[메디칼타임즈=김민건 기자] SK바이오팜이 엔비디아의 최신 AI 가속기 B200 128장 규모의 연산자원을 확보하고 신약개발 전 과정에 인공지능(AI)을 적용하기 위한 기반 구축에 나선다.

핵심은 단순히 고성능 그래픽처리장치(GPU) 확보가 아니다. 바이오·헬스케어에 특화된 파운데이션 모델을 자체 개발하고, 비임상 연구 결과를 임상으로 연결하는 중개연구에 AI를 접목한 'TR-AX(Translational Research-AI Transformation)'를 고도화하는 데 대규모 연산자원을 집중 투입한다는 계획이다.

2일 SK바이오팜(대표이사 사장 이동훈)은 엔비디아 블랙웰(Blackwell) 아키텍처 기반 AI 가속기 'B200' 128장 규모의 AI 컴퓨팅 자원을 확보했다고 밝혔다.

B200 128장의 연산 성능은 FP8 기준 초당 576페타플롭스(PFLOPS), 약 0.58엑사플롭스 규모다.

SK바이오팜이 B200 서버를 직접 구축하는 형태는 아니다. SK텔레콤이 구축한 B200 기반 데이터센터 클러스터 '해인'의 GPUaaS(GPU as a Service)를 구독해 필요한 연산자원을 사용하는 방식이다.

SK바이오팜은 이렇게 확보한 연산자원을 바이오·헬스케어 특화 AI 모델 개발에 우선 활용한다.

현재 회사가 중점적으로 추진하고 있는 분야는 'TR-AX'다. TR-AX는 동물실험 등 비임상 단계에서 확보한 연구 결과를 사람을 대상으로 하는 임상 연구로 연결하는 중개연구에 AI를 접목하는 개념이다.

신약개발에서는 후보물질이 비임상 단계에서 좋은 결과를 보이더라도 실제 환자를 대상으로 한 임상시험에서 같은 효과를 내지 못하는 경우가 적지 않다.

SK바이오팜은 질환과 타깃, 화합물 등에 축적된 데이터를 AI로 분석해 전임상과 초기 임상 단계에서 연구자산의 가치를 보다 정밀하게 판단하는 데 TR-AX를 활용한다는 구상이다.

이를 위해 이번에 확보한 B200 연산자원이 대규모 AI 모델 학습과 추론에 투입된다.

SK바이오팜은 자체적으로 확보한 바이오·헬스케어 특화 파운데이션 모델을 실제 연구 과제에 적용하고, 이를 바탕으로 질환·타깃 발굴과 화합물 연구, 중개연구 등 신약개발 초기 단계의 연구 역량을 고도화할 계획이라고 설명했다.

이 외에 여러 업무에서 공통으로 사용할 수 있는 전용 거대언어모델(LLM)을 구축해 업무 생산성과 의사결정 효율을 높이는 방안도 추진한다.

충분한 모델 학습·추론 자원을 지속적으로 사용할 수 있는 환경을 확보해 '실험-분석-모델 재학습'으로 이어지는 연구 사이클을 단축하고, 후보물질 발굴에서 연구 의사결정 지원까지 신약개발 밸류체인 전반에 AI를 확대 적용하겠다는 것이다.

민감한 바이오·헬스케어 연구 데이터를 다루기 위한 데이터 보안과 거버넌스 체계도 강화한다. SK바이오팜은 연구 데이터를 통제 가능한 인프라에서 운용하고 향후 관련 규제와 컴플라이언스 요구에 대응할 수 있는 기반을 마련할 계획이라고 설명했다.

장기적으로는 외부 기업과 연구기관, 대학과의 공동연구에도 연산자원과 AI 기술을 활용할 방안이다.

SK바이오팜은 산·학·연 공동연구를 지원하는 AI 연구 플랫폼으로 확대하는 한편, AI 인프라와 관련 기술의 사업화 가능성도 검토할 예정이다. 공동연구와 전략적 파트너십을 확대하고 향후 AI 기반 연구 서비스 등 새로운 사업모델로 연결한다는 구상이다.

이동훈 SK바이오팜 사장은 "대규모 자체 AI 인프라는 미래 신약개발 경쟁력을 좌우할 핵심 기반이라는 판단 아래 선제적으로 투자를 결정했다"며 "글로벌 수준의 B200 인프라를 기반으로 신약 초기 연구개발의 핵심 역량인 TR-AX를 한층 강화하고, 신약개발 전 과정에서 AI 활용을 극대화해 연구개발의 속도와 효율을 획기적으로 높여 나가겠다"고 말했다.