2026년 9월 24일, NVIDIA는 공식 블로그를 통해 2,800종이 넘는 바이러스의 단백질 복합체 예측 3D 구조를 무료 공개한다고 발표했다. Google DeepMind, 유럽생물정보학연구소(EMBL-EBI) 등 세계 연구 기관들과의 협력으로 이뤄졌다. 세계 어느 과학자든 AlphaFold 데이터베이스를 통해 무료로 이용할 수 있다. 공개 시점은 계산된 것이다. 유엔 총회 기간에 뉴욕에서 열린 팬데믹 대비 회의(세계경제포럼 공동 주최)에 맞춘 것이다.
이 구조들은 AlphaFold2로 예측된 것이다. 단백질이 어떻게 접혀 3D 형태가 되는지를 예측하는 Google DeepMind의 AI 모델에 NVIDIA BioNeMo 추론 런타임 최적화를 적용해, GPU에서 수천 종의 바이러스 프로테옴을 일괄 추론할 수 있게 했다. 팀은 인간에게 감염되는 것으로 알려진 바이러스 과를 체계적으로 훑었다. 일반 감기 바이러스부터 엠폭스 같은 신흥 위협까지 빠짐없이. 예측된 것은 단일 단백질이 아니라 단백질 복합체다. 여러 단백질이 협업하는 '팀 구조'야말로 백신과 약물이 겨냥해야 할 표적 그 자체다.
양도 그렇지만 주목할 것은 '새로움'이다. 단백질 상호작용의 약 30%는 과학 사상 처음 기록되는 것으로, 실험적으로 결정된 구조의 주요 저장소인 PDB에 대응 항목이 없다. NVIDIA 디지털 생물학 응용 연구 팀 리드 Chris Dallago는 이 데이터베이스를 '가설 생성 엔진'이라고 표현했다. 생물학자와 AI 연구자가 단일 분자가 아니라 상호작용 전체를 연구할 수 있게 되어 분야 전체가 앞으로 나아간다는 것이다.
공개된 것은 데이터만이 아니다. NVIDIA는 데이터 생성에 사용한 BioNeMo 구조 예측 파이프라인도 GitHub에 오픈소스로 공개했다. 연구자는 자신의 표적에 대해 단백질 서열부터 예측 구조까지 한 번에 실행할 수 있다. EMBL-EBI 임시 소장 Jo McEntyre는 이 데이터셋이 연구가 부족한 바이러스를 많이 포함하고, 자원이 제한된 지역 최전선 과학자들의 문턱을 낮춘다고 지적했다. 감염병에 가장 먼저 직면하는 사람들이야말로 데이터를 가장 결핍하고 있기 때문이다.
왜 이 뉴스를 진지하게 봐야 할까. 코로나19가 남긴 교훈은 코로나바이러스 단백질에 대한 오랜 축적이 백신 개발을 기록적인 속도로 이끌었다는 것이다. 하지만 다음 팬데믹이 '대본대로' 올 것이라는 보장은 없다. 프로젝트 협력자이자 글래스고대 분자바이러스학 교수인 Joe Grove는 솔직하게 말한다. 우리가 하려는 것은 지식을 미리 비축하는 것이다. Center for Global Development의 분석에 따르면 2050년까지 코로나19에 필적하는 팬데믹이 세계를 덮칠 확률은 약 50%로 추산된다.
AI 업계의 폐쇄형 모델 경쟁과는 반대로, NVIDIA가 둔 수는 ‘오픈 사이언스의 생산력’이다. API를 팔지도, 생태계를 가두지도 않고 데이터와 툴체인을 통째로 열어 세계의 연구실을 같은 출발선에 세운다. 순수한 자선도 아니다. BioNeMo 생태계가 번성할수록 생명과학에서 GPU의 입지는 굳건해진다. 신약으로 직결되지는 않겠지만, 다음 감염병이 왔을 때 인류의 손에 얼마나 많은 ‘예습 자료’가 있을지를 좌우할 수 있다. AI for Science 서사에서 이는 드문 실속 있는 진전이다. 오늘 다운로드할 수 있고 내일 바로 쓸 수 있다.
