AI 기반 화학 연구실 구축 위해 2억 1,500만 달러 유치하며 베일 벗은 Warp Sciences

유망한 분자를 설계하는 것은 신약 연구의 시작일 뿐이다. 누군가는 그 분자를 합성하고 시험한 뒤, 그 결과를 바탕으로 다음 실험을 개선해야 한다. Warp Sciences는 이러한 물리적 병목 지점에서 AI가 다음 주요 경쟁 우위를 만들어낼 수 있다고 본다.

Warp Sciences가 미국 기반의 화학 분야 위탁연구기관(CRO)을 설립하기 위해 2억 1,500만 달러의 자금을 조달하고 비공개 개발 단계에서 모습을 드러냈다. 이 회사는 숙련된 화학자와 AI, 로봇공학을 결합할 계획이다. OpenAI의 전 최고제품책임자 케빈 웨일이 이끄는 Warp Sciences는 바이오테크 및 제약 고객에게 연구용 화합물을 제공하는 동시에, 수행한 실험을 통해 학습하는 연구실을 구축할 예정이다.

Lightspeed가 투자를 주도했으며, IVP, Mayfield, Lux, Premji Invest, Menlo Ventures 등이 참여했다. 엔젤 투자자로는 브라이언 암스트롱, 마이크 크리거, 딜런 필드와 OpenAI의 마크 첸, 사라 프라이어가 참여했다.

AI를 중심으로 구축한 화학 서비스 사업

Warp가 우선 제공하는 서비스는 후보물질 최적화를 위한 유사체 합성이다. 연구자들이 신약 후보물질을 찾아가는 과정에서 서로 비교할 수 있도록 분자 변형체를 만드는 작업이다. AI 모델이 독자적으로 의약품을 발명할 것이라는 약속이 아니라, 결과물을 명확히 제공하는 구체적인 서비스다.

고객 서비스 페이지에 따르면 Warp는 전임상 단계의 저분자 프로그램에 주력하며, 밀리그램에서 수 그램 규모의 화합물을 생산한다. 회사는 일반적인 작업 대상으로 합성 단계가 5~15단계 필요한 복잡한 분자를 꼽는다. 이러한 업무 범위는 연구팀이 프로그램을 개선하는 데 필요한 화합물의 반복적인 합성과 평가 과정에 해당한다.

Warp는 연구 방향의 결정권이 누구에게 있는지도 분명히 구분한다. 고객은 어떤 분자를 연구할지 선택하고, 자체 신약 개발 프로그램에 대한 통제권을 유지한다. Warp는 자체적으로 보유한 신약 파이프라인이 없다. 이 회사의 사업은 해당 연구팀이 사용하는 화학 및 실험 인프라를 제공하는 것이다.

이는 사업적으로 중요하다. CRO는 사용 가능한 화합물을 제공하고, 품질을 유지하며, 고객사 연구진과 효과적으로 협업해야 한다. 이러한 요건은 Warp의 자동화 노력이 실제 운영에서 즉시 검증받도록 한다. 즉, 자동화가 서비스의 생산성과 신뢰성을 높이는지가 시험대에 오른다.

실험실 결과에서 더 나은 모델로

장기적인 기술 구상은 실험과 머신러닝이 서로 영향을 주고받는 피드백 고리다. 실제 실험은 무엇이 효과가 있는지에 관한 증거를 만들어낸다. AI 시스템은 그 증거를 바탕으로 학습하고, 후속 실험을 이끌며, 실험실 업무의 자동화를 더욱 확대하는 데 기여한다. 그러면 역량이 향상된 실험실은 더욱 유용한 증거를 만들어낼 수 있다.

창업자 선언문에서 Warp는 성공한 실험과 실패한 실험을 모두 기록할 계획이라고 밝혔다. 고객 의뢰 업무와 함께 모델 학습용 데이터를 생성하기 위한 별도의 실험 캠페인도 진행할 예정이다. 업무 흐름의 더 많은 부분이 자동화되더라도 숙련된 화학자들이 실험실을 이끌게 된다.

실패를 포함하는 것은 이 접근 방식의 중요한 부분이다. 실험에서 원하는 결과를 얻지 못했다는 사실은 방법의 한계를 규정하고 다음에 무엇을 시도할지 판단하는 데 도움이 될 수 있다. 이러한 정보가 모델을 개선하려면, 생산성이 낮은 아이디어와 실행상의 문제를 구분할 수 있도록 충분한 실험 맥락과 함께 기록해야 한다.

로봇공학은 피드백 고리의 물리적 측면을 담당하고, 소프트웨어는 계획과 실행, 기록된 결과를 연결한다. 실험실과 함께 이러한 시스템을 구축하면 화학자들이 실제로 수행하는 업무에 맞춰 자동화를 설계할 수 있다. 제안된 경쟁 우위는 실험실 대기열은 그대로 둔 채 분자 설계만 빠르게 하는 것이 아니라 실험 과정 전체를 개선하는 데서 나온다.

Warp의 더 큰 목표는 과학자들이 물리적 세계를 추론하고 유용한 정보를 제공하는 실험을 설계하도록 돕는 과학 AI다. 다만 발표된 상업적 사업의 출발점은 더 한정적이다. 연구용 화합물을 공급하고, 이를 생산하는 데 필요한 업무를 단계적으로 자동화하는 것이다.

화학·AI·운영을 아우르는 네 명의 창업자

Kevin Weil 공동창업자 겸 CEO는 최근까지 OpenAI에서 최고제품책임자 겸 과학 담당 부사장을 지냈다. 그는 AI의 발전을 제품으로 구현하고 이를 뒷받침하는 운영 시스템을 구축한 경험을 회사에 제공한다.

공동창업자 겸 COO인 DJ Patil은 미국 최초의 최고 데이터 과학자였으며 Devoted Health의 창립 임원으로 일했다. 공동창업자 겸 최고과학책임자 Sol Reisberg는 이전에 Terremoto Biosciences에서 의약화학 부문 리더십을 맡았다. 공동창업자 겸 CTO인 Mano Paluri는 Meta Superintelligence Labs의 부사장이었으며 FAIR의 창립 멤버였다.

이러한 조합은 앞으로의 과제를 반영한다. AI 시스템을 구축하고, 과학 연구를 운영하며, 고객이 실제로 사용할 수 있는 화학 서비스를 제공하는 일이다. Warp에 따르면 초기 팀에는 Genesis, Skild AI, 1X에서 쌓은 로봇공학 경험과 Genentech, Lawrence Livermore National Labs에서 얻은 과학 전문성도 포함돼 있다.

납품한 화합물 기준으로 요금 부과

Warp의 가격 책정 방식은 투자 유치 이야기에 또 다른 차원을 더한다. 회사 웹사이트에 따르면, Warp는 납품한 화합물별로 요금을 부과하며 가격은 고객과 협의해 정한다. 화합물을 생산하지 못하면 고객은 해당 화합물에 대한 비용을 지불하지 않는다. Warp는 이러한 방식을 상근 환산 인력을 기준으로 하는 CRO 계약과 대비한다.

이 모델은 매출을 완료한 작업과 연계한다. 자동화를 통해 화합물을 안정적으로 만드는 데 필요한 노력을 줄일 수 있다면, Warp는 자체적인 수익성을 개선하는 동시에 고객이 지출과 산출물의 관계를 더욱 직접적으로 파악할 수 있게 할 수 있다. Warp는 해외 가격 수준으로 국내 협업과 통제력을 제공하는 서비스를 내세우고 있지만, 일반 가격표나 비교 비용 자료는 공개하지 않았다.

Warp는 현재 소수의 설계 파트너와 협력하고 있다고 밝혔다. 이들 파트너와는 고객사 화학자들과 Warp 팀이 매주 협업하며, 이를 통해 스타트업은 실제 연구 수요에 맞춰 서비스와 시스템을 개선할 수 있다.

2억 1,500만 달러를 뒷받침할 실행 과제

이번 투자로 Warp는 소프트웨어뿐 아니라 물리적 역량도 구축해야 하는 사업을 추진하는 데 상당한 자금을 확보했다. Warp의 기회는 화학 서비스를 학습 시스템으로 발전시키는 데 있다. 화합물을 납품하고, 실험 증거를 수집하며, 모델을 개선한 뒤, 이러한 개선 사항을 활용해 후속 작업의 효율을 높이는 것이다.

이번 발표에는 처리 시간 개선을 측정한 결과나 모델 벤치마크, 완전 자율 실험실이 이미 운영 중이라는 증거가 담겨 있지 않다. 이는 팀과 자본을 갖추는 것과는 별개의 이정표다. 실제로 중요한 시험대는 Warp가 고객에게 약속한 품질과 속도, 경제성을 반복해서 제공할 수 있느냐는 점이다.

현재로서는 회사가 어디서 시작하느냐가 가장 중요한 선택이다. 고객 주도의 화학 연구 프로그램에서 출발함으로써 Warp는 AI에 대한 포부를 반복적으로 필요한 과학적 수요와 연결하고 있다. 화합물을 하나 납품할 때마다 매출을 올리고 다음 화합물을 뒷받침할 실험실 시스템을 개선할 기회가 생긴다.