은 클라라 라는 시스템입니다
그래서 바이오 그 안에 바이오네모라는 게 있는 거죠
이 바이오네모는 엔비디아 헬스케어 전용 AI 플랫폼이라고 보시면 되고요
이 클라라 안에 바이오네모도 있다고 보시면 됩니다
그래서 주로 바이오네모가 신약 개발하는데
전적으로 도움을 주고 있기 때문에
바이오네모에 대해서 좀 알아볼 필요가 있겠다 라고 생각을 하는데요
바이오네모는 염기서열이라든가 아미노산 등
우리 몸속에 있는 여러 가지 대사, 물들, 오믹스들
이러한 물질들에 대한 데이터들을 전부 다 학습을 합니다
그래서 기초적인 학습을 다 마친 그런 단계로
엔비디아가 만들어서 판매를 하는 거죠
그렇게 어떻게 본다 그러면 이제 빵을 만들기 위해서
반죽 상태로 잘 만든 상태에서
준비된 상태에서 판매를 한다 라고 보시면 되겠습니다
그러니까 그게 어떤 거냐면
파운데이셔널 바이오 모레큘러 LLM 트레이닝이라는
다소 복잡하긴 한데요
그래서 이 클라라 시스템 같은 경우에는
크게 세 가지로 나누어 볼 수가 있습니다
하나는 단백질 의약품을 만드는
즉 바이오 의약품을 개발하는 그런 모델
그 다음에 화학 의약품을 개발하는 모델
그리고 영상을 지원하는 모델 이렇게 크게 보면 세 가지입니다
영상이라는 것은 구조입니다
단백질의 구조 그 다음에 세포 안에 있는 물질들에 대한 구조를
우리가 알 수 있는 그런 영상을 제공합니다
첫 번째 바이오와 관련한 바이오 의약품과 관련한 곳에서는
먼저 아까 말씀드린 파운데이셔널 LLM
그러니까 기초가 되는 그런 LLM 반죽 상태의 거대 언어 모델을
바이오네모가 제공을 하고요
그 다음에 특화된 데이터
예를 들어서 특정한 회사가 만약에 이
바이오네모를 사용을 한다고 그러면
자기에 맞는 그런 특화된 언어 모델로 다시 개선을 합니다
그게 파인튜닝이라는 작업이라고 볼 수가 있는데요
이런 과정들 속에 전부다 엔비디아 바이오네모가
관여를 하고 있다고 보시면 될 것 같습니다
그렇게 되면 특정한 회사에 특화된 그런 거대 언어 모델이 만들어지고
그래야만 그 회사가 원하는 그런 대답을
이 거대 언어 모델이 할 수 있다 `라는 거죠
또 한 가지는 두 번째 말씀드린 화학의약품을 만들기 위한 모델입니다
이 거대 언어 모델에서도 바이오네모가 사용이 됩니다
하나는 분자와 분자 간의 도킹 결합과 관련한 모델
두 번째는 단백질의 구조를 밝히는 바이오네모가 기여를 하는 거죠
그렇게 해서 최종 단계에 가면
단백질과 지질을 같이 시뮬레이션하는
그로막스라는 프로그램이 다시 지원을 하게 됩니다
이처럼 다양한 지원을 통해서 신규물질을 개발을 할 수 있다는 거고요
맨 마지막에 설명을 드린 영상과 관련한 부분을 보면
극저온 전자 현미경으로 분자 구조와 질병의 메커니즘에 대한
인사이트를 제공하는 도구로서 사용을 하는데
이때 머신러닝으로 극저온 전자 현미경의 구조에 대해서
설명하는 과정을 가속화하게 됩니다
이러한 플랫폼을 가지고 기업이 엔비디아 플랫폼을 사용하는 사례를 살펴보면
먼저 암젠을 예를 들 수 있을 것 같습니다
암젠은 단백질을 디자인하고 단백질의 성질을 예측하고
또 신약 개발을 가속화하기 위해서
엔비디아 DGX 클라우드 모델 그리고 바이오네모를 사용하고 있습니다
암젠의 신약 개발 분야는 관절염, 빈혈, 염증, 항암 등인데요
바이오 신약 개발을 가속화하기 위해서 AI 또는 머신러닝을 사용해서
거대하고 복잡한 분자를 디자인하고 있습니다
암젠은 단백질 특징을 예측할 수 있는
암젠이 소유한 데이터로 학습시킨 거대 언어모델을 만들고 있습니다
그러니까 엔비디아가 제공한 기본적인 틀이 되는 거대 언어모델을 가지고
자신만의 자신이 가지고 있는
즉 암젠이 가지고 있는 데이터로 따로 학습을 시켜서
특화된 거대 언어모델을 만든 거죠
이 언어모델을 사용해야 암젠이 원하는 질문에 대한
답을 할 수가 있게 되는 겁니다
그래서 전통적인 바이오 연구에서는 수백만 개의 분자와 임상 테스트를 거쳐서
후보물질을 선정해야 하기 때문에 많은 시간과 비용이 들어갑니다
그렇지만 DGX 클라우드 안에서는 접속부터 거대 언어모델 학습까지
단 며칠 만에 처리를 할 수 있게 되는 거죠
암젠은 엔비디아 플랫폼을 사용해서 바이오 분자, LRM을 위한
AI 인프라를 만들고 유지할 수 있다고 볼 수 있습니다
그리고 AI와 머신러닝 툴을 사용해서 신약물질을 선별하고
또 최적화하는 작업을 가속화할 수 있는 거죠
암젠은 바이오네모를 도입해서 세계 최대 규모의
인체 데이터셋을 분석하는 생성형 AI 모델
프레이야를 디코드 제네틱스 본사에 구축하고 있습니다
디코드 제네틱스는 암젠이 다년간 AI 신약 개발을 위해 생성을 하고
수집한 대규모 인체 데이터를 취합하고 분석하는 센터입니다
엔비디아의 프레이야는 인구 300만 명에
500개의 유전자 데이터가 저장이 되어 있습니다
그래서 이 특정한 데이터들을 가지고
엔비디아의 기초적인 LLM을 교육을 따로 시키게 되는 거죠
그렇게 함으로써 암젠이 원하는
그런 특화된 LLM을 개발할 수 있게 되는 겁니다
이렇게 함으로써 데이터를 7배 더 빠르게 처리하고
또 비용도 7분의 1로 줄일 수 있다고 설명을 하고 있고요
이렇게 본다면 나중에 기초적으로
엔비디아가 제공하는 LLM에서는 특화할 수가 없습니다
그것은 모두가 비용을 주고 살 수가 있는 거죠
그렇지만 주석이 딸린 그런
자신들만이 가지고 있는 그 데이터, 그 데이터에서
Value가 나온다고 보시면 될 것 같습니다
따라서 향후에는 데이터의 중요성이 너무나도 커질 수밖에 없다는 것을
우리가 알 수가 있는 거죠
그래서 지금까지 설명드린 바이오네모는
신약 개발을 하는 초기 단계의
신약 물질 발굴에 적합한 거대 언어 모델입니다
이게 끝났다고 해서 약이 만들어지는 건 아니죠
그래서 만들어진 물질로 동물 실험, 임상 1, 2, 3단계를 다 거쳐야 합니다
따라서 의학 산업은 규제 산업입니다
그래서 규제를 뛰어넘기는 대단히 어려운 거죠
그래서 개발 초기 단계의 신약 물질 발굴 단계에서
바이오네모가 활약할 수 있다는 말씀을 드리고요
암젠의 연구개발팀은 이 바이오네모를 사용해서
어떻게 프로그램을 짤까에 고민하지 않고
모델링에 집중을 할 수 있기 때문에 조금 더 효율적인 일
그러니까 어떤 약을 만들면 좋을까?
어떤 질문을 하면 좋을까에 집중할 수 있지 않을까?
그렇게 함으로써 보다 효율적으로 일을 할 수 있다고 볼 수가 있겠습니다
두 번째는 리커전인데요
리커전은 엔비디아가 투자를 했습니다
리커전 같은 경우에는 빅파마들과 협업을 해서
신약을 개발하고 있는 회사입니다
바이엘이라든가 로슈, 제넨텍 등 이런 기업들과 협업을 하고 있고요
리커전은 50페타바이트의 자료를 가지고 있습니다
아까 말씀드린 대로 정말 혁신적인 그런 물질을 발굴하고
그 회사만이 요구하는 그런 독특한 혁신적인 물질을 발굴하기 위해서는
그렇게 맞는 LLM을 개발을 해야 되는 거죠
그러기 위해서는 자료가 필요한데
바로 리커전은 많은 그런 데이터를 가지고 있다는 겁니다
그래서 리커전은 엔비디아 클라우드 플랫폼에서
이 AI 모델을 학습시키기 때문에 대단히 빨리 학습을 시키고 있다는 거죠
그리고 향후에는 이 엔비디아는 리커전이 생성하는 이 AI 모델을
생성형 AI용 클라우드인 바이오네모에서 라이센싱할 계획을 가지고 있습니다
리커전의 바이오하이브2가 세계에서 가장 빠른 컴퓨터 목록
TOP 35위에 올랐다는 소식이 있습니다
이것은 엔비디아 기술을 통해서 신약 연구 개발을
가속화한 결과라고 볼 수가 있는데요
리커전의 과학자들은 바이오하이브2의 AI 모델을 통해서
일주일에 약 200만 건의 임상을 진행하고 있다고 보시면
아 죄송합니다
약 200만 건의 실험을 수행하고 있다고 보시면 될 것 같습니다
그래서 이러한 리커전은 바이오네모를 통해서
자사라든가 아니면 협력사의 주요 파이프라인
신약 개발을 지원할 수 있게 되는 거죠
한 가지 참조할 점은
파이프라인 중에 하나인 가장 앞선 파이프라인인
대뇌 해면 기형 치료 물질 임상 2상 결과가 올해 3분기에 발표가 됩니다
저는 이 임상 결과 발표가 대단히 중요하다고 생각하는데요
AI로 발굴된 약물입니다
임상 2상이라는 것은 치료 효과가 있느냐 없느냐를 증명하는 단계이거든요
그래서 이 결과에 따라서 전체 AI로 발굴하는 약물에 대한 효율성이
어떻게 보면 1차적으로 검증을 받을 가능성이 있지 않은가 라는 생각을 갖는 거죠
그래서 어떻게 보면 기대도 되고 어떻게 보면
굉장히 긴장해야 되는 상황이 도래하고 있다고 저는 보고 있습니다
이처럼 엔비디아가 바이오 산업에 진출한 이유는
신약 개발에 혁신적인 생성형 AI 플랫폼
바이오네모 온 클라우드를 제공해서
여기서 창출되는 절감한 비용과 또 시간을
연구 개발하는 그런 신약 회사들하고 나누고자 하는 거죠
여러분들
아 이거 클로징 멘트가 이게 이제 끝난 거거든요
그리고 나서 새로운 기업 탐방 이걸 어떻게 바로 이어서 하나요?
아니요
여기다...
그러면 클로징 멘트를 다시 해야 될 것 같거든요
아, 네
아 그냥 그렇게 하겠습니다 여기다가 지금까지 엔비디아의
아, 네네
이처럼 엔비디아가 바이오 산업에 진출한 이유는
신약 개발에 혁신적인 생성형 AI 플랫폼
바이오네모 온 클라우드를 제공하고
여기서 창출한 비용과 시간 절감이라는 결과물을
신약 개발을 하는 바이오 기업과 나누고자 함입니다
지금까지 엔비디아가 바이오 산업에 진출한 이유에 대해서 말씀드렸습니다
새로운 기업 탐방 콘텐츠를 준비 중에 있습니다
시청자 여러분이 궁금하신 기업들을 댓글로 남겨주세요
또는 기업 인터뷰를 희망하시는 관계자 분들께서는
아래 고정 댓글에 있는 메일로 연락 부탁드립니다
여러분 감사합니다