# AI 신약 개발 순수 플레이 기업들, 실적 발표일에 희비가 갈리다 - AI 신약 개발 위클리 - 2026년 7월 30일~8월 6일 주간

> 2026년 7월 30일부터 8월 6일까지 한 주간 AI 신약 개발 관련 팟캐스트와 2분기 실적 발표에서 나온 내용을 종합했다. 슈뢰딩거(Schrödinger)와 리커전(Recursion)이 같은 날 실적을 발표했지만 정반대의 평가를 받았고, 업계는 AI 모델이 아니라 독자적인 데이터야말로 진정한 해자라는 견해로 수렴했다.

## AI 신약 개발 위클리

### 2026년 7월 30일~8월 6일 주간: AI 신약 개발 순수 플레이 기업들, 실적 발표일에 희비가 갈리다

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## 요약

- **가장 큰 사건은 실적 발표였다.** 우리가 추적하는 세 기업 모두 8월 5일 화요일에 실적을 발표했다. AI 네이티브 '순수 플레이' 두 곳은 몇 시간 간격으로 실적을 내놓았고, 시장은 정반대의 평가를 내렸다. **슈뢰딩거(SDGR)**는 예상을 상회하고 가이던스를 상향했으며, 새로운 AI 어시스턴트를 브리스톨 마이어스 스큅(Bristol Myers Squibb)의 연구 조직 전체에 배치하는 계약을 체결하고 주가가 급등했다. **리커전(RXRX)**은 매출이 예상을 밑돌았고, 지출을 줄였으며, 또 하나의 파트너 마일스톤을 확보했지만 주가는 거의 움직이지 않은 채 52주 최저가 근처에 머물렀다.

- **일라이 릴리(LLY)**는 비만 치료제 프랜차이즈를 바탕으로 실적과 가이던스 모두 압도적으로 상회하는 결과를 냈다. 이 레터와의 연관성은 대부분 간접적이다. 릴리가 23억 달러에 인수한 스타트업 아약스(Ajax)는 슈뢰딩거의 소프트웨어 위에 세워진 회사로, 바로 이 인수 건이 이번 분기 슈뢰딩거에 일회성 이익과 1,000만 달러 마일스톤을 안겨준 장본인이다. AI 신약 스토리와 GLP-1 스토리는 이제 재무적으로 서로 얽혀 있다.

- **이번 주 팟캐스트 전반에서 가장 크게 울린 하나의 주제: AI 모델은 더 이상 어려운 부분이 아니다. 어려운 것은 자신이 직접 생성한 데이터를 보유하는 일이다.** 브레이드웰(Braidwell)의 한 신중한 투자자가 그 이유를 설명했고, 릴리, 노바티스, 아젠엑스, 화이자와 파트너십을 맺고 있는 차이 디스커버리(Chai Discovery)의 창업자들은 그 데이터를 우위로 바꾸는 '플라이휠'을 묘사했다. '모델이 아니라 데이터'라는 주장이 3주 연속 지배적인 화두가 됐고, 이제는 업계에서 가장 확고한 주장이 됐다.

- **최전선에서는 구글이 AI 리더십 전체를 개편했다.** 데미스 하사비스(Demis Hassabis)는 '윗선'으로 자리를 옮겼고, 전설적인 엔지니어 제프 딘(Jeff Dean)과 산제이 게마와트(Sanjay Ghemawat)는 회사를 떠나 '디스커버리 루프(Discovery Loop)'를 창업했다. 이 회사의 핵심 메시지는 'AI가 곧 연구자'라는 것이며, 신약 개발이 로드맵에 명시적으로 포함돼 있다. 이는 지난주 알파폴드(AlphaFold) 팀 해체 소식의 직접적인 연장선이다. 구글에서 과학용 AI를 구축했던 사람들이 계속해서 다른 곳으로 떠나 같은 일을 하고 있다.

- **규모는 작지만 실질적인 커버리지 유니버스 소식:** 버텍스(Vertex)가 차세대 항체 계열 암/자가면역 치료제와 관련해 **에이비셀레라(ABCL)**와 2,800만 달러 규모의 협업 계약을 체결했다. 'AI 항체 전문 기업과 파트너십을 맺는' 모델에 또 한 표를 던진 셈이다.

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## 새로운 소식

### 1. 병목은 AI 모델이 아니다. 데이터다. (이제는 이것이 논지 전부다.)

이번 주 하나만 읽는다면 크로스오버 펀드 브레이드웰의 AI 총괄 닉 마이어버그(Nick Myerberg)와의 인터뷰를 담은 [Biotech 2050 Podcast (8월 3일)](https://app.matterfact.com/podcasts/38fb4b24fcba6f6a176c10cbef51537605117a215b5143fc22a5273fb4fda5d2?utm_source=newsletter&utm_medium=llm-ko&utm_campaign=2026-08-06-ai-drug-discovery-earnings-split)를 읽어라. 스마트 머니가 우위가 어디에 있다고 보는지에 대해 지금까지 나온 것 중 가장 명확한 설명이다.

그의 핵심 주장을 쉽게 풀면 이렇다. 다들 이야기하는 화려한 AI 모델은 점점 커머디티가 되고 있다. 그는 직설적으로 말했다. "모델 아키텍처는... 이미 그럴 가능성이 높고 앞으로도 점점 더 상품화될 것입니다. 물론 가치는 모델 아키텍처 자체에 있지 않습니다. LLM 분야의 프런티어 랩들을 살펴보면... 모델들은 대체로 비슷해 보입니다." 그가 주장하는 진짜 승자의 조건은, 경쟁사가 인터넷에서 긁어올 수 없는, 자신의 실험실에서 직접 수행한 실험을 통해 *자체 독점 데이터를 생성*할 수 있는 능력, 그리고 그 데이터를 다시 모델에 투입해 "다음에 생성하는 데이터가 이전 데이터보다 더 많은 정보를 담게" 만드는 능력이다. 그는 이미 소진된 대안을 단호하게 지적했다. "공개적으로 이용 가능한 데이터셋에 잠재돼 있던 가치는, 적어도 특정 분야에서는 이미 소진됐고... 그것만으로는 별로 멀리 가지 못했습니다."

마이어버그는 또한 노벨상을 수상한 단백질 구조 예측의 혁신, 알파폴드(AlphaFold)에 대해서도 인상적인 재해석을 내놓았다. 그는 알파폴드의 성공이 구글의 모델 덕분만은 아니었으며, "수 세대에 걸친 과학자들이 쌓아 올린 이 과학 제도의 수확물"이라고 주장했다. 즉 구조생물학자들이 모델이 학습한, 실험적으로 규명된 단백질 구조의 공개 데이터베이스를 구축하는 데 쏟은 약 반세기와 "규모로 따지면 대략 500억 달러"가 그 밑바탕이라는 것이다. 하나의 모델이 "10년 안에 인류의 모든 질병을 해결할" 것이라고 생각하는 창업자들에게 그가 던지는 경고는 이렇다. 알파폴드가 매우 구체적이고 잘 정의된 하나의 문제를 풀 수 있었던 것은, 그것이 희귀하고 순도 높은 데이터셋 위에 놓여 있었기 때문이다. 생물학 대부분의 영역에는 그런 데이터셋이 기다리고 있지 않다.

그는 브레이드웰이 투자한 기업들과 그 이유를 언급했다.

- **프록시마(Proxima)**: '분자 접착제(molecular glue)'를 비롯한 근접 조절제(단순히 단백질 하나를 막는 게 아니라 두 단백질을 끌어당겨 붙이는 유형의 약물)를 연구한다. 역사적으로 이런 약물은 '우연히' 발견돼 왔다. 프록시마의 강점은 그렇지 않으면 존재하지 않을 상호작용 데이터를 생성하는 능력이다.
- **라일라 사이언시스(Lila Sciences)**: AI의 예측이 '자연과 빠르고 저렴하게 맞부딪히도록' '자율 주행 실험실'을 구축하고 있다. 브레이드웰은 약 1년 전 이 회사의 시리즈 A를 공동 주도했다.
- 이름이 공개되지 않은 한 **항체 설계 기업**은 강력한 모델과 '루프 안의 실험실'을 결합하고 있는데, 그는 공개된 항체 데이터셋이 이례적으로 우수하기 때문에 이 회사가 앞서 나가고 있다고 말했다.

같은 '데이터에는 돈을 쓰지 않는다'는 불만이 이번 주 한 에피소드 제목 전체를 관통했다. [Data in Biotech (8월 5일)](https://app.matterfact.com/podcasts/b01434dbe4ebf230d72530137f623bb7bb8205ee01e015486e8bc45593524ad8?utm_source=newsletter&utm_medium=llm-ko&utm_campaign=2026-08-06-ai-drug-discovery-earnings-split)의 제목은 "바이오테크는 왜 AI 이야기만 하고 필요한 데이터에는 돈을 쓰지 않는가"였다. 이 에피소드가 묘사하는 긴장은 마이어버그 논지의 이면이다. 이제 모두가 데이터가 해자라는 데 동의하지만, 데이터를 생성하는 일은 비용이 많이 들고 화려하지 않아서 여전히 투자가 부족하다는 것이다.

**왜 중요한가:** 이것이 이 분야의 모든 기업을 판단하는 잣대다. 그 기업은 자신만의 차별화된 데이터를 생성하는가, 그리고 그 데이터는 복리로 쌓이는가? 리커전의 핵심 피치(거대한 사내 데이터 공장)와 슈뢰딩거의 핵심 피치(정답에 해당하는 '그라운드 트루스' 데이터를 생성하는 물리 기반 시뮬레이션)는 사실상 둘 다 바로 이 질문에 대한 답이다.

### 2. 차이 디스커버리(Chai Discovery): '신약 설계도 결국 또 하나의 스케일링 문제'

이번 주 놓치지 말아야 할 또 다른 에피소드는 **차이 디스커버리**의 공동 창업자 조시(Josh)와 매트(Matt)와의 긴 인터뷰를 담은 [Training Data (8월 4일)](https://app.matterfact.com/podcasts/a43b87c08944ab082b63190c771eceb0d94a493256e57066288288372d0f0782?utm_source=newsletter&utm_medium=llm-ko&utm_campaign=2026-08-06-ai-drug-discovery-earnings-split)다. 차이는 가장 주목받는 비상장 AI 신약 기업 중 하나이며, 제목은 이들의 믿음을 정확히 담고 있다. 신약 설계가 지금까지처럼 '시행착오'와 '우연'에 의존하는 과정이 아니라, 코드를 작성하는 것과 같은 하나의 공학 분야가 될 것이라는 믿음이다.

조시의 이력은 시사하는 바가 크다. 그는 OpenAI 초창기 팀 출신으로(GPT-1, GPT-2, 그리고 초기 '스케일링 법칙' 연구에 참여했다) 회사 전체를 하나의 질문 위에 세웠다. "모델이 영어, 독일어, 프랑스어를 배울 수 있다면, DNA와 단백질을 배우지 못할 이유가 무엇인가?" 매트는 생물학이 아니라 순수 수학과 이론 컴퓨터과학 출신으로, 이 분야가 보기보다 무섭지 않다는 점을 지적했다. 항체든 미니 단백질이든 "이것들은 모두 아미노산의 서열일 뿐이며... 모델 입장에서는 다른 종류의 프롬프트일 뿐입니다."

가장 투자자 입장에서 흥미로웠던 부분은 이들이 설명한 **비즈니스 모델과 데이터 플라이휠**이었다. 차이는 자체 신약 파이프라인을 구축하는 대신 대형 제약사와 파트너십을 맺는데, 이들은 파트너 이름을 직접 언급했다. "일라이 릴리, 노바티스, 아젠엑스, 화이자입니다." 결정적으로 이들은 파트너십 모델이 자체 파이프라인에서는 나오지 않는 엄격함을 강제한다고 주장했다. "차이에서 모델을 출시할 때는 정말로 작동해야 합니다... 그 파트너들은 쉽게 넘어오지 않으니까요." 그리고 이들은 제약사가 AI를 쓸 줄 모른다는 통념도 반박했다. "제약사는 AI를 어떻게 써야 할지 모른다고 많은 사람이 말했지만... 솔직히 저희 경험은 그렇지 않았습니다... 데이터를 보여주면 그들은 전면적으로 뛰어듭니다." 제약사에 선택의 여지가 없는 이유도 밝혔다. "일라이 릴리는 지금 시가총액 1조 달러짜리 제약사입니다. 블록버스터 신약을 더 확보하지 못하면 영원히 1조 달러짜리 제약사로 남아 있을 수는 없습니다."

이들은 데이터 문제에 대해서도 솔직했다. 이들의 골드 스탠더드 학습 데이터는 마이어버그가 언급한, 1970년까지 거슬러 올라가는 바로 그 공개 단백질 데이터베이스다. "1970년 이래로 진짜 실험실 과학자들이 그저 결정 구조를 계속 등록해 온 것입니다... 그것이 없었다면 구조 예측과 설계는 애당초 성립하지 않았을 것입니다." 그리고 그 한계에 대한 이들의 답도 같은 플라이휠이다. 모델을 사내에서 사용하고, 그것이 무엇을 할 수 있고 할 수 없는지에 대한 새로운 데이터를 생성하고, 재학습시키는 것이다. 직관에 반하는 예측 하나도 내놓았다. 더 나은 AI는 실험실 작업을 줄이는 게 아니라 오히려 *늘릴* 수 있다는 것이다. "소프트웨어 엔지니어가 더 생산적이 된 지금 오히려 그 수요가 늘어난 것처럼... 실험실에 대한 수요도 더 늘어날 수 있습니다."

**왜 중요한가:** 차이는 상장된 순수 플레이 기업들을 비교할 수 있는 가장 명확한 비상장 시장 벤치마크다. 방금 블록버스터급 분기 실적을 낸 그 1조 달러 고객(릴리)과 동일한 파트너십을 맺고 있으며, 슈뢰딩거와 (정도는 덜하지만) 리커전이 함께 추구하는 바로 그 '파트너십과 데이터 복리화' 모델을 뒷받침한다.

### 3. 구글의 AI 두뇌 집단이 떠나고, 그들의 화이트보드에는 신약 개발이 적혀 있다

지난주 화두는 구글이 노벨상을 수상한 알파폴드 팀을 해체하고 있다는 소식이었다. [Tech Brew Ride Home (8월 5일)](https://app.matterfact.com/podcasts/727abf65bca5c15613bc6d1101b4d9a9ecc532c1f074ad17cbbca6b7a3003171?utm_source=newsletter&utm_medium=llm-ko&utm_campaign=2026-08-06-ai-drug-discovery-earnings-split)에 따르면 이번 주에는 그 개편이 최고위층까지 번졌다.

- 구글 딥마인드 수장이었던 **데미스 하사비스**는 구글 딥마인드 의장 겸 알파벳 최고과학자로 자리를 옮겼고, 알파벳의 AI 신약 개발 부문인 **아이소모픽 랩스(Isomorphic Labs)**는 계속 이끈다. 그는 이를 건강 문제로 프레이밍했다. "저는 항상 AI의 가장 중요한 활용처가 인류의 건강을 개선하는 일이어야 한다고 믿어 왔습니다... 마침내 암 같은 질병을 치료하는 데 도움을 주는 것보다 이를 더 잘 입증할 방법이 있을까요." 몇몇 논평가들은 이 인사를 조금 덜 호의적으로 해석하며, 구글이 상업적으로 더 시급한 코딩 AI 경쟁을 따라잡으려 애쓰는 동안 하사비스가 (예컨대 '월드 모델' 같은) 자신이 선호하는 장기 연구 베팅에 집중할 수 있도록 '윗선으로 밀어 올려진' 것이라고 봤다.
- **제프 딘**(구글의 약 30번째 직원이자 업계에서 가장 존경받는 엔지니어 중 한 명)과 그의 오랜 협업자 **산제이 게마와트**가 딥마인드의 최고위급 과학자 두 명, 오리올 비니얼스(Oriol Vinyals)와 콕 레(Quoc Le)와 함께 회사를 떠나 공익기업(public-benefit company) **디스커버리 루프**를 창업했다. 구글은 창업 투자자로 참여했으며, 그 밖의 투자자로는 래디컬 벤처스(Radical Ventures)와 비노드 코슬라(Vinod Khosla)의 투자사가 있다.

디스커버리 루프의 전제는 신약 개발을 정면으로 겨냥하고 있다는 점에서 이해할 가치가 있다. 이들의 피치는 과학적 방법론 자체를 자동화하는 것이다. "실험을 제안하고, 그 실험을 실행하는 데 필요한 것을 구현하고, 실험을 평가하고, 결과를 얻습니다." 이런 루프를 수천 번 돌려 명시적으로 "칩 설계, 생물학, 신약 개발, 소재 설계" 분야에서 "초인적인 발전"을 이루겠다는 것이다. 코슬라는 이것이 오늘날의 도구와 어떻게 다른지 이렇게 구분했다. "인간은 지금까지 AI를 연구를 하기 위한 도구로 사용해 왔지, AI 자체가 연구자였던 적은 없습니다... 디스커버리 루프의 근본은 AI가 곧 연구자라는 것입니다."

**왜 중요한가:** 2주 연속으로, 어쩌면 이 분야를 발명했다고도 할 수 있는 바로 그 회사 *안에서* 과학용 AI를 개척했던 사람들이 계속해서 회사를 떠나 집중적이고 독립적인 베팅을 하고 있다. 이는 AI 신약 개발이라는 *아이디어* 자체에는 긍정적이지만, 어느 한 대형 테크 플랫폼이 이 영역을 그냥 독차지할 것이라는 생각에는 부정적인 신호라고 할 수 있다. 또한 이는 모든 순수 플레이 기업들에게 경쟁의 기준을 높인다. 다음 경쟁의 물결은 'AI를 과학자를 위한 도구'로 취급하는 게 아니라 'AI가 곧 과학자'로 취급하는, 쟁쟁한 인재들이 모인 스타트업이 될 것이다.

### 4. 더 저렴하게 신약을 만드는 법: AI가 대신 읽고, 창고에 잠든 약을 구하는 일

[Business of Biotech (8월 3일)](https://app.matterfact.com/podcasts/ad1ebcdc4833007068178509d984cd6a5a792b797e2d9ec3722766b327fa8ed4?utm_source=newsletter&utm_medium=llm-ko&utm_campaign=2026-08-06-ai-drug-discovery-earnings-split)에는 아네트 바커(Annette Bakker, Children's Tumor Foundation)와 신약 개발에 금융 공학을 접목한 것으로 유명한 MIT 교수 앤드루 로(Andrew Lo)가 출연해 '신약 개발에서의 AI'의 또 다른 결을 다뤘다. 기업들이 포기한 약물을 *구제*하는 데 AI를 활용하는 것이다. AI의 역할은 화려하지는 않지만 실질적이다. 챗봇이 인간 전문가와 함께 일하면서 "방대한 양의 문헌을 훑어" 유망한 창고행 자산을 며칠 만에 찾아낼 수 있다. 원래는 "문자 그대로 몇 년이 걸렸을" 작업이다.

흥미로운 대목은 금융 관점의 통찰이었다. 로는 초희귀질환 치료제에 대해 이제 "완전히 민간 부문 기반의 솔루션에 대한 매우 신뢰할 만한 경제적 논거"가 있다고 주장했으며, 이는 특정 희귀질환 치료제 개발에 대해 FDA가 부여하는, 다른 제약사에 팔 수 있는 양도 가능한 보상인 **우선심사 바우처(priority review voucher, PRV)**를 중심으로 성립한다. 바우처 매각 가격은 이제 "1억 달러를 넘고" 일부는 "1억 5천만 달러가 넘는다." 로의 도발적인 주장은 이렇다. "승인 이후 약값을 단 한 푼도 받지 않는다 해도, 심지어 무료로 나눠준다 해도, 투자자는 PRV 매각만으로 매우, 매우 후한 수익을 낼 수 있습니다." 바커가 지적한 현실적인 장애물은 대형 제약사 내부에서 창고행 약물을 밖으로 내보내는 일이 "누구의 업무도 아니다"라는 점이다. 화이자에서 스프링웍스(SpringWorks)로 약 하나(고메클리, Gomekli)를 이전시키는 데만 "200명의 자원봉사자"가 필요했다고 전해진다. 바커와 로는 이 문제를 해결하기 위해 검증된 창고행 자산 데이터베이스를 구축하고 있다.

여기서 두 갈래가 지난주들과 이어진다. FDA는 **8월 5일** 약물 재창출(repurposing) 관련 회의를 열었고(바커도 초청받았다), "중국 바이오테크가 앞지를 수 있다"는 보안 우려도 다시 떠올랐는데, 이는 업계 정책 논의에서 반복적으로 등장하는 저류다.

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## 논쟁 지점

**이 중 실제로 지금 작동하고 있는 게 있는가, 아니면 여전히 약속에 불과한가?** 가장 유용한 현실 점검은 실적 발표를 앞두고 진행된 [Biotech Hangout Ep. 191 (7월 31일 녹화)](https://app.matterfact.com/podcasts/a93397efa9f0293599cdf572a11006d6f45d6cb79fac3fe4fcea09fab2ca5f36?utm_source=newsletter&utm_medium=llm-ko&utm_campaign=2026-08-06-ai-drug-discovery-earnings-split)의 바이사이드 라운드테이블에서 나왔다. 바이오테크 투자자와 은행가로 구성된 패널은 곱씹어 볼 만한 미묘한 시각으로 정리됐다.

- **낙관적인 시각:** AI는 프로토콜 작성, 실험 설계, 결과 작성, 논문 검토 등 *과학을 수행하는 과정* 자체를 실제로 변화시키고 있으며, 과학자의 '몇 주, 몇 달'이 걸리던 시간을 '10분'으로 줄이고 있다. 한 패널리스트는 연구 도구 기업 케이던스(Cadence)가 "불과 최근 몇 달 만에 사이트에 15만 명 넘는 과학자를 추가했다"고 언급했다. 이 영역은 '몹시 뜨겁고', 대형 제약사들의 AI에 대한 관심도 '정말 강한데', 심지어 앤트로픽(Anthropic)이 "브리스톨 마이어스나 애브비를 그냥 인수해버릴 수도 있다"는 (일축되기는 했지만) 추측까지 나왔다.
- **회의적인 시각, 이 부분이 중요하다:** "AI로 분자를 만든다고 해서 우리 업계의 병목이 반드시 해결되는 건 아닙니다"라고 한 투자자는 경계했다. "실제 비용은 사실 임상 단계에 있고, 그곳에서는 AI가 도움이 되기는 하지만 그렇게까지 도움이 되지는 않기 때문입니다." 다른 패널리스트는 이렇게 표현했다. 플랫폼은 "무한한 힘을 가질 수 있지만, 그것을 실제로 구현하는 능력은 제한적일 수 있습니다." 결론은, AI는 "모든 사람의 연구에 내장될 기술"이 될 것이며 "유일한 동력"이라기보다는 하나의 *조력자*라는 것이다.
- **우리가 다루는 두 순수 플레이 기업에 대해서는** 한 패널리스트가 다들 속으로만 생각하던 말을 그대로 꺼냈다. "리커전과 슈뢰딩거는... AI에 대한 레버리지가 매우 높았는데... 그 주가 차트를 보면 사실 그렇게 좋지는 않았습니다."

그 마지막 발언이 이번 논쟁의 전부다. 이번 주 실적은 'AI에 레버리지된' 순수 플레이 기업들이 과연 화제성을 숫자로 전환할 수 있는지에 대한 첫 실질적인 시험대였고, 두 기업은 매우 다르게 답했다.

임상시험 쪽에서는 좀 더 좁은 범위의 두 번째 논쟁이 이어지고 있다. [Note to File (8월 2일)](https://app.matterfact.com/podcasts/a557a9b4c32fcdb49d1ddcecde0871fca99f672168a77494fb3faf2105101b42?utm_source=newsletter&utm_medium=llm-ko&utm_campaign=2026-08-06-ai-drug-discovery-earnings-split)은 AI와 실시간 데이터를 임상시험에 접목하려는 FDA의 움직임에 계속 회의적인 입장을 유지하며, 한 임상시험(TRAVERSE)에서 2023년 12월 시작 이후 29개 사이트 중 단 2곳만이 실제로 이니셔티브를 시행했다고 지적했다. 이는 무엇을 해결하려는 문제인지조차 아직 불분명한, '준비, 발사, 조준' 순서가 뒤바뀐 패턴이다. 되새길 점은, AI가 실험실에서 효과를 발휘하더라도 비용이 많이 들고 느린 임상 단계야말로 여전히 대부분의 비용과 위험이 몰려 있는 곳이라는 사실이다.

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## 주목할 종목

세 기업 모두 8월 5일 화요일에 2026 회계연도 2분기 실적을 발표했다. 아래 주가는 8월 6일 목요일 기준이다.

### 슈뢰딩거(SDGR): 기대에 부응한 순수 플레이

- **주가:** 17.81달러, 당일(8월 6일) 8.6% 상승했으며, 지난주 15.35달러에서 약 **16% 올랐다**. 그룹 내에서 단연 돋보이는 움직임이었다. 시가총액은 약 13억 달러로, 52주 최고가 23.02달러에는 여전히 크게 못 미친다.
- **실적 발표(핵심 지표에서 깔끔하게 예상을 상회하고 가이던스를 상향했다):**
- 매출 **5,890만 달러, 예상치 약 4,720만 달러 대비 상회**.
- 반복 소프트웨어 매출을 가늠하는 가장 좋은 지표인 연간계약가치(ACV)는 **2,960만 달러로 전년 동기 대비 27% 증가**해, 연간 가이던스인 10~15% 성장을 여유 있게 웃돌았다. 소프트웨어 매출은 3,250만 달러였고, 마진이 더 높은 '호스티드(클라우드)' 비중은 1년 전 31%에서 47%로 뛰었다.
- 1,000만 달러 마일스톤에 힘입어 연간 신약 개발 매출 가이던스를 기존 5,500만~6,500만 달러에서 **6,500만~7,500만 달러로 상향**했고, 연간 ACV 가이던스 **2억 1,800만~2억 2,800만 달러는 그대로 유지**했다(참고: 한 통신사가 이를 "2,100만~2억 2,800만 달러"로 오기했으나, 정확한 수치는 2억 1,800만~2억 2,800만 달러다).
- 발표된 주당순이익(EPS) 0.08달러는 흑자로의 큰 전환처럼 보이지만 주의가 필요하다. 대부분 릴리의 아약스 인수와 연계된 이익에 1,000만 달러 아약스 마일스톤까지 더해진 약 4,900만 달러의 일회성 기타 수익 덕분에 크게 부풀려진 수치이며, 순수한 영업이익이 아니다.
- **AI 관련 실질 내용:** 실적 발표 당일 아침, 슈뢰딩거는 대규모 화학 탐색 도구 및 레트로신스(RetroSynth, AI 합성 계획)와 더불어 **새로운 '에이전틱 AI 공동 과학자' 번센(Bunsen)을 BMS의 연구 조직 전반에 대규모로 배치하는 브리스톨 마이어스 스큅과의 전략적 계약**을 발표했다. 최고과학책임자 로버트 아벨(Robert Abel)은 "BMS가 번센을 대규모로 배치한다는 사실에 매우 기쁩니다"라고 말했다. CEO 라미 파리드(Ramy Farid)는 이를 이번 주의 지배적인 주제와 거의 똑같은 언어로 연결지었다. "바이오제약 업계가 빠르게 변화하는 AI 환경을 헤쳐 나가는 가운데... 그라운드 트루스 데이터를 생성해야 할 필요성은 그 어느 때보다 커졌습니다. 정확도가 매우 높은 물리 기반 시뮬레이션을 AI와 결합하고, 에이전틱 공동 과학자 번센을 출시함으로써... [우리는] 신약 개발의 미래를 위한 결정적인 컴퓨팅 인프라를 구축하고 있습니다."
- **주목할 만한 긴장:** 번센은 슈뢰딩거의 가장 큰 제품 스토리이지만, 지난주와 마찬가지로 **팟캐스트에서는 사실상 전혀 언급되지 않았다**. 대형 제약사가 이를 광범위하게 배치한다는 상업적 사건은 실재하지만, 외부 담론은 아직 그것을 따라잡지 못했다. 번센의 정식 상용 출시 목표 시점은 여전히 2026년 말이다.

### 리커전(RXRX): 기대에 부응하지 못한 순수 플레이

- **주가:** 3.18달러, 당일 거의 보합이었고 지난주 3.03달러에서 약 **5% 올랐다**. 52주 최저가 2.77달러(최고가는 7.18달러) 근처에서 여전히 부진하다. 시가총액은 약 17억 달러.
- **실적 발표(부진했다):** 매출은 단 **770만 달러로 예상치 약 1,200만 달러를 크게 밑돌았고**, 소폭의 주당 손실을 기록했다. 경영진이 선택한 서사는 돌파구가 아니라 절제와 지구력이었다. 연간 현금 영업비용 가이던스를 1,500만 달러 **낮춰 3억 7,500만 달러로 조정**했고, 분기 말 기준 현금(약 5억 5,680만 달러)이 "2028년 초까지" 버틸 활주로를 제공한다고 밝혔다. CFO는 이 삭감을 "더 적은 비용으로 같은 양 혹은 그 이상을 해내는 것"이라고 표현했다.
- **AI/파트너십 관련 실질 내용(유일한 진짜 긍정 요인):** 실적 발표 콜에서 리커전은 제넨텍이 로슈/제넨텍 협업의 **첫 신경과학 타겟**('이전까지 탐색되지 않았던' 것으로 표현됨)을 공동 초기 발굴 프로그램으로 격상시켰다고 발표했으며, 경영진은 이를 자사 플랫폼이 이미 알려진 생물학을 최적화하는 데 그치지 않고 "새로운 생물학을 발견"할 수 있다는 증거로 내세웠다. 로슈/제넨텍 파트너십에서 이제까지 **2억 1,600만 달러 이상**을, 전체 파트너십을 합쳐 누적 현금 유입 **5억 달러 이상**을 실현했으며, 발굴 마일스톤을 12건 넘게 달성했다. 플랫폼 관련 수치도 자랑했다. 독점 데이터 50페타바이트 이상, 업계 평균이 화합물 약 2,500개와 약 4년이 걸리는 데 비해 약 330개 화합물과 약 1.5년 만에 후보물질에 도달했다는 점, 그리고 마이크로소프트 리서치 출신 **호이풍 푼(Hoifung Poon)**을 최고AI책임자로 영입한 사실이다. 사내 파이프라인에서는 희귀질환 FAP를 겨냥한 주력 프로그램 REC-4881의 추가 2상 데이터가 11월에 나올 예정이다.
- **해석:** '모델이 아니라 데이터'라는 논지에 비추어 보면 리커전은 대규모로 자체 데이터를 생성하는 데 걸린 *가장 순수한* 베팅이지만, 이번 분기에도 투자자들이 기다리는 임상 또는 상업적 변곡점을 아직 제시하지 못했다. 메시지는 "2028년까지 버틸 활주로가 있고 마일스톤이 꾸준히 나오고 있다"는 것이었고, 그래서 주가는 거의 움직이지 않았다. 여전히 결과로 증명해야 하는 스토리로 남아 있다.

### 일라이 릴리(LLY): 거인, 그리고 순수 플레이 기업들 뒤에 있는 자금 배관

- **주가:** 1,192.80달러, 당일 약 2% 상승했고 지난주 1,155.27달러에서 약 **3% 올랐다**. 시가총액은 약 1조 1,200억 달러.
- **실적 발표(압도적으로 예상을 상회하고 가이던스를 상향했다):** 매출 **229억 7,000만 달러로 전년 동기 대비 48% 증가, 예상치 약 207억 달러 대비 상회**. 비GAAP EPS **8.38달러로 예상치 약 6.58달러 대비 상회**(두 수치 모두 인수 연구 관련 비용 3.03달러라는 큰 차감분을 포함한다). 몬자로(Mounjaro) 매출은 99억 달러(91% 증가), 젭바운드(Zepbound)는 49억 달러(46% 증가)였고, 새로운 경구용 GLP-1 알약 오르포글리프론(브랜드명 Foundayo)은 첫 판매 분기에 9,800만 달러를 기록했다. 릴리는 연간 매출 가이던스를 **850억~870억 달러로 상향**했다. 차세대 3중 호르몬 치료제 레타트루타이드(retatrutide)는 이제 완전한 데이터 패키지를 확보했으며, 2027년 1분기에 미국 신청이 예정돼 있다. 애널리스트들은 목표주가를 잇달아 상향했다(웰스파고 1,330달러, BMO 1,400달러, 모건스탠리 1,419달러, 캔터 1,410달러).
- **AI 뉴스레터에 실린 이유:** 릴리는 AI 신약 발굴 플랫폼을 판매하는 회사가 아니지만, 이번 주 생태계의 재무적 닻 역할을 했다. **슈뢰딩거의 플랫폼 위에 세워진 회사 아약스 테라퓨틱스를 23억 달러에 인수한 건이, 바로 이번 분기 슈뢰딩거의 일회성 이익과 1,000만 달러 마일스톤을 만들어낸 장본인이다.** 릴리는 또한 차이 디스커버리의 대표 파트너로 이름을 올린 회사이기도 하다. 차이의 창업자들이 새로운 블록버스터 없이는 1조 달러짜리 제약사가 "영원히 1조 달러짜리 제약사로 남아 있을 수는 없다"고 말했을 때, 그들이 염두에 둔 회사가 바로 릴리이며, 릴리는 그에 걸맞게 AI 네이티브 파트너들에게 자금을 쏟아붓고 있다.

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## 파급 효과

- **에이비셀레라(ABCL):** [Telltales (8월 2일)](https://app.matterfact.com/podcasts/02322b937dda7fffc0a32d50d6155392b04df4ae1f09c20d7614ae7df3b98a86?utm_source=newsletter&utm_medium=llm-ko&utm_campaign=2026-08-06-ai-drug-discovery-earnings-split)에 따르면 버텍스는 자가면역질환용 차세대 다중특이 T세포 인게이저(항체 계열 약물)와 관련해 **에이비셀레라와 선지급금 2,800만 달러 규모의 협업 계약**을 체결했다. (정확히 말하면, 그 주 버텍스의 *진짜* 큰 움직임은 별도의 **크렐레네틱스(Crelenetics) 전액 현금 100억 달러 인수**였다. 에이비셀레라와의 계약은 그와 나란히 이뤄진 소규모 과학 파트너십이지 인수가 아니다.) 금액 자체는 크지 않지만 'AI 항체 전문 기업과 파트너십을 맺는' 모델, 즉 브레이드웰과 차이가 이번 주 내내 옹호한 것과 같은 항체 설계 논지에 대한 의미 있는 신뢰 표시다.
- **'사느냐 만드느냐' 프레임이 이제 어디에나 등장한다.** AI로 제작되는 시장 팟캐스트 텔테일즈(Telltales)는 이번 주 제약사들의 딜을 하이퍼스케일러의 자본지출 논쟁과 연결지었다. "실제 잉여현금흐름이 있는" 기업은 역량을 직접 구축하는 대신 "사들이고", "그 지름길의 가격은 그 주에 현금을 가진 다른 누군가가 정한다"는 것이다. 이는 정확히 AI 신약 개발에서 벌어지고 있는 역학이다. 릴리와 BMS는 대규모로 플랫폼을 사들이거나 배치할 현금을 가지고 있지만, 소규모 바이오테크는 그렇지 않다. 이는 자금난에 시달리는 순수 플레이 기업이 아니라 대형 제약사가 대부분의 가치를 가져갈 수 있다는 지난주의 지적을 다시 한번 뒷받침한다.
- **엔비디아와 구글 클라우드는 여전히 곡괭이와 삽을 파는 계층이다.** 슈뢰딩거 번센의 얼리 액세스는 엔비디아 및 구글 클라우드의 컴퓨팅과 툴링과 함께 번들로 제공되는데, 이는 어느 신약 기업이 이기든 상관없이 '곡괭이를 파는' 트레이드(모두의 AI 생물학 밑에 깔린 컴퓨팅과 클라우드)가 계속 복리로 쌓이고 있음을 상기시킨다.
- **자금 조달 엔진으로서의 우선심사 바우처**(앤드루 로의 논의에서 나온)는 희귀질환 개발사들에게 화제성이 아닌 실질적인 촉매로서 지켜볼 가치가 있다. 1억 달러를 넘는 바우처 가격은 그 자체만으로도 원래는 경제성이 없던 프로그램을 수익성 있게 만들 수 있다.

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## 지난주와 달라진 점

- **지난주 남겨둔 궁금증에 답이 나왔고, 그것이 두 순수 플레이 기업의 희비를 갈랐다.** 지난주 우리는 프런티어 AI 랩들이 신약 개발로 진출하고 대형 제약사들이 자체 AI를 구축하는 상황에서 "상장된 순수 플레이 기업들에게 남는 것은 무엇인가"라고 물었고, 8월 5일 실적 발표를 그 시험대로 짚었다. 슈뢰딩거의 소프트웨어는 여전히 10~15% 가이던스를 웃도는 복리 성장을 이어가고 있는가, 그리고 리커전은 데이터 생성 역량을 실제 성과로 전환했는가? 답은 이렇다. **슈뢰딩거는 그렇다**(ACV +27%, 예상과 가이던스 모두 상회, 그리고 BMS와의 대규모 번센 딜이라는 간판급 소식). **리커전은 아직이다**(매출 부진, 새로운 파트너 마일스톤과 비용 삭감은 있었지만 임상이나 상업적 변곡점은 없었다). 이번 분기 한 순수 플레이 기업은 'AI 레버리지' 배수를 정당화했고, 다른 한 곳은 여전히 인내심을 요구하고 있다.
- **번센의 견인력에 대한 질문에 첫 실질적인 데이터 포인트가 나왔다.** 지난주 번센은 외부 보도가 전혀 없는 상태로 막 얼리 액세스에 들어간 참이었다. 이번 주에는 그 실질 내용이 팟캐스트의 화제성이 아니라 상업적 사건으로 도착했다. **브리스톨 마이어스 스큅이 번센을 연구 조직 전반에 배치**한 것이다. (번센에 대한 팟캐스트의 침묵은 여전하며, 마인드셰어 격차는 아직 열려 있다.)
- **알파폴드 팀 해체가 전면적인 리더십 이탈로 번졌다.** 지난주: 알파폴드 팀의 4분의 1이 떠났고 그룹은 제미니/아이소모픽에 흡수되고 있었다. 이번 주: 하사비스는 윗선으로 자리를 옮겼고, 제프 딘, 산제이 게마와트, 오리올 비니얼스, 콕 레는 구글을 떠나 신약 개발을 로드맵에 담은 'AI가 곧 연구자' 회사 디스커버리 루프를 창업했다. 이 흐름은 이제 명백하다.
- **'모델이 아니라 데이터'라는 논지가 컨센서스로 굳어졌다.** 지난주에도 관통하는 흐름이었고(리제네론, 바이오센추리의 '음성 데이터' 지적), 이번 주에는 브레이드웰, 차이, 그리고 Data in Biotech의 에피소드 제목 전체를 통해 더욱 명확하게 표현됐다. 이제 업계에서 가장 확고한 주장이 됐다.
- **릴리의 알 수 없었던 7월 30일 하락은 밋밋하게 해소됐다.** 지난주 우리는 명확한 원인 없이 LLY가 하루 만에 약 4.5% 하락한 점을 짚었다. 결국 큰 의미는 없었다. 8월 5일의 예상 상회 및 가이던스 상향으로 주가는 다시 올랐고, 한 주를 약 3% 상승 마감했다.

**다음 주로 이어갈 질문들:**

1. 리커전의 로슈/제넨텍 신경과학 마일스톤과 11월 FAP 2상 데이터가 마침내 촉매가 되어줄 것인가, 아니면 '결과로 증명하라'는 할인이 계속될 것인가?
2. 슈뢰딩거의 BMS와의 번센 딜(그리고 그 이전의 엔비디아/구글 번들링)이 ACV 가속으로 나타나기 시작할 것인가, 그리고 팟캐스트/외부 담론이 마침내 번센을 다루기 시작할 것인가?
3. 디스커버리 루프나 또 다른 'AI가 과학자' 스타트업이 첫 과학적 또는 신약 타겟을 공개할 것인가, 그리고 기존 기업들은 어떻게 대응할 것인가?
4. 앤트로픽의 '희귀 및 소외 질환'을 위한 전임상 프로그램(2주 전 짚었던 사항)은 여전히 구체적인 프로그램이나 파트너가 공개되지 않았다. 첫 사례가 나오는지 지켜볼 것.
5. 우선심사 바우처로 자금을 조달하는 희귀질환 포트폴리오(로/바커 모델)가 실제 자본을 투입받아 실제로 출범할 것인가?

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