Anthropic, Claude가 30개 이상의 오픈소스 바이오분자 모델을 최적화했다고 보고

Anthropic은 2026년 9월 17일 연구 게시물을 발표했으며, Claude가 4주 미만의 기간에 30개가 넘는 오픈소스 바이오분자 모델을 최적화했으며, 이로 인해 모델이 평균 약 4배 빨라졌다고 회사가 밝혔습니다. Anthropic은 최적화된 코드를 오픈소스화하고 Adaptyv Bio와 공동 후원하는 단백질 설계 대회를 발표했습니다.

36개의 최적화된 패키지와 FlashPairformer 커널

연구 게시물과 부속 기술 보고서에 따르면, 내부 범용 연구 모델이 6개 계열에 걸쳐 30개가 넘는 오픈소스 모델을 포함하는 36개의 모델 구현에 대해 최적화된 패키지를 생성했습니다: 공동 접힘 및 구조 예측(14개 패키지), 환각(3개), 구조 생성(6개), 역접힘(3개), 유전체학(7개), 단백질 언어 모델(3개). Anthropic은 Claude가 바이오분자 모델링 경험이 있는 기술 직원 두 명에 의해 주로 감독되었으며, 추론 최적화나 커널 엔지니어링 경험은 없다고 밝혔습니다.

각 패키지는 원래 모델 가중치를 사용하며 최대 세 가지 모드를 제공합니다: Exact는 수정되지 않은 모델의 출력을 비트 단위로 재현하도록 설계되었으며; Fast는 약간의 수치 정밀도를 희생해 속도를 높이고; Big은 메모리 사용량을 줄여 더 큰 입력이 GPU 메모리에 들어가도록 합니다. 보고서에 따르면 Exact 모드는 NVIDIA H100 GPU에서 14개의 구조 예측 모델의 전방 패스를 평균 1.6배 더 빠르게 수행했으며, Fast 모드는 해당 모드를 제공하는 13개 모델을 평균 4.1배 빠르게 실행했으며, Big 모드는 평균 3.4배 빠른 것으로 나타났습니다.

AlphaFold3, OpenFold3, Boltz-2와 같은 최신 구조 예측 모델은 실행 시간과 메모리의 대부분을 토큰 수에 대해 세제곱으로 증가하는 비용을 가진 삼각형 어텐션과 삼각형 곱셈 두 연산에 사용합니다. NVIDIA는 이러한 연산을 위해 처음에 cuEquivariance, 최근에는 BioNeMo Inference Runtime에서 전용 커널을 개발했습니다. 동일한 병목 현상을 해결하기 위해 Claude는 맞춤형 GPU 커널 집합인 FlashPairformer v1을 개발했습니다. 보고서에 따르면 FlashPairformer v1은 AlphaFold3와 Boltz-2가 사용하는 페어 폭 128에서 필드 표준 커널보다 삼각형 어텐션을 2.7배 빠르게, 페어 폭 256에서 Protenix v2가 사용하는 경우 2.9배 빠르게 실행했으며, 삼각형 곱셈은 각각 1.7배와 3.2배 빠른 것으로 단일 NVIDIA H100에서 측정되었습니다.

공유 커널 외에도 Claude는 각 모델에 특화된 최적화를 수행했으며, 여기에는 원래 코드가 다시 계산하던 중간 결과를 메모이제이션하고, 상수 출력을 가진 분기를 상수 접기(constant-folding)하며, CUDA 그래프 캡처와 커널 융합을 포함합니다. 보고서에 따르면 구조 예측 모델에 대한 Fast 모드 가속은 OpenDDE에서는 2.3배, Chai-1에서는 6.4배에 이르며, 유전체학 및 단백질 언어 모델은 Exact 모드에서 1.2배에서 5.0배까지 향상되었습니다.

정확도 측면에서, 보고서는 13개 모델 구성에 걸친 1,925개의 모델–타깃 쌍을 포함하는 통합 벤치마크인 FoldBench-Lite에서 기본 설정 시 예측된 인터페이스 중 허용 가능한 비율이 54.8%였으며, Exact는 55.0%, Fast는 54.5%, Big은 54.2%였고, 전체적인 변화는 0과 구별할 수 없다고 밝혔습니다. 언급된 제한 사항으로는 H100 GPU에서만 측정되었으며, ColabFold 가속은 해당 프로젝트가 자체 융합 커널을 출시하기 전인 버전 1.6.1과 비교했으며, Exact 및 Fast 모드는 기본 설정보다 최대 3.2배 더 많은 메모리를 사용한다는 점이 있습니다.

대규모 바이오분자 시스템을 위한 Big 모드

Anthropic은 Claude의 저메모리 Big 모드가 10,000 토큰(아미노산, 뉴클레오티드, 소분자 및 이온의 원자)보다 큰 바이오분자 시스템을 정확하게 모델링하고, 70,000 토큰보다 큰 시스템에 대한 추론을 단일 NVIDIA GPU 노드에서 가능하게 하며, 이는 이전에 접근하기 어려웠던 작업이라고 게시물에 설명했습니다. Big 모드에서 정확하게 예측된 분자 기계에는 인간 미토콘드리아 복합체 I, TRiC 샤페론 복합체, 프로테아좀, 그리고 박테리아 70S 리보솜이 포함되며, 각각 실험 구조와 TM-점수 0.92에서 0.997 사이로 매우 근접했다고 보고서는 전합니다. Anthropic은 이 구조들이 자사의 지식으로는 구조 예측 모델을 사용해 정확하게 접힌 가장 큰 구조 중 하나라고 말했으며, 보고서는 AlphaFold3 논문이 7,663 토큰의 40S 리보솜 정확한 예측을 강조했고, AlphaFold3이 최대 768 토큰의 크롭으로 학습되었다고 언급했습니다.

최적화 한계 테스트를 위해 Claude는 8개의 B300 GPU가 장착된 하나의 노드를 사용해 약 31,000에서 70,000 이상 잔여물에 이르는 전체 바이러스 캡시드와 단백질 구획에 대한 구조 예측을 수행했습니다. 일곱 번의 실행 모두 완료되었지만, 모든 예측이 압축된 구형 형태로 붕괴되었으며, 평가된 TM-점수는 0.08에서 0.14 사이였습니다. 보고서는 이러한 붕괴가 일반화 실패를 반영한다고 가정하며, 이는 조립체가 AlphaFold3의 가장 큰 학습 크롭보다 40~90배 크기 때문에 발생했으며, 결과를 모델이 학습한 내용보다 계산 가능한 범위를 확장한 것으로 해석합니다.

단일 GPU에서의 바인더 설계

Anthropic의 초기 바인더 설계 작업에서 Claude는 약 16,000단어 프롬프트를 기반으로 작동했으며, 서브 에이전트를 사용했고, AI 인프라 플랫폼 Modal에서 목표당 최대 $10,000(약 2,500 H100 GPU 시간)을 24시간 이내에 사용할 수 있었습니다. 새로운 설정에서는 단일 Claude 모델이 NVIDIA H200 GPU 하나와 24시간의 실시간을 할당받아 약 1,100단어 프롬프트로 작업했으며, 서브 에이전트와 인간 조정이 없었습니다. Mythos 5.1, Mythos 5, Opus 5 세 모델이 각각 이전 연구의 16개 목표에 대해 실행되었습니다.

보고서에 따르면, 실험적 결합을 예측한다고 설명되는 in silico 점수인 ipSAE의 중앙값 점수가 Opus 5에서는 0.785, Mythos 5.1에서는 0.781, Mythos 5에서는 0.739로, 이전 캠페인의 0.749와 비교되었습니다. 최고 설계 점수는 각각 0.833, 0.825, 0.813이며, 이전 캠페인의 0.817과 비교됩니다. 단일 GPU 실행은 GPU 예산이 약 100배 더 작았으며, 게시물은 GPU와 토큰에 약 $150의 총 지출로 이전 캠페인에 필적하는 in silico 성능을 달성했다고 명시합니다. 보고서는 이러한 실행에서 나온 설계가 아직 실험적으로 테스트되지 않았으며, 점수는 실험 결과가 아닌 in silico 측정값이라고 밝힙니다.

오픈 소스 릴리스 조건

Anthropic는 36개의 드롭인 최적화 키트(각 상위 도구당 하나)를 포함하는 공개 GitHub 저장소에 코드를 공개했으며, 원본 코드는 Apache License 2.0 하에 있습니다; 최초 공개 릴리스는 2026년 9월 17일에 커밋되었습니다. 이 키트들은 공통된 off, exact, fast, big 모드 어휘를 공유하며, Linux x86-64 환경의 NVIDIA H100 80 GB GPU에 맞게 구성되어 있고, 일부 키트는 A100, H200, B200 또는 B300 구성도 제공합니다. 저장소는 이번 릴리스가 유지 관리되지 않으며 기여를 받지 않는 참고 릴리스이며, 초기 릴리스 후 일주일 이내에 사전 구축된 Docker 및 Apptainer 이미지가 제공될 예정이라고 명시하고 있습니다.

Adaptyv Bio와 함께하는 단백질 설계 대회

Anthropic는 Adaptyv Bio와 함께 현재 단백질 설계 능력의 최전선에 있는 다섯 가지 문제를 선정했으며, 여기에는 종 간 교차 반응성, pH 민감도, 펩타이드‑MHC 특이성 및 GPCR과 같은 어려운 표적이 포함됩니다. 대회 페이지에 따르면, 양 조직은 공동으로 100만 달러 규모의 실험 검증을 지원하여 Adaptyv의 자동화 실험실에서 5,000개 이상의 단백질 설계를 참가자에게 비용 부담 없이 테스트할 예정이며, Anthropic는 추가로 100만 달러 상당의 Claude 크레딧을 제공한다고 밝혔습니다. Anthropic의 게시물에 따르면 Modal은 최대 250,000달러의 컴퓨팅 크레딧을 제공하고, Twist Bioscience는 대회에 사용할 DNA를 제공할 예정입니다.

세 가지 참여 트랙이 제공됩니다: 연구실 및 기업 트랙으로, 학계 팀에는 최대 $50,000, 산업 팀에는 최대 $25,000의 Claude 크레딧이 제공되며, 약 20개 팀이 선정되고 각 과제당 약 18개의 설계에 대해 실험실 테스트가 예약됩니다; 개인 연구자 또는 최대 3인 팀에게는 대회 기간 동안 무료 Claude Max 20x 접근 권한이 제공됩니다; 그리고 Claude 사용이 선택 사항인 자체 지원 오픈 트랙이 있습니다.

신청 기간은 2026년 9월 16일부터 9월 24일까지이며, 선정된 팀은 2026년 9월 28일 이전에 통보됩니다. 주간 챌린지는 2026년 9월 28일부터 10월 31일까지 다섯 차례 진행되며, 실험 검증은 2026년 11월 30일까지 완료될 예정이고, 결과는 2026년 12월 15일 Proteinbase에 발표됩니다. 참가자는 자신의 설계에 대한 소유권을 유지하며, 부정적인 결과를 포함한 모든 실험 결과가 공개됩니다. 현금 상금은 없으며, 페이지는 일정이 계획대로이며 변경될 수 있다고 명시하고 있습니다.