일라이 릴리(Eli Lilly)가 의약품 발견 및 개발 방식을 혁신하기 위해 설계된 거대 AI 공장 'LillyPod'을 공식 가동했다. 단 4개월 만에 구축된 이 강력한 시스템은 1,000개 이상의 NVIDIA Blackwell Ultra GPU를 탑재하여 700테라바이트에 달하는 방대한 유전체 데이터를 처리할 수 있는 연산 능력을 갖췄다. 특히 기존의 전통적인 물리적 실험에서 대규모 디지털 시뮬레이션으로 연구의 무게 중심을 옮김으로써 실험실의 물리적 한계를 뛰어넘는 것을 목표로 한다.

이 시스템은 단순한 연산 속도를 넘어 첨단 AI 아키텍처를 학습시키기 위한 정교한 도구로 활용된다. 일라이 릴리는 이 클러스터를 활용해 새로운 생물학적 구조 설계를 돕는 단백질 확산 모델과 소분자 발견을 위한 그래프 신경망(GNN)을 집중적으로 학습시킬 계획이다. 이에 따라 과학자들은 실제 시험관을 만지기도 전에 가상 공간에서 수십억 개의 분자 가설을 미리 검증할 수 있게 되었으며, 이는 초기 연구 단계의 시간과 비용을 획기적으로 절감하는 결과로 이어진다.

또한 이러한 기술적 진보를 공유하기 위해 바이오테크 파트너들이 독자적인 신약 개발 모델에 접근할 수 있도록 돕는 플랫폼 'TuneLab'을 출시했다. 특히 연합학습이라는 프라이버시 보호 기술을 도입하여, 여러 기업이 각자의 민감한 원천 데이터를 공유하지 않고도 모델 공동 학습에 기여할 수 있는 환경을 마련했다. NVIDIA의 BioNeMo와 FLARE 프레임워크를 기반으로 한 이러한 협력적 접근은 글로벌 보건을 위한 AI 중심의 초연결 생태계로의 전환을 시사한다.

일라이 릴리(Eli Lilly)가 의약품 발견 및 개발 방식을 혁신하기 위해 설계된 거대 AI 공장 'LillyPod'을 공식 가동했다. 단 4개월 만에 구축된 이 강력한 시스템은 1,000개 이상의 NVIDIA Blackwell Ultra GPU를 탑재하여 700테라바이트에 달하는 방대한 유전체 데이터를 처리할 수 있는 연산 능력을 갖췄다. 특히 기존의 전통적인 물리적 실험에서 대규모 디지털 시뮬레이션으로 연구의 무게 중심을 옮김으로써 실험실의 물리적 한계를 뛰어넘는 것을 목표로 한다.

이 시스템은 단순한 연산 속도를 넘어 첨단 AI 아키텍처를 학습시키기 위한 정교한 도구로 활용된다. 일라이 릴리는 이 클러스터를 활용해 새로운 생물학적 구조 설계를 돕는 단백질 확산 모델과 소분자 발견을 위한 그래프 신경망(GNN)을 집중적으로 학습시킬 계획이다. 이에 따라 과학자들은 실제 시험관을 만지기도 전에 가상 공간에서 수십억 개의 분자 가설을 미리 검증할 수 있게 되었으며, 이는 초기 연구 단계의 시간과 비용을 획기적으로 절감하는 결과로 이어진다.

또한 이러한 기술적 진보를 공유하기 위해 바이오테크 파트너들이 독자적인 신약 개발 모델에 접근할 수 있도록 돕는 플랫폼 'TuneLab'을 출시했다. 특히 연합학습이라는 프라이버시 보호 기술을 도입하여, 여러 기업이 각자의 민감한 원천 데이터를 공유하지 않고도 모델 공동 학습에 기여할 수 있는 환경을 마련했다. NVIDIA의 BioNeMo와 FLARE 프레임워크를 기반으로 한 이러한 협력적 접근은 글로벌 보건을 위한 AI 중심의 초연결 생태계로의 전환을 시사한다.