SK바이오팜, 엔비디아 B200 128장 도입해 AI 신약개발 인프라 확대

AI 가속기

인공지능 연산에 특화된 반도체로, 대규모 병렬 연산을 통해 딥러닝 학습·추론 속도를 높인다.

파운데이션 모델

대량의 데이터로 사전 학습되어 다양한 하위 과제에 맞춰 응용할 수 있는 범용 인공지능 모델.

중개연구

실험실 수준의 비임상 연구 결과를 실제 환자 대상 임상 연구로 이어지도록 연결하는 연구 단계.

GPUaaS

고가의 GPU 인프라를 직접 구축하지 않고 클라우드 형태로 구독해 필요한 만큼 사용하는 서비스 모델.

신약개발은 후보물질 탐색부터 비임상·임상 단계까지 오랜 시간과 비용이 드는 과정으로, 제약사들은 이 과정을 단축하기 위해 인공지능 기술을 화합물 설계, 독성 예측, 임상시험 설계 등에 접목하려는 시도를 이어오고 있다. 특히 대규모 언어모델과 딥러닝 기법이 발전하면서 자체 데이터로 학습한 특화 모델을 구축하려는 수요가 커졌고, 이를 뒷받침하려면 고성능 컴퓨팅 인프라가 필수적이다. 다만 고가의 GPU 인프라를 자체 구축하는 대신 클라우드 형태로 필요한 만큼 빌려 쓰는 방식도 산업 전반에서 함께 확산되고 있다.

Why it matters제약바이오 기업의 AI 인프라 투자는 신약개발 과정에서 데이터 기반 의사결정 역량을 어떻게 확보하는지를 보여주는 사례로 업계에서 주목받는 흐름이다.