AI 신약 화학 CRO ‘워프사이언시스’, 2억1500만달러 투자유치

Warp Sciences(워프사이언시스)가 2억1500만달러(약 3080억원) 시리즈A 투자를 유치하며 스텔스 모드에서 공식 출범했다. 기업가치는 8억6500만달러로 평가됐다.

오픈AI와 앤트로픽이 최근 나란히 신약개발 AI 스타트업을 인수하며 ‘과학 AI’ 경쟁에 뛰어든 지 하루 만에 나온 소식이다. 오픈AI는 신약개발 에이전트 스타트업을, 앤트로픽은 효소 발견을 내세운 스타트업을 각각 인수하며 생명과학을 다음 격전지로 삼았는데, 워프는 이 흐름을 ‘모델’이 아니라 ‘실험실’에서 풀겠다는 접근이다.

화학자와 로봇이 함께 일하는 실험실

워프는 미국 기반의 화학 CRO(위탁연구기관)다. 제약·바이오텍 고객이 신약 후보물질을 찾으면, 워프의 화학자와 로봇이 그 물질의 변형체(analog)를 실제로 합성하고 테스트해주는 일을 한다. 자체 신약 파이프라인은 없다. “우리는 우리만의 약을 개발하지 않는다. 약을 개발하는 사람들을 위한 인프라를 만든다”는 것이 공동창업자 DJ Patil의 설명이다.

초기 서비스는 ‘리드 최적화 유사체 합성(lead optimization analog synthesis)’에 집중한다. 신약 후보 분자를 미세하게 바꿔가며 수백~수천 개의 변형체를 만들고 효능을 비교하는, 신약개발에서 가장 노동집약적인 단계다. 지금까지 이 작업의 상당수는 중국 CRO에 외주로 맡겨져 왔다. 2024년 미국바이오협회(BIO) 설문에서는 미국 바이오텍의 상당수가 중국 기업과 전임상·임상 서비스 계약을 맺고 있다는 결과가 나왔고, 지난해 말에는 연방 조달·자금 지원에서 중국의 특정 바이오 기업을 배제하는 바이오시큐어법(BIOSECURE Act)이 발효됐다. 워프는 이 작업을 미국 안으로 되가져오면서, 동시에 자동화로 비용과 속도 문제까지 함께 풀겠다는 계산이다.

구체적인 방식은 이렇다. 숙련된 화학자가 카메라와 센서 장갑을 끼고 실험을 수행하면, 그 동작 데이터를 로봇이 학습해 반복 작업을 넘겨받는다. 화학자는 점점 더 많은 실험을 설계·감독하는 역할로 옮겨가고, 로봇은 24시간 가동되는 실험실에서 반복 합성·분석을 수행한다. 모든 실험 결과—성공은 물론 실패까지—는 다시 AI 모델 학습에 쓰여, 다음 실험이 더 정교해지는 구조를 노린다.

오픈AI·메타 출신이 뭉친 팀

워프는 커빈 웨일(Kevin Weil) CEO가 이끈다. 웨일은 오픈AI에서 최고제품책임자(CPO) 겸 과학 부문 부사장을 지냈고, 그 전에는 트위터와 인스타그램에서 프로덕트를 총괄한 실리콘밸리의 대표적인 프로덕트 리더다.

공동창업자 겸 최고과학책임자(CSO)인 솔 레이스버그(Sol Reisberg)는 공유결합(covalent) 신약 개발사 테레모토 바이오사이언시스에서 의약화학(medicinal chemistry)을 이끈 경험이 있다. 최고기술책임자(CTO) 마노하르 팔루리(Mano Paluri)는 메타 슈퍼인텔리전스랩 부사장이자 메타 AI 연구조직 FAIR 창립 멤버 출신이다. 최고운영책임자(COO) DJ 파틸은 의료보험 스타트업 디보티드헬스 창립 멤버이자, 백악관 초대 수석데이터과학자를 지냈다.

초기 합류 인력에는 로봇공학 스타트업 제네시스, 스킬드AI, 1X 출신들과 제넨텍, 로런스리버모어국립연구소 출신 과학자들이 포함됐다.

“AI는 소프트웨어 엔지니어링과 수학은 극적으로 가속했지만, 물리 과학에서는 아직 같은 영향을 내지 못했다”고 웨일은 말했다. “화학과 생물학은 무언가를 만들고, 테스트하고, 결과에서 배울 때 진전한다. 과학을 위한 더 유능한 AI를 만들려면 실세계 데이터를 대규모로 생성해야 한다.”

2억1500만달러 시리즈A, 라이트스피드가 리드

이번 라운드는 라이트스피드벤처파트너스가 리드했고, IVP·메이필드·럭스캐피탈·프렘지인베스트·멘로벤처스·컨빅션·제로원어드바이저스·스탠다드·로워카본캐피탈·기가스케일캐피탈·앵귤러벤처스·스크리블벤처스·언콕캐피탈·이노베이션엔데버스·매터벤처파트너스·제로샷펀드·시그널파이어·모시벤처스 등이 참여했다.

엔젤 투자자 명단도 화려하다. 코인베이스 CEO 브라이언 암스트롱, 전 인스타그램 공동창업자이자 앤트로픽랩스 공동대표 마이크 크리거, 전 테슬라 로보틱스 부사장 밀란 코바치, 데이터브릭스 공동창업자 이온 스토이카, 전 오픈AI AGI배포 CEO 피지 시모, 오픈AI 최고연구책임자(CRO) 마크 첸, 오픈AI 최고재무책임자(CFO) 사라 프리어, 스킬드AI CEO 디팍 파택, 피그마 CEO 딜런 필드 등이 이름을 올렸다.

경쟁 구도: 계산 레이어 vs 실험실 레이어

‘AI로 신약을 더 빨리 찾는다’는 목표는 같지만, 업체마다 공략하는 층위가 다르다.

분자 설계·예측에 집중하는 계산 레이어에는 구글 딥마인드에서 분사한 아이소모픽랩스, 단백질·항체 치료제를 노리는 자이라테라퓨틱스, 항체 설계 전문 차이디스커버리, 그리고 와우테일이 다뤘던 천연물 신약 앤베다, GPCR 타깃 슈퍼루미널 같은 곳들이 있다. 이들은 주로 AI 모델로 ‘어떤 분자가 유망한지’를 예측하는 데 집중하고, 실제 합성·실험은 외부 CRO에 맡긴다.

실험실 자동화 전체를 노리는 플랫폼 레이어에는 플래그십파이오니어링이 세운 라일라사이언스, 물리학·소재과학까지 아우르는 페리오딕랩스가 있다. 이들은 화학·생물학을 넘어 과학 실험 전반을 로봇화하려 한다는 점에서 워프보다 범위가 넓다.

워프는 이 둘과 결이 다르다. 자체 분자 설계 모델을 만들지 않고, 고객(제약·바이오텍)이 찾아낸 분자를 ‘누가, 얼마나 빨리, 미국 안에서 싸게 합성해주느냐’는 생산 인프라 단에 집중한다. 비교 대상은 사실 AI 스타트업이 아니라 WuXi AppTec, 파마론 같은 전통 화학 CRO에 가깝다. 다만 로봇과 AI로 그 CRO를 자동화하고, 지정학적으로 미국 안에 둔다는 게 차별점이다.

이번 투자 역시 전 오픈AI 연구총괄이 세운 제조AI 기업 아르다처럼, 거대 AI 모델 기업 출신들이 소프트웨어를 넘어 ‘물리적 생산 인프라’로 옮겨가는 흐름과 맞닿아 있다.

워프는 현재 소수의 제약·바이오텍 파트너사와 협업 중이며, 생산 능력이 늘어나는 대로 추가 고객을 받을 계획이다.