2026년 11월 10일 화요일 — 슈뢰딩거(SDGR)는 UBS 글로벌 헬스케어 콘퍼런스에서 인공지능(AI), 물리학 기반 신약 개발, 호스팅 방식 소프트웨어로의 점진적 전환을 중심으로 한 전략을 설명했다. 경영진은 최근 주가가 강세를 보이고 고객 수요도 폭넓다고 밝혔다. 다만 소프트웨어 공급 방식의 전환으로 회계상 실적 변동이 발생하고 있으며, 신제품 도입은 아직 초기 단계라고 덧붙였다.
핵심 요약
- 슈뢰딩거는 AI 전략의 중심에 Bunsen이 있다고 밝혔다. 이 제품은 과학자의 검토를 대체하지 않으면서 분자 발견 속도를 높이도록 설계된 물리학 우선 도구다.
- 회사는 제약·바이오·소재 분야 고객의 수요에 힘입어 2024년 연간 계약 금액이 기준치인 1억 9,800만 달러에서 12~17% 증가할 것으로 예상했다.
- 경영진은 고객 자체 서버에 설치하는 소프트웨어에서 호스팅 계약으로 전환하고 있으며, 2028년까지 호스팅 방식의 공급 비중을 75%로 높이는 것이 목표라고 밝혔다.
- 슈뢰딩거는 사내 슈퍼컴퓨터로 하루 3만~4만 건의 정확도 높은 결합 친화도 계산을 수행할 수 있으며, 이것이 플랫폼의 경쟁력을 뒷받침한다고 설명했다.
- 회사는 수익성이 중요하지만 플랫폼 혁신과 고객 가치가 여전히 최우선 과제라고 강조했다.
재무 실적
최고재무책임자(CFO) Richie Jain은 슈뢰딩거가 생명과학과 소재과학 분야에 걸쳐 사업을 운영하는 컴퓨팅 플랫폼 기업이라고 설명했다. 현재 사업에서 생명과학의 비중이 더 크지만 소재 분야의 비중도 확대되고 있다고 말했다.
- 연간 계약 금액(ACV)은 2024년 기준치 1억 9,800만 달러에서 12~17% 증가할 것으로 예상된다.
- 대형 제약사는 상업 부문 매출의 약 50%를 차지한다. 여기에는 상위 20개 제약사 고객과 그 밖의 대형 제약사 고객이 포함된다.
- 상위 20개 제약사와 바이오·소재 분야 고객 전반의 수요가 성장을 이끌고 있다.
- 바이오 기업의 자금 조달 여건 개선은 신규 고객 확보와 기존 고객과의 거래 확대에 도움이 되고 있다.
- Bunsen, Predictive Tox, 결정 구조 예측을 비롯한 신제품 도입도 성장에 기여하고 있다.
- 2024년 신규 고객 확보 실적은 최근 몇 년보다 양호했다.
Jain은 회사의 지분 투자 포트폴리오도 중요한 가치 창출원이었다고 밝혔다.
- 기업공개(IPO) 이후 지분 투자 포트폴리오에서 받은 누적 분배금은 약 5억 달러에 달한다.
- 최근 설립된 Tectora는 5,500만 달러를 조달했다. 슈뢰딩거는 지분을 보유하면서 서비스도 계속 제공한다.
- 파트너십을 통한 수익에는 서비스 계약, 단계별 성과급인 마일스톤 지급금, 한 자릿수 초반·중반·후반 비율의 로열티가 포함된다.
- 경영진은 투자 포트폴리오가 성숙함에 따라 마일스톤 수익과 로열티 수익이 더 반복적으로 발생할 것으로 예상한다.
슈뢰딩거는 고객 자체 설치 방식에서 호스팅 계약으로 전환하는 과정이 소프트웨어 매출 인식에 영향을 주고 있어, 이 기간 사업 흐름을 판단하는 데에는 ACV가 가장 명확한 지표라고 밝혔다.
사업 운영 현황
소프트웨어 부문 최고기술책임자(CTO) Pat Lorton은 AI 기반 신약 개발 업무 도구인 Bunsen에 초점을 맞췄다. 그는 Bunsen이 여러 해에 걸친 개발의 결과물이며, 대규모 언어 모델을 슈뢰딩거가 오랫동안 쌓아온 계산화학 전문성과 결합하려는 노력에서 탄생했다고 설명했다.
- Bunsen 개발은 4년여 전에 시작됐다. 대규모 언어 모델의 성능이 해당 작업에 활용할 만큼 발전하면서 현재의 제품 개발에도 속도가 붙었다.
- 초기 작동 버전은 1년여 전에 마련됐다.
- 슈뢰딩거 소속 과학자들이 도구의 유용성을 확인하면서 2023년 4분기에 내부 검증이 완료됐다.
- 고객과의 논의는 2024년 1분기에 시작됐다.
- 현재 Bristol Myers Squibb를 포함한 일부 고객을 대상으로 Bunsen 베타 테스트가 진행 중이다.
Lorton은 Bunsen을 사람의 개입 없이 독자적으로 움직이는 도구가 아니라 과학자를 돕는 ‘공동 연구자’라고 설명했다.
- 이 제품은 작업 세션별 인터페이스를 제공하며, 왼쪽 사이드바와 오른쪽의 독립된 파일 시스템, 특정 작업을 위한 미니 앱으로 구성된다.
- 제약 연구개발팀을 위해 내장된 화학 지식과 시각화 기능, 보안 기능을 갖췄다.
- 목표는 전문가의 감독을 유지하면서 반복적인 업무를 자동화하는 것이다.
- 슈뢰딩거는 이 도구가 박사후연구원 여러 명이 동시에 일하는 것처럼 연구자들이 여러 프로젝트를 병행하는 데 도움이 될 수 있다고 설명했다.
그는 슈뢰딩거의 사내 컴퓨팅 역량 규모도 강조했다.
- 회사의 사내 GPU 슈퍼컴퓨터는 하루에 정확도 높은 결합 친화도 계산을 3만~4만 건 수행할 수 있다. 결합 친화도는 후보 물질이 표적에 얼마나 잘 결합하는지를 나타낸다.
- 경영진에 따르면 이는 각각 5년이 걸리는 신약 개발 프로그램 12개에서 얻을 수 있는 전체 데이터와 맞먹는 양을 하루 만에 생성하는 수준이다.
- 시뮬레이션 데이터는 실험 데이터에 준하는 정확도를 목표로 한다.
- 고객들도 자체 슈퍼컴퓨터를 이용해 추가 데이터를 생성한다.
슈뢰딩거는 Bunsen 외의 플랫폼 사업 분야도 소개했다.
- Predictive Tox는 지금까지 원래 치료 목표가 아닌 표적 80개의 특성을 분석했으며, 개발이 계속되고 있다.
- 결정 구조 예측은 새로운 성장 분야로 떠오르고 있다.
- 회사는 저분자 신약 개발에서 바이오의약품과 제형 분야로 사업을 계속 확장하고 있다.
- 경영진은 플랫폼의 정확도와 활용 범위가 계속 개선되고 있다고 밝혔다.
회사에 따르면 약 200명으로 구성된 사내 치료제 개발 조직이 플랫폼 개선을 위해 지속적으로 의견을 제공한다. 슈뢰딩거는 수백 명의 박사급 계산화학자로 구성된 팀이 매일 코드를 작성하고 있다고도 밝혔다.
사업 모델과 고객 도입 현황
슈뢰딩거는 고객 자체 서버에 설치하는 소프트웨어에서 호스팅 방식 계약으로 전환하는 중이다. 경영진에 따르면 이 전환은 2024년에 공식적으로 시작됐으며 앞으로 몇 년간 이어질 전망이다.
- 회사는 2028년까지 호스팅 방식의 공급 비중을 75%로 높이는 것을 목표로 한다.
- 호스팅 소프트웨어는 고객 지원, 초기 도입, 평가판 라이선스 제공, 제품 시험 사용을 개선할 것으로 기대된다.
- 전환 과정에서 2024년 회계상 실적 변동이 발생하고 있어, 실제 사업 흐름을 파악하는 데에는 ACV가 더 적합한 지표라고 회사는 설명했다.
경영진은 Bunsen에 단순한 사용자 수 기준이 아니라 처리량에 따른 라이선스 요금을 적용할 계획이라고 밝혔다.
- 고객이 동시에 수행하는 계산이 늘어날수록 더 많은 라이선스가 필요하다.
- 제품은 아직 베타 단계이므로 도입도 초기 수준이다.
- 많은 고객이 전면 도입에 앞서 보안 검토와 평가를 진행하고 있다.
- 슈뢰딩거는 제품이 성숙해지면서 도입이 장기간 확대될 여지가 있다고 본다.
회사는 계산화학자 부족이 제품 도입의 가장 큰 걸림돌이라고 밝혔다.
- 전 세계적으로 의약화학자는 계산화학자보다 약 100배 많다.
- Bunsen은 의약화학자와 경력이 짧은 계산화학자를 포함해 더 많은 과학자가 고급 계산 도구를 사용할 수 있도록 설계됐다.
- 학술기관과 비상업적 이용자를 위한 교육 프로그램도 제공된다.
- 경영진은 이러한 프로그램을 통해 자사 플랫폼이 계산화학 교육의 표준적인 일부가 되도록 하려 한다고 밝혔다.
향후 전망
슈뢰딩거는 고객들이 속도와 효율성, 신중한 자본 운용을 중시하면서 컴퓨터를 활용한 신약 개발 시장의 여건이 우호적이라고 평가했다. 경영진은 업계가 물리학 우선 접근법을 틈새 기법이 아닌 표준적인 방법으로 점점 더 받아들이고 있다고 밝혔다.
- 벤처 투자자와 대형 제약사 모두 운영 효율과 자본 효율에 주목하고 있다.
- 바이오 기업의 자금 조달 여건 개선은 신규 고객 확보를 뒷받침할 것으로 예상된다.
- 소재과학은 큰 성장 기회다. 이 분야의 계산 도구 도입은 생명과학보다 느릴 수 있지만, Bunsen이 도입 속도를 높이는 데 도움이 될 수 있다.
- 슈뢰딩거는 소재 분야 고객을 서비스 계약에서 소프트웨어 라이선스 계약으로 더 빠르게 전환할 여지가 있다고 본다.
경영진은 수익성이 중요하지만 회사의 최우선 전략 목표는 아니라고 밝혔다.
- 혁신과 플랫폼 발전이 주된 우선순위다.
- 회사는 플랫폼에 계속 투자하면서 수익성 달성 시점까지 사업을 운영할 충분한 현금을 보유하고 있다고 밝혔다.
- 슈뢰딩거는 투자를 지속하면서 시장 성장률을 웃도는 성장을 목표로 하는 기업이라고 자사를 설명했다.
회사는 장기간 축적한 기술력이 경쟁력의 기반이라고도 밝혔다.
- 슈뢰딩거에 따르면 회사는 30년간 계산화학 경험을 쌓았다.
- 플랫폼 개발에 10억 달러 넘게 투자했다.
- 경영진은 자사 기술의 정확도가 90%를 넘는 반면 일부 경쟁사는 약 70%로 추정된다고 밝혔다.
- AI 시스템이 더 긴 작업 과정을 수행하고 오류가 누적될 수 있는 만큼 정확도의 중요성이 커진다고 설명했다.
질의응답 주요 내용
질의응답에서 경영진은 슈뢰딩거가 과거 ‘AI에 반대한다’는 평가를 받았던 점을 언급했다. Lorton은 회사가 AI 자체에 반대한 것이 아니라 과장된 주장에 회의적이었으며, 실제 신약 개발에 활용할 수 있을 만큼 기술이 발전하기를 기다렸다고 설명했다.
- 경영진은 Bunsen이 성숙한 대규모 언어 모델과 슈뢰딩거의 계산화학 역량이 결합한 결과물이라고 밝혔다.
- 바이오제약 업계 경영진이 AI 도구 도입을 요구하면서 수요가 증가하고 있다.
- 회사는 AI를 물리학 기반 방법론, 방대한 자체 코드와 결합한 데 경쟁력이 있다고 밝혔다.
Lorton은 Bristol Myers Squibb와 관련된 고객 사례도 소개했다.
- 그는 Bunsen을 사용하면 계산화학자 한 명이 AI의 도움을 받는 여러 연구 작업을 동시에 감독할 수 있다고 설명했다.
- 이를 통해 이전에는 시간이 너무 많이 걸렸던 고위험·고수익 아이디어도 추진하기 쉬워질 수 있다.
- Bunsen의 결과물은 슈뢰딩거의 기업용 정보 관리 플랫폼인 LiveDesign으로 전달할 수 있다.
- 이 도구는 잘못된 매개변수로 슈퍼컴퓨터를 가동하는 것과 같은 비용이 큰 실수를 피하는 데도 도움이 될 수 있다.
경쟁에 관해 Lorton은 Claude Code 같은 도구가 회사의 핵심 업무를 실질적으로 바꾸고 있지는 않다고 말했다.
- 그는 슈뢰딩거의 코드를 박사급 계산화학자 수백 명이 구축하고 있다고 설명했다.
- 또한 회사가 30년에 걸쳐 플랫폼 구축에 10억 달러 넘게 투자했다고 덧붙였다.
- 경영진은 이러한 수준의 전문성을 단기간에 따라잡기는 어렵다고 밝혔다.
Jain은 회사의 파트너십 및 지분 투자 모델도 설명했다.
- 슈뢰딩거는 IPO 이후 지분 투자 포트폴리오에서 약 5억 달러의 분배금을 받았다고 밝혔다.
- 경영진은 신규 합작 사업에서 지분 가치 상승과 서비스 매출 양쪽의 혜택을 얻는다고 설명했다.
- Bristol Myers Squibb와의 계약에는 독점 조항이 없으며, Bunsen은 다른 고객도 이용할 수 있다.
슈뢰딩거는 Bunsen을 통해 더 많은 의약화학자가 고급 계산 도구를 사용할 수 있게 되고 호스팅 소프트웨어로 시간이 지날수록 도입이 쉬워진다면, 사업 기회가 크게 확대될 것으로 내다봤다.
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