분자설계의 민주화 — Synthegy가 신약 개발 경제학에 던지는 진짜 질문

EPFL의 연구팀이 자연어로 분자설계를 가능하게 하는 AI 시스템 'Synthegy'를 공개했다. 이것이 단순한 화학 소프트웨어의 업그레이드가 아닌 이유는, 신약 개발의 비용 구조 자체를 흔들 수 있는 잠재력 때문이다.

한 가지 질문으로 시작하자. 신약 하나를 시장에 내놓는 데 평균 얼마나 걸리고, 얼마나 드는가? Tufts Center for the Study of Drug Development의 추산에 따르면, 신약 개발에는 평균 10~15년의 기간과 약 26억 달러(한화 약 3.5조 원)의 비용이 소요된다. 그리고 그 긴 여정의 초입에 '분자 합성 경로 설계'라는 관문이 자리 잡고 있다. 이 관문이 얼마나 높은지는, 숙련된 유기화학자가 단 하나의 복잡한 분자 합성 경로를 설계하는 데 수개월을 소비하는 현실이 잘 말해준다.

EPFL의 Philippe Schwaller 연구팀이 Matter 저널에 발표한 Synthegy는 이 관문의 높이를 낮추겠다는 야심찬 시도다. 그리고 나는 20년간 거시경제와 산업 구조 변화를 분석해 온 관점에서, 이 논문이 화학계보다 오히려 제약·바이오 산업의 투자자와 정책 입안자들에게 더 시급하게 읽혀야 한다고 본다.

Synthegy가 실제로 하는 일 — 분자설계의 '언어화'

Synthegy의 핵심 메커니즘은 단순하지만 파급력이 크다. 화학자가 "이 고리를 먼저 형성하라" 혹은 "불필요한 보호기(protecting group)를 피하라"는 식의 일상적 언어로 지시를 내리면, 기존 역합성(retrosynthesis) 소프트웨어가 수천 개의 경로를 생성하고, 대형 언어 모델(LLM)이 각 경로를 텍스트로 변환해 화학자의 지시와 얼마나 부합하는지 점수를 매기고 설명한다.

논문의 제1저자 Andres M. Bran의 말을 직접 인용하면:

"이전 도구들은 번거로운 필터와 규칙에 의존했습니다. Synthegy는 화학자들이 그냥 '말할 수 있는' 힘을 줍니다. 훨씬 빠르게 반복하고 더 복잡한 합성 아이디어를 탐색할 수 있도록요." — Andres M. Bran, Matter, 2026

검증 결과도 주목할 만하다. 36명의 화학자가 368개의 유효한 평가를 제공한 이중맹검(double-blind) 연구에서, 화학자들의 판단이 Synthegy의 결과와 평균 71.2% 일치했다. 완벽하지는 않다. 그러나 이 수치는 AI가 전문가적 '직관'을 상당 수준 근사할 수 있음을 시사한다.

기사가 말하지 않는 맥락 — 비용 구조의 비선형적 변화

a pile of pills and money sitting on top of a table

Photo by Çağlar Oskay on Unsplash

화학 저널의 논문이 경제 칼럼에 등장하는 이유가 여기에 있다. Synthegy가 그리는 미래는 단순히 "화학자가 더 편해진다"가 아니다. 이것은 분자설계 단계의 진입 비용(entry cost)을 구조적으로 낮추는 사건이다.

고전적 경제학의 언어로 표현하자면, 지금까지 역합성 설계는 숙련 화학자의 '암묵지(tacit knowledge)'에 묶여 있는 비경합적이지만 배제 가능한 자원이었다. 박사 학위와 수십 년의 실험실 경험이 없으면 접근하기 어려웠다. 그런데 Synthegy는 그 암묵지를 자연어 인터페이스 뒤에 숨긴 알고리즘으로 치환함으로써, 이 자원의 '배제성'을 현저히 낮춘다.

이것이 경제 도미노 효과를 만드는 방식은 다음과 같다:

첫 번째 도미노 — 인력 비용. 글로벌 제약사의 R&D 비용 중 인건비 비중은 통상 40~60%에 달한다. 분자설계 단계에서 숙련 화학자의 반복 작업이 AI로 대체되면, 이 비용의 일부가 고정비(소프트웨어 라이선스, 컴퓨팅 비용)로 전환된다. 한계비용이 0에 수렴하는 디지털 재화의 특성상, 규모가 커질수록 단위 비용은 급격히 하락한다.

두 번째 도미노 — 시장 구조. 분자설계 비용이 낮아지면, 기존에 자본력으로 R&D를 독점하던 빅파마(Big Pharma)의 해자(moat)가 얕아진다. 소규모 바이오텍, 심지어 학술 스핀오프 기업들도 복잡한 분자 합성 경로를 탐색할 수 있게 된다. 이는 신약 파이프라인의 공급이 증가함을 의미하며, 장기적으로 제약 산업의 경쟁 구도를 재편할 가능성이 있다.

세 번째 도미노 — 특허 지형. 분자설계의 민주화는 특허 전략에도 파급된다. 더 많은 행위자가 더 빠르게 더 많은 분자를 탐색할 수 있게 되면, 특허 공간이 더 빠르게 채워진다. 이는 선도 기업들이 '시간의 해자(temporal moat)'를 유지하기 더 어려워짐을 의미한다.

글로벌 금융 체스판에서 이 기술의 위치

글로벌 금융의 체스판에서 Synthegy는 지금 어느 칸에 있는가? 나는 이 기술이 아직 '폰(pawn)'의 단계에 있다고 본다. 71.2%의 일치율은 인상적이지만, 임상 적용을 위해서는 훨씬 높은 정확도와 규제 기관의 검증이 필요하다. 논문 자체도 "더 큰 모델이 더 잘 작동했고, 작은 모델은 능력이 제한적이었다"고 솔직히 인정한다.

그러나 체스에서 폰이 8번째 줄까지 전진하면 퀸이 된다는 사실을 잊지 말자.

현재 AI 기반 신약 개발 플랫폼 시장은 폭발적으로 성장하고 있다. Twirlbot이 농업 경제학의 비용 구조를 바꿀 수 있다고 내가 분석했던 것처럼, Synthegy 역시 '도구'가 아니라 '비용 구조의 재편자'로 읽어야 한다. 두 사례 모두 핵심은 동일하다 — 전문가의 암묵지를 알고리즘으로 인코딩함으로써 한계비용을 0에 가깝게 끌어내리는 것.

투자자와 정책 입안자가 주목해야 할 신호

이 기술이 성숙 단계에 진입할 때 가장 먼저 영향을 받을 섹터는 어디인가?

제약·바이오텍 주식: 단기적으로는 AI 신약 개발 플랫폼 기업들(Schrödinger, Recursion Pharmaceuticals 등)의 밸류에이션이 재조명될 가능성이 있다. 그러나 더 중요한 것은 중장기적으로 전통적 CRO(Contract Research Organization) 기업들의 비즈니스 모델이 압박을 받을 수 있다는 점이다. 분자설계 서비스를 핵심 수익원으로 삼아온 기업들은 전략적 전환을 고민해야 할 시점이 도래하고 있다.

부동산: 다소 비약처럼 들릴 수 있지만, 대형 제약사들의 R&D 캠퍼스 수요와 실험실 부동산(lab real estate) 시장도 간접적 영향권에 들어온다. 분자설계의 디지털화가 진행될수록 물리적 실험실 공간보다 컴퓨팅 인프라에 대한 투자 비중이 높아질 것이다. 이는 보스턴, 샌디에이고 같은 바이오클러스터 지역의 랩 오피스 임대 수요에 구조적 변화를 가져올 수 있다.

환율·무역: 신약 개발 역량이 자본 집약적 선진국의 전유물이었던 구도가 흔들리면, 인도, 한국, 중국 등 화학 합성 역량을 보유한 국가들의 제약 수출 경쟁력이 강화될 가능성이 있다. 이는 중장기적으로 글로벌 의약품 무역 수지에 영향을 미칠 수 있는 변수다.

AI가 전문가를 대체하는가, 아니면 전문가의 정의를 바꾸는가

나는 이 질문에 대해 단호하게 후자의 손을 들어주고 싶다. 2008년 금융위기 직후, 많은 이들이 "퀀트 모델이 리스크 관리자를 대체했다"고 말했다. 그러나 실제로 일어난 일은 달랐다 — 퀀트 모델을 이해하고 비판적으로 운용할 수 있는 리스크 관리자의 몸값이 천정부지로 뛰었다. 반면 모델만 믿고 판단을 위임했던 이들은 직업을 잃었다.

Synthegy도 같은 맥락에서 읽힌다. Bran 자신도 말했듯, "합성 계획과 메커니즘의 연결이 매우 흥미롭다"는 것은 AI가 화학자를 대체하는 것이 아니라 화학자가 AI와 함께 더 복잡한 질문을 던질 수 있게 된다는 의미다. 이것은 AI가 클라우드 접근 제어를 스스로 결정하는 맥락에서 내가 지적했던 것과 동일한 패턴이다 — AI가 의사결정의 '보조자'에서 '공동 설계자'로 역할을 확장할 때, 인간의 역할은 소멸하는 것이 아니라 한 단계 추상화된다.

경제 교향곡의 비유를 쓰자면, Synthegy는 오케스트라에 새로운 악기를 추가한 것이다. 지휘자(화학자)는 여전히 필요하다. 다만 이제 그 지휘자는 악보를 직접 연주하는 대신, 전체 화음을 듣고 방향을 제시하는 데 더 많은 시간을 쏟을 수 있다. 그리고 역사적으로, 오케스트라가 커질수록 지휘자의 역할은 더 중요해졌지, 덜 중요해진 적이 없었다.

분자설계의 민주화가 가져올 경제적 파급은 아직 초기 악장에 불과하다. 71.2%의 일치율이 95%를 넘어서는 날, 그리고 규제 기관이 AI 보조 합성 경로를 공식 승인 프로세스에 편입시키는 날 — 그때 이 폰은 비로소 체스판의 반대편 끝에 도달할 것이다. 그 날이 언제일지는 아무도 모른다. 하지만 방향만큼은 분명하다. 그리고 방향이 분명한 곳에서, 현명한 투자자와 정책 입안자는 항상 한 수 앞을 내다봐야 한다.

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