NVIDIA-Lilly, 1,016개 Blackwell Ultra GPU 기반 LillyPod 가동 발표

제약사 자체 운영 AI factory가 실제 가동 단계로

NVIDIA는 2026년 2월 26일 게시물에서 Lilly가 자체 소유·운영하는 대형 AI factory "LillyPod"를 가동했다고 밝혔다. 해당 시스템은 세계 최초의 DGX SuperPOD with DGX B300로 소개됐으며, 1,016개의 NVIDIA Blackwell Ultra GPU를 탑재해 9,000 petaflops 이상 AI 성능을 제공한다고 설명했다. 조립 기간은 4개월로 제시됐다.

이번 가동의 의미는 제약사가 외부 클라우드 의존만으로 R&D를 돌리는 구조에서 벗어나, 고성능 연산을 직접 통제하는 체제로 이동했다는 점이다. Lilly는 인디애나폴리스 리본 커팅과 함께 운영 시작을 공식화했다.

연구 파이프라인: 단백질·소분자·유전체를 하나의 계산 기반으로

NVIDIA 설명에 따르면 LillyPod는 protein diffusion model, small-molecule graph neural network, genomics foundation model의 대규모 학습을 지원한다. Lilly 유전체팀은 700TB 데이터와 290TB 이상 고대역폭 GPU 메모리를 활용할 수 있으며, 시스템 연결은 약 5,000개로 구성됐다.

기존 wet lab 중심 탐색에서는 타깃당 연간 약 2,000개 분자 아이디어 검증이 일반적이었지만, Lilly는 대규모 dry lab 시뮬레이션으로 수십억 후보를 병렬 검토할 수 있다고 밝혔다. 임상개발과 제조 단계에서도 trial design, production optimization, 의사결정 가속에 AI를 적용한다는 계획이다.

TuneLab와 생태계 확장: 데이터 보안·협업을 동시에

Lilly는 일부 모델을 TuneLab 플랫폼을 통해 biotech 기업에 제공할 계획이라고 밝혔다. NVIDIA BioNeMo 오픈 foundation model과 Lilly 자체 모델을 함께 제공하는 구조를 지향하며, 연합학습 인프라는 NVIDIA FLARE 기반으로 운영된다. 회사는 사용자 데이터 분리를 유지한 채 모델 품질을 높이는 협업 방식을 강조했다.

에너지 측면에서는 2030년까지 100% renewable electricity 목표를 제시하고 liquid cooling을 병행한다고 밝혔다. 종합하면 LillyPod는 단일 슈퍼컴퓨터 도입을 넘어, 제약 R&D의 실험 순서를 재설계하는 인프라 전환에 가깝다. 향후 관전 포인트는 실제 후보물질 발굴 속도, 임상 성공률, 제조 전환 효율에서 얼마나 정량적 개선이 나타나는지다.