전 메타 연구진, 바이오 AI 스타트업 '에볼루셔너리스케일' 설립해 4000만 달러 유치

빅테크 기업들이 생성형 AI 챗봇의 수익화에 매달리는 사이, 생명과학 최전선에 있던 핵심 AI 연구팀이 빅테크를 떠나 창업 전선에 뛰어들었습니다.

지난 4월 Meta가 단백질 구조 연구팀을 해체하자, 해당 팀을 이끌던 Alexander Rives와 원년 멤버 8명 전원은 EvolutionaryScale이라는 생명공학 AI 스타트업을 설립했습니다. Forbes에 따르면 이 회사는 Lux Capital이 주도한 시드 라운드에서 최소 4000만 달러를 유치했습니다. 유명 투자자인 Nat Friedman과 Daniel Gross도 참여했으며, 기업 가치는 약 2억 달러로 평가받았습니다.

단백질을 언어로 읽는 트랜스포머 모델

단백질의 3차원 입체 구조는 체내 기능을 결정하며, 특정 질환의 치료제가 표적에 올바르게 결합할 수 있는지를 좌우하는 핵심 열쇠입니다. 하지만 수천 개 원자 간의 복잡한 상호작용 때문에 이를 계산으로 풀어내기는 매우 까다롭습니다.

2020년 구글 딥마인드가 AlphaFold로 2억 개의 단백질 구조를 예측하며 전 세계를 놀라게 했지만, Rives 팀은 다른 접근법을 택했습니다. 이들은 GPT-4와 같은 트랜스포머 아키텍처를 생체 분자 데이터에 적용해 단백질을 하나의 거대한 언어로 학습시켰습니다.

팀이 지난해 11월 국제학술지 사이언스에 발표한 논문에 따르면, 이 모델은 평균적인 정확도는 AlphaFold보다 다소 낮지만 예측 속도는 60배 빨랐습니다. 이 속도를 활용해 이들은 7억 개에 달하는 3차원 단백질 구조 데이터베이스를 구축했으며, 이번 투자금을 통해 모델의 연산 규모를 대폭 확대할 계획입니다.

빅테크의 구조조정과 벤처캐피털의 베팅

ChatGPT 이후 생성형 AI 시장이 급변하면서 Meta의 인내심은 바닥을 드러냈습니다. 회사는 즉각적인 비즈니스 수익을 낼 수 있는 챗봇 사업으로 무게중심을 옮겼고, 단기간에 돈이 되기 어려운 생물학 연구팀을 정리했습니다. 이는 2021년 OpenAI가 로봇 공학 팀을 해체했던 흐름과 유사합니다.

실제로 바이오 AI 분야의 상업화는 아직 갈 길이 멉니다. 전통적인 분자 모델링 제품을 판매하는 상장사 슈뢰딩거조차 시가총액이 30억 달러 미만에 머물고 있으며, 기존 제약사들 중 일부는 바이오 분야에서 언어 모델 같은 혁신이 일어날지에 대해 회의적입니다.

하지만 인플렉션, 코히어, 어뎁트 같은 파운데이션 모델 스타트업에 수억 달러가 몰리는 것처럼, 투자자들은 바이오 데이터에서도 모델을 키우면 폭발적인 능력이 나타날 것이라는 가설에 거액을 베팅하고 있습니다.

왜 중요한가

신약 개발 연구진이나 합성생물학 업계에 기존 대비 수십 배 빠른 단백질 구조 예측 모델은 연구 개발 주기를 획기적으로 줄여줄 수 있는 유용한 도구입니다. 본격적인 연구 파이프라인에 들어가기 전, 초기 단계에서 수많은 후보 물질을 걸러내는 용도로 테스트해 볼 가치는 충분합니다.

하지만 텍스트 AI와 달리 바이오 AI는 결국 실험실(Wet lab) 검증이라는 엄격한 현실의 벽을 마주해야 합니다. 속도가 60배 빨라도 정확도가 조금만 어긋나면 수억 달러가 투입되는 임상 시험 전체가 무산될 수 있는 만큼, 상용화의 문턱은 일반적인 AI 서비스보다 훨씬 높습니다.

우리가 보기에 Meta의 이번 결정은 당장의 실적과 효율을 챙기기 위한 현실적인 타협이었지만, 동시에 생명과학 혁신의 주도권을 스타트업 생태계에 통째로 넘겨준 셈입니다. 빅테크가 단기 수익화에 쫓길 때, 가장 근본적인 과학적 난제는 다시 벤처 투자와 독립 연구자들의 손으로 돌아가고 있습니다.