슈퍼 과학자도 못 하는 일 이거 하나로 다 됩니다! [뭣이라!? EP.20] / 송이라 기자

자, 결국 이렇게 우리가 스마트폰 시대로 넘어와서 제일 처음 마주하는이 앱대가 이제 끝나고 그 앞단에 있는이 앱들을 호출하는 AI 에이전트 나의 찐 AI 비서들이 팔계를 치는 그런 시대가 왔다는게 2026년 10월에 한 복판에 우리가 있는 거라고 보면 될 거 같고요. 이렇게 서비스의 경쟁이 치열해지면 이게 뒷단에서는 다 가상의 컴퓨터가 돌아가고 있는 거거든요. 그러니까 그 컴퓨터에 필요한 CPU, 또 저장 장치, 또이 안경이나 참매는 또 배터리가 들어갈 거 아니에요. 그 배터리에 관련된 인프라들이 더 수요가 더 늘어나겠죠. 그러면 우리나라 기업들은 반도체 기업뿐만이 아니고 이제 2차전지 기업들, 랜드 기업들, 주가가 오르는게 괜히 있는 일이 아닙니다. 그래서 우리가 에이전트 시대를 갑자기 훅 들어왔다. 이렇게 생각을 하시면 될 거 같습니다. 자, 여기까지는 우리가 사실은 이미 관심을 조금만 가지면 다 알고 있는 얘기예요. 근데 오늘 제가 하고 싶은 얘기는 뭐냐면이 개인 AI 에이전트 시대를 넘어서 그다음은 뭐가 될까라는 이제 생각을 한번 해 본 거예요. 여러분 어떻게 생각하세요? 자, 뮤즈나 인스팅트 같은 이제 서비스들이 발전하면 똘똘한 AI 비서 한 명을 두는 건 할 수 있겠죠. 예를 들어서이 자료처럼 일상적인 업무 다음 주에 도쿄 출장 갈 건데 호텔 예약해 줘. 뭐 검색하고 비교하고 결제까지 가능하겠죠. 근데 예를 들어서이 단백질에서 가장 유망한 신약의 타깃을 찾아줘.이 이 말도 무슨 말인지 모르겠어요. 이렇게 다소 전문적인 분야, 더 한 단계 더 깊이 들어가는 분야에서의 AI 에이전트 시대가 오지 않을까? 그럼이 시대에는 어떤 것들이 필요할까? 이런 것들을 한번 생각을 해 볼 수 있을 것 같아요. 법률적인 거라고 치면이 계약서에 우리 회사에 불리한 조항이 있는지 찾아서 수정해 줘. 이런 요청 사항은이 내 똑똑한 AI 개인 비서가 아무리 인터넷에서 검색을 해도 우리 회사의 상황도 잘 알아야 될 거고 법률적인 지식도 있어야 될 거고 그 실제 판례도 다 그 경험을 가지고 있어야 될 거 아니에요.

사례들을. 그래서 이런 것 같이 좀 더 디테일하고 전문적인 분야들을 대상으로 하는 AI 에이전트가 그다음 AI 에이전트의 단계일 거다라고 얘기를 하는 거죠. 결국에는이 범용 AI 에이전트 시대와이 전문 AI 에이전트 시대는 또 완전히 다른 차원의 얘기일 거라는 겁니다. 법률 AI, 금융 AI, 의료 AI, 바이오 AI 이런 것들은 전문적인 데이터 경험들 이런 우리가 왜 지난번에 막 파만 다듬어도 막 월급 400만 원 받아요 이런 얘기도 했었잖아요, 머시라에서. 그런 것처럼 디테일한 데이터들이 있지 않으면 이런 전문 분야에서의 개인 AI 에이전트는 나오기 쉽지 않을 거라는 거예요. 그래서 우리가 이런 데이터를 모으는 기업들을 조금 더 깊이 있게 공부를 해 볼 필요가 있는 거 같아요. 전문 데이터의 중요성은 어느 분야나 다 똑같이 중요하겠지만 그중에서도이 과학 분야는 조금 더 정교하고 치밀한 데이터 가공이 필요하다는 걸 사실은 이미 비테크에 있는 사람들은 다 알고 있어요. 그러니까 젠슨이 맨날 그 GTC 할 때마다 우리는 넥스트이 AI는 바이오에서 나올 거다. 시장은 바이오에서 형성될 거 계속 헬스케어 바이오 얘기를 하고 있잖아요. 투자도 많이 하고. 그래서이 바이오 쪽에서 데이터를 얼마나 가지고 있는지 그 가공을 얼마나 잘하는지 이거를 실제 AI 얼마나 잘 접목을 시켜서 읽기 쉽게 만들고 에이전트를 만들 수 있는 그 기술이 있는 회사를 우리가 찾아내야 된단 말이죠. 근데이 바이오 기업들, 특히 AI를 다루는 바이오 기업들은 AI만 잘한다고 해서 되는 것도 아니고 바이오 능력만 데이터만 많다고 해서 되는 것도 아니고이 두 개를 정말 적절하고 정하게 조합을 해야지 이게 가능한 일이거든요. 그래서 저도 최근에 좀 찾아봤는데 제가 그래서 발견한 회사가 하나가 있어요.이 회사 이름이 마인드워크라는 회사거든요.이 나스닥 상장사인데 티커가 하이프트 HYFT예요.

근데 이게 뭐 하는 회사였냐면 과거에 이제 다른 이름으로 이제 운영을 하던 바이오스 기업이었는데이 자체 AI 기술력을 통합을 하면서 작년 9월에이 사명이나 티커를 이제 바꿔 가지고 완전히 AI 플랫폼 기업으로 지금 좀 리브랜딩을 한 회사거든요.이 이 회사의 핵심 메시지는 뭐냐면 그 얼마나 좋은 성능을 갖고 있는 AI 모델을 쓰는 것보다는이 AI가 활용할 수 있는 그 생물학적인 데이터 그리고 그 데이터 간의 맥락을 찾아내는게 우리가 제일 잘하는 일이다라고 얘기를 하는 거예요. 간단히이 회사가 어떤 기술력을 갖고 있는지 좀 말씀을 드리면이 기반이 되는 특허 기술이 있어요. 그 기술이 1번 여기 나와 있는 하이프트라는 거예요. 이게 뭐냐면 생물학 데이터에서 이제 기능적인 패턴을 찾아서 변환을 시켰다라는 얘기거든요. 식물에 정말 변하지 않는 그 본류, 그 지문을 찾아서 그 지문끼리 연결을 하는 특허 기술을 갖고 있다는 얘기예요. 똑같은 바이러스라고 해도 바이러스가 변의를 하면은 뭐 코로나 바이러스도 막 변의를 일으켜 가지고 막 변하잖아요. 그 특징들이. 그럼에도 불구하고이 핵심 패턴 여기 보면이 별표이 별표들은 바이러스 A나 B나 C나 똑같은 핵심 패턴을 갖고 있는 거예요. 그래서이 핵심 패턴을 찾아내서 이거를 기능적으로 보존을 하면서 그 맵을 만드는 거예요. 생물학 맵을. 그래서 단순히 얼마나 비슷하게 생겼느냐가 아니고이 본질적인 기능 때문에 바뀌지 않는이 패턴을 찾아내서 그거를 데이터 시켰다 이렇게 이해를 하시면 될 거 같아요. 실제로 6억 6천만 개의 패턴을 찾아 가지고요. 250억 개 이상의 관계를 찾아냈다고 합니다. 그래서이 찾은 패턴을 외부적인 구조, 기능, 실험, 또 논문 이런 것들이랑 다 연결을 해서 생물학 지도를 만드는게이 회사가 가지고 있는 가장 큰 기술입니다.

자동차로 생각을 해도 이제 뭐 테슬라나 현대차, BMW 이렇게 다 다른 종류의 자동차가 있지만 다르게 생겼지만 자동차로서의 기능을 하기 위한 바퀴, 뭐 동력이 전달되는 뭐 원리 이런 건 안 바뀌잖아요. 그니까 생물학 우리가 가지고 있는 DNA, RNA 이런 생물학적인 그 요소 요소 하나만에도 변하지 않는 패턴이 있고 그 패턴을 찾아내는 기술을 갖고 있고 그 기술을 AI에 입혀 놓는 AI가 잘 찾아낼 수 있도록 지도화시키는 그 작업을 하는 회사입니다. 그래서 이런 패턴을 만들어서 성능이 좋은 AI 뭐 LM 모델들한테 이런 데이터셋을 제공을 하는 거예요. 이거를 파는 거죠. 그래서 이제 제일 밑단에 있는 그 생물학 번역가라고 보이 써 있는 하이프트 이게 있고 그다음에 2번이라고 돼 있는 리프 IQ라는게이 패턴 지도를 만들었잖아요. 그 지도를 이제 도서관에 이제 집정을 시켜 놓은 거예요. 그래서 정리된 생물학 지식을 AI가 쓸 수 있게 연결을 해 준 거. 그게 이제 리프 IQ라는 마인드워크가 만들어 놓은 플랫폼이고요. 여기 위에 고객이 원하는 정보를 찾아내 주는 AI 사서 역할을이 렌즈 AI라는게 하는 건데이 렌즈 AI는 마인드워크가 가지고 있는 AI 기술이고 여기 렌즈 AI가 들어가도 되고 그냥 뭐 채집비트가 들어가도 되고 클로등가 들어가도 되고 다른 AI 기술들이 들어가도 되는 거예요. 그니까 한마디로 말해서 어떤 AI 기술이든 상관없이이 AI 모델은 그냥 결국에는 상품화 그니까 범용화가 될 거고 여기에 그 밑단에이 모델을 정말 정교하게 만들기 위한이 데이터를 찾아내고 가공해서 이거를 AI에 잘 붙이게 해 주는 그 기술을 갖고 있다. 이렇게 생각을 하시면 될 거 같습니다. 아, 그리고이 마인드워크 회사에 또 특이한 점 하나가 바이오기업 투자하는 것도 굉장히 어렵고 한번 뭐 임상 막 기다가 막 잔뜩 올라 있다가 임상 실패하면은 그냥 주가 쭉 빠지잖아요.

그리고이 실패하면 그냥 끝.이 이 그때까지의 자산도 다 그냥 뿔뿔이 흩어지잖아요. 근데 마인드워크는요. 실패한 신약도 데이터 시킵니다. 그래서 예전에는 실험해서 실패해서 프로젝트가 종료되면 실패 데이터가 그냥 흩어지고 산재가 되는데 마인드워크는 실패 데이터도 축적을 해서 이제 AI가 그거를 분석하게 만들어서 다음 실험에서는 그 실패한 길로는 가지 않게끔 우리가 예전에 말했던 자율주행 차에서도이 롱테일 데이터라고 하는 그 엣지 케이스가 굉장히 중요하다고 했잖아요.이 AI 성능을 높이는데 똑같은 거예요. 바이오에서 임상을 실패한 그 데이터 역시도이 마인드워크에서는 패턴화를 시켜 가지고 만든다는 얘기입니다. 사실이 마인드워크라는 회사 굉장히 작은 회사거든요. 아직은. 근데 글로벌 탑이 제약사 중에서 이미 19 곳이랑 협업을 한 경험이 있고 그니까 제약사들은 데이터가 엄청 많잖아요. 근데이 데이터를 가공하고 AI에 붙이고이 뒷단의 일들은 이제 귀찮고 바쁘고 또 어렵고 해서 잘 못 한단 말이에요. 이런 것들을 또이 리프 IQ라는이 AI 플랫폼을 얹혀 갖고 하는 이제 그런 뭐 로쉬 이런 회사랑도 지금 협업을 하고 있고 그런 상황이고 실질적으로 신약 후보 물질이 임상 단계에 진입한 후보 물질이 20개 이상이 됩니다. 최근에는 또이 마인드워크라는 회사가 AMD랑도 협업을 해 가지고 굉장히 좀 관목할 만한 성과를 내놨는데 AMD의 대용량 메모리를 갖춰서 대형 모델이랑 데이터를 붙인 거예요. 그래서 어떤 결과가 나왔냐면 초당 3,421개의 서열을 처리를 하고 이전 대비 샘플 100만 개당 비용 39% 절감. 그러니까 엄청난 컴퓨팅 파워를 이용해 가지고 비용을 전 대비 40% 가까이 절감을 했고 17만 개 항체 쌍을 이제 분석을 하는데 이게 예상했던 거는 145일이 걸릴 거라고 예상을 했는데 이게요 4.5시간 만에 스크리닝을 완료했답니다.

기존 같았으면은 세 달 세 달이 뭐야 한 다섯 달 정도 걸릴 일을 4.5시간 만에 끝냈다는 거예요. 그러니까 컴퓨팅 파워 좋아지죠. 이렇게 데이터셋 만드는 회사 좋아지죠. 그러면은 전문 AI 에이전트 나오는 것도 사실은 시간 문제라는 겁니다. 이게 최근에 트레이딩뷰에서 나온 뉴스거든요. 인공지능을 활용한 신약 개발 시장이 2030년까지 85억 2천만 달러이를 걸로 전망이 된다. 뭐 이런 기사인데 보면은 제약 연구는 업계가 흡수할 수 있는 속도보다 훨씬 더 빠르게 AI를 중심으로 재편이 되고 있다. 그 저는이 성장률 연평균 성장률 보고 깜짝 놀랐는데 연평균 복합 성장률이 30.58%래요. 58%래요. 그러니까 1년에 성장률이 30%가 넘는 거예요. 대부분의 기업 소프트웨어 시장보다 두 배 이상 빠른 성장률이며 이미 연간 2,500억 달러 이상을 연구 개발을 투자하고 있는 제약 업계 내에서 발생하는 지출입니다. 여기 기사에도 이번 주 시장에서 활발하게 움직임을 보이는 기업으로 이제 마인드워크를 이제 제일 처음 내세웠거든요.이 마인드워크의 강점을 이렇게 설명을 했어요. 신약 개발 데이터는 애초부터 파편화된 형태로 존재를 하는데 한 시스템에는 염기서열리, 다음 시스템에는 구조, 분석 결과,데 문헌, 출처 이런 것들이 다 여기저기에 흩어져 있는데 그 대부분 실험을 수행할 사람이 선택한 형식으로 기록되어 있습니다. 그래서 이런 데이터 자산을 대상으로 하는 모델은 서로 연결된 생물학적 맥락보다는 개별 파일에 기반하며 추론하는 방식에 그치는데 이거를 이제 마인드워크가이 맥락을 연결하는 일을 한다. 이렇게 설명이 돼 있고 실제 2026회계년도 매출이요. 46% 가량 증가를 했고요. 또 아까 얘기해드렸던 리프 IQ이 생물학적 맥락 레이어를 또 출시를 했습니다.

26 회계연도 매출은 1,560만 캐나다 달러로 이제 지금 매출이 그렇게 큰 수준은 아니에요. 근데 매출 증가율이 상당히 높다. 이제 그리고 매출 총 이익률도 이제 좀 증가를 하고 있다. 설명이 이제 기사들도 나와 있습니다. 이게 진짜 돈이 되는 시장이라는 거예요. 1년에 성장률이 30%면 해야죠. 여기에 뛰어들어야죠. 이쪽 관련 전문가들은. 자, 오늘은 이렇게 해서 우리가 지금 한참 핫한 메타 뮤즈 또 오픈 AI 다츠 또 이제 스타트업 인스팅트 그니까 개인용 AI 비서 시장이 이제 막 갑자기 훅 들어와서 꽃을 피우고 있는 그런 피트기는 지금 혈투가 예정돼 있다. 우리나라 기업들도 정신 차려야 된다. 이런 얘기부터 시작해서 라이프스타일 AI 시장을 넘어서서 바이오 금융 의료 이런 좀 전문적인 AI 시장까지 갈 거다. 그리고 그 사이에 이런 마인드워크 같은 나스닥 상장사들도 지금 빠르게 성장을 하면서 정말이 맥락을 읽어서 AI에 제공해 주는 이런 기술들, 이런 특허를 가지고 있는 기술들도 주목을 받고 있다. 이런 얘기까지 나눠봤습니다. 저는 시장이 너무너무 빨리 변해 가지고요. 이제는 일주일 만에 새로운 뉴스를 업데이트 하는 것도 늦은 거 같다는 생각이 들어요. 그래서 그래도 제가 여러분들 AI 쪽 얘기는 취재도 열심히 하고 해서 여러분들에게 업데이트 해 드릴 테니깐요. 저를 잘 따라오시고 또 이제 좋아요와 구독 잘 눌러 주시면 저도 열심히 용기를 갖고 한번 해 보도록 하겠습니다. 와이스트릿이 모시라가 도움이 되셨다면 알림 구독 좋아요 댓글 다른 영상 보기까지 부탁드릴게요. 뿅! [음악]