AI, 논문 요약 넘어 가설 생성·실험까지…국내외 'Scientific AI' 경쟁 본격화

벤처스퀘어2026년 9월 24일

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국내 기업 아스테로모프를 비롯해 오픈AI, 앤트로픽, 라일라 사이언스, 피리오딕 랩스, 디스커버리 루프 등이 AI를 논문 검색·요약 도구를 넘어 가설 생성, 실험 설계·수행, 검증까지 참여시키는 'Scientific AI' 경쟁을 벌이고 있다.
아스테로모프는 범용 AI 모델과 실제 과학 연구를 연결하는 '추론 레이어'를 개발 중이며, 개념검증(PoC) 시스템 틸라(Thyla) 1.0은 기반 모델 GLM-5.1의 Frontier Science-Research 점수 10.0%를 33.9%로 끌어올렸고, 지난 7월 IPhO 2026 이론시험(30점 만점, 5시간)에서 28.6점을 기록했다.
오픈AI는 내부 연구 모델로 나비에-스토크스 밀레니엄 문제 해법을 약 1만개의 동시 실행 에이전트를 동원해 약 88시간 만에 도출했고, GPT-6 Astra는 이를 Lean으로 형식화·검증하는 데 17시간을 추가로 들였다.
앤트로픽은 클로드를 이용해 페르마 마지막 정리를 11일간 형식화했으며, 최종 Lean 코드 규모는 약 1300만줄에 달했다.
미국의 라일라 사이언스는 로봇 기반 자율실험실과 AI를 결합해 mRNA 서열 95만개 이상을 합성했고, 피리오딕 랩스는 지난 15일 1조 파라미터 규모의 모델 'Periodic Neon'을 공개하며 초전도체·자성 소재 등 신물질 탐색에 나서고 있다.
아스테로모프 관계자는 “향후 과학 AI의 경쟁력은 단순히 벤치마크에서 높은 점수를 내는 것을 넘어 실제 연구 현장에서 의미 있는 가설을 제시하고 이를 실험을 통해 검증하는 과정까지 얼마나 효과적으로 이어갈 수 있느냐에 달려 있다”며 “AI의 추론과 실제 실험을 긴밀하게 연결해 복잡한 과학 연구를 반복 가능한 체계로 만드는 데 집중하겠다”고 밝혔다.

외국어 요약

AI's role in scientific research is shifting from a literature-search assistant to an active participant that forms hypotheses, designs experiments, and interprets results in a repeated loop. South Korea's Asteromov is developing a 'reasoning layer' connecting general-purpose AI to real scientific research, with its PoC system Thyla 1.0 showing improved scores over its base model GLM-5.1. Overseas, companies like Lila Sciences, Periodic Labs, and Discovery Loop are building closed-loop systems combining AI with autonomous labs, signaling a new competitive area called 'Scientific AI'.

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人工智能在科学研究中的角色，正从检索和总结论文的辅助工具，转变为提出假设、设计实验并根据结果反复推理的积极参与者。韩国公司Asteromov正在开发连接通用人工智能与实际科学研究的“推理层”，其概念验证系统Thyla 1.0的成绩高于其基础模型GLM-5.1。在海外，Lila Sciences、Periodic Labs和Discovery Loop等公司正在构建将人工智能与自主实验室相结合的闭环系统，“科学人工智能”正成为新的竞争领域。

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科学研究におけるAIの役割は、論文検索の補助ツールから仮説の立案、実験の設計、結果の解釈まで能動的に関わる存在へと変化している。韓国のアステロモフは汎用AIと実際の科学研究を結ぶ「推論レイヤー」を開発しており、そのPoCシステム「Thyla 1.0」は基盤モデルGLM-5.1より高い成績を示した。海外ではライラ・サイエンシズ、ピリオディック・ラブズ、ディスカバリー・ループなどがAIと自律実験室を組み合わせた閉ループ型システムを構築しており、「サイエンティフィックAI」という新たな競争領域が浮上している。

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Le rôle de l'IA dans la recherche scientifique évolue d'un outil d'assistance à la recherche documentaire vers un participant actif capable de formuler des hypothèses, de concevoir des expériences et d'interpréter les résultats en boucle. La société sud-coréenne Asteromov développe une 'couche de raisonnement' reliant l'IA généraliste à la recherche scientifique réelle, son système de preuve de concept Thyla 1.0 surpassant son modèle de base GLM-5.1. À l'étranger, des entreprises comme Lila Sciences, Periodic Labs et Discovery Loop construisent des systèmes en boucle fermée combinant IA et laboratoires autonomes, faisant émerger un nouveau domaine de compétition appelé 'IA scientifique'.