OpenAI 연구원은 신약 발견을 위한 인공 지능 사용에 초점을 맞춘 새로운 스타트업을 시작하기 위해 ChatGPT 제조업체를 떠날 예정이며, 계획에 정통한 여러 소식통에 따르면 그는 20억 달러 가치로 약 2억 달러를 조달하기 위해 협상 중입니다.
OpenAI에서 과학 및 생물학적 발견을 가속화하기 위해 AI를 사용하는 연구를 포함하는 Miles Wang이 투자자들과 자금 조달 라운드에 대해 이야기하고 있다고 TechCrunch가 2026년 7월 14일에 보도했습니다. 벤처 회사 Lightspeed가 라운드를 주도하기 위해 논의 중이지만 대화가 진행 중이며 거래가 최종적이지 않을 수도 있습니다. 이 이야기에 대한 자세한 내용은 인공지능 뉴스를 참조하세요.
Wang의 계획을 알고 있는 4명의 소식통에 따르면 다른 OpenAI 연구원들도 새 회사에 합류할 것으로 예상됩니다. Wang은 TechCrunch가 연락했을 때 기사의 자금 규모와 회사 설명에 대해 이의를 제기했지만 정확한 숫자나 세부 사항은 지정하지 않았습니다.
AI의 호황 코너
보고된 자금 조달 논의는 AI를 생명 과학에 적용하는 데 대한 투자자의 관심이 강화되고 있음을 강조합니다. 신약 발견은 인공 지능의 가장 유망하고 막대한 자금 지원을 받는 응용 분야 중 하나로 부상했으며, 최근 몇 달 동안 여러 신생 기업이 대규모 투자를 유치했습니다.
신약 식별을 위해 분자 상호 작용을 예측하는 AI 모델을 개발하는 2년 된 스타트업인 차이 디스커버리(Chai Discovery)는 7월 14일 평가액 38억 달러, 기업가치 4억 달러를 유치했다고 발표했습니다. Chai Discovery의 공동 창립자인 Josh Meier는 Wang과 마찬가지로 이전에 OpenAI에서 연구원으로 근무했습니다. 신약 발견을 위한 AI 모델도 구축하는 Google DeepMind 스핀아웃 Isomorphic Labs는 2026년 5월에 21억 달러 규모의 시리즈 B를 모금했습니다.
Wang의 새로운 스타트업은 기존 약물의 새로운 용도를 찾는 데 도움이 되는 AI 모델을 연구하고 있는 것으로 알려져 있으며, 아마도 이전에 임상 시험에서 실패한 약물도 있을 수 있다고 소식통은 TechCrunch에 말했습니다. 이미 FDA 승인을 받은 의약품에 대한 새로운 응용 분야를 찾는 것은 완전히 새로운 의약품을 처음부터 개발하는 것보다 훨씬 더 빠른 수익 창출 시간으로 이어질 수 있습니다. 왜냐하면 화합물이 이미 안전성 테스트를 거쳤기 때문입니다.
젊은 창업자의 길
Wang은 컴퓨터 과학 학사 학위를 취득하기 위해 하버드 대학교를 중퇴한 후 2024년 OpenAI에 합류했습니다. OpenAI에 근무하는 동안 그는 AI 모델이 어떻게 과학적 발견을 자동화하고 가속화할 수 있는지 조사한 연구 논문을 공동 집필했습니다.
그가 스스로 파업하려는 움직임은 투자자들이 대학을 졸업하지 않은 젊은 창업자들, 특히 선도적인 AI 연구소에서 경험이 있는 창업자들을 다시 한번 편안하게 지원하는 더 넓은 패턴을 반영합니다. OpenAI, Google DeepMind, Anthropic 등 기업에서 흘러나오는 인재는 AI 분야 스타트업 형성의 주요 엔진이 됐다.
신약개발 자금의 홍수
아직 공개되지 않은 회사의 잠재적인 20억 달러 가치 평가는 투자자들이 초기 단계에서도 AI 신약 발견 스타트업에 얼마나 공격적으로 가격을 책정하고 있는지를 강조합니다. 그 논리는 분자가 어떻게 상호 작용하는지 예측할 수 있는 AI 모델이 신약 출시에 소요되는 시간과 비용을 극적으로 단축할 수 있다는 것입니다. 이 과정은 전통적으로 약 10년 이상 걸리고 약품 하나당 수십억 달러의 비용이 듭니다.
약물 용도 변경의 경제학
기존 약물의 용도 변경에 중점을 두는 전략에는 실용적인 계산이 반영됩니다. 신약 발견부터 시장 승인까지 신약을 개발하는 데는 일반적으로 10~15년이 걸리고 수십억 달러가 훨씬 넘는 비용이 들 수 있으며, 대다수의 후보가 그 과정에서 실패합니다. 이미 안전 장애물을 제거한 화합물의 유망한 새로운 용도를 식별하기 위해 방대한 화학 및 생물학적 데이터 세트를 조사할 수 있는 AI 모델은 이러한 비용과 위험의 상당 부분을 우회할 수 있습니다.
이 접근 방식을 추구하는 스타트업은 용도가 변경된 의약품이 간소화된 규제 경로를 충족할 수 있기 때문에 더 빨리 수익을 창출할 수 있습니다. 이러한 경제적 논리는 왜 투자자들이 거의 제대로 된 회사에 수십억 달러의 가치 평가를 기꺼이 할당하는지 설명하는 데 도움이 되며, 단 하나의 성공적인 약물 용도 변경이라도 엄청난 수익을 창출할 수 있다고 확신합니다.
연구실 출발 패턴
Wang의 스타트업이 그 약속을 이행할 수 있는지 여부는 아직 알 수 없으며 보고된 거래는 여전히 변경될 수 있습니다. 그러나 라운드를 둘러싼 관심 수준은 벤처 캐피탈리스트들이 AI 기반 약물 발견을 현재 인공 지능 붐에서 가장 중요한 기회 중 하나로 보고 경쟁자가 등장하기 전에 위치를 확보하기 위해 프리미엄 가치를 지불할 의향이 있다는 신호입니다.
더 넓은 AI 산업의 경우 Wang이 OpenAI를 떠난 것은 AI를 과학에 적용하는 데 깊은 전문 지식을 갖춘 연구자들이 자신의 회사를 세우기 위해 떠나면서 최대 규모의 AI 연구소에서 지속적인 두뇌 유출이 일어나고 있음을 보여줍니다. OpenAI와 같은 조직 출신의 창업자에 대한 자금이 풍부하고 프론티어 모델의 잠재적 응용 프로그램이 챗봇을 넘어 화학, 생물학 및 재료 과학으로 확장됨에 따라 이러한 추세는 가속화되었습니다.
보고된 조건으로 라운드가 종료되면 Wang의 회사는 수십억 달러의 가치를 지닌 작지만 빠르게 성장하는 AI 신약 발견 스타트업 그룹에 합류하게 될 것입니다. 이는 투자자들이 인공 지능과 제약의 융합을 10년 동안 결정적인 기술 투자 중 하나로 보고 있다는 신호입니다.
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