수십억 달러의 베팅: 제약 업계의 인공지능 활용 경쟁
인디애나폴리스 — 인디애나폴리스의 조용하고 평범한 건물 안에 수천 개의 고성능 컴퓨터 칩이 일제히 윙윙거리고 있다. 이 칩들이 합쳐져 일라이 릴리가 "제약회사가 소유한 가장 강력한 컴퓨터"가 될 것이라고 주장하는 시스템을 형성하고 있다. 이는 단순한 화려한 기술 프로젝트가 아니다. 의학의 미래를 건 거대한 베팅이며, 그 판돈은 더 이상 커질 수 없을 만큼 막대하다.
2025년 10월 28일 발표된 릴리와 엔비디아의 파트너십은 전형적인 기업의 낙관론처럼 들렸다. 더 빠른 신약 개발, 더 스마트한 제조, 더 나은 결과 말이다. 그러나 보도자료 뒤에는 훨씬 더 큰 그림이 숨겨져 있다. 릴리는 단순히 기계를 구매하는 것이 아니라, 전체 산업의 인공지능 혁명을 위한 디지털 핵심 인프라를 구축하려 하고 있다. 그리고 이 과정에서 제약업계의 거물들과 뒤처지지 않으려 애쓰는 나머지 기업들 사이에 격차가 벌어지고 있다.
릴리의 최고 정보 및 디지털 책임자 디오고 라우는 "우리 업계의 다른 누구도 시도조차 하지 않는 규모로 이 작업을 진행하고 있다"고 말했다. 이는 자랑이 섞인 경고의 메시지였다.
그의 말은 일리가 있다.
숨겨진 AI 군비 경쟁
릴리가 구축할 시스템은 공식적으로 블랙웰 B300 칩으로 구동되는 엔비디아 DGX 슈퍼POD(SuperPOD)로 불리며, 제약업계 최초의 AI 슈퍼컴퓨터는 아니다. 리커션 파마슈티컬스(Recursion Pharmaceuticals)는 이미 바이오하이브-2(BioHive-2)를 운영 중이다. 암젠(Amgen)은 아이슬란드의 디코드 제네틱스(deCODE Genetics)와 함께 유사한 시스템을 사용하고 있다. 노보 노디스크(Novo Nordisk)는 덴마크에 게피온 AI 팩토리(Gefion AI factory)를, 로슈(Roche)와 제넨텍(Genentech)은 생물의약품 엔지니어링을 위해 엔비디아와 긴밀하게 협력하고 있다.
그러나 릴리의 움직임은 그 범위에서 단연 돋보인다. 다른 기업들이 신약 개발이나 생산 효율화와 같은 특정 문제에 집중하는 반면, 릴리는 인공지능을 모든 사업 영역에 연결하고 있다. 분자 설계와 임상 시험부터 디지털 제조 및 내부 의사 결정에 이르기까지, 회사의 모든 운영 부문이 알고리즘을 통해 재구상되고 있다.
이 모든 것의 중심에는 10억 달러 규모의 AI 플랫폼인 '튠랩(TuneLab)'이 있다. 튠랩은 외부 바이오텍 기업들이 릴리의 머신러닝 모델과 150년간 축적된 독점 데이터를 릴리 보안망 외부로 유출하지 않고도 접근할 수 있게 한다. 아마존 웹 서비스(Amazon Web Services)가 신약 개발 버전으로 확장되었다고 생각하면 된다. 릴리는 이 플랫폼의 소유주이자 통행료 징수원이 되는 셈이다.
릴리의 최고 AI 책임자 토마스 푹스(Thomas Fuchs)는 "AI는 더 이상 단순한 도구가 아니라 동료"라고 말했다. 컴퓨터를 묘사하는 대담한 방식이지만, AI가 회사의 과학적 미래를 얼마나 깊이 형성할지에 대한 릴리의 믿음을 잘 보여준다.
광기의 이면에 숨겨진 계산
신약 하나를 개발하는 데는 일반적으로 10억에서 26억 달러가 소요되며, 최대 15년이 걸리고, 10개 중 9개의 후보 물질이 임상 시험에서 실패한다. 블록버스터 GLP-1 치료제 마운자로(Mounjaro) 덕분에 현재 승승장구하고 있는 릴리는 엄청난 기회를 보고 있다. 만약 AI가 개발 기간을 20~30퍼센트만 단축할 수 있다면, 릴리는 수십억 달러 규모의 신약을 몇 년 더 빨리 시장에 출시할 수 있다. 이는 작은 우위가 아니라 혁명적인 변화다.
제조 부문은 훨씬 더 매력적이다. 릴리의 내부 예측에 따르면, 생산 라인의 가상 복제본인 '디지털 트윈(digital twins)'을 사용하면 생물의약품 생산량(수율)을 단 1~2퍼센트만 높여도 된다고 한다. 이는 사소하게 들릴 수 있지만, 기존 제품에서 연간 수억 달러의 추가 이익을 의미할 수 있다. 그리고 임상 시험과 달리 이러한 이점은 빠르게 나타나며 규제 관련 문제도 없다.
투자자 문건들은 이러한 최첨단 기술에는 이례적인 수준의 정밀함을 보여준다. 릴리 경영진은 GPU 활용률, 신약 개발 주기, 배치(생산 단위) 실패율, 그리고 AI로 설계된 화합물 중 인체 시험 진입 전 효능 목표를 달성한 비율 등 냉정하고 정확한 지표들을 추적하고 있다.
한 투자자 메모는 "진정한 우위는 칩에 있는 것이 아니다"라고 단도직입적으로 말했다. "데이터에서 모델, 연구실에서 공장, 그리고 시장에 이르는 전체 순환 과정을 통제하는 데 있다."
승자와 패자
이미 AI 칩 시장을 지배하고 있는 엔비디아에게 제약업계는 부유하고 장기적이며 방대한 비공개 데이터를 보유한 꿈의 고객이다. 릴리와의 계약 자체가 엔비디아의 매출에 큰 영향을 주지는 않을 수 있지만, 다른 기업들이 앞다퉈 모방할 강력한 선례를 만들 것이다.
엔비디아의 진정한 수익은 하드웨어 주변의 생태계에 있다. 생물학적 모델링을 위한 바이오네모(BioNeMo), 디지털 트윈을 위한 옴니버스(Omniverse), 그리고 칩 위에 구축되는 클라우드 기반 AI 서비스가 그것이다. 한 분석가는 "헬스케어는 더 이상 사례 연구가 아니라 완전한 시장 수직 분야(vertical)가 되었다"고 표현했다.
그러나 소규모 바이오텍 기업들은 더 복잡한 현실에 직면해 있다. 튠랩은 그들이 소유할 엄두도 내지 못했을 컴퓨팅 파워에 접근할 수 있게 해준다. 하지만 동시에 릴리의 생태계에 묶이게 만든다. 한 투자자 노트는 "컴퓨팅 비용이 소규모 기업들을 종속시킬 수 있다"며 "이는 권력을 중앙집중화하지만, 동시에 처음부터 모든 것을 구축할 수 없는 기업들에게는 기회를 열어주기도 한다"고 경고했다.
한편, 릴리의 환경 친화적 홍보 전략—2030년까지 탄소 중립 달성, 100% 재생 에너지 사용, 액체 냉각 시스템 도입—은 ESG를 중시하는 투자자들에게 좋은 인상을 준다. 하지만 진실은 변함없다. 그 블랙웰 GPU들은 엄청난 전력을 소비하는 괴물이다. 효율이 개선된다 하더라도 천 개 이상의 GPU를 가동하는 데 10~20메가와트의 전력이 필요할 수 있다.
문제가 발생할 때
모든 과대광고에도 불구하고, AI는 아직 완전히 승인된 신약을 시장에 내놓지 못했다. 지금까지 AI의 성공은 초기 단계 임상시험과 유망한 실험실 결과일 뿐, 환자에게 사용되는 치료제는 아니다. 분석가들은 AI로 설계된 약물이 기존 방식(4065퍼센트)보다 1상 성공률(약 8090퍼센트)이 더 높다는 점에 주목하지만, 아직 표본 크기가 작다. 몇몇 고위험 실패 사례가 발생하면 투자자들의 열기는 쉽게 식을 수 있다.
위험은 단지 재정적인 문제에 그치지 않는다. '블랙박스' 알고리즘은 새로운 생물학적 특성을 놓쳐 연구원들을 엉뚱한 길로 이끌 수 있다. AI로 구축된 바이오마커는 실제 환자에게 테스트될 때 효과가 미미할 수 있다. 규제 당국은 AI 지원에 조심스럽게 개방적이지만, 이러한 시스템이 대규모 배포의 압력 속에서 어떻게 작동할지는 아무도 모른다.
그리고 서버실 안의 '코끼리'가 등장한다. 바로 활용률이다. 슈퍼컴퓨터는 구매 비용도 막대하지만, 운영 비용은 훨씬 더 많이 든다. 릴리가 이 GPU들을 계속해서 바쁘게 사용하지 못한다면, 유휴 장비는 값비싼 고철 덩어리가 될 수 있다. 투자자들은 이미 날카로운 질문을 던지고 있다. 어떤 부서가 우선순위를 가지는가? 생산성은 어떻게 측정하는가? AI 파이프라인이 기대 이하의 성과를 낼 경우 어떻게 되는가?
한 투자자는 "사용되지 않는 GPU는 훌륭한 헤드라인을 만들지만, 수익률은 형편없다"고 솔직하게 말했다.
큰 그림
화려한 기업 슬로건 이면에는 릴리의 AI 전략이 드러내는 더 큰 진실이 있다. 제약의 미래는 과학적 통찰력뿐만 아니라 컴퓨팅 능력과 독점 데이터 접근성에 달려 있을 것이다. 이것은 새로운 종류의 군비 경쟁이며, 모두가 이 경쟁에 참여할 수 있는 것은 아니다.
만약 릴리가 성공한다면, 그 보상은 엄청날 것이다. 개인 맞춤형 의학은 더 빠르고, 저렴하며, 정밀해질 수 있다. 한때 재정적으로 불가능했던 희귀병 치료는 마침내 환자들에게 도달할 수 있을 것이다. 그리고 더 스마트한 제조는 전반적인 비용을 절감할 수 있다.
하지만 이 실험이 실패한다면, 수십억 달러가 실리콘과 소프트웨어 속으로 사라지고, 전통적인 R&D는 자금 부족에 시달리며 소규모 경쟁자들은 더욱 뒤처질 것이다.
이 시스템은 2026년 1월에 가동될 예정이다. 그 결과는 2030년경이 되어야 명확해질 것이다. 그때쯤이면 이것이 제약업계의 '문샷(Moonshot)' 프로젝트였는지, 아니면 강력해 보이지만 아무것도 바꾸지 못한 값비싼 요새인 '마지노선(Maginot Line)'이었는지 알 수 있을 것이다.
한 가지 확실한 것은, 경쟁은 이미 시작되었고, 진입 장벽은 하늘을 찌르며, 소수의 기업만이 결승선에 도달할 것이라는 점이다.
투자 조언 아님