오늘은 주식 시장의 판도를 뒤흔든 거대한 사건 하나를 심층 분석하려 합니다. 단순한 뉴스 속보가 아닙니다. 훗날 "2026년 1월이 인류가 질병을 정복하기 시작한 원년이었다"고 기록될지도 모를 역사적인 순간에 대한 이야기입니다.
반도체 제국을 건설한 엔비디아(Nvidia)와 비만치료제로 전 세계 시가총액 1위를 탈환한 제약의 황제 일라이릴리(Eli Lilly). 전혀 다른 세상에 살던 두 거인이 손을 잡았습니다. 그들이 그리는 미래는 과연 어떤 모습일까요?
1. 프롤로그: 샌프란시스코에 닥친 '지진'
2026년 1월 12일, 미국 샌프란시스코의 유서 깊은 웨스틴 세인트 프란시스 호텔.
매년 1월이면 이곳은 전 세계 제약·바이오 업계의 투자자와 CEO들이 모여드는 'JP모건 헬스케어 컨퍼런스(JPMHC)'로 인산인해를 이룹니다. 보통은 새로운 임상 결과나 신약 파이프라인을 자랑하는 자리죠.
하지만 올해 메인 홀의 공기는 달랐습니다. 무대 위에는 항상 정장을 입은 제약사 CEO들이 섰지만, 이번엔 트레이드 마크인 검은 가죽 재킷을 입은 테크 업계의 아이콘, 젠슨 황(Jensen Huang)이 등장했기 때문입니다. 그리고 그의 옆에는 현재 전 세계에서 가장 비싼 제약사, 일라이릴리의 CEO 데이비드 릭스(David Ricks)가 나란히 섰습니다.
IT의 왕과 바이오의 왕. 이 이질적인 투샷이 전광판에 비치는 순간, 장내에는 묘한 전율이 흘렀습니다. 이것은 단순한 파트너십 발표가 아니었습니다. "이제부터 생물학(Biology)은 과학이 아니라 공학(Engineering)이다"라고 선언하는 순간이었기 때문입니다.
2. "우리는 약을 만드는 방식을 폐기한다"
이날 두 황제가 내놓은 청사진은 파격적이었습니다.
두 회사는 미국 실리콘밸리에 'AI 공동 혁신 랩(AI Co-Innovation Lab)'을 설립하고, 이를 위해 향후 5년간 10억 달러(약 1조 4천억 원)를 쏟아붓겠다고 발표했습니다.
이 연구소는 단순한 사무실이 아닙니다. 일라이릴리의 노벨상급 생물학자들과 엔비디아의 천재 AI 엔지니어들이 물리적으로 한 건물에 입주하여 먹고 자며 연구하는 '합작 전초기지'입니다.
그렇다면 이들은 왜 1조 원이 넘는 돈을 들여서 뭉쳤을까요? 기존의 신약 개발 방식이 '한계'에 봉착했기 때문입니다.
① 과거의 방식: '운'과 '노가다'의 영역
지금까지 인류가 약을 만드는 과정은 사실상 '맨땅에 헤딩'이었습니다.
- 과정: 연구원들이 피펫(스포이드)을 들고 수만 가지 화학 물질을 일일이 섞어봅니다.
- 확률: 1만 개의 후보 물질 중 실제 약이 되는 건 고작 1개입니다. (성공률 0.01%)
- 비용과 시간: 약 하나를 만드는 데 평균 10년~15년이 걸리고, 비용은 26억 달러(약 3조 원)가 듭니다.
마치 모래사장(수억 개의 화합물)에서 바늘(신약) 하나를 찾기 위해, 돋보기 하나 들고 온종일 모래를 파헤치는 것과 같았습니다. 이것이 '이룸의 법칙(Eroom's Law, 신약 개발 효율이 갈수록 떨어지는 현상)'이라는 바이오 업계의 저주였습니다.
② 미래의 방식: '디지털 시뮬레이션'의 혁명
엔비디아와 일라이릴리는 이 저주를 끊기 위해 "실험을 하지 않겠다"고 선언했습니다. 정확히 말하면 "실패할 실험은 컴퓨터 속에서 미리 끝내겠다"는 것입니다.
- 변화: 엔비디아의 슈퍼컴퓨터 안에서 AI가 수억 번의 가상 실험(Simulation)을 돌립니다.
- 속도: 현실에서 10년 걸리던 후보 물질 탐색을, 가상 세계에서는 단 며칠, 몇 주 만에 끝냅니다.
- 목표: 연구원은 AI가 "이거 될 확률 99%입니다"라고 찍어준 물질만 실제 실험실에서 테스트하면 됩니다.
3. 왜 하필 '지금'인가? : 데이터와 자본의 임계점
사실 'AI로 신약을 개발하자'는 이야기는 5년 전부터 있었습니다. 하지만 왜 지금 이 협력이 '게임 체인저'로 불리는 걸까요? 두 회사의 절박함과 자신감이 완벽한 타이밍에 만났기 때문입니다.
① 일라이릴리: "돈은 넘치고, 시간은 부족하다"
일라이릴리는 현재 '젭바운드'와 '마운자로'라는 기적의 비만치료제로 전 세계의 돈을 쓸어 담고 있습니다. 막대한 현금(Cash Cow)이 매일매일 통장에 꽂히고 있죠.
하지만 제약사의 숙명은 '특허 만료'입니다. 언젠가 비만약의 특허가 풀리면 매출은 반토막이 납니다. 일라이릴리는 넘쳐나는 현금으로 공장을 짓는 대신, '미래의 시간'을 사기로 결정했습니다. 10년 걸릴 차세대 신약 개발을 2년으로 줄일 수 있다면, 10억 달러는 푼돈에 불과하기 때문입니다.
② 엔비디아: "GPU는 챗봇용 장난감이 아니다"
엔비디아에게도 증명이 필요했습니다. 챗GPT 같은 텍스트 생성 AI 시장은 언젠가 포화됩니다. 엔비디아는 다음 먹거리가 필요했고, 그들이 찾은 곳은 우주에서 가장 복잡한 데이터가 존재하는 곳, 바로 '인체(Human Body)'였습니다.
젠슨 황은 확신했습니다. "생물학은 가장 복잡한 수학 문제다. 그리고 우리 GPU는 그 문제를 풀 수 있는 유일한 계산기다." 그가 바이오를 '제2의 반도체'라고 부르는 이유입니다.
4. 1부를 마치며: 디지털 바이오(Digital Biology)의 개막
2026년 1월, 샌프란시스코에서의 만남은 단순한 제휴가 아닙니다.
생물학이 실험실(Lab)을 떠나 데이터 센터(Data Center)로 이동하는 순간이며,
신약 개발이 '발견(Discovery)'의 영역에서 '설계(Design)'의 영역으로 진화하는 순간입니다.
우리는 이제 챗GPT가 시를 쓰듯, AI가 단백질 구조를 설계하여 암을 치료하고 치매를 정복하는 시대를 목격하게 될 것입니다.
그렇다면 과연 이 꿈의 실험실은 구체적으로 어떻게 작동할까요?
단순히 컴퓨터로 계산만 하는 것이 아닙니다. AI가 명령하면 로봇이 움직이고, 로봇이 실험한 결과를 다시 AI가 학습하는 무한 루프의 마법이 펼쳐집니다.
이어지는 [기획 연재 2부]에서는 인간 연구원이 퇴근한 밤에도 불이 꺼지지 않는 '자율주행 실험실'의 비밀과, 핵심 기술인 '랩 인 더 루프(Lab-in-the-loop)'의 실체를 낱낱이 파헤쳐 드리겠습니다.
