Schrödinger는 7월 27일 분자 발견을 위한 AI 공동과학자로 설명하는 에이전틱 시스템 Bunsen을 공개했다. 현재 일부 고객을 대상으로 조기 접근이 열려 있으며, 정식 상용 출시는 2026년 말까지로 예상된다.
그것이 하는 일
Bunsen은 이해, 계획, 실행, 해석의 4단계 루프를 돌며 Schrödinger의 기존 물리 기반 계산화학 도구를 대체하는 대신 이를 조율한다. 이 시스템은 NVIDIA의 BioNeMo Agent Toolkit을 기반으로 구축됐으며, Google Cloud 인프라와 함께 RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition GPU에서 구동된다. 이름은 로베르트 분젠에서 따왔다. 최고경영자 Ramy Farid는 이 시스템이 "발견 사이클의 마찰을 줄여준다"고 말한다.
증거 부분은 비어 있다
이 대목은 분명히 짚고 넘어갈 만하다. 이번 발표에는 적중률도, 발견 성공 지표도, 인간이 주도하는 워크플로와의 정면 비교도, 검증 연구도 없다. 과학적 발견을 가속한다는 것이 핵심 주장인 제품에서, 단 하나의 정량적 결과도 없다는 점은 사소한 누락이 아니라 핵심 질문 자체가 답변되지 않았다는 뜻이다. 누군가 숫자를 공개하기 전까지 "AI 공동과학자"는 그저 브랜딩일 뿐이다.
AI가 실제로 하는 일
분자를 찾는 것이 아니다. Schrödinger의 차별점은 늘 물리 기반 시뮬레이션, 즉 결합 친화도를 제1원리에서 계산하는 자유에너지 섭동 및 관련 방법이었다. Bunsen은 이러한 엔진 위에 있는 계획 및 해석 계층이다. 발견 작업은 여전히 물리가 수행하고, 에이전트는 무엇을 실행할지 결정하고 결과를 읽는다. 이는 분명 유용하게 자동화할 수 있는 일이며, 브랜딩이 시사하는 것보다 훨씬 좁은 주장이다.
그럼에도 주목할 만한 이유
누가 무엇을 인정했는지 때문 이다. Schrödinger는 그동안 분자 예측에서는 머신러닝보다 시뮬레이션이 우위라고 주장하며 사업을 구축해 왔다. 그 스택을 에이전트로 감싼 것은 계산화학의 인터페이스, 즉 어떤 계산을 어떤 순서로 실행할지, 그리고 결과가 무엇을 의미하는지 결정하는 과정이 이제 계산 자체보다 병목이라는 점을 인정한 셈이다.