제약 연구·개발을 위한 세계에서 가장 강력한 AI 팩토리, 본격 가동 시작

생명을 구하고 개선하는 일, 그 무엇보다 인간적인 그 노력에 이제 초고성능 컴퓨팅이 더해졌습니다.

얼마 전 Lilly는 전세계 제약회사들이 소유하고 운영하는 시설 가운데 가장 강력한 AI 팩토리를 가동하기 시작했는데요, 이는 자사 팀이 의미 있는 의학적 진전을 더 빠르고, 더 정확하게, 그리고 전례 없는 규모로 이룰 수 있도록 돕기 위한 것입니다.

LillyPod라 불리는 이 시스템은 세계 최초의 NVIDIA DGX SuperPOD로, DGX B300 시스템을 탑재하고 있습니다. 1,016개의 NVIDIA Blackwell Ultra GPU를 장착한 DGX SuperPOD로 구동되는 Lilly의 AI 팩토리는 9,000페타플롭스를 웃도는 AI 성능을 제공하며, 불과 4개월 만에 구축되었죠.

“‘슈퍼컴퓨터가 도입되면서 오늘은 저희에게 매우 중요한 날이지만, 동시에 150년에 걸쳐 준비해 온 날이기도 합니다.’라고 Lilly의 총괄 부사장이자 최고 정보·디지털 책임자인 Diogo Rau는 소감을 밣혔습니다.

‘LillyPod는 저희가 누구인지, 그리고 왜 이 일을 하는지를 보여 주는 강력한 상징입니다. 전 세계 사람들의 삶을 더 나아지게 하기 위해서입니다. 저희는 바로 이곳, 바로 지금, 생물학의 발전을 그 어느 때도 시도된 적 없던 방식으로 이뤄낼 수 있는 절대적인 적기에 서 있습니다.’”

한때는 700만 대의 Cray 슈퍼컴퓨터가 필요했던 연산 능력이 이제는 단 하나의 NVIDIA GPU 안에 들어갑니다. 그리고 LillyPod에는 그런 GPU가 1,000개가 넘게 탑재되어 있죠. 이러한 인프라를 통해 Lilly의 유전체학 팀은 700테라바이트에 달하는 데이터를, 290테라바이트가 넘는 고대역폭 GPU 메모리를 활용해 처리할 수 있습니다.

“연산(computation)은 생물학의 핵심이며, 과학의 핵심이기도 합니다.”라고 Lilly의 수석 부사장 겸 최고 AI 책임자인 Thomas Fuchs는 밝혔습니다. “저희 같은 회사에게 대규모 연산을 수행할 수 있다는 것은 선택 사항이 아니라 절대적으로 필수적인 일입니다. 그래서 저희는 의학의 연산적 미래를 만들어 가고 있으며, 그 모습은 제약 가치 사슬 전반의 모든 영역에서 확인하실 수 있을 것입니다.”

Lilly의 AI 팩토리는 단백질 확산 모델, 소분자 그래프 신경망 모델, 유전체 파운데이션 모델을 대규모로 학습하는 데 활용될 예정입니다.

특히 NVIDIA DGX SuperPOD와 함께 제공되는 NVIDIA의 풀스택 AI 팩토리 아키텍처는 가속 컴퓨팅, NVIDIA Spectrum-X 이더넷 네트워킹, 최적화된 AI 소프트웨어를 포함하며, 이를 통해 보건의료 및 생명과학 분야의 고도로 규제된 워크플로우를 위한 안전하고 확장 가능한 플랫폼을 제공하게 될 것입니다.

NVIDIA Mission Control 소프트웨어를 통해 Lilly는 DGX SuperPOD를 관리하고, 작업 부하를 오케스트레이션하며, 성능을 모니터링하고, AI 운영을 안전하고 효율적으로 자동화할 수 있게 되었습니다.

이 슈퍼컴퓨터에는 약 5,000개의 연결들이 있으며, 이는 1,000파운드가 넘는 광섬유 케이블로 구축되었습니다. Lilly는 효율적인 액체 냉각과 최소한의 추가 에너지 사용을 바탕으로, 2030년까지 이 새로운 AI 슈퍼컴퓨팅 인프라를 100% 재생 가능 전력으로 운영하는 것을 목표로 하고 있습니다.

LillyPod는 단순한 도구가 아니라, 독자적인 데이터와 최첨단 AI 모델을 결합하는 새로운 과학 장비입니다.

이 기반 위에서 Lilly 팀은 게놈을 분석하고, 수십억 개의 화학적 가능성을 탐색하며, 임상 개발과 제조 전 과정에 AI를 적용해 더 나은 임상시험을 설계하고, 생산을 최적화하며, 의사결정을 가속화할 수 있습니다. 이러한 역량이 합쳐져, 의약품을 더 빠르고, 더 정밀하며, 더 큰 규모로 설계하고 제공하는 것을 가능하게 하죠.

“LillyPod는 AI 기반 신약 발굴의 새로운 시대를 열 것입니다.”라고 Lilly의 수석 부사장이자 최고기술책임자인 Tim Coleman은 말했습니다. “저희는 연산이 과학의 기초라고 믿으며, Lilly의 환자들은 우리가 제공할 수 있는 모든 이점을 누려야 한다고 믿습니다.”

선택된 일부 모델은 Lilly TuneLab을 통해 제공될 예정인데요, Lilly TuneLab은 10억 달러 이상이 투입된 Lilly의 독자적 데이터로 구축된 신약 발굴 모델에 바이오텍 기업들이 접근할 수 있도록 하는 AI·머신러닝 플랫폼입니다.

헬스케어 및 생명과학 분야를 위해 Lilly의 모델과 NVIDIA BioNeMo 오픈 파운데이 모델을 모두 제공할 계획을 가진 최초의 신약 발굴 플랫폼으로서, TuneLab은 NVIDIA FLARE 기반의 연합 학습(federated learning) 인프라를 활용합니다. 이를 통해 바이오텍 기업들은 자사의 데이터를 다른 사용자와 공유하거나 뒤섞지 않고 비공개로 유지한 채, 강력한 독점 AI 모델을 활용할 수 있죠. 더 많은 기업이 참여할수록 모델의 성능은 향상되고, 모든 사용자가 그 혜택을 누리게 되며, 바이오텍 생태계 전반에서 AI 활용 기회가 더욱 확대될 예정입니다.

역사적으로 신약 발굴은 웻랩(wet lab)의 물리적 한계에 의해 제약을 받아 왔습니다. 아무리 생산성이 높은 팀이라도, 각 실험마다 물질의 실제 합성과 시험이 필요하기 때문에, 보통 표적 하나당 연간 약 2,000개의 분자 아이디어만 분석할 수 있었습니다.

“이제 이 슈퍼컴퓨터 센터는 사실상 웻랩의 물리적 한계를 깨뜨립니다.”라고 Lilly의 연구·개발 정보학 담당 부사장인 Yue Wang Webster는 말했습니다. “이제 드라이랩(dry lab)에서는 손끝에서 수십억 개의 분자 아이디어를 시험해 볼 수 있게 되었습니다”

LillyPod는 대규모 연산 기반 드라이랩을 구축함으로써 이러한 제약을 제거합니다. 과학자들은 물리적 실험에 착수하기 전에 수십억 개의 분자 가설을 병렬로 시뮬레이션하고 평가할 수 있습니다.

Lilly의 내부 AI 플랫폼을 활용하면, 직원들은 LillyPod를 사용해 일일이 처음부터 다시 만들 필요 없이 챗봇, 에이전트형 워크플로, 연구실 에이전트를 구축할 수도 있습니다.

과학, 데이터, 연산 능력을 결합함으로써 Lilly와 NVIDIA는 생명과학 분야의 AI 활용에서 새로운 지평을 열고 있습니다.

“이 기계는 AI가 어떻게 사용되어야 하는지를 정확히 보여줍니다.”라고 Fuchs는 말했습니다. “AI는 과학을 위해 사용되어야 합니다. 고통을 줄이고 인간의 삶의 조건을 향상시키는 데 사용되어야 합니다.”

오는 NVIDIA GTC 2026에서 보다 자세한 Lilly의 이야기를 들을 수 있습니다.

• From Cluster to Factory: Scale AI Infrastructure Operations With Software-Defined Intelligence

• Achieving Gigascale AI: Insights From Infrastructure Visionaries

Lilly와 NVIDIA가 함께 구축한 이 AI 팩토리에 대한 더 자세한 내용과, 향후 설립될 공동 혁신 AI 연구소에 대해서는 다음 링크에서 확인하실 수 있습니다.