Anthropic, Claude로 30개 이상 생체분자 모델 평균 4배 가속 및 대규모 시스템 예측 기술 공개

Anthropic은 Claude를 활용해 과학자들이 사용하는 30개 이상의 오픈소스 생체분자 모델을 약 4주 만에 최적화했다고 발표했다. 이를 통해 평균 속도는 약 4배 향상되었으며, 메모리 효율성도 개선되었다. 특히 저메모리 모드 도입으로 단일 NVIDIA GPU 노드에서 10,000 토큰 이상의 생체분자 시스템에 대한 정확한 예측이 가능해졌다.

핵심 기술 및 성능 개선

최적화 과정에서는 FlashPairformer라는 커스텀 커널을 개발해 AlphaFold3, OpenFold3 등 최신 모델의 병목 현상을 해결했다. 기존 표준 대비 triangle attention은 평균 2.7~2.9배, triangle multiplication은 1.7~3.2배 향상되었다. 개별 모델 최적화를 통해 구조 예측 모델은 정밀도 손실 없이 평균 4배 가속되었으며, 동일 출력 기준으로는 약 1.6배 속도가 개선되었다.

대규모 시스템 예측 및 한계

Claude가 개발한 'Big' 모드는 단일 NVIDIA B300 노드에서 10,000 토큰 이상의 시스템을 정확하게 모델링할 수 있게 한다. human mitochondrial complex I, TRiC chaperone complex 등 복잡한 분자 기계의 폴딩에 성공했으며, 이는 실험적으로 결정된 구조와 밀접하게 일치한다. 다만, 학습 컨텍스트보다 약 2자리 수(order of magnitude) 이상 큰 31,000~70,000 토큰 크기의 시스템에서는 정확도가 떨어지는 한계가 확인되었다.

커뮤니티 지원

Anthropic은 Adaptyv Bio, Modal, Twist Bioscience와 협력해 단백질 설계 대회를 개최하며, 총 $125만 상당의 크레딧(Claude 크레딧 $100만, Modal 컴퓨트 크레딧 $25만)과 5,000개 이상의 디자인에 대한 실험적 검증을 지원한다.