앤스로픽, 신모델 대신 '클로드 사이언스' 워크플로우로 과학자 사로잡는다
앤스로픽이 데이터베이스와 도구를 하나로 통합한 연구용 AI 작업대인 '클로드 사이언스(Claude Science)'를 베타 버전으로 출시했습니다. 이는 단순한 원천 모델 제공을 넘어, '클로드 코드(Claude Code)'가 소프트웨어 개발 운영 체제 역할을 했던 것처럼 특정 산업의 워크플로우 운영 환경을 장악하려는 전략입니다. 전담 AI 비서가 60개 이상의 데이터베이스와 연동해 연구를 총괄하고 별도의 팩트체커가 결과물을 교차 검증하여 연구자들의 시간을 크게 단축해 준다는 점에서 의미가 있습니다.
앤스로픽은 화요일에 '클로드 사이언스(Claude Science)'를 공개했습니다. 이는 과학자들에게 데이터베이스, 파이프라인, 그리고 다양한 도구들 사이를 옮겨 다니는 번거로움을 덜어주고, 단일 환경에서 계산적 연구를 수행할 수 있게 해주는 AI 작업대입니다. 명확히 해둘 것은, 앤스로픽이 밝힌 바에 따르면 클로드 사이언스는 '새로운 AI 모델도, 생물학에 특화된 더 뛰어난 모델도 아니다. 별도의 제한된 접근이나 허들 없이, 오늘날 누구나 사용할 수 있는 것과 동일한 클로드 모델(클로드 오퍼스 4.8 포함)을 구동한다'는 점입니다.
이 작업대는 앤스로픽이 2025년 10월에 출시한 '생명과학용 클로드(Claude for Life Sciences)'를 기반으로 합니다. 전작이 본질적으로 생명과학 작업에 더 능숙하도록 클로드 챗봇의 기능을 강장한 것이었다면, 클로드 사이언스는 해당 작업들을 수행하기 위한 전용 공간이라고 할 수 있습니다.
화요일 '과학을 위한 AI(AI for Science)' 브리핑에서 발표된 이번 출시는, 앤스로픽이 단순한 모델 제공업체를 넘어 특정 산업의 운영 계층을 더욱 장악하려는 더 넓은 전랶에 부합합니다. 이는 마치 '클로드 코드(Claude Code)'가 소프트웨어 개발의 운영 계층이 된 것과 같은 맥락입니다. 앤스로픽은 점차 원천 모델의 순수 성능보다 산업별 수직적 워크플로우 제품에 성공을 걸고 있습니다. (이는 향후 경쟁사들과 어떻게 경쟁하고 가격을 책정할 것인지를 결정짓게 될 것입니다.)
작동 방식은 다음과 같습니다. 하나의 메인 AI 비서가 과학자들을 위한 일종의 프로젝트 매니저 역할을 합니다. 이는 60개 이상의 과학 데이터베이스와 연결되며, 유전체학, 단백질 구조, 화학과 같은 특정 분야를 위한 사전 구축된 툴킷을 제공합니다. 이 비서는 프로젝트 책임자가 전문가에게 작업을 위임하듯, 업무를 분할하기 위해 하위 비서를 생성하거나 사용자가 자신의 연구를 위해 구축한 맞춤형 '전문가' 비서에게 작업을 넘길 수 있습니다. 그다음, 결과물이 출판되기 전에 별도의 팩트체커 AI가 인용 문헌과 계산을 다시 한번 교차 검증합니다.
이 팩트체크 단계는 중요합니다. AI의 글쓰기 보조가 늘어나면서 조작된 인용과 검증할 수 없는 통계가 논문에 섞여 들어가는 일이 빈번해졌기 때문입니다. 다만, 여전히 자체 모델을 통해 스스로를 검증하는 방식일 뿐, 완전히 독립적인 진실의 원천은 아니라는 한계가 있습니다.
클로드 사이언스는 결과의 '재현성(Reproducibility)'을 보장하는 다른 방법들도 갖추고 있습니다. 예를 들어, 이 작업대는 결과를 도출한 코드와 함께 3D 단백질 구조나 화학 드로잉과 같은 피규어를 생성할 수 있습니다. 앤스로픽에 따르면, 각 피규어에는 '해당 결과를 만들어낸 정확한 코드와 환경, 생성 방식에 대한 평이한 언어 설명, 그리고 전체 메시지 기록'이 포함됩니다. 또한 과학자들이 자연어로 지시하여 에이전트가 내부 코드를 수정하도록 함으로써 피규어를 쉽게 편집할 수 있게 하여 시간을 절약해 줍니다.
클로드 사이언스가 연구자들의 시간을 절약해 주는 또 다른 방식은 데이터를 외부 앤스로픽 서버로 전송하는 대신, 연구실 자체의 인프라 환경에서 실행될 수 있다는 점입니다.
초기 사용자들은 이미 이 도구를 실제 연구에 적용하고 있습니다. 글래드스톤 연구소(Gladstone Institutes)의 머신러닝 및 기능 유전체학 수석 과학자인 숀 웨일런(Sean Whalen)은 클로드 사이언스를 사용해 불과 며칠 만에 처음부터 게놈 브라우저를 구축했습니다. 앨런 연구소(Allen Institute)의 신경과학자 제롬 르코크(Jérôme Lecoq)는 이 도구를 사용해 다중 에이전트 계산 검토 파이프라인을 구축함으로써 인간의 수년에 달하는 작업 시간을 줄였습니다.
클로드 사이언스의 출시는 오픈AI(OpenAI)가 몇 달 전 유사한 문제에 대해 다른 접근 방식으로 시장에 출시한 지 얼마 되지 않은 시점에 이루어졌습니다. 오픈AI는 4월에 생물학적 추론에 미세 조정된 전문 모델인 'GPT-로잘린드(GPT-Rosalind)'를 공개했습니다. 두 접근 방식의 차이점은 단지 특화된 모델이 필요한지 여부에만 있는 것이 아닙니다. 누가 접근 권한을 얻고, 얼마나 빨리 제공되는지의 문제이기도 합니다. 로잘린드는 미국의 자격을 갖춘 기업 고객으로 제한된 연구 프리뷰로 출시되었으며, 자격 심사와 안전 검토라는 진입 장벽 뒤에 숨겨져 있습니다. 암젠(Amgen), 앨런 연구소, 모더나(Moderna), 서모 피셔(Thermo Fisher), 노보 노디스크(Novo Nordisk) 등 파트너사들이 초기 접근 권한을 얻었습니다.
그리고 구글 딥마인드(Google DeepMind)는 전혀 다른 방식의 경기를 펼치고 있습니다. 딥마인드는 실제로 알파폴드(AlphaFold) 및 알파게놈(AlphaGenome)과 같은 기초 과학 모델을 직접 보유하고 있으며, 다른 두 회사는 이를 단순한 도구로만 호출할 수 있습니다. 또한 딥마인드의 '제미나이 포 사이언스(Gemini for Science)' 플랫폼은 30개 이상의 생명 과학 데이터베이스와 이러한 모델들을 하나의 기술 세트로 묶어 제공합니다.
한편, 클로드 사이언스는 Pro 및 Max 요금제 사용자라면 누구나 베타 버전으로 사용할 수 있습니다.