Anthropic, Claude로 생체분자 모델 30개 이상 최적화… GPU 시간 100분의 1로 단백질 설계

Anthropic은 Claude를 활용해 과학자용 오픈소스 생체분자 모델 30개 이상을 4주 미만 동안 최적화했다고 발표했다. 이를 통해 정밀도 손실을 최소화하면서 평균 약 4배의 속도 향상을 달성했으며, 저메모리 모드를 개발해 단일 NVIDIA GPU 노드에서 10,000 토큰 이상의 대규모 생체분자 시스템 예측을 가능하게 했다.

모델 가속화 및 대규모 시스템 처리

AlphaFold3 등 현대 모델의 병목인 triangle attention 연산을 해결하기 위해 FlashPairformer 커널을 개발했다. 이 커널은 기존 대비 triangle attention을 2.7~2.9배, triangle multiplication을 1.7~3.2배 가속화한다. 또한 'Big' mode를 통해 단일 B300 노드로 human mitochondrial complex I 등 10,000 토큰 이상의 복잡한 구조를 정확히 예측할 수 있게 되었다.

단백질 설계 비용 및 효율성 혁신

기존 de novo 단백질 바인더 설계는 타겟당 $10,000의 비용이 들었으나, 이번 최적화를 통해 GPU 시간을 약 100배 줄이고 GPU와 토큰 비용을 합쳐 $150 수준으로 낮췄다. Claude Mythos 5.1 등 3종 모델을 16개 타겟에 적용한 결과, 이전 캠페인과 유사한 습식 실험 결합력 예측 지표(ipSAE)를 달성하며 자원 효율성을 대폭 개선했다.

생태계 지원 및 대회 개최

Anthropic은 Adaptyv Bio와 공동으로 단백질 설계 대회를 개최한다. 5개 난제에 대해 커뮤니티 제출 디자인 5,000개 이상을 실험적으로 검증하며, Claude 크레딧 최대 $1M, Modal 컴퓨트 크레딧 $250,000 등을 지원한다. 최적화된 코드는 GitHub에 오픈소스로 공개되었다.