로슈, 인공지능 리더기업 엔비디아와 제휴 확대
신약ㆍ진단의학 솔루션 개발 가속화..제약업계 최대 GPU 환경 확보
입력 2026.03.17 11:37
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로슈社는 자회사인 제넨테크社를 통해 미국의 인공지능(AI) 리더기업 엔비디아社(NVIDIA)와 지난 2023년 11월 다개년 전략적 연구제휴 계약을 체결한 바 있다.

이와 관련, 로슈社가 처음부터 끝까지 전체를 아우르는 엔비디아의 최신세대 가속 컴퓨팅‧인공지능(AI)을 기반으로 하는 대규모 AI 팩토리를 배치하면서 자사의 글로벌 AI 인프라를 확장한다고 16일 공표해 주목할 만해 보인다.

미국과 유럽 각국에서 2,176개의 고성능 그래픽 처리장치(GPUs)를 자체적으로 설치‧운영하고, 가치사슬 전반에 걸쳐 내장하는 내용이 눈에 띄는 이 같은 인프라는 진단의학 솔루션과 각종 치료제들의 개발을 가속화하기 위해 설계된 것이다.

로슈 측은 가장 최근에 단행되는 이 같은 투자를 통해 직접 설치‧운영하는(on-premise) GPU와 전문업체의 서버를 인터넷으로 빌려서 사용하는 클라우드 인프라를 합해 총 3,500개의 신세대 블랙웰(Blackwell) 기반 GPUs를 구축하게 된다.

이를 통해 로슈는 제약업계 최대 규모의 GPU 환경을 확보할 수 있게 된다.

로슈 측은 이 같은 컴퓨터 용량 확장이 지난 2023년부터 이어온 엔비디아 측과의 전략적 제휴가 새로운 단계로 진입하게 되었음을 의미하는 것이라고 설명했다.

엔비디아의 AI 인프라를 이용하면서 로슈가 고품질 데이터와 혁신적인 AI를 통해 신약개발을 가속화하겠다는 것이다.

로슈社의 와파 마밀리 최고 디지털‧기술 책임자는 “의료 분야에서 시간은 가장 중요한 변수(variable)라 할 수 있을 것”이라면서 “절약된 하루하루는 생명을 구할 의약품 또는 진단기기가 그만큼 신속하게 환자들에게 제공될 수 있게 될 것임을 의미한다”고 말했다.

마밀리 최고 디지털‧기술 책임자는 뒤이어 “우리의 AI 팩토리가 세계적인 수준의 컴퓨팅 파워와 로슈의 과학적 전문성을 결합시켜 발굴에서부터 개발, 제조 및 발매에 이르기까지 가치사슬 전체에 걸쳐 AI를 적용할 수 있게 될 것으로 기대한다”며 “덕분에 우리가 차세대 의약품 및 진단의학 솔루션을 제공하는 방법을 혁신할 수 있을 것”이라고 강조했다.

로슈의 AI 팩토리는 기업 전체에 걸쳐 디지털 전환을 가속화시켜 주는 고성능 슈퍼컴퓨팅 플랫폼의 하나이다.

연구‧개발 분야에서 엔비디아의 바이오니모(BioNeMo) 플랫폼은 로슈의 ‘랩 인 더 루프’(lab-in-the-loop: 반복적 피드백 순환을 통해 프로세스를 가속화하는 방법)를 향상시켜 줄 것으로 보인다.

생물학‧화학 관련 실험이 로슈의 AI 모델들과 긴밀하게 연결될 수 있을 것이기 때문.

이를 통해 연구자들이 가설을 대규모로 검증하고, 진행을 가속화하고, 다른 방법으로는 이루어지지 못했을 발굴을 가능케 해 줄 전망이다.

제조 분야에서는 엔비디아의 옴니버스 라이브러리(Omniverse libraries)에 의해 구동되는 디지털 트윈(즉, 생산라인의 가상 복제본)이 기술자들의 공정‧팩토리 디자인을 최적화시켜 줄 것으로 보인다.

진단의학 분야의 경우 가속 컴퓨팅과 엔비디아의 파라브릭스(Parabricks) 소프트웨어가 방대한 데이터세트 전반에 걸쳐 통찰력 있는 분석정보를 제공해 줄 것으로 보인다.

디지털 병리학 분야에서도 첨단기술이 다수의 이미지들을 스캔해 감지하기 힘든 질병패턴을 탐지할 수 있도록 해 줄 것으로 보인다.

디지털 건강 분야에서는 로슈가 엔비디아의 니모 가드레일(NeMo Guardrails)을 이용해 의료용 등급의 안전하고 신뢰할 수 있는 대화형 AI를 구축할 수 있도록 해 줄 것으로 보인다.

로슈社의 아비브 레게브 부회장 겸 제넨테크社 연구‧조기개발(gRED) 담당대표는 “엔비디아와의 제휴 확대와 AI 팩토리의 배치를 통해 AI 기반 신약발굴‧개발 분야에서 우리의 리더십이 한층 더 강화될 수 있게 될 것”이라는 말로 높은 기대감을 내보였다.

지난 5년여 동안 개척해 온 우리의 ‘랩 인 더 루프’ 전략을 지속적으로 확대하는 데 필요로 하는 방대한 컴퓨팅 능력을 제공해 주어 우리 연구진이 보다 정교한 예측 프론티어 모델을 구축할 수 있게 되고, 이를 통해 생물학적 통찰로부터 생명을 구할 의약품의 개발로 이어지는 경로를 한층 더 단축할 수 있게 될 것이라고 덧붙이기도 했다.

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