엔비디아(Nvidia)가 23일 미국 샌디에이고에서 열린 BIO 인터내셔널 컨벤션에서 생명과학 전용 에이전트 AI 툴킷 BioNeMo Agent Toolkit을 발표했다. 의료·생명과학 부문 부사장 킴벌리 파월(Kimberly Powell)은 기조연설에서 “소프트웨어 개발 분야에서 일어난 것처럼 에이전트 AI가 바이오테크에도 혁신을 일으킬 것”이라고 밝혔다. BioNeMo Agent Toolkit은 범용 LLM(대규모 언어 모델)을 단백질 폴딩(folding), 분자 도킹, 생성 화학, 게놈스, 이미징 등 생명과학 특화 AI 에이전트로 전환하는 소프트웨어 스택이다.
이 툴킷의 핵심은 증명된 생명과학 AI 모델들을 에이전트가 호출할 수 있는 표준화된 NIM 마이크로서비스로 패키징한 데 있다. 온프레미스, 퍼블릭 클라우드, 하이브리드 환경 모두에서 실행할 수 있어 제약·바이오 기업의 데이터 주권 및 규제 요건에 대응한다. 파월은 BioNeMo의 도구 체계가 에이전트가 적절한 도구를 찾고 불필요한 단계를 반복하는 데 소비하는 토큰을 줄임으로써 동일한 품질의 결과를 더 낮은 비용으로 얻을 수 있다고 설명했다. BioNeMo Agent Toolkit은 OpenAI, 앤트로픽, 자체 LLM 등 모델 선택에 무관하게 사용할 수 있는 에이전트 무관(agent-agnostic) 구조로 설계됐다.
파월은 연설에서 항암 단백질 MCL1을 표적으로 하는 단백질 결합체 설계 워크플로우를 구체적 사례로 제시했다. 기존에는 해당 워크플로우가 수개월의 전문가 작업이 필요하지만, BioNeMo 기반 에이전트는 표적 구조 예측·결합 후보 생성·구조 평가·후보 순위 결정 단계를 인간 개입 없이 자동 수행한다. 패널로 참가한 Chai Discovery CEO 조시 메이어(Josh Meier)는 “AI 모델과 빠른 반복의 결합으로 항체 설계 성공률이 수년 새 0.1%에서 10~15%로 높아졌다”고 밝혔다.
엔비디아는 이번 발표로 MONAI, Parabricks, cuEquivariance 등 기존 생명과학 인프라를 에이전트 런타임으로 통합하는 방향을 제시했다. BioNeMo Agent Toolkit은 GitHub에 오픈소스로 공개돼 있으며, 오픈·클로즈드 프론티어 모델 모두와 연동할 수 있다. 파월은 “에이전트 AI가 코딩 혁신을 일군 것처럼 과학 자체를 바꿀 수 있는 도구가 갖춰지고 있다”며 생명과학의 연구 속도가 수년에서 수개월, 다시 수일로 단축될 것이라는 전망을 내놨다.
