SK바이오팜이 엔비디아의 최신 AI 가속기 ‘B200’ 128장 규모의 연산 자원을 확보해 자체 AI 모델 개발과 신약 연구 적용을 확대한다. 단순한 AI 솔루션 활용을 넘어 모델을 반복적으로 학습하고 실제 연구 결과를 다시 반영할 수 있는 컴퓨팅 기반을 마련한다는 구상이다.

SK바이오팜은 SK텔레콤이 구축한 B200 기반 데이터센터 클러스터 ‘해인’의 GPUaaS(GPU as a Service)를 통해 B200 128장을 도입한다고 2일 밝혔다. GPUaaS는 직접 GPU 서버를 구축하는 대신 클라우드 서비스를 통해 GPU 연산 자원을 이용하는 방식이다.

회사에 따르면 B200 128장의 연산 성능은 FP8 기준 초당 576페타플롭스(PFLOPS), 약 0.58엑사플롭스 규모다. SK바이오팜은 이를 바이오·헬스케어 특화 파운데이션 모델 개발과 자체 비즈니스에 최적화한 AI 모델 구축 등에 활용할 계획이다.

신약 개발에 AI를 활용하려면 모델을 한 번 학습해 예측 결과를 얻는 데 그치지 않고 실제 연구·실험 결과를 다시 반영해 모델을 재학습하는 과정을 반복해야 한다. 충분한 연산 자원을 확보하면 질환·타깃·화합물 등에 관한 대규모 데이터를 활용한 모델을 반복적으로 학습하고 여러 연구 과제를 동시에 수행하는 데 유리하다.

SK바이오팜은 이번 연산 자원을 중개연구의 AI 전환을 의미하는 ‘TR-AX(Translational Research-AI Transformation)’ 고도화에 집중적으로 활용할 계획이다. 중개연구는 동물실험 등 비임상 연구 결과를 사람을 대상으로 하는 임상 연구로 연결하는 과정이다.

회사는 특화 파운데이션 모델을 중개연구를 비롯한 질환·타깃·화합물 관련 연구에 적용하고, 실험과 분석, 재학습으로 이어지는 연구 사이클을 가속한다는 구상이다. 후보물질 발굴부터 연구 의사결정 지원까지 신약 개발 과정에서 AI 활용 범위도 확대할 예정이다.

이번 도입의 의미는 자체 연구 목적에 맞는 AI 모델을 개발하고 지속적으로 학습·운영할 수 있는 연산 기반을 확보한다는 데 있다. 다만 대규모 연산 자원 확보 자체가 신약 개발 성과를 의미하는 것은 아니다. 실제 후보물질 발굴 기간 단축이나 연구 생산성 향상으로 이어지는지는 향후 모델 개발과 연구 적용 결과를 통해 확인해야 한다.

R&D 이외의 업무에 활용할 전용 거대언어모델(LLM)도 구축한다. 바이오·헬스케어 분야의 연구 데이터를 자체 통제가 가능한 인프라에서 운용해 데이터 보안과 거버넌스를 강화하고 관련 규제와 컴플라이언스 요구에 대응한다는 계획이다.

AI 연산 자원의 활용 범위는 외부로도 넓힐 예정이다. SK바이오팜은 외부 기업과 연구기관, 대학 등과 공동연구에 활용하고 AI 인프라와 관련 기술의 사업화 가능성도 검토한다. 장기적으로는 AI 기반 연구 서비스를 포함한 새로운 사업모델을 발굴한다는 계획이다.

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