알파벳(GOOGL)과 메타 플랫폼스(META)가 AI 생물학에 투자하고 있습니다. 10월 7일 수요일, 구글 딥마인드, 알파벳의 신약 개발 부서 아이소모픽 랩스, 그리고 메타는 총 3억 달러를 Biohub의 가상 생물학 이니셔티브에 투자하기로 합의했습니다. Biohub는 마크 저커버그와 프리실라 찬이 지원하는 과학 그룹입니다.
미국 에너지부와 국립보건원도 참여하면서, 총 약정액은 현재 18억 달러에 달합니다.
자금이 구매하는 것
이 이니셔티브는 과학자들이 지금까지 테스트한 것보다 훨씬 더 많은 조건에서 세포가 어떻게 반응하는지 측정한 후, 그 데이터를 사용하여 세포 행동을 예측하는 AI 모델을 훈련시킬 것입니다. 첫 번째 데이터셋은 약 1년 내에 공개될 예정이며, 목표는 5년 내에 정확한 예측 모델을 만드는 것입니다.
자금 조달은 다음과 같이 분류됩니다:
- Biohub: 5억 달러, 4월에 약정
- 에너지부: 5년간 5억 달러 이상
- 국립보건원: 이전 연방 자금 중 5억 달러 이상, 현재 프로젝트를 위해 표준화 중
- 구글 딥마인드, 아이소모픽 랩스, 메타: 합계 3억 달러
대가로, 이 세 기업은 대중보다 먼저 데이터를 접하게 됩니다. 상업적 투자자들은 자금을 지원한 데이터에 대해 1년간의 공개 금지 기간을 얻는 반면, 정부 자금 지원 데이터에는 그런 제한이 없습니다. "상업적 참여자들이 이에 참여할 인센티브가 필요하며, 공개 금지 기간이 그것을 만듭니다."라고 Biohub 과학 책임자 알렉스 리브스는 말했습니다.
3억 달러는 알파벳과 메타에게 반올림 오차 수준
이 수표는 이 두 기업이 이미 지출하는 금액 옆에서는 아주 작습니다. 알파벳은 지난 12개월간 연구 개발에 689억 7천만 달러를 지출했고, 메타는 716억 3천만 달러를 지출했습니다. 합치면 1,406억 달러로, 하루 약 3억 8,500만 달러에 해당합니다.
따라서 전체 3억 달러 약정액은 두 기업의 연구 예산을 합한 하루치보다 적습니다. 두 회사 모두 2021년 이후 R&D 지출을 두 배 이상 늘렸으며, 메타는 현재 알파벳보다 더 많이 지출하고 있습니다.
자본 지출은 그 격차를 더욱 벌립니다. 알파벳은 2025년에 914억 5천만 달러를, 메타는 696억 9천만 달러를 자본 지출로 지출했으며, 각각 2021년 수준의 약 3.7배에 달합니다. 두 회사 모두 그 지출의 대부분을 AI 데이터 센터에 연계했습니다.
생물학은 그 지출에 작은 추가 사항일 뿐입니다. 이 거래에서 두 회사 중 어느 쪽의 실적에도 영향을 미치는 것은 없습니다.
조기 접근이 진정한 자산인 이유
자금이 진정으로 구매하는 것은 시간입니다. 상업적으로 자금 지원된 데이터셋에 대한 1년간의 공개 금지는 참여 기업들이 그 데이터셋이 공개되기 전에 모델을 훈련시키는 데 선제적 우위를 제공합니다.
이는 AI 모델을 신약 후보물질로 전환하는 아이소모픽 랩스에게 가장 중요합니다. 이미 엘리 릴리(LLY)와 노바티스(NVS)와 파트너십을 맺고 있으며, 2025년 3월에는 외부 투자자들로부터 6억 달러를 조달했습니다. 더 나은 세포 데이터는 바로 그 사업에 직접적으로 기여합니다.
알파벳은 장기적인 과학을 위해 비용을 지불하는 데 익숙합니다. 그 기타 베팅 부문은 2025년에 75억 2천만 달러의 손실을 기록했으며, 이는 2023년의 41억 달러 손실에서 증가한 수치로, 약 15억 달러로 유지된 수익 대비입니다.
그 규모의 손실 옆에서는, 알파벳이 부담하는 3억 달러 분담금은 거의 눈에 띄지 않습니다.
알파벳과 메타 주식에 대한 의미
저는 이를 두 기업 모두에게 값싼 옵션으로 읽습니다. 3억 달러 약정으로는 어느 주식도 움직이지 않습니다. 상업적 성과는 데이터가 신약 발견을 개선하거나 유용한 AI 모델을 생산하는지에 달려 있습니다. Biohub는 5년 내에 정확한 예측 모델을 목표로 하지만, 상업화 타임라인은 아직 확립되지 않았습니다.
경쟁도 치열합니다. Anthropic는 자체 생물학 웻 랩을 설립했고, OpenAI 재단은 생물학 데이터셋을 위해 1억 2,500만 달러 이상의 보조금 프로그램을 시작했습니다. 이니셔티브 기술 파트너인 엔비디아(NVDA)는 이러한 모델을 훈련하는 데 사용되는 컴퓨팅 인프라에 대한 수요로부터 이익을 얻을 수 있습니다.
주목해야 할 것은 약 1년 내에 공개될 첫 번째 데이터셋입니다. 그때부터 공개 금지 기간이 중요해지기 시작합니다.
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