--- title: "구글 클라우드에 신약·신소재용 AI 모델이 올라온다" published: 2026-06-30T07:05:03.273Z canonical: https://jeff.news/article/4418 --- # 구글 클라우드에 신약·신소재용 AI 모델이 올라온다 구글 클라우드 마켓플레이스에 샌드박스AQ의 과학 연구 특화 AI 모델이 추가된다. 텍스트를 잘 쓰는 대규모 언어 모델(LLM)이 아니라 화학·생물학·물리학 문제를 수치 데이터로 푸는 거대정량모델(LQM) 쪽이라, 신약 후보와 반도체·배터리 소재 탐색에 초점이 맞춰져 있다. - 구글이 신약 개발, 신소재, 반도체 연구용 AI 모델을 구글 클라우드 마켓플레이스에 올림 - 제공 주체는 알파벳에서 분사한 AI·양자기술 스타트업 샌드박스AQ - 샌드박스AQ의 ‘AQ’는 인공지능(AI)과 양자기술(Quantum)을 합친 이름임 - 핵심은 대규모 언어 모델(LLM)이 아니라 거대정량모델(LQM)이라는 점 - LLM이 문장을 만들고 이해하는 데 강하다면, LQM은 화학·생물학·물리학 문제를 수치 데이터 기반으로 푸는 쪽에 맞춰져 있음 - 연구자는 구글 제미나이 같은 언어 모델과 LQM을 묶어서 쓸 수 있음. 자연어로 탐색하고, 실제 과학 계산은 도메인 모델이 맡는 그림에 가까움 - 첫 모델 ‘AQ캣’은 소재 탐색용, 두 번째 모델 ‘AQ포턴시’는 신약 개발용임 - AQ캣은 반도체 제조, 배터리 개발, 촉매, 자석 같은 영역에서 유망한 후보 물질을 찾도록 설계됨 - AQ포턴시는 질병 표적에 잘 결합할 가능성이 높은 분자를 찾는 데 초점이 있음 > [!IMPORTANT] > 이건 “챗봇 하나 더 나옴”이 아니라, 알파폴드 이후 과학 AI를 클라우드 상품으로 배포하는 흐름에 가까움. - 구글 입장에서는 알파폴드 성공을 클라우드 비즈니스로 확장하는 단계임 - 구글 딥마인드의 데미스 하사비스와 존 점퍼는 알파폴드로 단백질 접힘 문제를 푼 공로를 인정받아 2024년 노벨화학상을 받았음 - 이번 모델 공개는 그런 과학 AI를 일부 연구소의 내부 도구가 아니라 일반 기업·연구자도 접근 가능한 클라우드 상품으로 푸는 쪽임 - 돈의 규모도 작지 않음. 샌드박스AQ는 NIST 산하 반도체 연구개발실과 5억달러, 약 7천740억원 규모 지원 협약을 맺은 직후 이 모델을 내놨음 - AQ캣은 이 프로젝트를 뒷받침하는 모델 중 하나로 언급됨 - 신규 배터리 화학물질, 촉매, 자석, 잔류성 화학물질(PFAS) 분해법 개발에 쓰이고 있음 - 반도체 공급망 이슈도 꽤 직접적으로 걸려 있음 - 지원 자금은 희토류 자석, 촉매 같은 핵심 소재의 국산화 개발에도 들어감 - 특히 중국이 90% 이상 장악한 네오디뮴 자석을 대체할 소재 발굴이 주요 과제임 - 네오디뮴 자석은 최첨단 반도체 노광장비와 진공펌프 같은 칩 제조 핵심 설비에 들어감. 그냥 소재 연구가 아니라 반도체 장비 공급망 문제랑 연결돼 있음 - 샌드박스AQ 자체도 꽤 흥미로운 회사임 - 2016년 알파벳의 X 디비전 안 양자기술 연구소로 시작했고, 2022년 독립기업으로 분사함 - 에릭 슈밋 전 구글 CEO와 마크 베니오프 세일즈포스 CEO 등이 투자자로 참여함 - 2026년 4월 기준 기업가치는 57억5천만달러, 약 8조9천억원으로 평가됨 - 단기적으로 가장 큰 기회는 바이오제약 연구 쪽으로 보고 있음 - 샌드박스AQ CEO 잭 하이더리는 고객사들이 교모세포종, 전립선암, 알츠하이머병, 파킨슨병, 심혈관 질환 연구에 이 기술을 쓰고 있다고 설명함 - “몇 년을 절약하고, 사람이 아무리 시간을 들여도 못 찾았을 후보군까지 볼 수 있다”는 게 회사가 내세우는 포인트임 --- ## 기술 맥락 - 이번 선택의 핵심은 범용 대규모 언어 모델(LLM)만으로 과학 문제를 풀겠다는 게 아니라, 수치 데이터에 맞춘 거대정량모델(LQM)을 따로 두겠다는 거예요. 화학 결합, 분자 후보, 소재 특성처럼 숫자와 구조가 중요한 문제는 글 잘 쓰는 모델만으로는 한계가 크거든요. - 구글 제미나이와 LQM을 같이 쓰는 구조도 그래서 의미가 있어요. 연구자는 자연어로 질문하고 탐색 방향을 잡되, 실제 후보 물질 탐색이나 과학 계산은 도메인 모델이 맡는 식이라 워크플로우가 더 현실적이에요. - 클라우드 마켓플레이스에 올린다는 점도 중요해요. 과학 AI가 특정 연구소 내부 시스템에 머무르면 확산이 느린데, 클라우드 상품으로 제공되면 기업·연구기관이 인프라를 직접 다 만들지 않고도 실험 파이프라인에 붙여볼 수 있거든요. - 반도체 소재와 신약 개발이 같이 묶인 이유는 둘 다 후보 탐색 공간이 너무 넓기 때문이에요. 배터리 화학물질, 촉매, 자석, 약물 후보처럼 경우의 수가 큰 영역에서는 “가능성 낮은 조합을 빨리 버리고 유망한 후보를 좁히는 능력”이 개발 기간과 비용을 크게 좌우해요. ## 핵심 포인트 - 샌드박스AQ의 AQ캣은 촉매·소재 후보를, AQ포턴시는 질병 표적에 결합할 분자 탐색을 지원함 - 구글 제미나이와 LQM을 결합해 연구자가 자연어 인터페이스와 과학 계산 모델을 함께 쓸 수 있음 - 샌드박스AQ는 NIST 산하 반도체 연구개발실과 5억달러 규모 지원 협약을 맺은 직후 모델을 공개함 - 네오디뮴 자석처럼 중국 의존도가 90% 이상인 핵심 소재 대체도 주요 과제로 언급됨 ## 인사이트 생성형 AI가 문서 작성 도구에서 과학 R&D 인프라로 넘어가는 흐름이 꽤 선명해졌음. 개발자 입장에서도 ‘LLM을 붙인다’가 아니라 도메인 모델과 클라우드 상품화가 어떻게 만나는지 볼 만한 사례다.