Chemify, AI 기반 화학을 확장하고 차세대 Chemifarm을 구축하기 위해 £22M 확보

화학은 인공지능을 물리적 세계와 연결하려는 노력에서 또 다른 최전선이 되었습니다. 글래스고에 본사를 둔 Chemify는 바로 그 목표를 달성하기 위해 필요한 인프라를 확장할 준비를 하고 있으며, £22백만 ($29.7백만) 확보를 통해 AI 기반 분자 설계와 자동 로봇 합성을 결합한 플랫폼을 확장하고 있습니다.

이 자금에는 Scottish Enterprise로부터 £16백만, 영국 정부로부터 £6백만이 포함되며, Chemify의 2세대 Chemifarm 개발을 지원합니다. 이 자동화 시설은 회사가 설계하고 실행하며 학습할 수 있는 화학 실험의 수를 늘리도록 설계되었습니다.

동시에 Chemify는 이전에 발표한 Series B 자금조달을 £51.9백만 ($70백만)으로 확대하여, 회사가 확보한 총 자금을 £110백만 ($150백만) 이상으로 늘렸습니다. 최초의 Series B는 Wing Venture Capital과 Insight Partners가 공동 주도했으며, 8VC와 기존 투자자인 Triatomic Capital, Blueyard, Rockspring, Eos가 참여했습니다.

이번 확장은 Chemify의 Chemputation 용량을 두 배 이상 늘리고, 화학을 주로 수동 실험실 워크플로우에 기반한 것이 아니라 점점 더 프로그래밍 가능한 프로세스로 전환한다는 더 큰 목표를 지원하기 위한 것입니다.

AI 예측에서 실제로 만들 수 있는 분자로

AI 기반 화학이 직면한 지속적인 과제 중 하나는 흥미로운 분자를 컴퓨터적으로 설계하는 것과 실제로 제조할 수 있음을 입증하는 것 사이의 차이입니다.

생성 모델은 방대한 화학 공간을 탐색하고 예측된 특성을 기반으로 유망해 보이는 구조를 제안할 수 있습니다. 그러나 모델 내에 존재하는 분자가 반드시 화학자들에게 실용적인 합성 경로가 있다는 것을 의미하지는 않습니다.

Chemify는 그 격차를 메우는 방향으로 기술을 구조화했습니다.

그 핵심 접근 방식인 Chemputation은 머신러닝, 화학 소프트웨어, 범용 화학 프로그래밍 언어 및 로봇 실험실 시스템을 결합합니다. 목표 분자는 컴퓨팅 설계 단계에서 경로 계획을 거쳐 최종적으로 자동 물리 합성으로 이동할 수 있습니다.

Chemify의 경로 최적화 시스템인 ASSEMBLER는 회사가 이미 검증하고 자동화했다고 말하는 반응 클래스 데이터베이스를 검색합니다. 그 결과 합성 지침은 χDL, Chemify의 하드웨어에 구애받지 않는 화학 프로그래밍 언어를 사용해 인코딩될 수 있습니다.

이러한 지침은 반응 합성, 워크업, 정제 및 분석 평가 등 다양한 과정을 처리할 수 있는 로봇 시스템에 의해 실행됩니다.

실질적으로 Chemify는 화학을 위한 소프트웨어 실행 환경에 가까운 무언가를 만들려 하고 있습니다. AI가 무엇을 만들지 제안하고, 소프트웨어가 어떻게 만들 수 있는지를 결정하며, 자동화된 실험실 인프라가 그 지침을 실행합니다.

Chemify Genesis가 실험 루프를 AI에 다시 도입

회사는 또한 이 인프라를 폐쇄형 루프 발견 시스템으로 확장하는 Chemify Genesis를 도입하고 있습니다.

Genesis는 “요청, 제작, 테스트” 사이클을 중심으로 설계되었습니다. 연구자들은 과학적 목표와 제약 조건을 정의하고, 시스템은 후보 물질을 제안하고 합성하며, 실험 시스템이 결과를 측정하고, 그 결과가 다음 라운드에 피드백됩니다.

그 피드백은 화학 실험이 실패하더라도 유용한 정보를 제공하기 때문에 중요합니다.

Chemify에 따르면 Genesis는 성공적인 반응만 저장하는 것이 아니라 성공, 부분 결과 및 실패한 실험을 절차, 조건, 분석 데이터와 함께 기록합니다. 이렇게 생성된 데이터셋은 화학이 작동하는 영역뿐만 아니라 실용적인 합성의 한계가 어디인지를 점진적으로 정의할 수 있습니다.

이는 Chemify가 화학에 대한 세계 모델이라고 부르는 것의 기반이 됩니다.

이 용어는 AI 연구 전반에서 점점 더 흔해지고 있습니다. 세계 모델은 환경이 어떻게 작동하는지를 나타내는 표현을 구축하여 AI 시스템이 미래 행동에 대한 예측을 개선하도록 합니다. Chemify의 경우, 환경은 화학 공간입니다.

Genesis는 출판물이나 과거 데이터셋만을 학습하는 대신, 물리적 실험을 통해 직접 생성된 관찰을 통합할 수 있습니다.

이로 인해 잠재적으로 가치 있는 피드백 루프가 형성됩니다. 모든 반응이 추가 증거를 생성하여 시스템이 다음에 시도할 분자나 합성 경로에 영향을 미칠 수 있습니다.

더 큰 Chemifarm 구축

그 루프를 확장하려면 클라우드에 또 다른 소프트웨어 모델을 배포하는 것보다 훨씬 더 많은 물리적 인프라가 필요합니다.

Chemify는 2025년에 글래스고에 첫 번째 Chemifarm을 개설했으며, 이는 자동화된 분자 설계 및 합성 전용 시설입니다. 회사의 차세대 시설은 2026년 말에 더 많은 자동화 시스템, 높은 처리량 및 확장된 합성 능력을 갖춘 형태로 가동될 예정입니다.

이 물리적 요구사항은 Chemify가 “Chemistry Hyperscaler”라는 용어를 사용하는 이유를 설명합니다.

비교는 클라우드 컴퓨팅 하이퍼스케일러를 느슨하게 모델링한 것으로, 방대한 표준화된 컴퓨팅 인프라가 집중되어 있어 필요에 따라 컴퓨팅 용량을 할당할 수 있게 합니다. Chemify는 자동화된 화학을 위해 유사한 모델을 제안하고 있으며, 조직이 내부에서 모든 실험실 워크플로를 구축하는 대신 표준화된 로봇 합성 용량에 대한 접근 권한을 예약하도록 합니다.

Genesis는 파트너에게 소프트웨어 계층과 물리적 Chemifarm 용량 모두에 대한 접근을 제공하도록 설계되었습니다. Chemify는 개별 파트너 모델과 실험 데이터가 고객 간에 풀링되지 않고 별도의 보호된 도메인에 보관된다고 밝혔습니다.

회사 측은 글래스고 확장이 마지막이 아닐 가능성이 높다고 밝혔습니다. 추가 Chemifarm 시설이 국제적으로, 미국을 포함해 계획되고 있습니다.

£22M 보조금이 훨씬 규모가 큰 글래스고 확장을 지원

공공 자금은 Chemify의 스코틀랜드 사업에 대한 훨씬 규모가 큰 투자 중 하나의 구성 요소를 나타냅니다.

Scottish Enterprise는 £22백만 보조금 패키지에 Chemify가 제공하는 £67.9백만이 추가되어 전체 확장 프로젝트 비용이 £89.9백만이 된다고 밝혔습니다.

회사 또한 인력을 크게 확대할 계획입니다.

Chemify는 현재 스코틀랜드에서 약 152명을 고용하고 있으며, 향후 3년 동안 이 수치를 약 450명으로 늘릴 것으로 예상합니다. 이번 확장을 통해 최대 300개의 일자리가 창출되고 추가로 100개의 일자리가 유지될 전망입니다.

새로운 글로벌 본사와 연구개발 센터는 글래스고 리버사이드 이노베이션 디스트릭트 내 고반의 헬스 이노베이션 허브에 위치하며, 퀸 엘리자베스 대학교 병원 근처에 자리합니다.

이번 확장은 Chemify의 기술을 국제적으로 배포하기 위한 준비를 시작하면서도 글래스고가 Chemify 운영의 중심지로서의 역할을 더욱 강화합니다.

AI를 위한 다른 규모 확장 문제

AI 인프라 경쟁의 대부분은 GPU, 데이터 센터 및 전력 공급에 초점을 맞추고 있습니다. Chemify와 같은 기업은 또 다른 신흥 인프라 문제를 보여줍니다: 과학 분야에서 작동하는 AI 시스템은 결국 물리적 실험과 상호 작용해야 합니다.

화학 분야에서는 또 다른 백만 개의 가상 분자를 생성하는 것이 비교적 쉽습니다. 그러나 그 화합물을 실제로 제조하고, 예측된 특성을 보이는지 확인하며, 실험 결과를 모델에 다시 입력하는 과정은 훨씬 더 어렵습니다.

Chemify는 이 물리적 층을 자동화하면 AI 기반 화학 발견이 더욱 유용해질 것이라고 기대합니다.

이 모델은 계산 화학에서 “규모”가 의미하는 바도 바꿉니다. 더 많은 컴퓨팅 파워는 여전히 가치가 있지만, 발견 능력은 신뢰할 수 있게 수행·분석·기계가 읽을 수 있는 데이터로 변환될 수 있는 실험 수에 점점 더 의존합니다.

두 번째 Chemifarm과 Genesis는 바로 그 제약을 중심으로 설계되었습니다.

Chemify가 자동화된 화학 실험을 점점 더 반복 가능하고 프로그래밍 가능하게 만든다면, 회사는 순수히 계산적인 발견 플랫폼이 스스로 제공할 수 없는 무언가를 AI 시스템에 제공할 수 있습니다. 즉, 디지털 예측과 물리적 화학 현실 사이의 지속적인 연결입니다.

새로운 공공 자금 £22백만, 확대된 £51.9백만 규모의 Series B 및 전체적으로 확보된 £110백만 이상을 통해 Chemify는 이제 그 모델이 야심찬 디지털 화학 접근 방식에서 산업 규모로 운영 가능한 인프라로 전환될 수 있는지를 시험할 충분한 자본을 크게 확보했습니다.