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실패한 데이터까지 학습한 AI가 제약바이오 경쟁력

“쓸 수 없고 분절된 데이터 의미 없다” 국민경제자문회의, 국가과학기술자문회의, 국가바이오혁신위원회는 5일 오후 서울 코리아나호텔 그랜드볼룸에서 '대한민국 넥스트 엔진 : 바이오 대혁신, 국가미래성장을 잇다'를 주제로 공동포럼을 열고 제약바이오산업이 차세대 국가성장동력으로 발전하기 위한 방안을 모색했다. 이현숙 서울대학교 교수는 'AI 데이터 기반 바이오 혁신전략'을 주제로 한 발표에서 “AI-Bio라는 새로운 무기는 데이터 없이 장착할 수 없다. 한국에는 사업은 있지만 패키지가 부족하다. GPU, AI 모델만큼, AI가 학습할 바이오 데이터에도 묶음 투자가 필요하다”라며 제약바이오 데이터 활용을 위한 지원을 강조했다. 이 교수는 “AI가 바로 학습하고 판단하는 데 활용할 수 있는 고품질 바이오, 의료데이터가 필요하지만 한국의 바이오 데이터 인프라는 부처별, 기관별 따로 자라왔다. 즉 데이터는 있지만 AI가 쓸 수 있는 형태는 아니다. 데이터는 계속 나오는데 이러한 데이터를 쓸 수 있도록 표준화하기 위해 많은 비용이 필요하다”라고 지적했다. 이어 “건강보험 데이터가 있다고 말할 것이 아니라 활용이 가능해야 한다. 모두가 쓸 수 없는 데이터는 글로벌 협력도 힘들고, 우리 데이터만으로 바이오 강국으로 가기는 힘들다”라며 “협력하기 위해서는 데이터 양 보다는 활용 가능한지, 기관 간 통합이 가능한지가 중요하다. 지금부터는 선진 모델로, 한번에 돌아가는 공진화의 엔진으로 가야 한다”라고 밝혔다. 특히 “데이터를 공개해 더 많이 쓸 수 있는 허브에 우리도 들어가야 한다. 우리는 시작도 안 했는데 바이오 경쟁국은 데이터를 열 곳과 닫을 곳을 구분하기 시작했다”라며 “공공바이오 R&D 투자나 신약 기술수출 규모에서는 (글로벌과) 체급이 다르다. 빨리 들어가기 위해서는 선진국과 교환할 수 있는 양질의 데이터를 만들어야 한다”라고 강조했다. #. 바이오 데이터는 실험에서 나온 국가 자산…실패까지 학습해야 경쟁력 이 교수는 실패한 데이터의 활용도 중요하다고 강조했다. 그는 “임상에 진입한 후보물질의 실패율은 90%이다. 가장 많은 정보가 실패에 있는 것”이라며 “성공한 것만 학습한 AI는 경쟁력이 없다. 남이 갖지 못한 실패까지 학습한 모델의 경쟁력이 더 커지기 때문에 이를 활용하는 것이 숙제”라고 말했다. 이에 실패한 데이터 확보를 위한 유인책으로 ▲기업 실패 데이터 유인책 마련 ▲국가 R&D의 실패, 음성 결과도 데이터관리계획(DMP)에 등록 의무화 ▲실패 데이터 기여를 연구 성과로 인정하고 평가지표에 반영 ▲기업 실패 데이터 유인책 마련(민관 합작) 등을 제안했다. 그는 “바이오 데이터는 사오는 것이 아니라 실험으로 길러내는 국가 자산이다. 때문에 정부는 데이터의 양보다 질문의 발굴, 인재 양성과 귀한 데이터 누적에 투자해야 한다”라며 “필요한 것은 부처별 릴레이가 아니라 데이터-예산-성과가 함께 흐르는 하나의 루프이다. 보호는 그대로, 절차는 한번에, 안전한 분석환경 안에서는 빠르게 쓰게 하는 것이 경쟁력”이라고 말했다. 반면 경쟁력 있는 제약바이오 데이터 구축을 위해 ▲예산(데이터는 R&D 비용인가) ▲법제도(규제가 활용을 막는가) ▲거버넌스(누가 책임지는가) ▲안보(무엇을 지킬 것인가) 등 4가지를 허들로 지목했다. 이 교수는 “반도체 다음이 바이오라고 한다. 내가 21년째 제약바이오를 차세대 국가성장동력이라는 이야기를 듣고 있지만 투자와 지속적인 성장동력이 마련되고 있는지는 의문”이라며 “국내에서는 연결하고 밖으로는 신뢰하는 글로벌 스탠다드에 맞는 바이오 데이터 외교가 필요하다“라고 강조했다. 이와 함께 글로벌 바이오 강국을 위해 ▲AI R&D와 피지컬 AI 투자와 연동된 바이오 R&D 투자확대로 지속적인 미래 성장동력 확보 ▲신약과 AI의료 미션별 데이터 로드맵을 기획 단계부터 설계 ▲국가연구데이터법 시행 전에 AI-Ready 기준 수립 필요 ▲성공-실패 데이터 생산과 디스커버리의 낙수효과 체계 ▲연구와 GPU 투자를 묶어서 투자 ▲AI-Bio 연구소 허브화(전국을 묶고 기업을 연결) ▲데이터 안보와 글로벌 협력(안에서는 빠르게 쓰고 밖으로는 우방국과 상호 인정) ▲부처간 분절 없는 R&D 등을 제언했다.

2026.11.06 07:30조민규 기자

레노버, 피닉스 테크놀로지스 펌웨어 사업 인수

글로벌 PC 제조사 레노버가 미국 피닉스 테크놀로지스의 PC·서버용 펌웨어 사업 부문 인수를 마쳤다고 밝혔다. 피닉스 테크놀로지스는 인텔, AMD, Arm 기반 프로세서와 함께 작동하는 PC와 서버용 펌웨어(BIOS)를 개발해 주요 PC 제조사에 공급하고 있다. 특히 레노버는 전신인 IBM 시절부터 노트북 대표 제품인 씽크패드에 피닉스 펌웨어를 탑재해 왔다. 레노버는 27일 "펌웨어를 개발하는 피닉스 테크놀로지스의 아일랜드 더블린 소재 사업장과 지적재산권(IP)을 인수했고 이를 통해 펌웨어와 핵심 소프트웨어 개발 역량을 레노버에 흡수해 PC와 AI 기기로 확대할 것"이라고 밝혔다. 루카 로시 레노버 인텔리전트 디바이스 그룹(IDG) 사장은 "펌웨어 개발을 직접 진행하면서 핵심 엔지니어링 역량 강화와 컴퓨터 경험의 핵심을 보다 더 잘 제어할 수 있게 됐다"고 설명했다. 피닉스 테크놀로지스는 "레노버는 씽크패드 제품군의 핵심 펌웨어를 보다 밀접하게 제어헤 이점을 얻게 될 것"이라고 설명했다. 레노버는 이번 인수에 대해 제시한 조건은 공개하지 않았다. 피닉스 테크놀로지스는 "레노버 이외 PC·서버 제조사 등 기존 고객사와의 관계는 변하지 않을 것이며 지원을 계속할 것"이라고 설명했다.

2026.04.29 09:17권봉석 기자

서울바이오허브, BIO USA 2026 참가 창업기업 모집

서울바이오허브는 바이오산업 박람회인 'BIO International Convention'(이하 BIO USA)에 참가할 서울 소재 유망 바이오·의료 창업기업을 오늘 1월21일까지 모집한다고 밝혔다. BIO USA는 매년 전 세계 70여 개국에서 제약·바이오 기업, 투자사, 연구기관 등이 대거 참여하는 글로벌 바이오산업 최대 행사로, 연간 6만 6천 건 이상의 파트너링 미팅이 이루어지는 대표적인 기술거래·비즈니스 협력의 장이다. 서울바이오허브는 BIO USA 2026에 참가할 서울 소재 바이오·의료 스타트업 총 8개사를 선정해 글로벌 시장 진출을 집중 지원할 계획이다. 선정기업에는 ▲기업별 홍보 및 미팅이 가능한 공동 부스 ▲BIO USA 파트너링 시스템 '프리미어 액세스(Premier Access)' 이용을 위한 기업당 300만 원 상당의 지원금이 제공된다. 이와 함께 단순 전시 참가를 넘어 실질적인 성과 창출을 목표로 '서울투자진흥재단'과의 협업을 통해 참여기업 맞춤형 현지 투자유치 IR 및 글로벌 네트워킹 행사도 별도로 운영한다. 해당 행사에는 글로벌 벤처캐피털(VC), 제약사 사업개발(BD)·기술이전 담당자, 공동연구 파트너, 법률·자문 전문가 등 다양한 분야의 관계자들이 초청되며, 참여 기업의 기술 분야와 사업 수요를 최우선으로 반영해 섭외가 이루어질 예정이다. 이번 참가기업 선정은 ▲기술의 차별성 ▲사업 경쟁력 ▲글로벌 확장 가능성 ▲BIO USA 참가 계획의 구체성 등을 종합적으로 평가해 지원 사업 운영 취지에 부합하는 기업을 심사할 계획이다. 올해로 3회차를 맞이한 '서울바이오허브 BIO USA 지원사업'은, 단순한 해외 전시회 참가 지원을 지양하고 약 4개월간의 사전 프로그램을 통해 참여기업의 기술·사업 현황과 수요를 면밀히 분석한 후, IR 및 네트워킹 프로그램을 기획·제공하는 것이 특징이다. 2025년 BIO USA에 서울바이오허브 지원을 통해 참가한 기업들은 글로벌 제약사, VC, 병원 및 연구기관 등과의 1:1 파트너링을 통해 160건 이상의 투자, 기술이전, 공동연구, 임상 협력 논의를 진행했으며, 일부 기업은 현지에서 비밀유지계약(CDA)을 체결하는 등 가시적인 성과를 창출했다. 한편 서울바이오허브는 서울특별시가 조성하고 한국과학기술연구원(KIST)·고려대학교가 위탁 운영하는 바이오·의료 창업의 거점으로 서울 홍릉에 있으며 의약, 의료기기, 디지털 헬스 분야 등 바이오 분야의 창업기업을 지원하고 있다. 허브에서 지원하는 사업은 컨설팅, 멘토링, 교육, 투자유치, 글로벌 제약사와의 오픈 이노베이션, 해외 진출 등 창업기업의 조기 성장을 돕는 프로그램 등이다.

2026.01.12 09:32조민규 기자