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위고비보다 뛰어난 약도
중국의 바이오테크 기업 마인드랭크(MindRank)가 AI로 설계한 경구용 비만 치료제 'MDR-001'의 임상 2b상에서 성공적인 결과를 발표했어요. AI가 설계한 알약 타입의 비만 치료제(GLP-1RA; 위고비와 같은 원리)중에서는 세계 최초로 2b상에서 긍정적 데이터를 확보한 경우라는데, 신약 개발 패러다임의 전환을 객관적으로 증명하고 있어요.
24주간 진행된 중국 내 임상에서 MDR-001 투여군은 평균 체중을 최대 10.3%까지 감량했고, 가짜 약을 먹은 대조군(2.5%)을 크게 상회하는 결과에요. 세부적으로 참여 환자의 최대 85.4%가 5% 이상, 최대 48.1%는 10% 이상 체중 감량에 성공했고요. 이와 함께 허리둘레, 혈압, 지질 프로필 등 핵심 대사 지표의 개선이 확인됐고, 구역·구토 등 경미한 위장관계 부작용 외 심각한 이상반응은 보고되지 않아 우수한 내약성과 안전성을 입증했어요.
결정적으로 MDR-001의 효능은 시장 선두주자인 일라이 릴리의 경구용 치료제 '오르포글리프론'이 2상에서 기록한 최대 12.6% 감량(26주)과 동등하다고 해요. AI 기술이 신약 개발의 물리적, 시간적 장벽을 허물어 후발 주자도 선두 그룹과 대등한 경쟁을 펼칠 수 있음을 시사하는 중요한 대목이라네요.
마인드랭크는 현재 1일 2회인 복용법을 1일 1회로 개선하는 연구와 함께 3상 임상 준비에 착수했어요. 이처럼 AI 설계 신약의 등장은, 단순한 경쟁자 추가를 넘어 기술이 신약 개발의 미래 지형도를 근본적으로 바꾸고 있음을 보여주는 명백한 증거에요.
또다른 전쟁의 서막!
최근 미국 법원의 앤트로픽 AI(Anthropic AI)와 메타(Meta) 판결은 생성형 AI의 저작권 논쟁에 중요한 법적 기준점을 제시했어요. 판결의 핵심은 AI의 '학습 과정'과 '데이터 수집'을 분리해, 전자는 허용하되 후자는 위법 소지가 있다고 판단한 점이에요. 기술 발전과 저작권 보호 사이의 균형점을 찾으려는 사법부의 정교한 접근이 드러나요.
우선 법원은 AI가 방대한 저작물을 학습하는 행위 자체를 '공정 이용(fair use)'으로 인정했어요. 앤트로픽의 판결에서 판사는 이를 작가 지망생이 기존 작품을 통해 배워 새롭고 '변형적인(transformative)' 결과물을 만드는 과정에 비유했어요. AI 기업의 핵심 방어 논리를 수용한 것인데, 기술 개발의 가장 큰 법적 장애물 중 하나가 해소되었다네요.
그러나 데이터 수집 과정의 위법성은 명확히 했어요. 앤스로픽이 불법 복제된 도서를 대규모로 수집·저장한 행위는 명백한 저작권 침해이며 공정 이용이 아니라고 선을 그었고요. 학습의 '과정'은 허용하되, 학습 데이터의 '출처' 문제는 엄격히 따지겠다는 사법부의 신호에요.
두 판결은 AI 산업에 명확한 과제를 던졌어요. '학습'의 자유는 얻었지만, 이제 데이터 출처의 정당성을 입증해야 해요. 특히 메타 판결의 경우, 원고 측이 '시장 피해'를 충분히 입증하지 못했다는 제한적 조건 하에 내려진 만큼, 법적 분쟁의 불씨는 여전히 살아있어요. 기술의 진보가 창작자의 권리를 침해하지 않는 윤리적인 AI 구축이 본격적으로 시작되었어요.
옥좌는 누구의 것?
현재 AI 시장의 경쟁은 단순히 '가장 똑똑한 모델'을 가리는 차원을 넘어섰어요. OpenAI, 앤스로픽(Anthropic) 등 선두 그룹과 신흥 주자들은 저마다 다른 생존 전략과 미래 비전을 갖고 보이지 않는 전쟁을 매일 치르고 있거든요. 이런 상황에서 AI 업계의 유명 인플루언서인 드와르케쉬 파텔(Dwarkesh Patel)은 AI 기업들의 핫 이슈들에 대해 심도 있게 논의했어요.
OpenAI는 한때 인재 유출설로 혁신 동력 상실 우려를 낳았지만, 시장은 여전히 ChatGPT의 손을 들어주고 있어요. 단순 벤치마크 순위가 아닌, 사용자가 체감하는 성능, 즉 '분위기(Vibes)'의 우위에서 비롯되기 때문이라네요. 복잡한 종합적 사고에 더 많은 시간을 할애하는 듯한 모델의 능력은 OpenAI의 기술적 깊이가 건재함을 증명하고 있어요.
반면 앤트로픽 AI는 다른 길을 택했어요. 소비자 시장보다 기업 시장, 특히 코딩 분야에 집중하는 전략이에요. 높은 수익성을 담보하는 현실적 선택이자, 코딩 능력이야말로 더 고도화된 '에이전트(Agentic) AI'로 가는 가장 빠른 길이라는 기술적 베팅이에요. 같은 AI를 개발해도 개발의 핵심 전략이 분화하고 있음을 보여주는 대목이에요.
더욱 근본적인 전장은 하드웨어에서 벌어지고 있어요. 현재는 엔비디아(NVIDIA)가 고수익 GPU로 시장을 장악하고 있지만, 모든 빅테크와 AI 연구소는 자체 맞춤형 칩(ASIC) 개발에 사활을 걸고 있어요. 훈련(Training)과 추론(Inference)에 각각 최적화된 칩을 확보하는 것이 미래의 비용 및 성능 우위를 결정하기 때문이에요.
결국 AI 패권의 향방은 현재의 기술 가치나 점유율이 아닌, 근본적인 '역량'의 한계를 누가 먼저 돌파하느냐에 달렸어요. 아직 진정한 AGI는 요원해요. 진정으로 더 유용한 모델을 만드는 자가 최후의 승자가 될 거라네요.
드와르케쉬 파텔(Dwarkesh Patel)의 인사이트 영상
진정한 수학자!
인류 지성의 가장 난해한 문제 중 하나로 꼽히는 ‘나비에-스토크스 방정식(Navier-Stokes equations)’의 해법이 AI의 힘을 빌려 곧 드러날 전망이라고 해요. 스페인 출신 수학자 하비에르 고메스 세라노(Javier Gómez Serrano) 교수와 구글 딥마인드 소속 연구진 20명이 3년간 비밀리에 진행해 온 프로젝트가 그 중심에 있다네요. 이 문제는 미국 클레이 수학 연구소(Clay Mathematics Institute)가 100만 달러의 상금과 ‘영원한 명성’을 내건 7대 밀레니엄 문제 중 하나에요.
19세기에 정립된 나비에-스토크스 방정식은 물이나 공기 같은 유체의 움직임을 설명하는 이론이에요. 날씨 예측, 항공기 설계, 혈류 분석 등 현대 과학의 핵심에 있지만, 200년이 지난 지금까지 완벽한 해법은 존재하지 않았어요. 핵심 난제는 유체의 움직임이 항상 예측 가능한 규칙성을 유지하는지, 아니면 잔잔한 바다에서 갑자기 쓰나미가 발생하는 것과 같은 ‘특이점(singularity)’이 발생할 수 있는지 증명하는 것이라고 해요.
수많은 수학자들이 이 문제에 매달렸지만 번번이 좌절했어요. 고메스 세라노 교수팀의 전략이 독보적인 이유는 전통적인 수학 대신 AI, 즉 머신러닝 신경망을 문제 해결의 핵심 도구로 사용한다는 점이에요. 그는 “AI 활용이 우리가 가진 우위이며, 성공할 것이라 믿는다”며 향후 5년 내 해결을 낙관했어요. Google 딥마인드(Google DeepMind)의 CEO 데미스 하사비스(Demis Hassabis)는 한발 더 나아가 “1년에서 1년 반 안에” 성과가 있을 것이라 시사하기도 했고요
AI는 이제 특정 문제 풀이를 넘어, 인간 지성의 한계를 확장하는 연구 파트너로 진화하고 있다. 나비에-스토크스 방정식의 해결은 단순히 100만 달러짜리 문제를 푸는 것을 넘어, AI가 인류의 가장 근원적인 질문에 답하며 과학 연구의 패러다임을 바꾸는 역사적 전환점이 될 거에요.
마음대로 바꾸기
AI는 더 이상 미래의 담론이 아닌, 현실의 산업과 지성의 지형도를 바꾸는 실체적 힘이에요. AI가 설계한 신약이 임상에서 선두 주자와 대등한 효과를 증명하고, 200년간 풀리지 않던 수학 난제가 해결의 실마리를 찾는 등 기술의 진보는 이미 예상을 뛰어넘고 있어요. 법정에서는 AI 학습의 저작권 기준이 새로 쓰이고, 시장에서는 거대 기업들이 각기 다른 전략으로 패권 경쟁을 벌여요.
이러한 격변의 중심에서, 경제학자 안톤 코리넥(Anton Korinek)은 AGI의 등장이 노동 시장과 생산성 시스템의 전면적 재검토를 요구할 것이라 경고하고 있어요. 인간의 지적 노동이 AI로 대체되는 시대에는 '보편적 기본소득'과 같은 새로운 사회적 합의가 필수적이라고요.
그는 AI의 이익이 소수에게 집중되어 불평등을 심화시키고, 국가 간의 무분별한 개발 경쟁이 안전을 위협하는 ‘위험한 경주’로 변질될 것을 우려해요. 따라서 기술의 진보를 허용하되 그 위험을 통제할 국제적 거버넌스 구축이 시급하다고 역설했어요.
결국 AI 시대의 미래는 기술 그 자체보다, 그 힘을 어떻게 통제하고 분배할 것인지에 대한 인류의 사회적, 윤리적 합의에 달려 있어요. 위험을 완화하며 진보를 포기하지 않는 지혜를 발휘해야 할 중대한 기로에 에코 멤버님들의 참여가 필요한 떄에요.
Cinnamomo di Moscata
Cinnamomo di Moscata (글쓴이) 소개
게임 기획자입니다. https://www.instagram.com/cinnamomo_di_moscata/
(1) Abigail Beaney. (2025). MindRank’s AI-designed oral GLP-1RA succeeds in Phase IIb trial. Clinical Trials Arena. https://www.clinicaltrialsarena.com/news/mindrank-oral-glp1ra-succeeds-phase-iib/
(2) Blake Brittain. (2025). Anthropic wins key US ruling on AI training in authors' copyright lawsuit. Reuters. https://www.reuters.com/legal/litigation/anthropic-wins-key-ruling-ai-authors-copyright-lawsuit-2025-06-24/
(3) Jonathan Vanian. (2025). Meta wins AI copyright case, judge welcomes other to bring lawsuits. CNBC. https://www.cnbc.com/2025/06/25/meta-llama-ai-copyright-ruling.html
(4) Alex Kantrowitz. (2025). Dwarkesh Patel's AI Lab Review: OpenAI, Anthropic, Grok, Meta, NVIDIA, Safe Superintelligence. YouTube. https://www.youtube.com/watch?v=zIEQdAnOfwg
(5) Manuel Ansede. (2025). Spanish mathematician Javier Gómez Serrano and Google DeepMind team up to solve the Navier-Stokes million-dollar problem. EL PAÍS. https://english.elpais.com/science-tech/2025-06-24/spanish-mathematician-javier-gomez-serrano-and-google-deepmind-team-up-to-solve-the-navier-stokes-million-dollar-problem.html
(6) Harvard Business School. (2025). The $100 Trillion Question: What Happens When AI Replaces Every Job?. YouTube. https://www.youtube.com/watch?v=YpbCYgVqLlg
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