# AI가 연구실을 직접 운영하다: GPT-5, 벤치마크를 40% 뛰어넘다 - AI 신약 개발 위클리 - 2026년 7월 16일 주간

> 2026년 7월 9일부터 16일까지의 AI 신약 개발 뉴스레터. Ginkgo Bioworks가 로봇 구동 클라우드 실험실에서 GPT-5에게 실험을 처음부터 끝까지 맡겨 기존 최고 발표 기록을 40% 뛰어넘었고, Formation Bio는 AI 네이티브 기업이 어떻게 차세대 제약 공룡이 될 수 있는지 제시했으며, 모델이 아닌 습식 실험실(wet lab)이 이 분야의 진짜 병목으로 떠올랐다.

## AI 신약 개발 위클리

### 2026년 7월 16일 주간: AI가 연구실을 직접 운영하다, GPT-5가 벤치마크를 40% 뛰어넘다

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## 요약

- 이번 주 가장 인상적인 결과는 **Ginkgo Bioworks (DNA)**에서 나왔다. OpenAI와의 프로젝트에서 이 회사는 GPT-5가 과학 실험을 설계하고, 결과를 읽고, 다음 라운드를 설계하는 전 과정을 로봇이 운영하는 "클라우드 랩" 안에서 처음부터 끝까지 스스로 수행하도록 맡겼다. 여섯 차례 주기를 거친 뒤 AI는 기존에 발표된 최고 기록을 **40%** 뛰어넘었다. 이는 AI가 분자를 *제안*하는 단계에서 AI가 직접 *과학을 수행*하는 단계로의 전환이다. ([The Times Tech Podcast, 7월 9일](http://url7324.matterfact.com/ls/click?upn=u001.idHmPrr2Geh7KYLAsTy7NkrIVb-2FgA4pmf2rMXQwGcOgH1uKQuIJWFWaXUKRCSlZvkzgJ7z-2Ffe9puccuvy2welTjepO-2Bf9emuuMbD0lb0BHHrrG3OcZifMtArKhPftjZohxq54Mn-2F70o8qFY-2BMvy0Lw-3D-3DwkOn_7mLGwmUci-2BLaXswv9WX1yTgqn3Wad-2FotHhzHgSNAZbWk637BZMrsZDMzfzszquY1FD3bOrjkKeclNH8QGxMLQgUsDWfJ5u-2BU9EaP2KlBj3BMBlRrMVq7OxssXn6NSy4EkovpQpuRS-2FAA8l5yNq1YnyW6wMHNV5OO-2FBwYiqxkn9G759YJ3ahIutiG4x33ZaxTQM-2FAMVBe78WiXPNXnMWc8g-3D-3D))

- **Formation Bio**의 CEO는 올해 가장 큰 질문, 즉 AI 네이티브 기업이 현재의 일라이 릴리(Eli Lilly)에 신약을 파는 대신 *차세대* 일라이 릴리가 될 수 있는지에 대해 지금까지 가장 명확한 답을 내놓았다. 그는 구체적인 수치를 제시하며 1980년대 이후 새로운 제약 공룡이 왜 하나도 탄생하지 않았는지, 그리고 자신이 그 패턴을 어떻게 깨뜨릴 계획인지 설명했다. ([The Heart of Healthcare, 7월 13일](http://url7324.matterfact.com/ls/click?upn=u001.idHmPrr2Geh7KYLAsTy7NkrIVb-2FgA4pmf2rMXQwGcOjGzZNcJaqVCQa-2BOBhTcFPQyM8UUs2HCqL7GOGzMo793DIDWRrlvsr-2FEVs7I-2FQ-2BrNckp3YSeZUTEXtVFm2m6xe2-2Brl0WDtW7C66MHKkgDn39g-3D-3DRgM9_7mLGwmUci-2BLaXswv9WX1yTgqn3Wad-2FotHhzHgSNAZbWk637BZMrsZDMzfzszquY1FD3bOrjkKeclNH8QGxMLQj8DNGjzmPQMjQxLo3AQbca80bBCwCV9Oi2oed4Vm0mjjB-2B4Fmz3Mgr9OinHU15vpqOZEPBC3lnlWf1Uc2hapi3zkGTZgui6-2FKJi9urgF-2Fpx5J9Jlm8dfzfTr8JTywIWgA-3D-3D))

- 업계 전반의 새로운 수치가 공개됐다: 현재 **임상시험 중인 AI 유래 신약이 173건으로, 2023년 말의 24건에서 크게 늘었으며**, AI가 설계한 신약은 초기 임상시험을 **80~90%** 비율로 통과하는 것으로 알려졌다. 이는 기존 방식의 40~65%와 대비된다. ([Equity Mates, 7월 8일](http://url7324.matterfact.com/ls/click?upn=u001.idHmPrr2Geh7KYLAsTy7NkrIVb-2FgA4pmf2rMXQwGcOhXqhn6P8EI-2FBhrMxCDCvnZzEumxKVW-2FIcvxI6IEKu5isgqN8LTSSDcv44eDqM3IiucBsFAHD2jZcQtliW0iuv3hMznkaAwXHRR6y43bYUNeA-3D-3Do20O_7mLGwmUci-2BLaXswv9WX1yTgqn3Wad-2FotHhzHgSNAZbWk637BZMrsZDMzfzszquY1FD3bOrjkKeclNH8QGxMLQvH-2BU2J45Flj81LzOgL6d3Y3o7FRPnm9Amnho7lgD64l0bnsvV8s7i-2Fk3N69U2CYGiCCanHBmUnHVvCbw13uY-2FBluvABYIMrEqP-2BgVB3MF00DM50BP4Ru-2FLaHd-2FOj8GKVg-3D-3D))

- 병목 지점은 계속 이동하고 있다. 이제 문제는 AI의 지능이 아니라, 그것을 학습시킬 *실제 실험을 얼마나 빨리 돌릴 수 있는가*이다. **LabGenius**는 200만 개의 항체 설계를 구상해낼 수 있지만, 5~6주에 한 번씩 물리적으로 테스트할 수 있는 것은 약 3,000개에 불과하다. ([The Bio Report, 7월 8일](http://url7324.matterfact.com/ls/click?upn=u001.idHmPrr2Geh7KYLAsTy7NkrIVb-2FgA4pmf2rMXQwGcOjmDZBOkS-2BlMh2dGnj7YqgABHTer3MoTZbq7P8fDTHZ-2ByAUH-2F72Af6pjXX5W-2FUHFic5M7M5RRWy6Mk2lnB9Vu4MnkEkDEiLLgtMq7S-2BmZ2DhA-3D-3D-PmK_7mLGwmUci-2BLaXswv9WX1yTgqn3Wad-2FotHhzHgSNAZbWk637BZMrsZDMzfzszquY1FD3bOrjkKeclNH8QGxMLQlYyBU7UiC5TMyY1nFkD68GdrMjujpTWTxdWS3uEiYltbcospdEpELyTFVBfbFexItcxd-2Bp1e8EWNCbI-2BC9-2BqxwVsAooa-2FGJlbg-2BpVmX3H-2FOfOXq6eQrN-2BS0A7tYk5KEug-3D-3D))

- 주가는 이런 소식에 무덤덤했다. **RXRX, SDGR, LLY 모두 전주 대비 하락**했으며, Recursion의 낙폭이 가장 커서 52주 최저치 부근까지 다시 밀려났다. 반면 릴리는 비만치료제에 대한 낙관론 속에 애널리스트들의 목표주가 상향 랠리를 새로 받았다.

## 새로운 소식

**이번 주 일어난 가장 중요한 사건: AI가 시뮬레이션이 아니라 실제 실험을 수행했고, 승리했다.**

Ginkgo Bioworks 공동창업자 겸 CEO 제이슨 켈리(Jason Kelly)는 The Times Tech Podcast에서 이 과정을 설명했다. 먼저 배경 설명이다. Ginkgo는 이른바 "클라우드 랩"을 운영하는데, 이는 로봇이 물리적 작업(미량의 액체를 옮기거나 샘플을 기기에 투입하는 등)을 수행해 과학자가 마치 웹사이트를 제어하듯 키보드만으로 전체 과정을 통제할 수 있게 만든 실제 실험실이다. 켈리는 구식 실험실 작업을 이렇게 묘사했다: "5년 동안 실험대 앞에 서서, 피펫이라는 도구로 투명한 액체를 아주, 아주 조심스럽게 옮기는 일... 사실상 아주 정교한 빨대 같은 것이다." 클라우드 랩은 여기서 사람의 손을 제거한다. ([The Times Tech Podcast, 7월 9일](http://url7324.matterfact.com/ls/click?upn=u001.idHmPrr2Geh7KYLAsTy7NkrIVb-2FgA4pmf2rMXQwGcOgH1uKQuIJWFWaXUKRCSlZvkzgJ7z-2Ffe9puccuvy2welTjepO-2Bf9emuuMbD0lb0BHHrrG3OcZifMtArKhPftjZohxq54Mn-2F70o8qFY-2BMvy0Lw-3D-3Dcy9I_7mLGwmUci-2BLaXswv9WX1yTgqn3Wad-2FotHhzHgSNAZbWk637BZMrsZDMzfzszquY1FD3bOrjkKeclNH8QGxMLQmmBX1pwInMw8kpB0iAe1y7B2zsHn8o6szkyOmIv-2FxHoZL3Vz38fDjcI7GgYq1cjSCsD6p9z9MVr5lB-2FbxzPN8F7e4TeRC9NSKuJ9I5FGq-2BWhmkvm5B4dMjUQ9pgnq6eUA-3D-3D))

OpenAI와의 실험은 더 큰 질문을 던졌다: AI 모델, 이번 경우 GPT-5가 단순한 손동작이 아니라 과학의 *사고* 부분을 수행할 수 있는가? 실제 과학자들은 순환 구조로 일한다: 아이디어를 세우고, 실험을 수행하고, 데이터 속 의외의 지점을 살피고, 더 똑똑한 다음 라운드를 설계하고, 답이 나올 때까지 반복한다. Ginkgo는 이 순환을 모델이 무세포 단백질 합성(시험관 속에서 단백질을 만드는 깔끔한 방법)이라는 영역에서 스스로 돌리도록 했다. 매 라운드마다 모델은 약 **3만 건의 소규모 실험**을 설계했다. 인간은 오직 "가드레일"만 설정했다. 각 레시피마다 항상 네 개의 복제본을 실행하고, 항상 대조군 샘플을 포함시키는 것 외에는 모델이 "알아서 하도록" 놔두었다.

켈리의 말을 빌리면 결과는 이랬다: "4라운드 후 우리는 이미 최신 기록을 넘어섰다. 그리고 6라운드 후에는 그것을 40% 뛰어넘었다." 여기서 벤치마크는 한 학계 연구실이 이전에 발표한 최고의 "달러당 단백질 생산량" 수치였다. 켈리의 결론에서 곱씹어볼 만한 부분은 다음과 같다: 과학자가 "에이전트, 예를 들면 GPT-5 에이전트를 하나 띄워 몇 주간 일을 시킬 수 있고... 그런 에이전트를 10개, 100개, 혹은 1,000개씩 동시에 돌려 다양한 가설을 추구하게 할 수도 있다"는 것이다. 이는 진정으로 새로운 방식의 과학 연구다. 지치지 않는 수많은 디지털 연구자들이 병렬로 실험을 반복하는 방식이다.

그는 업계 전체에 중요한 경제적 논거도 제시했다. 그는 자동화된 실험실이 더 빠를 뿐 아니라 *더 저렴하다*고 주장한다. 로봇 덕분에 장비를 밀집 배치할 수 있고(바닥 면적 약 3분의 1로 감소), 하루 24시간 가동할 수 있어(가동 시간 약 3배 증가), 이를 합치면 동일한 작업을 하는 데 대략 "9~10배의 효율 개선"이 이뤄진다고 그는 설명한다. 그리고 날카로운 지정학적 지적도 덧붙였다: 서구 바이오테크 업계는 순전히 인간 과학자 인건비가 더 싸다는 이유로 실험실 작업을 중국으로 옮겨왔다는 것이다. 켈리의 베팅은, 실험실을 자동화하는 것이야말로 서구가 과학 산업을 지켜낼 수 있는 방법이라는 것이다.

**이번 주의 두 번째 큰 주제: 결국 누가 신약을 소유하게 되는가.** The Heart of Healthcare에서 Formation Bio의 CEO 벤 리우(Ben Liu)는 지난주 제기된 질문, 즉 AI 기업들이 자체 신약 제국을 건설할지 아니면 기존 제약사에 도구만 팔지에 대해 지금까지 가장 구체적인 답을 내놓았다. 그의 출발점은 진짜 수수께끼다: 마지막으로 탄생한 제약 공룡들(Vertex, Amgen, Regeneron)은 모두 1980년대까지 거슬러 올라간다. 왜 그 이후로는 하나도 없는가? ([The Heart of Healthcare, 7월 13일](http://url7324.matterfact.com/ls/click?upn=u001.idHmPrr2Geh7KYLAsTy7NkrIVb-2FgA4pmf2rMXQwGcOjGzZNcJaqVCQa-2BOBhTcFPQyM8UUs2HCqL7GOGzMo793DIDWRrlvsr-2FEVs7I-2FQ-2BrNckp3YSeZUTEXtVFm2m6xe2-2Brl0WDtW7C66MHKkgDn39g-3D-3D-XV8_7mLGwmUci-2BLaXswv9WX1yTgqn3Wad-2FotHhzHgSNAZbWk637BZMrsZDMzfzszquY1FD3bOrjkKeclNH8QGxMLQmWIo-2FMScvqZOlMuYwx-2Fs9dDFBwE57SLHUVwjTfcpnt-2BCoZV3FevEUGQjr-2BF5Zo9N-2Bl-2FBGXIEGeTIaczQC-2FmPLh9TkJuASYkFl8QHd-2FqKvo7QSCnkMAB-2B-2B8cUfKGGAzEbA-3D-3D))

그의 설명은 전적으로 위험의 수학에 관한 것이다. 벤처 투자를 받은 바이오텍 기업이 신약을 인체 임상에 진입시키는 데만 3~5년이 걸리고, 중기("2상") 결과가 나오기까지 다시 2~4년이 걸리는데, 그중 약 **30%**만이 긍정적인 결과로 돌아온다. 하나가 성공하면 대형 제약사는 보통 (대략 정점 매출 1년치에 해당하는) 약 **30억 달러**를 제시해 인수하려 한다. 대안, 즉 값비싼 최종 임상시험을 직접 진행하는 경우, 비용은 수억 달러가 들고 **40% 확률로 완전히 실패**하며, 나머지 60% 확률로 **60억~90억 달러**의 대박을 얻는다. 위험조정 계산을 해보면, 리우의 주장대로 이성적인 선택은 거의 언제나 매각이다. 그래서 유망한 젊은 신약 기업들은 성장하기도 전에 삼켜지고 만다.

Formation의 답은 구조적이다. 회사 전체를 팔지 않고도 *단일* 신약을 매각할 수 있도록 "허브 앤 스포크" 구조로 설계됐고, "최소 10번의 시도"를 고집한다. 성공률이 30%라면 10번의 시도로 기대되는 성공 건수는 3건이며, 이 포트폴리오 수학이야말로 현금화하지 않고 계속 회사를 키우는 것이 비로소 합리적이도록 만들어준다. 리우가 원하는 것은 "이 세대의 일라이 릴리나 노바티스"처럼 보이는 회사지만, 10만 명이 아니라 "이런 AI 시스템의 도움을 받는 수백 명"이 운영하는 회사다. 이 회사는 원래 TrialSpark라는 임상시험 운영 서비스로 출발했고("기어가고, 걷고, 뛴다"는 접근법으로 먼저 배관을 깔았다), 샘 올트먼과 록히드 등을 투자자로 두고 있으며, 전 노바티스 CEO 조 히메네즈(Joe Jimenez)와 함께 Adidam Bio라는 신약 펀드를 결성했다. 이 회사의 AI 도구들은 각자 이름이 있는데, "Forge"는 임상시험을 설계하고 "Apollo"는 임상시험을 운영하며, 심지어 내부 회의와 투자 메모까지 기록해 자사가 어떻게 의사결정을 내리는지를 모델에 학습시킨다.

**이 분야의 모멘텀에 관한 두 가지 유용한 추가 수치**는 Equity Mates의 투자 중심 대담에서 나왔다: 현재 전 세계적으로 **임상 개발 중인 AI 유래 신약이 173건으로, 2023년 말 24건에서 급증**했고, AI가 설계한 신약은 첫 인체 임상시험을 **80~90%** 비율로 통과하는 것으로 알려졌으며, 이는 기존 방식으로 발굴된 신약의 **40~65%**와 대비된다. 진행자들은 Insilico Medicine을 그 증거로 꼽았다. 이 회사의 INS018-055는 2상 임상시험을 완료한 최초의 완전 AI 설계 신약으로, 이 이정표에 도달하는 데 약 **600만 달러와 18개월**이 걸렸는데, 기존 방식으로는 대략 **1억 달러 이상과 6년 이상**이 소요될 것으로 추정된다. 정확한 비율은 방향성 지표로 받아들여야 하지만(초기 임상시험은 자기선택적인 소규모 표본이다), 방향성 자체는 진짜다. ([Equity Mates, 7월 8일](http://url7324.matterfact.com/ls/click?upn=u001.idHmPrr2Geh7KYLAsTy7NkrIVb-2FgA4pmf2rMXQwGcOhXqhn6P8EI-2FBhrMxCDCvnZzEumxKVW-2FIcvxI6IEKu5isgqN8LTSSDcv44eDqM3IiucBsFAHD2jZcQtliW0iuv3hMznkaAwXHRR6y43bYUNeA-3D-3DygrZ_7mLGwmUci-2BLaXswv9WX1yTgqn3Wad-2FotHhzHgSNAZbWk637BZMrsZDMzfzszquY1FD3bOrjkKeclNH8QGxMLQj33-2FSOKulpGepBlWJw8wJkJ4mhCWDKKyGKodLesDOYu1HKrNjzfDyKJ0r3CYwA2-2BTpBpBvDh7-2FgCVNKnkpZuyeaXbmCXWnFA3dxEDMd1ovkQnIqsmYBjRx-2F0X5JCrIomw-3D-3D))

## 쟁점

**지금 진짜 병목은 어디에 있는가, AI인가 아니면 그것을 먹여 살리는 습식 실험실인가?**

지난 2년간 이 분야에서 이어져 온 논쟁은 제약 요인이 데이터인지, 컴퓨팅 파워인지, 아니면 모델 자체의 순수한 지능인지였다. 이번 주 에피소드들은 한 방향을 강하게 가리킨다: **모델은 더 이상 약한 고리가 아니며, 물리적 실험이 그렇다.**

가장 명확한 사례는 LabGenius에서 나왔다. 이 회사의 최고과학책임자(CSO) 앵거스 싱클레어(Angus Sinclair)는 두 개의 표적을 동시에 타격하는 항체를 만드는 작업을 설명했다(유용하지만, 건강한 세포를 공격하거나 면역 과잉반응을 유발하면 위험하다). 그의 핵심 논점은, 이런 종류의 설계에는 학습할 수 있는 공개 데이터가 거의 없다는 것, 즉 "정보의 빈곤"이 존재해 회사가 스스로 실험실에서 데이터를 *생성*해야 한다는 것이다. 그리고 바로 여기서 압박이 생긴다: LabGenius의 AI는 **최대 200만 건**의 설계를 제안할 수 있지만, 습식 실험실은 5~6주에 한 번씩 **약 3,000건**만 물리적으로 테스트할 수 있다. 상상력은 사실상 무한하지만, 손은 그렇지 않다. ([The Bio Report, 7월 8일](http://url7324.matterfact.com/ls/click?upn=u001.idHmPrr2Geh7KYLAsTy7NkrIVb-2FgA4pmf2rMXQwGcOjmDZBOkS-2BlMh2dGnj7YqgABHTer3MoTZbq7P8fDTHZ-2ByAUH-2F72Af6pjXX5W-2FUHFic5M7M5RRWy6Mk2lnB9Vu4MnkEkDEiLLgtMq7S-2BmZ2DhA-3D-3DrkKL_7mLGwmUci-2BLaXswv9WX1yTgqn3Wad-2FotHhzHgSNAZbWk637BZMrsZDMzfzszquY1FD3bOrjkKeclNH8QGxMLQtZhpEjoPwYp-2BkOBRjbRHyjk-2B7zUVH11wdzqFWSO9Vx01tEDrANwcy6QxjWCAgS2dwT4t9BACDVXbrHCpSTmLEs2E-2FHWaenAAWKIXLtSy7rQuwhkc7RhyMUmgWv2qMfvQQ-3D-3D))

싱클레어는 과대광고에 대해서도 시원하게 직설적이었다. 그는 AI가 공개 데이터가 풍부한 신규 단백질 및 항체 설계 분야에서는 실제로 성과를 내고 있지만, 다중특이 항체처럼 데이터가 빈약하고 더 어려운 문제에서는 "아직 따라잡고 성장해야 한다"고 말했다. 이를 해결하는 데 필요한 것에 대한 그의 판단은, 결국 대부분 더 많은 데이터라는 것이다.

바로 이 지점에서 Ginkgo의 클라우드 랩 제안과 LabGenius의 처리량 문제는 동전의 양면이 된다. 만약 결정적 제약이 "일주일에 실제로 몇 건의 실험을 돌릴 수 있는가"라면, 습식 실험실을 산업화해서 더 빠르고 저렴하게 만들고 AI가 밤새 운영할 수 있도록 만드는 쪽이 이 분야 전체의 속도를 좌우하게 된다. 이는 지난주 DARPA의 마이크 코에리스(Mike Koeris)가 지적한, 생물학이 *올바른 종류*의 데이터 부족에 시달린다는 점과도 연결된다. 최근 에피소드들을 관통하는 새로운 공감대는 이렇다: 프런티어는 더 이상 더 똑똑한 모델이 아니라, 모델에 필요한 실험 데이터를 더 빠르고 저렴하게 만들어내는 방법이라는 것이다.

그 밑에는 Formation Bio로 인해 더욱 선명해진 두 번째 논쟁이 깔려 있다: **도구인가, 신약인가?** 벤 리우는 제약사에 소프트웨어를 파는 대신 신약을 *소유*하는 쪽을 명확히 선택했다. 왜냐하면 "다른 회사를 위해 임상시험을 운영한다면... 문제는 어떻게 하면 최대한 싸고 빠르게 일을 할 것인가가 아니라, 어떻게 하면 그 일에서 최대한 많은 수익을 뽑아낼 것인가가 된다"는 이유에서다. 이는 "삽을 파는" 사업 모델에 대한 직접적인 도전이며, 가장 야심 찬 AI 네이티브 플레이어들이 잠재 고객을 섬기기보다 점점 그들과 경쟁하려 한다는 사실을 상기시킨다.

## 관련 종목

**Recursion Pharmaceuticals (RXRX), 3.02달러**, 지난주 3.76달러에서 약 20% 하락하며 52주 최저치인 2.77달러 부근으로 다시 근접했다(범위 2.77~7.18달러; 시가총액 약 14억 달러). 스냅샷 당일 하루에만 8.8% 하락했으며, 거래량도 많았다(평균 1,930만 주 대비 3,460만 주), 이는 조용한 흐름이 아니라 실질적인 매도 압력이다. 이번 주 Recursion에 대한 AI 신약 개발 팟캐스트 보도는 없었고 해당 기간 회사 뉴스도 없어서, 이는 특정 사건이라기보다 심리와 포지셔닝 문제로 보인다. 여전히 올해 하반기로 예상되는 다음 파이프라인 업데이트까지 하락세가 이어질지 지켜볼 만하다.

**Schrodinger (SDGR), 15.60달러**, 지난주 16.79달러에서 약 7% 하락(52주 범위 10.95~23.75달러; 시가총액 약 12억 달러), 당일 4.1% 하락했다. 이번에도 새로운 팟캐스트 언급이나 회사 뉴스가 없었으며, 이 물리학 기반 신약 설계 순수 종목은 여전히 조용하다.

**일라이 릴리(Eli Lilly, LLY), 1,170.23달러**, 애널리스트들의 목표주가 상향이 잇따랐음에도 지난주 1,216.95달러에서 약 4% 하락했다(52주 범위 623.78~1,249.45달러; 시가총액 약 1조 1,000억 달러). 이번 주 목표주가 상향 내역: **뱅크오브아메리카(BofA)는 1,334달러로, Guggenheim은 1,273달러로, UBS는 1,425달러로, Bernstein은 1,385달러로, 씨티(Citi)는 1,600달러로** 각각 상향했으며, 모두 매수 또는 시장수익률 상회 의견이었다. 이는 견조한 2분기 실적과 함께 AI 종목에서 *벗어나* 견고한 성장세를 보이는 제약주로 자금이 지속적으로 이동하는 흐름을 배경으로 한다. 지난주에 언급했듯, 이런 낙관론은 비만치료제와 GLP-1 신약에 관한 것이지, AI 신약 개발과는 **무관**하다. 다만 Bernstein은 한 제품의 미국 출시 실적이 "기대보다 부진"했다고 주의를 환기했다.

릴리는 이번 주 실제 뉴스도 만들었지만, 어느 것도 AI 발굴 관련 소식은 아니다:

- 회사는 현금 주당 6.75달러에 최대 주당 2.50달러의 마일스톤 지급을 더한 조건으로 **AtaiBeckley 인수**에 합의했으며, 이는 대략 **선불금 28억 달러와 잠재적으로 추가 약 10억 달러**, 프리미엄 약 40%에 해당한다. 인수의 핵심 자산은 치료 저항성 우울증을 위한 비강 투여용 5-MeO-DMT(환각제)인 BPL-003이다. 이는 신경과학 베팅이지 AI 베팅이 아니다.
- 항암제 **Retevmo가 RET 융합 양성 고형암(정밀 종양학, 유전자 검사와 연계)에 대해 FDA 정식 승인을 받았다.**
- 규모는 작지만 주제와 연결되는 소식: **VivoSim (VIVS)이 릴리로부터 500만 달러의 마일스톤을 받았다.** 릴리가 VivoSim으로부터 사들인 신약의 2상 연구에서 첫 환자 투약이 이뤄진 데 따른 것이다. VivoSim은 인체 시험 이전에 신약을 테스트하는 데 쓰이는, 실험실에서 배양한 인체 조직 모델을 구축하는 회사로, "더 나은 전임상 데이터를 생성하는" 도구이며, 이 뉴스레터가 계속 주목해온 *데이터 생성* 계층이 실제 현금 마일스톤으로 나타나기 시작했음을 조용히 상기시킨다.

## 시사점

- **가치는 습식 실험실 계층에서 조용히 쌓이고 있을지도 모른다.** 이 분야의 진짜 병목이 실험을 빠르고 저렴하게 수행하는 것(Ginkgo, LabGenius)이라면, 자동화된 클라우드 실험실, 고처리량 스크리닝, VivoSim 같은 조직 모델 등 실험을 산업화하는 기업들이 모두가 거쳐야 하는 길목을 차지하고 있는 셈이다. 이는 동일한 "곡괭이와 삽" 논리이지만, *모델*이 아니라 *실험실*을 겨냥한 것이다.
- **"신약을 직접 소유"하는 방향 전환이 확산되는지 지켜볼 것.** Formation Bio가 도구 공급자가 아닌 신약 기업이 되기로 한 결정은 지난 몇 주간 다룬 Anthropic이 자체 신약 프로그램으로 진출한 움직임과 궤를 같이한다. 더 많은 AI 네이티브 플레이어들이 제약사에 공급하는 대신 경쟁하기로 선택한다면, AI 신약 발굴 소프트웨어의 최종 구매자(대형 제약사)들은 자사 공급업체가 경쟁자로 변해가고 있음을 발견할 수도 있다. 이는 아직 누구의 모델에도 반영되지 않은 전략적 리스크다.
- **Tempus (TEM)는 이 기회를 데이터 배관 문제로 재정의한다.** 에릭 레프코프스키(Eric Lefkofsky)의 주장은, 미국 암 사망의 최대 20%가 "잘못된 치료 경로"를 밟은 환자에게서 발생하며, 데이터 흐름을 고치면 매년 10만 명 이상의 생명을 구할 수 있다는 것이다. 이는 의료 분야에서 단기적인 AI 가치의 상당 부분이 새로운 분자를 발명하는 것이 아니라 *기존 환자를 올바르게 안내하는 것*에 있음을 상기시켜준다. Tempus는 미국 병원 약 8,000~9,000곳을 연결하는 작업에서 아직 "20% 정도밖에 진행하지 못했다"고 밝혔는데(현재 약 5,500곳에 도달), 이는 앞으로 갈 길이 멀다는 것을 보여준다. ([AI and Healthcare, 7월 10일](http://url7324.matterfact.com/ls/click?upn=u001.idHmPrr2Geh7KYLAsTy7NkrIVb-2FgA4pmf2rMXQwGcOgWF65nICTQPa8U-2BIhrpQIA3SOyDl7kthc0NVcoMAjVcbeTdjzI4c7H5Wn609df7uOHk6NQM8iUnzMFxdCwMCTKCgPOH7o50P0nMDKQ6PyNfw-3D-3DLLtj_7mLGwmUci-2BLaXswv9WX1yTgqn3Wad-2FotHhzHgSNAZbWk637BZMrsZDMzfzszquY1FD3bOrjkKeclNH8QGxMLQr5dlwHYnZiiQUhpGK5tmoJi0QOS49MaeztLz3YI25DBtNkNP9SOIsmf1ggHXNnNoBKvxSdzepRCKDQA-2Fvx9k86jJYiKZDUIz6lwLdzpM28jlJzX643ClQd5IOy-2BxPNsMg-3D-3D))
- **거시적 수치는 양날의 검이다.** 173건의 임상시험 중 신약(2년 전 24건에서 증가)과 80~90%의 초기 임상 성공률은 분명 고무적이지만, 초기 단계 성공은 *쉬운* 부분일 뿐이며, 어렵고 비용이 큰 실패는 여전히 후기 임상시험에서 발생한다. 낙관론은 다음 사실에 단단히 묶어두어야 한다: 더 저렴하고 빠른 *발굴*이 아직 더 저렴하고 빠른 *승인*을 증명하지는 못했다는 것.

## 지난주 대비 달라진 점

- **지난주의 핵심 질문에 구체적인 답이 나왔다.** 미해결 질문은 해자(moat)가 독점적인 습식 실험실 데이터(CZI/제약사의 시각)인지, 아니면 저렴하게 생산된 합성 데이터(컴퓨팅 자원이 풍부한 AI 실험실의 시각)인지였다. 이번 주는 이 질문을 재구성했다: LabGenius는 해자가 독점 데이터인 이유가 *바로* 그것을 공개적으로 살 수 없고 아직 충분히 만들어낼 수도 없기 때문임을 보여준다. 습식 실험실의 처리량 한계(설계 200만 건, 테스트 3,000건)가 진짜 벽이다. 논쟁은 "데이터 대 컴퓨팅 대 모델 지능"에서 "모델은 괜찮다, 실험실이 병목이다"로 옮겨갔다.
- **"AI 실험실이 곧 신약 기업"이라는 흐름이 Anthropic에서 더 완전한 플레이북으로 발전했다.** 지난주에는 Anthropic이 Claude Science를 자사 파이프라인에 적용하는 것이었다. 이번 주에는 Formation Bio가 실제 비즈니스 로직, 즉 신약 스타트업이 매각을 선택하는 이유에 관한 위험 수학, 그리고 이를 극복하기 위해 설계된 허브 앤 스포크와 "10번의 시도" 구조를 제시했다. 수직 통합 스토리는 이제 헤드라인뿐 아니라 수치로도 뒷받침된다.
- **경제성에 관한 완전히 새로운 증거가 나왔다.** Insilico의 수치(완료된 2상 임상에 600만 달러/18개월 대 1억 달러 이상/6년 이상)는 지금까지 기록된 것 중 가장 뚜렷한 단일 비용 비교이며, 임상 파이프라인이 24건에서 173건으로 늘어난 것은 이 접근법이 얼마나 빠르게 확장되고 있는지를 수치로 보여준다.
- **주가는 다시 서사와 엇갈렸다.** 2주 연속으로 흥분은 팟캐스트에 있고 실제 거래 가능한 종목(RXRX, SDGR)은 표류하거나 하락했다. Recursion이 52주 최저치를 향해 주간 약 20% 하락한 것이 주목할 만한 움직임이다. 릴리의 강세는 여전히 비만치료제와 순환매 이야기이지 AI 이야기가 아니며, 이는 지난주와 달라지지 않았다.
- **새로 레이더에 오른 종목:** VivoSim (VIVS), 릴리로부터 받은 마일스톤을 계기로, 전임상 인체 조직 시뮬레이션 기업이자 "더 나은 데이터 생성" 계층의 또 다른 진입자로 떠올랐다.

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