마이크로소프트, 기업 R&D 가속화 위한 에이전틱 플랫폼 Discovery 발표

신소재나 신약 개발 과정에서 연구진이 논문 더미를 뒤지고 수치 시뮬레이션을 돌리며 보내는 시간은 보통 수개월에서 수년에 달합니다.

마이크로소프트는 연례 개발자 콘퍼런스인 Microsoft Build 2025에서 연구개발(R&D)을 가속하기 위한 엔터프라이즈 에이전트 플랫폼인 'Microsoft Discovery'를 공개했습니다. 연구자가 전문화된 AI 에이전트 팀과 협업해 지식 추론, 가설 수립, 실험 시뮬레이션까지 전 과정을 이끌어갈 수 있도록 돕는 서비스입니다.

전문 에이전트 팀을 지휘하는 지식 그래프

기존 거대언어모델(LLM)은 복잡하고 때로는 상충하는 과학 데이터 간의 맥락을 깊이 있게 이해하는 데 한계가 있었습니다. Microsoft Discovery는 단순한 정보 검색을 넘어 자체 데이터와 외부 학술 문헌 사이의 관계망을 엮어내는 그래프 기반 지식 엔진을 핵심에 뒀습니다. 모든 추론 단계마다 명확한 출처와 논리 흐름을 기록해 연구자가 언제든 검증할 수 있도록 투명성을 확보했습니다.

연구팀은 이 플랫폼 위에서 자연어를 사용해 맞춤형 에이전트 팀을 조직할 수 있습니다. 예를 들어 분자 물성 시뮬레이션 전담 에이전트나 논문 리뷰 전담 에이전트를 따로 두고, 중앙의 Microsoft Copilot이 연구자의 지시를 받아 적절한 도구와 에이전트를 조율하는 방식입니다.

엔비디아와의 협력도 깊게 들어갔습니다. 화학 시뮬레이션 추론을 최적화하는 'NVIDIA ALCHEMI NIM'과 신약 개발용 'BioNeMo NIM'이 통합됩니다. 여기에 엔비디아 블랙웰 GPU를 탑재해 기존 H100 대비 최대 35배 높은 추론 처리량을 제공하는 Azure ND GB200 v6 가상머신 인프라가 뒷받침됩니다.

200시간 만에 찾아낸 데이터센터 냉각재

마이크로소프트는 자체 연구 사례를 통해 이 플랫폼의 실효성을 강조했습니다. 자사 연구진이 Microsoft Discovery의 AI 모델과 고성능 컴퓨팅(HPC) 도구를 활용해, 데이터센터 액침 냉각에 쓰일 유망한 비-PFAS 냉각재 프로토타입을 단 200시간 만에 찾아냈다는 설명입니다. 기존 방식대로라면 수개월 혹은 수년이 걸렸을 작업입니다.

미국 태평양북서부국립연구소(PNNL)도 이 플랫폼을 도입했습니다. 핵분열 후 발생하는 방사성 원소를 화학적으로 분리하는 복잡한 공정 모델을 최적화하는 데 활용 중이며, 연구원들이 위험한 방사선 환경에 노출되는 시간을 줄이는 것을 목표로 삼고 있습니다.

왜 중요한가

우리는 마이크로소프트가 모든 것을 혼자 해결하는 단일 과학 모델을 만드는 대신, 전문 도구와 연구자를 잇는 '조율 플랫폼'을 지향한 점이 매우 현실적이고 영리하다고 봅니다.

화학이나 바이오 분야의 연구원들이 고성능 컴퓨팅이나 복잡한 코드 작성에 능숙하지 않더라도, 자연어 지시만으로 고도의 시뮬레이션 환경을 구축할 수 있게 됐습니다. 이는 고급 계산 인력을 구하기 힘들었던 기업 R&D 팀의 진입 장벽을 대폭 낮춰줄 것으로 보입니다.

다만 현실 세계의 물리 화학 실험은 사소한 오차에도 막대한 비용이 날아갑니다. 지식 그래프가 논문의 상충된 전제를 잘못 해석하거나 에이전트 간 협업 중 논리적 왜곡이 발생할 위험은 여전히 남아 있습니다. 소스 추적 기능이 있더라도 연구자의 꼼꼼한 최종 검증은 필수적입니다.

그럼에도 수개월 이상 걸리던 후보군 탐색 과정을 일주일 남짓의 연산 시간으로 압축할 수 있다는 점은 엄청난 경쟁력입니다. 신소재, 제약, 에너지 산업군에 속한 기업이라면 주저 없이 도입을 검토해 볼 가치가 있습니다.