Pharmaceutical Industry Accelerates AI Platform Investments with Major Partnerships

제약 산업은 2026년을 결정적인 전략 전환과 함께 시작했으며, 실험적 AI 파일럿 단계를 넘어 실질적인 인프라 투자로 옮겨가고 있습니다. 1월에 발표된 일련의 고프로파일 발표에서 Eli Lilly, GSK, Pfizer 같은 업계 대기업들은 신생 AI 스타트업들과 다년간의 파트너십을 확정했습니다. 이러한 협력(각각 Chai Discovery, Noetik, Boltz와의 협력)은 약물 발견에서 중요한 진화를 의미하며, 전통적인 확률적 방법 대신 생체를 결정론적 정밀도로 "설계"할 수 있는 파운데이션 모델(Foundation Models)에 초점을 맞추는 방향으로 전환하고 있습니다.

Eli Lilly Taps Chai Discovery for Biologics Design

Eli Lilly는 샌프란시스코에 기반을 둔 Chai Discovery와 전략적 협력을 체결해 새로운 생물학적 치료제 설계를 가속화합니다. 이 파트너십은 Chai의 독점 AI 플랫폼, 특히 대표 모델인 Chai-2를 활용하는데, Chai-2는 두 자릿수 실험 적중률을 달성할 수 있는 최초의 제로샷(zero-shot) 항체 설계 플랫폼으로 인정받고 있습니다.

계약 조건에 따라 Chai Discovery는 Lilly의 여러 타깃에 걸친 약물 발견 노력을 지원하기 위해 자사의 "프런티어" AI 플랫폼을 배치할 것입니다. 이 거래의 핵심 요소는 Lilly의 방대한 독점 데이터셋으로만 훈련된 목적 특화 AI 모델의 개발입니다. 이 맞춤형 모델은 Chai의 생성 능력(generative capabilities)을 Lilly의 특정 발견 워크플로우에 맞추어 조정함으로써, 적합한 약물 후보를 식별하는 데 걸리는 시간을 수개월에서 단지 몇 주로 압축하는 것을 목표로 합니다.

"우리의 Lilly와의 협력은 양 조직의 강점을 결합합니다,"라고 Chai Discovery의 CEO Josh Meier는 말했습니다. 그는 이 파트너십이 단순한 모델 접근을 넘어 "AI 기반 초기 단계 약물 발견의 경계를 확장"하는 것을 목표로 한다고 강조했습니다. 이 발표는 2025년 12월 Chai Discovery가 성공적으로 완료한 Series B 펀딩 라운드를 따른 것으로, 회사 가치를 13억 달러로 평가했으며, 그들의 생성형 분자 설계 제품군에 대한 높은 시장 신뢰를 강조합니다.

GSK Bets $50 Million on Noetik’s Virtual Cell Models

공간 생물학(spatial biology)의 중요성이 커지고 있음을 보여주는 거래에서 GSK는 AI-기반 바이오텍 Noetik과의 파트너십을 위해 5천만 달러의 선지급 자본을 약속했습니다. 이 5년 계약은 주로 비소세포폐암(NSCLC) 및 대장암(CRC)을 위한 종양학 연구 혁신에 초점을 맞추고 있습니다.

이 파트너십의 핵심은 Noetik의 OCTO-VC(Virtual Cell) 파운데이션 모델입니다. 일반적으로 생물학에 적용되는 표준 언어 모델과 달리, OCTO-VC는 아마도 종양학 분야에서 가장 큰 공간 전사체학(spatial transcriptomics) 데이터셋을 사용하여 자기 지도 학습(self-supervised learning)으로 훈련된 공간적 전사체 모델입니다. 이 모델은 유전자 발현, 세포 상태 및 국소 이웃 문맥 내에서의 종양-면역 상호작용을 예측함으로써 인간 종양 생물학을 시뮬레이션합니다.

GSK의 AI 및 머신러닝 글로벌 책임자 Kim Branson은 이러한 모델 통합이 암 생물학에 대한 이해를 상당히 심화시킬 잠재력이 있다고 언급했습니다. "Noetik의 접근법은 대규모로 고품질의 공간 데이터를 생성하여 파운데이션 모델을 훈련시키는 점에서 새롭습니다,"라고 Branson은 말했습니다.

이 협력은 암 약물의 "결정론적 엔지니어링(deterministic engineering)"으로의 전환을 나타냅니다. GSK는 "월드 모델(world models)"로 환자 생물학을 시뮬레이션함으로써 업계의 전통적인 '시도 횟수(shots on goal)' 접근법에서 벗어나기를 목표로 합니다. 이 거래에는 5천만 달러의 선지급금뿐만 아니라 단기 마일스톤과 지속적인 구독료가 포함되어 있어, 자산 개발에만 집중하는 것이 아니라 인프라 라이선싱에 초점을 맞춘 AI 바이오텍의 새로운 비즈니스 모델을 검증합니다.

Pfizer and Boltz: Building the "Linux" of Drug Discovery

Pfizer는 오픈소스 정신으로 잘 알려진 응용 AI 연구소 Boltz와 전략적 협력을 발표했습니다. 이 파트너십은 Boltz-2와 BoltzGen을 포함한 최신 바이오분자 파운데이션 모델을 Pfizer의 전임상 발견 프로그램 전반에 배포하는 것을 목표로 합니다.

이 협력은 인프라에 중점을 둔다는 점에서 차별화됩니다. Boltz는 Pfizer의 방대한 역사적 데이터를 사용해 오픈소스 파운데이션 모델을 정제하여 구조 예측, 소분자 결합 친화도 추정, 생물학적 제제 설계를 위한 독점적이며 고성능 모델을 만들 것입니다. 중요한 점은 Pfizer가 이 이니셔티브를 통해 발견된 어떠한 화합물에 대해서도 완전한 소유권을 보유한다는 것입니다.

업계 분석가들은 Boltz의 전략을 "생물학의 Red Hat"이라고 묘사했는데, 이는 오픈소스 코어를 유지하면서 약물 발견을 위한 엔터프라이즈급 "운영체제"를 제공한다는 의미입니다. Boltz의 CEO Gabriele Corso는 Pfizer 과학자들이 그들의 오픈소스 도구의 초기 채택자 중 하나였다고 강조했습니다. "이 파트너십은 정확성, 성능 및 통합 측면에서 우리 플랫폼을 새로운 수준으로 끌어올리는 데 도움을 줍니다,"라고 Corso는 말했습니다. 이 거래는 Boltz의 2,800만 달러 시드 펀딩 라운드와 동시에 발표되어 그들의 인프라 우선 접근 방식에 대한 강한 투자자 지지를 시사합니다.

Summary of Key January 2026 Partnerships

The following table summarizes the key aspects of these three major collaborations:

The Shift to Deterministic Drug Discovery

이 세 건의 거래는 모두 며칠 사이에 발표되었으며 2026년에 대한 더 넓은 추세를 보여줍니다: 제약 산업은 AI를 실험 단계에서 핵심 인프라로 통합하는 단계로 나아가고 있습니다. 초점은 단순 자동화에서 방대한 생물학 데이터셋으로 훈련되어 생물학적 상호작용을 "이해"하고 시뮬레이션할 수 있는 파운데이션 모델(Foundation Models)의 배포로 전환되었습니다.

수백만 개의 화합물을 스크리닝하며 적중을 기대하는 확률적 발견에서 특정 타깃 프로필에 맞는 분자를 설계하는 결정론적 설계로의 전환은 임상 시험과 관련된 높은 실패율을 급격히 줄일 것을 약속합니다. 2030년까지 AI 플랫폼에 대한 투자가 크게 증가할 것으로 예상되는 가운데, 이 연초의 파트너십들은 실리콘과 생물학의 융합으로 정의될 가능성이 높은 한 해의 속도를 정하고 있습니다.