Vivodyne, AI 신약 개발의 병목은 더 나은 모델이 아니라 인간 조직 데이터라고 본다

Vivodyne은 인간 장기 조직을 배양하고 약물 후보를 투여한 뒤, 예측 테스트와 학습 데이터를 제약사에 판매하는 자동화된 'HIVE' 로봇 실험실을 운영한다.

AI 신약 개발의 병목은 모델이 아니라 인과적 인간 생물학 데이터다. 20종의 인간 조직 유형에 대규모로 약물을 투여하는 로봇 실험실이 그 데이터를 생성하고 임상 결과를 예측할 수 있다는 것이다.

Khosla Ventures가 주도한 두 차례 라운드에서 총 8,000만 달러에 조금 못 미치는 금액을 조달했다(첫 라운드: 2023년 시드 3,800만 달러)

2021년 생명공학자 Andrei Georgescu와 Dan Huh가 펜실베이니아 대학교에서 분사해 설립했다. Georgescu의 진단은 이렇다. 정적인 세포 스냅샷이나 쥐 데이터로 학습한 AI 모델은 원인이 아니라 상태를 학습한다 — "그들은 쥐에서 암을 치료할 것이다."

2023년 Khosla가 주도한 3,800만 달러 시드 투자로 출범했으며, 한 번에 1만 개 이상의 조직을 분석한다. 2026년 8월까지 8,000만 달러에 조금 못 미치는 금액을 조달했고, 샌프란시스코 외곽에 세계 최대라고 자부하는 '인간 데이터 센터'를 열었으며, 미국 전체 동물 실험 처리량의 두 배라고 주장한다.

임상 실패는 비용이 크다. 임상시험에는 수천만 달러가 들기 때문에, 전임상 예측의 작은 개선만으로도 비용을 지불할 가치가 있다.

동물 및 단일 세포 데이터는 모두가 가진 것이고, 대규모의 인과적 인간 조직 데이터는 아무도 가진 것이 없다.

로봇 실험실을 소유하면 데이터 우위가 복리로 커지고 소프트웨어로 모방하기 어려워진다.

모든 경쟁자가 같은 데이터로 학습할 때 해자는 아무도 갖지 못한 데이터를 생성하는 것이다 — 모델이 아니라 도구를 소유하라.

2026년 8월 현재 Vivodyne은 샌프란시스코 지역의 '인간 데이터 센터'를 확장하고 있으며, 이름이 공개되지 않은 주요 제약 파트너들에게 서비스를 제공하고, 자사의 실험 스트림을 향후 생물학 모델을 위한 강화학습 데이터로 포지셔닝하고 있다. 조달한 금액은 8,000만 달러에 조금 못 미치며, 모두 Khosla가 주도했다.