민감한 바이오 데이터를 위한 독립형 AI 신약개발 검증 환경 | 삼성바이오에피스

AI 신약개발과 오믹스 분석, 내부 챗봇을 비롯한 생성형 AI 활용은 바이오 기업의 연구개발 전반으로 빠르게 확대되고 있습니다. 하지만 민감한 연구 데이터와 임상 관련 정보를 다루는 환경에서는 AI 도입 속도만큼이나 데이터 보안과 검증 체계가 중요합니다.

기존의 공용 GPU 서버 구조만으로는 연구자와 개발자가 필요할 때마다 독립적으로 실험을 수행하거나, 부서 단위의 PoC를 민첩하게 진행하는 데 한계가 있었습니다. 특히 외부 유출이 엄격히 제한되는 신약개발 및 임상 관련 데이터는 별도의 안전한 검증 환경이 필요했습니다.

삼성바이오에피스 BIOEPIS AI팀은 이러한 요구에 대응하기 위해 MonBox MAX를 도입했습니다. 현업 연구개발자가 바로 활용할 수 있는 독립형 AI 개발 검증 장비를 구축함으로써, 보안성과 실험 민첩성을 동시에 확보하고자 했습니다.

 

■ 민감 데이터를 위한 독립형 온프레미스 환경

바이오 R&D 영역에서는 데이터의 외부 유출 가능성을 최소화하는 것이 핵심입니다. 신약개발 과정에서 생성되는 연구 데이터, 임상 관련 정보, 경쟁 민감 정보는 외부 클라우드나 공용 환경에서 자유롭게 처리하기 어렵습니다.

MonBox는 온프레미스 기반의 독립형 AI 개발 환경을 제공해, 민감 데이터를 내부에서 안전하게 다룰 수 있도록 지원했습니다. 이를 통해 연구팀은 데이터 보안 요구사항을 유지하면서도 AI 모델 검증과 생성형 AI 기능 테스트를 병행할 수 있는 기반을 마련했습니다.


 

■ 현업 연구개발자가 바로 사용할 수 있는 AI 검증 장비

AI 개발 환경을 새로 구축할 때 가장 많은 시간이 소요되는 부분은 하드웨어 준비와 소프트웨어 세팅입니다. GPU 사양 선정, 프레임워크 설치, 오픈소스 패키지 구성, 버전 호환성 검토가 반복되면 현업 적용 시점이 늦어질 수밖에 없습니다.

MonBox MAX는 AI 개발에 필요한 플랫폼과 주요 오픈소스 패키지를 사전 구성한 상태로 제공되어, 복잡한 인프라 세팅 없이 바로 검증 업무에 투입될 수 있도록 했습니다. 연구개발자는 환경 설정보다 모델 검증, 데이터 분석, PoC 수행에 집중할 수 있었습니다.


 

■ 기존 사내 검증 체계와의 연계를 고려한 구성

삼성바이오에피스는 사내에서 운영 중인 SCP 및 LangSmith 기반 검증 체계와 유연하게 연동될 수 있는 실용적인 시스템을 필요로 했습니다. AI 인프라는 단독 장비로 끝나는 것이 아니라, 기존 운영 체계 안에서 자연스럽게 연결되어야 실질적인 활용이 가능합니다.

MonBox는 검증된 표준 사양과 사전 구성된 실행 환경을 바탕으로, 부서 단위의 실험과 기존 시스템 연계 가능성을 함께 고려한 AI 개발 기반을 제공했습니다. 모델 규모에 맞춘 고성능 하드웨어 구성으로 도입 리스크를 줄이고, 대규모 AI 모델 검증에도 대응할 수 있는 구조를 마련했습니다.

삼성바이오에피스 사례는 MonBox가 민감 데이터 보안이 중요한 바이오 R&D 환경에서 어떻게 활용될 수 있는지를 보여줍니다.

MonBox는 단순히 GPU 연산 자원을 제공하는 장비가 아니라, 연구개발자가 안전한 내부 환경에서 AI 신약개발과 LLM 에이전트 검증을 빠르게 수행할 수 있도록 지원하는 독립형 AI 개발 인프라로 기능했습니다.