알고리즘이 설계한 항체: Chai Discovery, 기업가치 38억 달러 돌파… AI 설계 신약이 릴리·화이자·노바티스에 닿다

창업 2년 차 스타트업, 몸값이 단숨에 세 배로

2026년 7월 14일, Chai Discovery는 기업가치 38억 달러에 4억 달러 규모의 시리즈 C를 유치했다고 밝혔습니다. 이 숫자만으로도 시선을 붙잡지만, 진짜 이야기는 그 궤적에 있습니다. 보도에 따르면 이 회사는 2025년 12월 기업가치 13억 달러에 1억 3,000만 달러 규모의 시리즈 B를 마무리했습니다. 다시 말해 Chai는 약 7개월 만에 기업가치를 대략 세 배로 끌어올렸고, 2024년 창업 이래 지금까지 총 6억 3,000만 달러가량을 조달한 셈입니다.

이번 라운드는 Index Ventures가 주도했으며, 함께한 신디케이트는 벤처 업계의 명단을 그대로 읽어 내려가는 듯합니다. 기존 투자자로는 Kleiner Perkins, Sequoia Capital, Dimension, Thrive Capital, Menlo Ventures, General Catalyst, 그리고 눈에 띄게도 OpenAI가 이름을 올렸고, 신규 투자자로 Bain Capital Ventures, Battery Ventures, Baillie Gifford, Sapphire Ventures, BDT & MSD 등이 합류했습니다. 신약 설계 회사의 주주 명부에 OpenAI가 있다는 사실 자체가 하나의 작은 신호입니다. 프런티어 모델의 세계와 생물학의 세계가 점점 같은 주머니에서 자금을 받고 있다는 신호죠.

Chai를 이끄는 인물은 CEO 조슈아 마이어(Joshua Meier)로, 과거 Meta AI Research와 AI 항체 기업 Absci를 거쳤습니다. 공동 창업자들 역시 Absci와 프랑스의 AI 신약 스타트업 Aqemia 출신입니다. 바꿔 말해, 이 회사는 우연히 사업으로 흘러 들어간 실험실 프로젝트가 아니라, 수년간 전문적으로 단백질 모델을 만들어 온 팀입니다.

Chai가 실제로 만드는 것

Chai는 분자를 위한 파운데이션 모델을 만들며, 그 표적을 정면으로 겨냥하는 대상은 항체입니다. 항체는 생물학에서 가장 값어치 있으면서도 가장 다루기 까다로운 산물에 속합니다. 크고 흐물거리는 단백질이라, 선택한 질병 표적에 단단하고 특이적으로 달라붙는 항체 하나를 설계하는 일은 전통적으로 거대한 물리적 라이브러리를 스크리닝하며 무언가 걸리기를 기대하는 방식이었습니다.

Chai의 제안은 그 대신 후보 물질을 계산으로 생성할 수 있다는 것입니다. 2025년 모델인 Chai-2는 생성 계층을 더했습니다. 보도에서는 이를 전(全)원자 확산(full-atom diffusion) 아키텍처로 설명하는데, 표적 단백질과 지정된 결합 부위만을 조건으로 삼아 완전한 항체 서열과 구조를 처음부터 설계할 수 있습니다. 현세대인 Chai-3는 그것을 한 단계 뛰어넘은 것으로 제시됩니다. 회사 측은 설계된 항체의 실패율을 상당히 낮추고 결합 친화도와 다중특이성(multi-specific) 엔지니어링을 개선했다고 말합니다.

여기서 중요한 표현은 "드 노보(de novo)"입니다. 기존 물질을 최적화하는 것이 아니라 결합체를 처음부터 설계한다는 뜻이죠. 이것이 안정적으로 작동한다면, 신약 발견에서 가장 이르고 실패가 잦은 구간을 수개월간의 습식 실험실 스크리닝에서 한 번의 연산 실행으로 압축해 버립니다.

벤치마크 주장, 꼼꼼히 읽기

여기서 편집자는 속도를 늦춰야 합니다. 숫자야말로 이 열기를 떠받치는 기둥이기 때문입니다. AllSci의 서술에 따르면 Chai-2는 "완전한 드 노보 항체 설계에서 1620%의 실험적 적중률(hit rate)"을 달성했으며, 이는 "기존 계산 기법의 1% 미만" 대비 수치입니다. SiliconANGLE의 기사는 신형 모델을 다르게 짚어, Chai-3가 성공률을 대략 두 배로 높였다고 서술하며 분자 표적에 대해 3540% 범위의 적중률을 인용합니다.

이 두 서술은 깔끔하게 맞아떨어지지 않습니다. 하나는 Chai-2의 드 노보 적중률에 관한 것이고, 다른 하나는 Chai-3의 개선폭에 관한 것이며, 어느 쪽도 WelclAI가 독립적으로 검증할 수 있는 것은 아닙니다. 이들을 동료 심사를 거친 결과가 아니라, 업계 매체가 되풀이한 회사 발표 수치로 받아들이시기 바랍니다. 공정하게 말할 수 있는 것은 그 방향성입니다. 보도된 적중률은 구형 계산 접근법에 부여된 1% 미만 기준선보다 한두 자릿수(order of magnitude) 높습니다. 낙관을 크게 할인해 잡더라도, 그 정도의 격차라면 발견 팀들이 실험실 시간을 배분하는 방식을 바꿔 놓을 만합니다.

빅 파마가 계약에 나서는 이유

가장 설득력 있는 증거는 벤치마크가 아니라 고객 명단입니다. 업계 최대 규모의 이름 셋이 잇달아 계약을 맺었고, 그 시간표는 우연이라기보다 모멘텀처럼 보일 만큼 촘촘합니다.

• 일라이 릴리(Eli Lilly), 2026년 1월, 바이오의약품 발견을 가속하기 위한 계약.
• 화이자(Pfizer), 2026년 6월, Chai-3 라이선스에 더해 화이자의 독점 데이터로 학습한 모델을 포함하는 것으로 설명됨.
• 노바티스(Novartis), 2026년 7월 13일자 — 투자 유치가 발표되기 하루 전날 — 항체 발견 협력.

이 배열은 곱씹어 볼 가치가 있습니다. 하루는 노바티스 계약을, 그다음 날은 4억 달러 라운드를 발표하는 것은 상업적 검증을 기업가치로 전환하는 교과서적 수법입니다. 그러나 이 계약들은 동시에 본질 그 자체이기도 합니다. 대형 제약사는 자체적으로 두터운 사내 AI 팀을 거느린 보수적인 구매자이며, 그런 회사 셋이 외부 모델을 — 경우에 따라서는 자사의 기밀 데이터로 학습된 모델을 — 라이선스하게 만드는 것은 그 어떤 리더보드보다 강력한 지지 선언입니다. 보도에 인용된 CEO 조슈아 마이어의 정리는 이렇습니다. "AI 신약 발견은 약속에서 실전 배치로 넘어왔습니다."

아직 증명되지 않은 부분

배치는 신약과 같은 말이 아닙니다. 보도 자체가 인정하는 냉정한 균형추는, 아직 그 어디에서도 AI가 발견한 신약이 승인된 적이 없다는 사실입니다. 업계는 생성형 AI 신약 발견에 대략 200억 달러 규모를 쏟아부은 것으로 전해지며, 임상 개발 단계에 있는 AI 유래 프로그램이 173건 이상이라고 합니다. 그러나 "임상 개발 단계"란 문마다 실패율이 높은, 길고 값비싼 회랑입니다.

접시 위에서 표적에 결합하는 분자를 설계하는 일은 이야기의 끝이 아니라 시작입니다. 후보 물질은 여전히 동물 실험을 견뎌야 하고, 이어 임상 1상의 안전성, 그리고 수년이 걸리며 서류상 완벽해 보이던 프로그램을 예사로 좌초시키는 임상 2상·3상의 유효성 시험을 통과해야 합니다. AI는 첫걸음을 날카롭게 벼릴 수 있지만, 나머지 과정에서 그 누구도 면제해 주지 않습니다. 표적을 아름답게 명중시키는 설계된 항체라도 살아 있는 몸속에서는 여전히 독성이 있거나, 불안정하거나, 면역원성을 띠거나, 그저 효과가 없을 수 있습니다.

그러니 Chai의 기업가치를 정직하게 읽으면, 임상이 아직 확인해 주지 않은 미래를 가격에 반영한 것입니다. 38억 달러란, 더 빠르고 값싼 유망 후보 물질 생성이 결국 더 많은 승인 의약품으로 이어지리라는 베팅입니다. 그럴듯한 가설이되, 증명되지 않은 가설이죠.

과장과 실체

이번 라운드를 발가벗겨 보면 두 가지가 동시에 참입니다. 돈과 간판급 고객이 단호하게 움직이고 있다는 점에서 열기는 실재합니다. 빅 파마 세 곳과의 계약, 그리고 명사 명단 같은 투자자 기반을 가진 창업 2년 차 회사는 실체 없는 허상이 아닙니다. 그리고 궁극의 산물 — 이 모델들 덕분에 존재하게 된 승인 치료제 — 이 아직 세상에 없다는 점, 그리고 이번 주 도는 벤치마크 수치들이 독립적으로 검증된 결과가 아니라 회사의 주장이라는 점에서 신중함 또한 실재합니다.

Chai를 의미 있는 이정표로 만드는 것은 신약 발견을 "풀었다"는 사실이 아닙니다. 무게 중심이 데모에서 계약으로 눈에 띄게 옮겨 갔다는 사실입니다. 릴리, 화이자, 노바티스가 모델 접근권에 값을 치르고 — 그중 한 곳은 스타트업이 자사 독점 데이터로 학습하도록 허락하고 — 있을 때, 질문은 조용히 바뀝니다. "생성형 생물학은 작동하는가?"에서 "기존 강자들이 빌려 쓰는 그 모델은 누가 소유하는가?"로 말이죠.

정리

Chai Discovery의 4억 달러 라운드는 단일한 자금 조달 이벤트라기보다, 한 분야 전체에 대한 현황 보고로 이해하는 편이 가장 적절합니다. 보도된 적중률 수치는 독립적인 데이터가 나올 때까지 거리를 두고 대해야 하며, 승인된 AI 설계 신약이 하나도 없다는 사실은 여전히 업계의 정직한 각주로 남아 있습니다. 그러나 상업적 신호는 손사래 쳐 넘기기 어렵습니다. 세계 최대 제약사 셋이 만들기보다 사기를 택했고, 투자자들은 바로 그 선택의 힘에 기대어 스타트업의 몸값을 7개월 만에 세 배로 올렸습니다. 최종 판결은 늘 그래 왔듯 습식 실험실이 내릴 테지만, 지금으로서 AI 항체 설계는 "흥미로운 연구" 칸에서 "제약사가 수표를 끊고 있는" 칸으로 옮겨 갔습니다. 그 어떤 벤치마크보다도, 바로 그것이 38억 달러가 진정으로 가격 매기고 있는 대상입니다.