챈 저커버그 이니셔티브, 1000장 규모 H100 클러스터 구축해 의료 AI 연구 지원

빅테크 기업들이 대규모 언어 모델을 돌리느라 엔비디아의 첨단 GPU를 싹쓸이하고 있는 상황에서, 마크 저커버그와 프리실라 챈 부부는 이 최고급 칩들을 전혀 다른 방향인 바이오 연구실로 투입하기로 했습니다.

챈 저커버그 이니셔티브(CZI)는 9월 19일, 의학 연구를 전담할 대규모 AI 컴퓨팅 시스템 구축을 지원한다고 발표했습니다. 이 시스템에는 AI 서버 시장에서 품귀 현상을 빚고 있는 엔비디아의 최상위 그래픽 처리 장치인 H100 GPU 1000장 이상이 탑재됩니다.

H100 1000장 투입해 ‘가상 세포’ 만든다

새로운 컴퓨팅 시스템의 목표는 연구자들이 생성형 AI를 활용해 건강한 세포와 질병에 걸린 세포를 정밀하게 모델링할 수 있도록 돕는 것입니다.

챈과 저커버그는 ‘MIT 테크놀로지 리뷰’에 기고한 글에서 이를 일종의 ‘가상 세포’ 시뮬레이션이라고 설명했습니다. 컴퓨터 안에서 세포를 가상으로 작동시켜 여러 조건에서 어떤 변화가 일어나는지 미리 확인해보는 방식입니다.

챈은 보도자료를 통해 감염 시 면역 세포가 어떻게 반응하는지, 희귀 질환을 앓는 소아 환자의 세포 수준에서 무슨 일이 벌어지는지, 나아가 환자의 몸이 신약에 어떻게 반응할지까지 AI 모델로 예측할 수 있게 될 것이라고 밝혔습니다.

모델 훈련에는 기존 데이터셋이 적극적으로 활용됩니다. 여기에는 CZI 소프트웨어 툴을 통해 이미 수집된 약 5000만 개의 고유 세포 데이터가 포함됩니다.

비영리 연구 최대 규모이지만 상업용 빅테크에는 못 미쳐

최첨단 AI 인프라는 비용이 워낙 막대해 일반 과학자나 대학 연구진은 접근조차 하기 어렵습니다. CZI는 바로 이 장벽을 허물겠다는 구상입니다.

CZI는 새로운 GPU 클러스터로 구동되는 인간 세포 모델을 ‘공개적으로 이용 가능’하게 제공할 예정이며, 이를 통해 연구 속도를 높이고 과학자 간의 협업을 촉진하겠다고 설명했습니다.

GPU 구매는 CZI 산하 바이오허브 네트워크가 진행하며, 샌프란시스코 바이오허브 팀이 시스템 구축을 담당합니다. 바이오허브는 10년에서 15년 단위의 거대한 과학적 난제를 해결하기 위해 기술 및 과학 기관을 연결하는 조직입니다.

구축이 완료되면 비영리 연구 목적으로는 세계 최대 규모의 AI 클러스터 중 하나가 될 전망입니다. 다만 기고문에서는 민간 기업이 상업용 제품 개발에 투입하는 초대형 시스템 규모에는 여전히 미치지 못한다고 밝혔습니다.

왜 중요한가

의생명 분야 연구자들에게는 가뭄의 단비 같은 소식입니다. 그동안 복잡한 생체 시뮬레이션을 돌리려면 막대한 클라우드 비용을 감당해야 했지만, CZI가 훈련된 세포 파운데이션 모델을 오픈소스로 개방한다면 수많은 연구진이 이를 바탕으로 신약 후보 물질 발굴이나 질환 연구를 훨씬 저렴하고 빠르게 시도할 수 있습니다.

산업적 측면에서도 상업적 이익에 쏠려 있던 최첨단 하드웨어 자원이 기초 과학 연구로 흘러 들어가는 중요한 전환점이 될 수 있습니다. 최신 GPU가 챗봇이나 광고 알고리즘 같은 상업용 AI에 독점되던 구조에서 벗어나, 비영리 자본이 공공재 성격의 대규모 바이오 연산 인프라를 마련하는 새로운 선례를 남겼기 때문입니다.

우리가 보기에 CZI의 접근 방식은 단순히 연산 장치만 사들이는 데 그치지 않고, 자신들이 축적해 온 5000만 개의 세포 데이터와 결합해 시작부터 강력한 활용처를 마련했다는 점에서 영리해 보입니다. 다만 ‘이번 세기말까지 모든 질병을 치료, 예방 또는 관리하겠다’는 식의 홍보성 문구는 다소 과장된 측면이 있습니다. 생물학적 메커니즘은 텍스트 생성보다 훨씬 더 복잡하고 비선형적인 만큼, 1000장의 H100이 학계 기준으로는 거대할지 몰라도 인체 전체를 정밀 시뮬레이션하기에는 여전히 부족해 보입니다.