AI 활용의 병목: 데이터 보호의 장벽

인공지능(AI)은 데이터를 기반으로 작동하지만, 건강 관련 데이터는 개인정보 보호, 규제, 지적 재산 보호 등으로 인해 활용이 제한적이다. 독일 기업가 로빈 뢰므는 이러한 제약이 생명과학 및 제약 산업에서 AI 솔루션 개발에 있어 근본적 문제로 작용하고 있다고 설명했다.

Apheris의 혁신적 접근법

이를 해결하기 위해 Apheris는 데이터를 이동하지 않고도 AI 모델이 훈련될 수 있는 분산 접근 방식을 개발했다. 이 방식은 "계산이 데이터가 저장된 로컬 환경에서 실행되고, 오직 중앙에 집계되는 출력값(예: 모델 매개변수)만 공유된다"는 분산 컴퓨팅 철학에 기반하고 있다. OTB Ventures의 마르친 헤이카는 이러한 기술적 비전을 지지하며 Apheris의 접근이 안전하고 효율적이라고 강조했다.

제약 및 생명과학 분야로의 전략적 전환

Apheris는 최근 생명과학 및 제약 분야에 집중하기 위해 전략적 방향성을 변경했다. 2019년 설립 이후 오픈 소스 분산 학습 프레임워크 경쟁에 주력했던 이 회사는 2023년에 들어 본격적으로 산업 특화 전략을 도입하기 시작했다. 로빈 뢰므는 이 새로운 초점 덕분에 Apheris는 2023년 마지막 분기에 출시한 신제품으로 제품-시장 적합성을 확보했고, 매출은 전년 대비 4배 증가했다고 밝혔다.

글로벌 기업들과 협업 확대

현재 Apheris는 AI 구조 생물학(AISB) 컨소시엄에서도 중요한 역할을 하고 있다. 이 컨소시엄의 Apheris Compute Gateway 소프트웨어는 지역 데이터와 AI 모델 간의 연결을 관리하는 게이트웨이로 활용된다. AbbVie, Boehringer Ingelheim, Johnson & Johnson, Sanofi와 같은 생명과학 분야의 글로벌 기업이 Apheris의 기술을 적극적으로 도입 중이다.

단백질 복합체 연구 집중

Apheris는 앞으로도 단백질 복합체 예측과 같은 생명과학 연구 분야에 계속 집중할 계획이다. 로빈 뢰므는 데이터 소유자의 보안 우려를 해결하지 않는다면 AI는 그 진정한 잠재력을 발휘할 수 없다고 지적했다. Apheris는 이 문제를 해결하며 데이터 기반 혁신을 이끌어나가기 위해 노력 중이다.