인실리코에 대한 통찰: AI 제약 스타 기업의 도약, 딜레마, 그리고 혁신
노화는 고대부터 현대에 이르기까지 고귀한 인격과 숭고한 이상을 지닌 수많은 사람들에게 괴로움을 안겨주었습니다. 역사상 최초의 황제였던 진시황이든, 야심만만했던 한나라의 무제든, 강력했던 당나라의 태종이든, 이 위대한 황제들은 모두 불로불사를 추구하며 많은 이야기를 남겼습니다. 이제 21세기의 두 번째 10년이 되었습니다. 전 세계적으로 고령화 문제가 심화됨에 따라 많은 기업이 디지털 기술을 활용해 이 문제를 극복하려고 노력하고 있습니다. 그 중에서도 생성적 인공지능을 기반으로 하는 생물의학 기술 기업인 인실리코 메디슨은 조용히 AI 제약 분야를 선도하고 있습니다.
인실리코 메디슨은 자체 개발한 생성적 적대 신경망(GAN), 심층 강화 학습(RL), 사전 학습된 모델(Transformer) 및 기타 머신 러닝 기술을 주로 사용하여 인공지능 약물 개발 플랫폼을 구축했으며, 특정 특성을 지닌 분자 구조를 가진 후보 약물을 생성하고 새로운 타겟을 식별하는 데 중점을 두고 혁신적인 약물 개발을 발전시키고 가속화하는 것을 목표로 합니다.
국제적인 비전을 가진 Insilicon Valley Technology와 같은 기술 회사의 경우, 이 글에서는 기술 개발, 팀 구성, 비즈니스 생태계를 포함한 여러 측면에서 Insilicon Valley Technology의 개발 역사에서 중요한 원동력을 살펴보려고 합니다.
기술: 제약업계의 AI 기반 종합격투기 선수
2013년경, 딥러닝이 AI 혁명을 주도하면서 AI 제약은 전 세계 제약 회사의 관심을 끌기 시작했습니다. 2014년, 알렉스 자보론코프는 미국 볼티모어에 있는 존스홉킨스 대학에서 Insilico Medicine을 설립했습니다. 8년간의 노력 끝에 Insilico Medicine은 마침내 2022년에 완벽하게 통합된 엔드투엔드 AI 및 로봇 약물 발견 시스템인 Pharma.AI를 성공적으로 출시했습니다.AI 의약품 제조 분야에서는 타겟 탐색, 약물 발굴, 임상시험 예측의 전체 프로세스가 완료되었습니다.
AI 기술 기반, 전체 프로세스 커버리지
기술적인 관점에서 볼 때 Pharma.AI는 의심할 여지 없이 Insilicon Intelligence의 핵심 기반입니다. 인실리콘 밸리가 공개한 안내서에 따르면,Pharma.AI 플랫폼은 주로 생물학42, 화학42, 의학42의 세 부분으로 구성되어 있습니다.안에:
* 생물학42:여기에는 PandaOmics, Generative Biologics, Life Star 1의 세 가지 애플리케이션이 포함되며, 주로 새로운 타겟을 식별하고 발견하는 데 사용됩니다.
* 화학42:여기에는 생성 화학 플랫폼인 Generative Chemistry와 약물 오프타겟 평가 모듈인 Golden Cubes가 포함됩니다. 주요 기능은 구조 기반 약물 설계, 리간드 기반 약물 설계, 강화 학습, 능동 학습 및 기타 기술을 결합하여 초기 약물 화합물을 신속하게 발견하고 최적화하는 것입니다.
* 의학42:주로 Clinico의 예측 임상 시험 모듈로 구성되어 있으며, 중기 및 후기 임상 시험의 성공 확률을 모델링하는 데 사용할 수 있습니다.
매우 복잡해 보이지만, Insilico Medicine의 기술적 축적은 하룻밤 사이에 이루어진 것이 아닙니다. Pharma.AI의 성공적인 출시는 수년간의 고민과 노력의 결과입니다.
실제로, 약물 연구 및 개발의 효율성을 높이기 위해 현대 의학에서는 오래전부터 표적 기반 약물 발견 방법을 제안해 왔습니다. 질병을 인체 내의 표적과 조합하여 정리할 수 있다면, 특정 질병에 대한 치료법을 찾는 것이 가능합니다. 하지만 수동 실험 방법은 시간과 노동력이 많이 소요될 뿐만 아니라 성공률도 낮습니다. 따라서 알렉스 자보론코프는 수십만 개의 의학 논문, 연구 프로젝트, 임상 시험을 AI를 기반으로 검토하면 잠재적인 질병 메커니즘과 치료 목표를 발견할 수 있을 것이라고 대담하게 상상했습니다. 이는 Pharma.AI 플랫폼의 첫 번째 모듈인 PandaOmics의 원래 연구 아이디어이기도 했습니다.
간단히 말해서,PandaOmics는 독립적인 연구와 개발을 기반으로 한 생물학적 표적 발견 엔진입니다.다양한 생물학 연구 데이터를 기반으로 딥러닝 기술과 결합하여 잠재적 타겟을 빠르고 정확하게 식별하고 효과의 관련성에 따라 분류하여 약물 개발을 위한 일련의 잠재적 타겟을 추출할 수 있습니다.
Insilico Medicine은 제약 연구 분야에서 2년간의 경험을 거친 후 2016년에 약물 설계에 집중하기 시작했으며 공식적으로 Chemistry42 연구를 시작했습니다. Chemistry42는 약물 설계를 위한 자동화된 머신 러닝 플랫폼입니다.Chemistry42는 타겟을 찾은 후, 심층 생성 알고리즘을 기반으로 해당 단백질 약물 구조를 자동으로 설계하고, 계산을 통해 다양한 단백질 구조의 친화성을 테스트할 수 있습니다.
Insilico Medicine이 2020년까지 PandaOmics와 Chemistry42를 공식적으로 출시하지 않았고, 2022년에 임상 시험을 예측할 수 있는 inClinico를 출시했다는 점은 주목할 만합니다. inClinico는 임상적 위험 평가 및 포트폴리오 분류에 사용할 수 있습니다. 생물학 데이터, 과학 연구 논문, 임상 데이터, 과학자 데이터 등을 통합하고 단일 임상 시험의 성공 확률(PoS)을 예측할 수 있습니다.Insilico Medicine의 내부 평가 데이터에 따르면, Clinico가 세계적으로 유명한 제약회사에 제공한 7개의 예측 결과 중 5개가 정확했으며, 정확도는 71%를 초과했습니다.
또한 2022년에는 Insilico Medicine이 Biology42, Chemistry42, Medicine42를 결합했고 Pharma.AI 플랫폼이 출시되어 인공지능이 신약을 찾고 검증하고 테스트하는 데 있어 전체 프로세스를 포괄할 수 있게 되었습니다.
또한 Insilicon Intelligence는 깊이와 폭의 다양한 측면에서 일련의 흥미로운 탐색을 수행했습니다.
* 심층 신경망(DNN) 모델을 사용하여 생물학적 연령을 예측합니다.
* 게놈 데이터를 사용하여 노화 관련 타겟이나 생리적 연령을 읽어냅니다.
* 약물에 대한 표적의 반응을 예측합니다.
* …
AI+DD 듀얼휠 구동, 자체개발 파이프라인 빠르게 진행 중
2018년 이후 AI 제약 산업은 질적인 변화를 겪었습니다. R&D 파이프라인을 갖춘 AI 기업들이 점차 등장하면서 인공지능의 영향력이 하류로까지 확대되기 시작했습니다. Insilicon Intelligence는 업계의 변화를 예의주시하고 있습니다.우리는 AI 회사에서 AI+DD(AI+신약개발) 듀얼 휠 구동 모델로 사업 전환을 모색하기 시작했습니다.
안내서에 따르면, Insilico Medicine은 초창기 Pharma.AI 플랫폼을 지속적으로 축적한 덕분에 전략적 전환 후 완전히 독립적으로 생성된 AIDD 파이프라인을 신속하고 효과적으로 홍보할 수 있었으며, 새로운 항섬유증 표적 TNIK을 성공적으로 식별했습니다. TNIK를 억제하면 섬유증 관련 질병을 해결할 수 있을 것으로 보인다. 이를 바탕으로 Insilico Medicine은 임상 후보 약물이자 핵심 제품인 ISM001-055를 성공적으로 출시했습니다.
ISM001-055는 Insilico Biologics가 독자적으로 개발한 최초의 소분자 억제제입니다.생물학적 표적 발견 엔진인 PandaOmics를 통해 식별을 완료한 다음, 생성 화학 플랫폼인 Chemistry42를 사용하여 새로운 표적에 대한 새로운 분자 구조를 생성하고 설계했습니다. 이는 주로 특발성 폐 섬유증(IPF)과 같은 섬유증 관련 질병의 치료를 목적으로 합니다. 질병 가설 구상부터 1상 임상 시험까지 전체 과정은 약 30개월이 걸렸습니다. 전통적인 방법을 사용하면 보통 최소 6년이 걸립니다.
2023년 초, INS018_055는 각각 뉴질랜드와 중국에서 실시한 1상 시험에서 다중 단일 상승 용량(SAD) 및 다중 상승 용량(MAD) 코호트의 피험자를 대상으로 테스트를 완료했습니다. 국제 다기관 1상 연구는 일관된 결과를 얻어 INS018_055의 우수한 안전성, 내약성 및 약동학(PK) 특성을 입증했으며, 이를 통해 2상 연구의 시작을 촉진했습니다.
2023년 4월, Insilico Medicine은 중국에서 ISM001-055의 안전성, 내약성, PK 특성 및 효능을 평가하기 위해 다기관, 무작위, 이중맹검, 위약대조 2상a 임상 시험을 시작했습니다. 같은 해 말에는 미국 FDA로부터 특발성 폐섬유증 치료를 위한 ISM001-055의 임상 2a 시험에 대한 IND 승인을 받았습니다.
INS018_055가 급속히 개발되고 있지만, 인실리콘 밸리의 축적은 이를 훨씬 넘어섰습니다.2021년 말 현재, Insilico Medicine은 세계 상위 20대 제약 회사 중 10개와 협력 관계를 맺었습니다.우리는 자체 기술과 개발 역량을 활용해 약물 연구 개발을 가속화하기 시작했습니다.
또한,2023년 6월 현재, Insilico Medicine은 29개의 약물 표적을 다루는 31개 프로젝트로 구성된 다양하고 완전히 내부적으로 생성된 파이프라인을 구축했습니다.종양학, 면역학, 섬유증 등 충족되지 않은 수요가 큰 치료 분야에서 풍부한 파이프라인이 만들어졌습니다.
다차원적 탐구, 혁신
인실리콘 밸리는 AI 분야의 최첨단 기술을 바탕으로 다양한 분야를 탐색하여 다양한 수준에서 AI 기술 적용 분야의 선도적 지위를 강화해 왔습니다.
Insilico Medicine은 2021년 초에 농업 기술 회사 Syngenta Crop Protection과의 협력을 발표했습니다. Insilico Medicine은 AI와 딥러닝을 사용하여 새로운 활성 성분을 보다 효율적으로 혁신하고 재배자를 위한 새롭고 효과적인 작물 보호 솔루션의 발명과 개발을 가속화할 것입니다.
2022년에인실리콘 밸리는 수저우 생물의학 산업단지(BioBAY)에서 "라이프 스타 - 6세대 지능형 로봇 연구실 출범식"을 개최했습니다.AI 지원 의사결정 기능을 갖춘 세계 최초의 완전 자동화 로봇 실험실이 공식적으로 공개되었습니다. 지능형 로봇 연구실은 표적 발견, 화합물 스크리닝, 개인 맞춤형 약물 개발 및 임상 전환 연구와 같은 분야에 중점을 두고 약물 발견 프로세스를 효율적으로 혁신하고, 약물 연구 및 개발의 성공률을 전면적으로 향상시키고, 충족되지 않은 임상적 요구 사항에 대한 만족을 가속화하는 것을 목표로 합니다.
Insilico Medicine은 다양한 영향을 받아 데이터 처리 및 신약 연구 개발에 지능형 자동화를 적용할 수 있는 가능성을 지속적으로 모색하고 있으며, 차세대 인공 지능과 로봇 기술을 사용하여 신약 연구 개발을 혁신하고 산업 간 통합 혁신과 디지털 드라이브에 새로운 활력을 불어넣고 있습니다.
팀 : 듀얼 CEO 조직 구조, 글로벌 인재 영입
최첨단 기업은 종종 진보된 경영 모델을 갖고 있는데, 인실리콘 밸리가 바로 그런 경우입니다.인실리코 메디슨은 독특한 이중 CEO 조직 구조를 채택했습니다. 강력한 디지털 및 인터넷 유전자를 가진 알렉스 자보론코프가 AI 기술 개발을 담당하고, 수년간 약물 발견 분야에 깊이 관여해 온 런 펑이 약물 발견 사업을 이끕니다. 또한 전 세계적으로 150명 이상의 학계 및 업계 협력자가 참여했습니다.아마도 이것이 바로 Insilicon Intelligence가 업계를 선도하는 "비밀"일 것입니다.
창립자 알렉스 자보론코프
인실리콘 밸리의 창립자인 알렉스 자보론코프는 1979년 라트비아의 수도 리가에서 태어났습니다. 알렉스 자보론코프는 청소년 시절에 소련 제국의 쇠퇴와 격동하는 사회를 목격했는데, 이로 인해 인간의 노화에 대해 더 많은 생각을 하게 되었습니다.
"우리는 성장하고, 번창하고, 경력을 쌓고, 번식할 삶을 살다가 순식간에 우리가 만들어낸 모든 것을 잃고 죽습니다. 왜 이런 일이 일어나는 걸까요?" 알렉스 자보론코프는 답을 찾기 위해 고등학교에서 식습관, 운동, 수면 조절 및 기타 분야에 대한 많은 지식을 공부했지만 그의 혼란은 완전히 해결되지 않았습니다.
컴퓨터 과학의 발전은 알렉스 자보론코프에게 희망을 주었습니다. 그는 캐나다 퀸즈대학교, 모스크바 국립대학교, 존스홉킨스대학교에서 컴퓨터 과학, 물리학, 생명공학 학사, 석사, 박사 학위를 받았습니다. 졸업 후 그는 컨설팅 회사에서 컨설턴트로 일하며 생명공학 기업에 서비스를 제공했습니다.
알렉스 자보론코프는 수년간의 꾸준한 축적과 시대의 추세에 대한 정확한 파악을 바탕으로 큰 진전을 이루었으며, 아주 초기 단계에서부터 AI를 생물학과 화학에 연결하여 Insilicon Intelligence를 성공적으로 설립했습니다.
제약 산업에서 AI의 역량을 외부 세계에 입증하기 위해,2019년 알렉스 자보론코프는 Nature Biotechnology 저널에 "효과적인 DDR1 키나제 억제제를 빠르게 식별하기 위한 딥 러닝"이라는 제목의 논문을 발표했습니다. 이 논문에서 Insilico Medicine은 자체 개발한 AI 시스템을 사용하여 새로운 약물 분자 구조를 고안하고 설계했으며, 마우스 실험에서 이 약물이 성공했음을 보여주었습니다.
이 시스템은 분자를 설계하는 데 단 21일이 걸리며, 설계, 합성, 검증에 걸리는 총 시간은 약 46일입니다. 이번 성과는 AI가 약물 발견을 가속화할 수 있는 능력을 확인시켜 주었으며, 또한 Insilico Medicine이 업계에서 널리 알려지게 되었습니다.
제약업계의 리더, 런펑 박사
기존 산업을 혁신하는 많은 기술 도전자 중에서, Insilico Medicine의 공동 CEO 겸 최고 과학 책임자인 펭 런 박사는 제약 산업에서 쌓은 풍부한 경험으로 두각을 나타냅니다.그는 다국적 제약 회사인 GlaxoSmithKline에서 소분자 약물 연구 개발 부문에서 11년 이상의 경험을 쌓았으며, 중요한 리더십 직책을 맡았습니다. 또한 그는 Medicilon의 기업가 정신 여정에서 핵심적인 역할을 수행하여 회사가 과학 기술 혁신 위원회에서 CRO 분야의 선구자가 되도록 도왔습니다.
신약 연구개발 분야에서 14년간 귀중한 경험을 쌓은 런펑 박사는 기존 연구개발 모델의 비효율성을 깊이 깨달았습니다. 그는 현상유지를 타파하기 위해서는 새로운 도구와 방법을 모색해야 한다는 것을 깨달았습니다. 하지만 AI 기술이 등장하는 시대가 도래하면서, 런펑 박사와 같은 전통 제약 산업의 고위 전문가조차도 선택의 혼란에 직면하게 되었습니다. 혁신에 대한 이러한 열망과 미래에 대한 탐구가 궁극적으로 그를 약물 연구 및 개발에 인공지능 기술을 적용하는 새로운 여정으로 이끌었습니다.
2020년 여름, 런펑이 알렉스 자보론코프와 처음 전화 통화를 했을 당시, 그는 자신의 변신을 계획하고 있었습니다. 그는 새로운 기술을 이용한 약물 개발에 큰 관심을 가지고 있지만, AI가 실제로 약물을 만들 수 있는지에 대해서는 회의적이다. 그는 2020년 9월 Insilico Medicine에 컨설턴트로 입사하여 방대한 신원조사를 완료하고 회사의 인공지능 기술 플랫폼을 시험해보았습니다. 그는 Insilico Medicine의 첫 번째 항섬유증 프로젝트가 표적 식별부터 임상 전 후보 화합물 발견까지 진행되는 과정을 지켜본 후, 단호하게 참여를 결정했습니다.
런펑이 2021년 2월 공식적으로 회사에 합류했을 당시, 인실리콘 밸리 스마트 테크놀로지 중국 팀은 단 3명으로 구성되었습니다. 그의 리더십 하에 회사는 2년 만에 약 150명으로 구성된 약물 연구 개발팀을 빠르게 구성했습니다.이는 현재 전 세계에서 가장 큰 인실리콘 밸리 스마트 테크놀로지 팀이기도 합니다. 그 결과, 인공지능과 약물 연구 개발에 힘입어 Insilico Medicine은 급속한 발전 국면에 접어들었습니다.
인실리코 메디슨 과학 자문 위원회
기술을 선도하는 기술 기업인 인실리콘 밸리는 전 세계적으로 매우 심도 있는 학술적 자원을 축적했으며, 세계 최고의 과학 연구 리더들을 다수 모아 과학 자문 위원회를 설립했습니다.
예를 들어, 미국 과학 아카데미 회원이자 인간 게놈 프로젝트의 수석 과학자인 찰스 콘토르는 과학 자문 위원회 위원입니다. 그는 한때 이렇게 말했습니다. "신약 개발에서 속도가 가장 중요합니다. 인체 사용 승인에 드는 비용의 최소 90%는 임상 시험 후반 단계에 있습니다. Insilico는 AI 기반 범용 신약 개발 시스템을 통해 연구자들이 신약 개발 과정의 여러 단계와 임상 시험 이전에 실패한 방법을 더 빠르고 조기에 배제할 수 있도록 지원하여 너무 늦지 않도록 합니다."
2013년 노벨 화학상 수상자이자 스탠포드 대학교 교수인 Michael Levitt는 다음과 같이 믿습니다."AI 제약 회사는 많습니다. 어떤 팀은 표적을 발견하는 데 집중하고, 어떤 팀은 화학 연구를 수행합니다. 인실리코처럼 전체 과정을 포괄할 수 있는 회사는 거의 없습니다."
학계의 거물들이 모여 있는 인실리콘 밸리는 AI 기술을 선도하며 독특한 풍경을 만들어냈습니다.
사업: 세 가지 주요 사업 모델이 있는데, 상장까지 가는 길이 왜 이렇게 험난할까요?
Insilico Medicine은 약물 발견 및 개발을 위한 생성 AI 분야에서 상당한 공헌을 한 것으로 특히 주목할 만합니다.
비즈니스 모델의 관점에서 보면,Insilico Medicine은 AI+SaaS, AI+바이오테크, AI+CRO라는 세 가지 주요 AI 제약 사업 모델을 결합했습니다.인실리콘밸리를 통해 국내 AI 제약산업의 상용화 현황을 전반적으로 파악할 수 있다.
결과를 보면 SaaS 소프트웨어 라이선스의 상한은 높지 않으며, 현재 인실리콘 밸리의 연간 수익에서 차지하는 비중은 약 5%에 불과합니다. 외부 협력을 통한 신약 연구개발 측면에서, Insilico Medicine은 현재 주로 Fosun과 Sanofi와의 협력에 의존하고 있습니다. 이 부분의 수익은 상당하지만, 종종 소수의 대형 고객에게 지나치게 의존하며, 선불금도 높지 않습니다.
2022년에 Insilico Medicine은 Sanofi와 주요 협력 계약을 체결했습니다. Sanofi는 Insilico Medicine의 Pharma.AI 약물 발견 플랫폼을 사용하여 최대 6개의 혁신적 표적을 기반으로 후보 약물의 개발을 진행할 예정입니다. 하지만,계약 규모는 12억 달러였지만, 계약금은 2,150만 달러에 불과했고, 계약금 비율은 1.8% 미만이었습니다.
자체 개발한 파이프라인 개발 규모를 보면, 인실리콘밸리가 현재 진행 중인 31개 프로젝트 중 29개가 완전히 독자적으로 개발되고 있다. 이는 대형 제약회사인 존슨앤드존슨의 프로젝트 수의 절반에 해당한다. 이는 또한 이 사업 부문이 현재 단계에서는 여전히 인실리콘 밸리의 R&D 비용의 대부분을 차지하고 있으며, 비용과 위험 모두 여전히 높다는 것을 의미합니다. 모집설명서에는 다음이 표시되어 있습니다.인실리콘밸리 스마트테크놀로지는 2021년과 2022년에 각각 9억 4,000만 위안과 15억 9,000만 위안의 손실을 봤고, 불과 2년 만에 손실액이 25억 위안을 넘어섰습니다.이로 인해 회사의 미래 발전에 엄청난 불확실성이 초래되었습니다.
Insilico Medicine의 AI 제약 분야 탐색을 살펴보면, AI는 전체 약물 개발 프로세스의 3%를 차지하는 초기 연구 개발 단계에서 시간과 경제적 비용을 절감할 수 있지만, 임상 단계 이후로 효율성 이점이 급격히 떨어지면서 현대 제약 프로세스에서 AI의 역량 강화가 여전히 제한적임을 보여줍니다.
그럼에도 불구하고 AI를 주요 진입점으로 활용하는 인실리콘밸리 테크놀로지는 여전히 자본시장에서 주목받고 있다.
설립 이래로인실리콘 밸리 실리콘은 7차례의 자금 조달을 거쳤으며, 총 자금 조달 금액은 4억 750만 달러, 약 29억 5천만 위안에 달합니다.여기에는 Qiming Venture Partners, Sinovation Ventures, Sequoia Capital, Fosun Pharma, WuXi AppTec, Boston Investment Group B Capital Group, 그리고 사우디 아람코 산하의 다각화 벤처 캐피털 펀드인 Prosperity7 Ventures 등이 있습니다. 투자 후 평가액은 8억 9,500만 달러, 약 64억 7,000만 위안에 달했습니다.
WuXi AppTec이 인실리콘 밸리의 발전에 중요한 역할을 한다는 점은 주목할 만합니다.
2017~2018년에는 투자자들이 생성적 AI에 대한 신뢰가 낮아서 Insilicon Valley Silicon은 초기 단계에서 자금을 조달하는 데 큰 어려움을 겪었습니다. 그때 WuXi AppTec의 창립자인 리 거가 등장하면서 Insilicon Valley Medical이 구출에 나섰습니다.
2018년 6월, WuXi AppTec 벤처 캐피털 펀드는 Insilico Medicine에 대한 새로운 전략적 자금 조달 라운드를 주도했습니다. 양측은 Insilico Medicine의 AI 기술과 WuXi AppTec의 실험 역량을 긴밀하게 통합하려는 의사를 표명했습니다.
오늘날까지도 알렉스 자보론코프는 자신의 도움에 대한 감사의 표시로 리거의 사진을 자신의 사무실에 보관하고 있습니다. 2019년 알렉스 자보론코프는 인실리콘의 본사를 미국에서 중국 홍콩으로 이전하는 전례 없는 조치를 취했고, 이를 통해 중국과의 운명이 더욱 가까워졌습니다.
그러나 “동쪽으로 이동”한 Insilicon Intelligence가 국내 시장의 일부를 차지하기 전에,이 회사는 이미 뜨거운 미-중 기술 전쟁에 휘말려 있었습니다. 미국 스타트업, 중국 공동 CEO, 미국 주주, 중국 본사...두 강대국 사이의 게임에 얽매여 있다는 것은 긍정적인 관점에서 볼 때 중재의 여지가 상당히 크다는 것을 의미하며, 이를 통해 국가는 모든 것을 다 가질 수 있게 됩니다. 그러나 부정적인 관점에서 보면, 국가는 양측으로부터 공격을 받는 위험한 상황에 처할 수도 있습니다.
끊임없이 변화하고 위험한 이 국제적 대립 속에서 "하이브리드" 인실리콘 인텔리전스는 인기 상품인가, 아니면 뜨거운 감자인가? 자본에 의해 추구되는 것인가, 아니면 거리를 두는 것인가? 최종 결론이 내려지기 전에 인실리콘 밸리가 가능한 한 빨리 새로운 자금 조달 채널을 찾아야 하며, 이를 위해 이 시점에서 IPO를 실시해야 합니다. 전통적인 제약 회사의 경우 상장을 고려하기 위해서는 적어도 2~3개의 2상 단계에 진입하는 파이프라인이 있어야 한다는 걸 알아야 합니다.
2024년 1월, 불운했던 인실리콘 밸리 테크놀로지의 홍콩 주식 안내서가 만료되었습니다.이로 인해 제약업계는 다시 한번 AI를 활용한 제약품 제조가 가능한지에 대해 고민하게 되었습니다. 2024년 3월 27일, 인실리콘 밸리는 홍콩 증권거래소에 두 번째 상장 신청서를 제출했습니다."최초의 AI 제약주"가 되기 위해 최선을 다하겠습니다. 홍콩 증권거래소가 공식 발표한 주요 상장 절차에 따르면, 기업이 상장 신청서를 제출한 후 15일 이내에 관련 부서로부터 1차 의견을 받게 됩니다.
홍콩 증권거래소의 메인보드는 여러 개의 상장 신청을 지원하지만, 매번 정보를 제출할 때마다 많은 인력, 물적 자원, 재정 자원이 필요합니다. 인실리콘 밸리의 홍콩 증권거래소 2차 상장이 성공할 수 있을지 여부는 인실리콘 밸리 자체 못지않게 업계와 상류, 하류 자본 모두 결과에 주목하고 있다.
생각하기: 여러 도전에 직면했을 때, 우리는 돋보일 수 있을까?
인실리콘 밸리의 곤경이 단기간에 완전히 해결되지 않을 것이라는 점은 육안으로도 명백합니다.
미국 정부가 중국의 AI 산업에 끊임없이 압력을 가하는 것 외에도, 외국 기업인 Insilico Medicine은 중국의 생물학 데이터 사용에 엄청난 제약에 직면해 있으며, 이는 의심할 여지 없이 Insilico Medicine의 발전을 방해할 것입니다. 아마도 위의 문제들을 고려했기 때문일 것입니다.2023년 2월, 아랍에미리트의 수도 아부다비에 있는 인실리콘밸리의 AI R&D 센터가 공식 가동을 시작했습니다.
중국과 미국 시장에서 점차 후퇴하는 인실리콘 밸리 테크놀로지는 전 세계적으로 새로운 매장을 열어야 할 시급한 상황에 처해 있습니다. "부유한" 중동 시장은 의심할 여지 없이 잠재적인 목적지가 되었습니다. 이는 Insilicon Warehouse가 뛰어난 글로벌 성과를 달성했을 뿐만 아니라, Insilicon Warehouse가 영원히 전 세계를 떠돌아다닐 운명임을 암시합니다.
Insilico Medicine이 끊임없이 탈출구를 모색하는 동안, AI 제약 분야에서도 조용히 변화가 일어나고 있습니다.
2012년부터 2015년까지 Exscientia, Recursion, BenevolentAI, Relay, Atomwise 등 유명한 국제 AI 제약 회사가 설립되었습니다. 그 뒤를 이어 2015년부터 2018년 사이에 Jingtai Technology, Iceland Spar, Baidu Biosciences와 같은 국내 AI 제약 회사가 등장했습니다. 이 회사들은 각각 중국과 미국 시장에 기반을 두고 있습니다. 자본, 기술, 인재 등의 측면에서 실제로 이들의 매력도는 Insilicon Warranty를 훨씬 능가하고 있으며, 이미 강점 면에서도 Insilicon Warranty를 능가할 조짐을 보이고 있습니다.
예를 들어, 2023년 11월 30일, Jingtai Technology는 홍콩 증권거래소에 상장안내서를 제출했습니다. 2021년 7월 현재, Jingtai Technology의 시리즈 D 자금 조달 이후 평가액은 19억 6,800만 달러에 달해, Insilicon Valley가 2022년 7월에 시리즈 D 자금 조달을 완료했을 당시의 8억 9,470만 달러를 훌쩍 넘어섰습니다.
최근 인터뷰에서 Alex Zhavoronkov는 다음과 같이 분명히 밝혔습니다.라트비아계 캐나다인이 설립한 회사로, 홍콩과 뉴욕에 본사를 두고 있으며 주로 중국 본토에서 고객을 확보하고 있습니다. 인실리콘 밸리는 한때 국제적 유전자가 가져다주는 이익을 맛보았지만, 현재는 세계화의 추세에 의해 압박을 받고 있습니다.약물 개발은 국가적 경계를 초월하는 전 세계적인 과제이지만, 지속적인 지정학적 긴장은 엄청난 위험을 초래하고 있습니다. 그뿐만 아니라 알렉스 자보론코프는 자신의 신체 상태가 날이 갈수록 악화되고 있어 기다릴 시간이 많지 않다는 점에 대해서도 불안해하고 있습니다.
그렇다면 인실리콘밸리 스마트테크놀로지는 국제 정세와 홍콩 주식의 현 상황으로 인한 교착 상태를 어떻게 타개할 수 있을까? 아마도 우리는 선배들의 경험을 바탕으로 몇 가지 추측을 할 수 있을 것입니다.
4대 AI 유니콘의 선두주자인 센스타임의 상장 과정 역시 우여곡절이 많았습니다. 2021년 8월 27일, SenseTime은 공식적으로 홍콩 증권거래소에 상장 신청서를 제출했고, 11월 말에 홍콩 증권거래소의 승인을 받았습니다. 그러나 12월 11일 이른 아침, 미국 재무부는 갑자기 SenseTime을 "군사 관련 기업 목록"에 포함시켜 미국 투자자들이 SenseTime에 투자하는 것을 금지했습니다. 긴급사태 속에서 센스타임은 글로벌 상장 및 공개 일정 연기를 단호히 발표하고, 핵심 투자자들을 신속히 조정하여 마침내 12월 30일에 성공적으로 상장했습니다.
조정이 이렇게 빠르게 이루어질 수 있는 이유는 SenseTime의 기술력이 절대적으로 강력하기 때문입니다. 마찬가지로, Insilico Medicine이 가능한 한 빨리 하락세를 반전시키고 싶다면, 필연적으로 자체 개발한 파이프라인의 진행 속도를 높이고 몇몇 핵심 질병 영역에서 강력한 역량을 입증해야 할 것입니다.
물론, 인실리콘 밸리 스마트 테크놀로지의 경우 상장은 여전히 필수적입니다. 하지만 현재 계속되는 긴축된 자금 흐름, 신생 기업들의 끊임없는 압박, 지정학적 상황의 엄청난 영향이 모두 이 문제에 여러 측면에서 어려움과 불확실성을 더했습니다. '최초의 AI 제약주'로 명예 훈장을 받을 수 있을까? 그는 메달을 따고 나서도 신화가 계속 살아남을 수 있을까? 기다려 보죠.
참고문헌:
1.https://www.fxbaogao.com/view?id=3950893
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7.https://new.qq.com/rain/a/20230630A08URE00
8.https://zhuanlan.zhihu.com/p/640650764