앤트로픽(Anthropic)의 AI 모델 클로드(Claude)가 단백질 구조 예측 및 설계에 활용되는 30개 이상의 오픈소스 생체분자 모델을 최적화하여 평균 4배의 속도 향상을 달성했습니다. 이는 수치 정밀도를 소폭 낮췄을 때의 결과이며, 동일한 출력을 유지할 경우에도 약 2배 빨라졌습니다. 이 최적화 작업은 단 4주 만에 완료되었으며, 고비용의 단백질 설계 과정을 획기적으로 단순화하고 비용을 절감하는 효과를 가져왔습니다.
클로드는 계산량이 많은 부분을 처리하기 위한 맞춤형 GPU 커널인 플래시페어포머(FlashPairformer)를 개발하고, 중간 결과를 재사용하여 반복 계산을 줄이는 방식으로 성능을 개선했습니다. 특히, 메모리 사용량을 줄인 '빅 모드(Big mode)'를 통해 단일 GPU 노드에서도 1만 토큰이 넘는 대규모 분자 복합체를 정확하게 모델링할 수 있게 되었습니다. 이는 기존에는 여러 GPU 노드가 필요했던 작업으로, 인간 미토콘드리아 복합체 I이나 세균 리보솜 같은 복잡한 구조 예측이 가능해졌습니다. 또한, 단백질 바인더 설계에 필요한 GPU 사용 시간을 약 100분의 1로 줄이면서도 유사한 성능을 유지하여, 이전에는 1만 달러에 달했던 표적당 비용을 약 150달러 수준으로 낮췄습니다.
이번 성과는 최첨단 AI가 과학 연구 도구의 개발 속도와 접근성을 획기적으로 향상시킬 수 있음을 보여줍니다. 생체분자 모델링 경험은 있지만 추론 최적화나 커널 엔지니어링 경험이 없는 앤트로픽 기술 직원 2명이 클로드의 도움을 받아 단기간에 이뤄낸 결과라는 점은 AI의 활용 가능성을 더욱 부각합니다. 앤트로픽은 최적화 코드를 모두 오픈소스(open-source)로 공개했으며, 어댑티브 바이오(Adaptyv Bio)와의 공동 단백질 설계 대회를 통해 클로드의 역량을 검증하고 생명과학 커뮤니티의 참여를 독려하고 있습니다. 이는 신약 개발, 질병 연구 등 다양한 분야에서 생명과학 연구의 새로운 지평을 열 것으로 기대됩니다.