앤트로픽이 지난 6월 24일(현지시간) 제약업계 임원과 바이오테크 창업자, 연구원들이 참석한 행사에서 과학 연구자를 위한 AI 신제품 ‘클로드 사이언스(Claude Science)’를 공개했다. 소프트웨어 개발을 지원하는 ‘클로드 코드(Claude Code)’의 과학 연구 버전으로, 간단한 지시만으로도 AI가 스스로 연구를 수행하며, 컴퓨터와 수학, 통계, AI를 활용해 생명현상을 분석하는 ‘계산생물학(computational biology)’ 연구는 물론 신약 개발에 특화된 다양한 도구를 활용할 수 있다. 앤트로픽은 클로드 사이언스를 모든 유료 클로드 구독자에게 제공하는 한편, 희귀·소외질환 치료제 개발을 위한 자체 연구에도 활용할 계획이라고 밝혔다.

앤트로픽이 연구용 AI를 선보인 것은 이번이 처음은 아니다. 지난해 10월에는 ‘클로드 포 라이프 사이언스(Claude for Life Sciences)’를 통해 과학 소프트웨어와 데이터베이스를 활용할 수 있는 플러그인을 공개했다. 하지만 클로드 사이언스는 기존 기능을 확장한 수준을 넘어 독립된 제품으로 출시됐다는 점에서 차이가 있다. 특히 클로드 코드와 ‘클로드 코워커(Claude Cowork)’에 이어 핵심 제품군으로 자리매김하면서, 앤트로픽이 AI의 과학 연구 활용을 차세대 성장 분야로 보고 있음을 보여준다.

앤트로픽의 에릭 코더러에이브럼스(Eric Kauderer-Abrams) 생명과학 책임자는 “클로드 코드와 클로드 코워커에 이어 클로드 사이언스를 새로운 핵심 제품으로 선보인 것만 봐도 이 분야가 우리에게 얼마나 중요한지 알 수 있다”며 “우리의 목표는 인류의 장기적인 복지에 기여하는 AI를 개발하는 것이며, 그 가능성이 가장 큰 분야가 바로 생명과학이라고 믿는다”고 말했다.

지난 10년간 AI 기반 과학 연구를 선도해 온 기업은 단연 구글 딥마인드였다. 데미스 허사비스(Demis Hassabis) 최고경영자(CEO)와 존 점퍼(John Jumper) 연구원은 단백질 구조 예측 AI ‘알파폴드(AlphaFold)’를 개발한 공로로 노벨 화학상을 받았고, 딥마인드는 기상학과 재료과학을 비롯한 다양한 분야에서도 굵직한 성과를 거뒀다.

하지만 최근 몇 달 사이 AI 기술 경쟁이 급물살을 타면서 딥마인드도 더 이상 독주하지 못하고 있다. 특히 대형언어모델(LLM)의 최대 격전지로 떠오른 코딩 분야에서는 이제 다른 기업들을 뒤쫓는 처지가 됐다.

이런 흐름 속에서 앤트로픽은 딥마인드의 뒤를 이을 유력한 주자로 떠오르고 있다. 구글 딥마인드의 허사비스 CEO가 박사 출신 과학자인 것처럼, 앤트로픽의 다리오 아모데이(Dario Amodei) CEO 역시 연구자 출신이다. 반면 샘 올트먼 오픈AI CEO가 사업가 출신인 것과는 대조적이다. 

이미 많은 과학자들은 클로드 코드 같은 AI 도구를 연구에 적극 활용하고 있다. 오늘날 대부분의 과학 연구에는 코딩이 필수지만, 모든 연구자가 소프트웨어 개발 전문가는 아니다. 이런 점에서 클로드 코드 같은 도구는 연구 생산성을 크게 높여줄 수 있다.

앤트로픽에 대한 과학계의 기대를 보여주는 상징적인 소식도 있었다. 존 점퍼가 6월 초 딥마인드를 떠나 앤트로픽에 합류한다고 발표한 것이다.

2025년 말 앤트로픽의 오퍼스(Opus) 시리즈를 비롯한 LLM 기반 AI 에이전트가 독립적으로 의미 있는 업무를 수행할 수 있게 되면서, 연구자들은 AI가 실제 연구 현장에서 어디까지 활용될 수 있는지 체감하기 시작했다. 매슈 슈워츠(Matthew Schwartz) 하버드대학교 물리학자는 앤트로픽 홈페이지에 올린 글에서 클로드 코드와 다른 앤트로픽 도구를 활용한 경험을 바탕으로 “오퍼스 4.5(Opus 4.5)는 과학 연구 프로젝트를 수행하는 능력이 대학원 2년 차 학생과 맞먹는 수준”이라고 평가했다.

코더러에이브럼스는 “클로드 사이언스는 연구 현장에서 클로드 코드나 클로드 코워커를 대체하기 위한 제품이 아니다”라며 “연구자들이 기존 앤트로픽 제품에서 유용하게 활용하던 기능을 한층 발전시키는 데 초점을 맞췄다”고 설명했다. 예를 들어 클로드 사이언스는 단순히 코드를 작성하는 데 그치지 않고, 연구자들이 대규모 컴퓨팅 클러스터에서 코드를 실행할 수 있도록 돕는다. 이런 환경은 많은 연구에 필수적이지만 운영과 관리가 쉽지 않다. 또 연구 결과의 재현성을 높이기 위해 논문 속 그래프나 분석 결과가 어떤 데이터와 과정을 거쳐 만들어졌는지 추적하고, 정확성과 타당성을 검증할 수 있도록 설계됐다.

클로드 사이언스는 원칙적으로 모든 과학 연구에 활용할 수 있지만, 실제로는 분자·세포생물학과 신약 개발에 초점을 맞춘 제품이다. 유전학과 화학, 단백질생물학 분야에서 쓰이는 다양한 연구 도구와 연동돼 신약 후보 물질을 발굴하는 데 강점을 갖는다. 행사에서는 클로드 사이언스 개발을 이끈 알렉산더 타라샨스키(Alexander Tarashansky)가 희귀 유전질환인 페닐케톤뇨증(Phenylketonuria)의 신약 후보 물질을 AI가 스스로 찾아내는 과정을 시연하기도 했다. 페닐케톤뇨증은 선천적으로 아미노산인 페닐알라닌(phenylalanine)을 제대로 분해하지 못하는 유전 질환이다.

앤트로픽은 이 기술을 제약회사나 대학 연구실에 제공하는 데 그치지 않고 직접 신약 개발에도 뛰어든다. 클로드 사이언스를 활용해 희귀·소외질환 치료제 후보를 발굴하고, 이를 통해 과학 연구를 앞당기는 동시에 실제 연구 현장에서 제품의 성능과 활용 가능성을 검증하겠다는 계획이다.

범용 과학 연구 도구를 개발하면서 신약 개발을 우선한 데에는 분명한 이유가 있다. 질병 치료는 AI가 인류에 가장 큰 기여를 할 수 있는 분야로 꾸준히 거론돼 왔다. 여기에 현실적인 사업적 판단도 작용했다. 제약회사는 대학 연구기관보다 훨씬 큰 연구개발 예산을 보유하고 있기 때문이다. 앤트로픽은 올해 처음으로 분기 흑자를 기록할 것으로 예상된다. 제약업계와의 대형 계약까지 성사된다면 최근 AI 업계를 휩쓸었던 ‘토큰 최대화(tokenmaxxing·사용자의 AI 이용량을 늘려 수익을 극대화하려는 전략)’ 경쟁이 한풀 꺾인 이후에도 안정적인 수익성을 확보하는 데 도움이 될 것으로 보인다. 올해 말 기업공개(IPO)를 앞둔 앤트로픽에는 더욱 중요한 대목이다.