* 엔비디아는 지난주 2024 GTC AI 컨퍼런스에서 약 20여 개의 새로운 AI 기반 의료용 툴을 출시했으며, Johnson & Johnson 및 GE 헬스케어와 수술 및 의료 영상 분야에서 협력하고 있습니다.
* AI 칩 리더의 의료 분야로의 전환은 10년 동안 개발해 온 노력이며, 상당한 수익 잠재력을 지니고 있습니다.
* 최대 12년이 걸리고 수십억 달러가 소요되는 신약 개발 과정에 AI가 빠르게 도입되고 있습니다.
엔비디아의 의료 분야 진출
지난주 엔비디아는 존슨앤드존슨과 수술에 제너레이티브 AI를 활용하고 GE 헬스케어와 의료 영상 개선을 위한 계약을 체결했다고 발표했습니다. 약 20개의 새로운 AI 기반 의료 중심 도구의 출시도 포함된 2024 GTC AI 컨퍼런스에서 발표된 의료 분야의 발전은 의료가 향후 엔비디아의 비기술 부문 수익 기회에 얼마나 중요한지 보여줍니다.
무디스 레이팅스의 기술 분석가이자 수석 부사장인 Raj Joshi는 “오늘날 엔비디아가 인기를 끄는 이유는 기본적으로 이전에는 단순히 할 수 없었거나 이런 일을 해야 한다면 몇 배의 시간과 돈, 비용이 필요했던 일을 위한 배관과 기술을 제공했기 때문입니다. 생명공학, 화학, 신약 개발 등 헬스케어는 매우 강력한 분야입니다.”라고 말합니다.
엔비디아의 주가는 올해 들어 100% 가까이 상승했으며, 바이오테크 산업은 투자자들이 계속해서 투자하고 있는 미개척 잠재력을 보여주는 예입니다. AI는 신약 개발 과정을 가속화할 수 있으며, 처음 개발할 때 목표로 삼았던 질병에 효과가 없던 약물의 용도를 찾아낼 수도 있습니다.
“지난 18개월여 동안 제약 산업, 의료기술 산업, 생명공학 산업에서 AI가 어떻게 도움이 되었는지 가시적인 성과와 매우 설득력있는 사용 사례로 인해 과대광고보다는 희망이 더 크다고 생각합니다.”라고 EY 아메리카 건강 및 생명과학 산업 마켓 리더인 아르다 우랄은 말합니다.
의약품 개발은 개념에서 임상 연구까지 최소 10년이 걸릴 수 있는 위험한 과정으로 수십억 달러가 소요될 수 있고 실패 가능성도 높은 프로세스입니다.
2023년 말 EY가 설문조사한 생명공학 기업 CEO의 약 41%는 회사에 제너레이티브 AI를 활용할 수 있는 ‘구체적인’ 방법을 검토하고 있다고 답했습니다. “이 업계에서 30년 동안 일해 온 제 경험에 비춰볼 때 이는 매우 높은 수치입니다. 이는 다른 기술보다 훨씬 빠르게 채택되고 있는 AI의 정말 독특한 특징입니다.”라고 우랄은 말합니다.
이번 컨퍼런스에서 엔비디아가 의료 분야에 집중한 것은 오랫동안 야심차게 추진해 온 목표를 2배로 강화한 것입니다. 지난 2월 투자자들을 대상으로 한 실적 발표에서 엔비디아는 자사의 기술이 의료 분야에 적용되고 있는 몇 가지 방법을 언급했습니다. 리커션 파마슈티컬스와 같은 생성, 생물의학 분야에서는 하이퍼스케일 또는 GPU 전문 클라우드 제공업체의 도움을 받아 연구를 확장해 왔으며, 이 과정을 원활하게 진행하기 위해 엔비디아 AI 인프라가 필요했습니다.
“의료 분야에서 디지털 생물학과 생성 AI는 신약 개발, 수술, 의료 영상 및 웨어러블 기기를 재창조하는 데 도움을 주고 있습니다. 우리는 지난 10년 동안 의료 분야에서 심도있는 도메인 전문성을 구축해 왔으며, 컴퓨터 지원 신약 개발을 위한 AI 기반 모델을 개발, 맞춤화 및 배포하는 생성 AI 서비스인 엔비디아 클라라 의료 플랫폼과 엔비디아 바이오네모(NVIDIA BioNeMo)를 만들었습니다.”라고 엔비디아의 최고 재무 책임자인 Colette Kress는 말합니다.
바이오네모 플랫폼 BioNeMo
작년에 엔비디아는 신약 개발 프로젝트를 위해 리커션에 5천만 달러를 투자했습니다. 리커션은 생물학적 및 화학 데이터를 입력하여 클라우드 플랫폼에서 엔비디아의 AI 모델을 훈련하고 있습니다. 또한 새로운 약물과 더 나은 치료 프로토콜을 개발하기 위해 로슈의 제넨텍과 협력하고 있습니다. 또한 2021년에는 슈뢰딩거와 신약 개발을 위한 파트너십을 체결했습니다.
현재까지 엔비디아의 가장 큰 의료 분야 강점 중 하나는 신약 개발을 위해 특별히 제작된 생성형 AI 클라우드 서비스인 바이오네모(BioNeMo) 플랫폼입니다.
생명공학 중심의 제너레이티브 AI 플랫폼은 신약 개발 프로세스 외에도 제약 회사의 비용을 절감할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 많은 기업이 비용을 절감하기 위해 제조뿐만 아니라 공급망, 재무 및 관리 기능을 위한 백오피스 프로세스를 아웃소싱했습니다. 그러나 지정학적 긴장이 고조되고 일자리를 미국으로 되돌리려는 노력이 강조되면서 일자리를 해외로 이전하는 데 드는 비용이 증가하고 있습니다.
“이제 AI 기반의 로봇 프로세스 자동화를 통해 훨씬 더 저렴한 비용으로 국내에서도 이러한 작업을 수행할 수 있습니다. 따라서 신약 개발 속도를 높이는 데 도움이 될 뿐만 아니라 회사 운영 비용을 낮추는 데도 도움이 됩니다. 즉, 더 많은 자본을 신약 개발에 투입하고 더 많은 치료법을 더 빨리 찾을 수 있습니다.”라고 Ural은 말합니다.
그러나 의료 분야에서 이제 막 가시화되고 있는 AI의 이점을 완전히 실현하려면 리더들은 미국 최대 규모의 인력으로부터 더 많은 지원을 받아야 할 것입니다. EY의 ‘비즈니스에서의 AI 불안’ 설문조사에 따르면 의료 및 웰니스 분야 직원의 3분의 2 이상이 AI 사용에 대해 우려하고 있으며, 10명 중 7명은 직장에서의 AI 도입에 대해 불안해하고 있는 것으로 나타났습니다.
< 참고: Nvidia’s AI ambitions in medicine and health care are becoming clear >
