과학 분야 AI, 버블 주장 일축… 투자자들은 입증된 성과와 투기적 베팅의 바벨형 시장 탐색 중
과학 분야 인공지능(AI4S) 부문은 일반적인 시장 과열 양상을 훨씬 뛰어넘는 근본적인 질문에 직면해 있습니다. AI4S는 결국 붕괴할 투기적 거품일까요, 아니면 지속 가능한 경제적 기반을 갖춘 혁신적인 분야일까요? 포괄적인 시장 분석에 따르면, 이러한 질문에 대한 답변은 거품 회의론자와 혁신 옹호론자 모두의 주장을 반박하는 더 복잡한 현실을 보여줍니다.
AI4S는 전통적인 거품이 아니라, 한쪽 끝에는 입증된 수익 창출 애플리케이션이 있고 다른 한쪽 끝에는 고위험의 장기 투자로 구성된 바벨형 시장으로 운영됩니다. 이러한 차이점은 벤처캐피털리스트와 기관 투자자들이 이 분야에 접근해야 하는 방식에 중대한 영향을 미칩니다.
거품 주장에 대한 반박: 측정 가능한 혁신
다수의 AI4S 애플리케이션은 측정 가능한 성능 지표에서 기존 방법보다 확연한 우위를 입증했습니다. 구글 딥마인드의 일기 예보 모델인 그래프캐스트(GraphCast)는 2023년 사이언스(Science)지에 보고된 바와 같이, 대부분의 10일 예측 지표에서 유럽 중기 기상 예측 센터(ECMWF)의 고해상도 시스템을 능가했습니다. 그 검증 결과가 너무나 설득력이 있어 ECMWF 자체도 AIFS 시스템을 통해 AI 기반 예보를 시작했습니다.
재료 발견 분야에서는 딥마인드의 지놈(GNoME)이 220만 개의 새로운 안정적인 결정성 물질 후보를 확장했으며, 이 중 약 38만 1천 개가 안정적일 것으로 예측되었습니다. 버클리 연구소의 A-랩 시설은 완전 자동화를 통해 단 17일 만에 58개의 목표 물질 중 41개를 합성했습니다. 이는 전통적인 연구 기간에 비해 규모 면에서 가속화를 나타냅니다.
알파폴드(AlphaFold)가 단백질 접힘 문제를 해결하는 것에서 2억 개 이상의 단백질 구조 인프라를 제공하는 것으로 발전하면서, 제약 연구 워크플로우에서 측정 가능한 가치를 창출했습니다. 알파폴드 3가 단백질-DNA, RNA, 리간드 복합체로 확장된 것은 습식 실험실(wet-lab) 탐색 공간을 신뢰성 있게 가지치기하여 초기 발견 프로세스를 강화합니다.
투자의 현실: 위험과 수익의 바벨형 분포
벤처캐피털 분석에 따르면 AI4S는 균일한 투자 범주라기보다는 바벨형 시장으로 작동합니다. 날씨 예측, 에너지 최적화, 재료 연구 플랫폼과 같은 단기적인 현금 흐름 창출 애플리케이션은 API 수익화 및 기업 소프트웨어 판매를 통해 즉각적인 수익 잠재력을 보여줍니다.
( 수익성 있는 애플리케이션과 고위험 R&D 분야를 대조하고, 얇은 중간 지대를 나타내는 AI4S 바벨형 시장 구조 요약표 )
| 시장 부문 | 예시 적용 분야 | ROI 특성 | 채택 수준 | 시간 범위 |
|---|---|---|---|---|
| 수익성 / 상업적 | 날씨 예측, 공급망 최적화, 예측 유지보수, 헬스케어 진단 | 단기, 높은 확실성 | 높음 | 단기 |
| 중간 지대 / 중간 위험 | 틈새 최적화 도구, 제한적 분야 채택의 특수 AI 모델 | 중기, 중간 확실성 | 중간 | 중기 |
| 고위험 / 최전선 R&D | AI 기반 신약 발굴 및 설계, 첨단 재료 시뮬레이션, 기초 물리학, 우주 연구, 세포 치료제 | 장기, 투기적 | 낮음 | 장기 |
날씨 및 지구 시스템 모델링은 가장 즉각적으로 투자 가능한 부문을 나타냅니다. 머신러닝 모델은 이제 수치 기상 예측 시스템과 동등하거나 이를 능가하며, 계산 비용은 훨씬 적게 듭니다. 이는 에너지 거래, 항공, 물류 및 농업 분야 애플리케이션에 명확한 가치 제안을 제공합니다.
자율 실험실 기능과 결합된 재료 연구 플랫폼은 화학, 배터리 및 반도체 제조업체와의 서비스형 소프트웨어(SaaS) 경로 및 공동 개발 파트너십을 제공합니다. 이러한 애플리케이션은 생산 환경에서 측정 가능한 주기 시간 단축 및 적중률 개선을 보여줍니다.
제약 분야의 역설: 수십억 달러 투자와 임상 현실
제약 부문은 AI4S 투자에서 광범위한 시장의 긴장 관계를 보여주는 복잡성을 나타냅니다. AI 플랫폼과 제약 회사 간의 주요 협력은 아이소모픽 랩스(Isomorphic Labs)와 일라이 릴리(Eli Lilly), 노바티스(Novartis) 간의 파트너십을 포함하여 30억 달러에 육박하는 거래 가치에 도달했습니다.
최근 발표된 주요 AI-제약 협력 계약 가치, 수십억 달러 파트너십 강조.
| 파트너 1 | 파트너 2 | 계약 가치 (USD) | 선지급 (USD) | 발표일 |
|---|---|---|---|---|
| 아이소모픽 랩스 | 일라이 릴리 | 최대 17억 달러 | 4,500만 달러 | 2024년 1월 |
| 아이소모픽 랩스 | 노바티스 | 최대 12억 달러 | 3,750만 달러 | 2024년 1월 |
| 사노피 | 포메이션 바이오 | 최대 5억 4,500만 유로 | 명시되지 않음 | 2025년 6월 |
| 아스트라제네카 | 앱사이 | 2억 4,700만 달러 | 명시되지 않음 | 2023년 12월 |
| 인실리코 메디슨 | 사노피 | 최대 12억 달러 | 명시되지 않음 | 2022년 11월 |
| 사노피 | 바이오맵 | 10억 달러 이상 | 명시되지 않음 | 2023년 10월 |
그러나 상당한 컴퓨팅 파트너십에도 불구하고 플랫폼 바이오테크 기업들은 동시에 파이프라인 축소 및 인력 감축을 경험했습니다. 계산 예측이 임상 결과로 이어지는 과정은 컴퓨팅 파워나 알고리즘 정교함의 증가로 해결되지 않은 근본적인 병목 현상으로 남아 있습니다.
파트너십 발표와 실제 운영 간의 이러한 불일치는 제약 분야 AI4S 투자가 다른 부문 애플리케이션과는 다른 평가 기준을 요구한다는 것을 시사합니다. 성공은 회고적인 벤치마크 성능보다는 목표 도메인에서의 전향적 검증에 달려 있습니다.
마케팅 이면의 기술적 한계
표면적인 혁신 주장 이면에는 정교한 투자자들이 이해해야 할 중대한 기술적 과제가 존재합니다. 복잡한 방정식을 해결하는 혁신적인 도구로 자주 인용되는 물리 기반 신경망(PINNs)은 훈련 조건 불량 문제로 인해 실제 적용이 제한됩니다.
물리 기반 신경망(PINNs)은 딥러닝과 물리 법칙을 결합하여 과학 및 공학 문제를 해결하는 AI의 한 유형이라는 것을 알고 계셨나요? PINNs는 대규모 데이터셋에만 의존하는 대신, 미분 방정식과 같은 물리 방정식을 훈련 과정에 통합하여 예측이 알려진 과학적 규칙을 따르도록 합니다. 이는 PINNs를 데이터 효율적이고, 노이즈가 많은 측정값을 더 잘 처리하며, 기존의 계산 격자 없이도 유체 흐름, 열 전달, 파동 전파와 같은 복잡한 문제에 대해 물리적으로 일관된 솔루션을 생성할 수 있게 합니다.
수치 해석의 조건 수는 이러한 시스템에서 수렴 속도와 정확도를 예측합니다. 높은 조건 수는 불안정하고 느린 훈련으로 이어지며, 이는 불완전 LU 분해와 같은 전처리 기술로 해결할 수 있습니다. 그러나 현재의 전처리기는 고차원 문제에서 성능이 좋지 않은 명시적 격자에 의존합니다.
일부 AI4S 애플리케이션은 진정한 알고리즘 혁신이라기보다는 전통적인 연구 방법의 리브랜딩을 나타냅니다. 미디어 보도와 스타트업 마케팅은 때때로 기존의 계산적 접근 방식을 AI 혁신으로 제시하여, 근본적인 기술 역량과 가치 평가 간의 괴리를 만듭니다.
AI4S 기회를 위한 투자 프레임워크
성공적인 AI4S 투자는 이 분야가 다양한 성숙도 수준과 위험 프로필을 가진 고유한 하위 시장을 포함하고 있음을 인식해야 합니다. 벤처캐피털 접근 방식은 AI 시스템이 실험실 장비, 반응기 또는 로봇 시스템과 같은 물리적 프로세스를 제어하는 "모델-액추에이터" 전략을 강조해야 합니다.
손익에 미치는 영향이 입증된 지구 시스템 애플리케이션은 가장 신뢰할 수 있는 단기 기회를 나타냅니다. 이러한 기회는 학술적 벤치마크보다는 서비스 수준 협약(SLA)과 실시간 성능 비교를 통해 고객의 기존 시스템 대비 정량화된 기술 개선이 필요합니다.
생물학 플랫폼 투자는 자체 습식 실험실과 실험 역량을 보유한 기업에 전적으로 집중해야 합니다. 순수 계산적 접근 방식은 치료제 개발에서 지속 가능한 경쟁 우위에 필요한 데이터 제어 및 검증 루프가 부족합니다.
데이터 운영 시스템, 분석 자동화 및 시뮬레이션 가속 도구에 대한 인프라 투자는 신약 발굴의 이분법적 결과와는 달리 여러 수직 시장에서 매력적인 위험 조정 수익을 제공합니다.
AI4S 투자를 위한 실사 기준
효과적인 AI4S 투자 평가는 기존 소프트웨어 또는 생명공학 평가와 다른 특정 실사 기준을 요구합니다. 목표 도메인에서의 전향적 검증을 통한 인과 관계 증명은 상관 관계 기반의 회고적 성능 주장보다 더 가치 있습니다.
기준선 대비 개선 분석은 선별된 학술적 벤치마크가 아닌 고객의 현재 시스템 대비 기술 또는 정확도 개선을 정량화해야 합니다. 폐쇄 루프 데이터 권한은 스타트업이 플랫폼에서 생성된 새로운 데이터를 소유하거나 영구적으로 라이선스하여 지속 가능한 경쟁 해자를 만들도록 보장합니다.
컴퓨팅 경제성 분석은 추론 및 훈련 작업에 대한 의사 결정당 총 비용을 모델링해야 합니다. 제한된 GPU 자원으로 슈퍼컴퓨터 성능과 맞먹는 기상 AI 시스템은 프리미엄 가치 평가를 정당화하는 설득력 있는 마진 스토리를 보여줍니다.
( 2025년 데이터 및 산업 보고서를 기반으로 AI 기반 기상 모델과 전통적인 수치 기상 예측(NWP) 슈퍼컴퓨터 간의 계산 비용, 에너지 사용량, 속도 및 정확도를 비교한 표. AI 모델은 많은 시나리오에서 유사하거나 우수한 정확도를 달성하면서 훨씬 낮은 에너지 및 비용을 제공한다. )
| 모델 유형 | 예측당 에너지 비용 | 예측당 비용 | 예측 시간 | 신뢰성 / 정확도 |
|---|---|---|---|---|
| 전통적인 NWP (슈퍼컴퓨터) | 매우 높음 — 수백만 달러 슈퍼컴퓨터에서 수 시간; 최대 수천 kWh | 높음 — 특수 하드웨어, 비싼 유지보수/업그레이드 | 수 시간 | 수십 년간 입증된 신뢰성, 업데이트 속도 느림; 물리 기반 해석 가능 |
| AI 기상 모델 (예: ECMWF AIFS, GraphCast, FourCastNet, Aurora) | 최대 12,000배 적은 에너지, 종종 NWP보다 1,000배 적음 | ~1,000배 저렴 — 일반 소비자/클라우드 하드웨어에서 실행 가능 | 수 초~수 분 | 많은 경우 NWP와 비슷하거나 최대 20% 우수; 극한 기후에 강점 있으나 강력한 훈련 데이터 필요 |
치료제 분야에서는 규제 및 시간 계획의 현실성이 매우 중요합니다. 자금 조달 구조는 계산 성능 지표보다는 임상 시험 계획(IND) 신청 및 임상 1상 안전성 신호와 같이 미리 합의된 이정표에 따라 자본 투입을 연결해야 합니다.
시장 성숙도 모니터링 신호
향후 12~24개월은 AI4S 시장 성숙도에 대한 중요한 검증 신호를 제공할 것입니다. ECMWF 및 국가 전력망과 같은 기관의 운영 채택은 파일럿 프로그램에서 핵심 인프라로의 전환을 보여줄 것입니다.
재료 애플리케이션은 배터리, 포장 및 코팅 부문의 특정 주문자 상표 부착 생산(OEM) 기업에서 측정 가능한 사양 충족 시간 단축 및 비용 절감을 통해 그 가치를 증명할 것입니다. 이러한 결과는 일반적인 공정 개선이 아닌 AI 기반 최적화 루프에 직접적으로 기인해야 합니다.
제약 분야의 성공 사례는 AI로 설계된 분자가 파트너 주도 프로그램 확장과 함께 설득력 있는 임상 2상 데이터를 달성함으로써 나타날 것입니다. 이러한 결과 발표의 질과 빈도는 계산적 신약 발굴이 지속 가능한 수익을 제공할지, 아니면 근본적인 전략 재조정을 요구할지를 결정할 것입니다.
버블 서사를 넘어
AI4S는 다양한 성숙도 수준과 위험 프로필을 가진 여러 개의 고유한 시장을 포함하고 있기 때문에 단순한 버블 범주화에 저항합니다. 이 분야는 즉각적인 수익을 창출하는 입증된 애플리케이션과 검증에 수년이 걸릴 수 있는 투기적인 장기 투자를 결합하고 있습니다.
투자 성공은 기술 역량, 도메인별 제약 조건, 그리고 계산 성능과 실제 구현 사이의 지속적인 격차에 대한 정교한 이해를 요구합니다. 가장 큰 수익은 빠르게 변화하는 시장 상황 속에서 엄격한 평가 기준을 유지하면서 진정한 혁신과 정교한 리브랜딩을 구별할 수 있는 투자자에게 돌아갈 가능성이 높습니다.
투자 자문 면책 조항: 과거 성과가 미래 결과를 보장하지 않습니다. 독자들은 개인화된 투자 지도를 위해 자격을 갖춘 금융 전문가와 상담해야 합니다. 시장 분석은 새로운 정보가 제공됨에 따라 변경될 수 있습니다.