건강
마인드워크, 항체 서열 89만 건 면역원성 스크리닝 4시간 41분 만에 완료
마인드워크 홀딩스(MindWalk Holdings Corp., 나스닥: HYFT)는 자사 LensAI™ 면역원성(immunogenicity) 스크리닝이 공개 항체 데이터베이스 전체인 89만 634개 서열을 4시간 41분 만에 처리했으며, 동일 코드를 실행한 인텔 기반 구성 대비 서열당 비용을 최대 43% 절감했다는 내용의 백서를 공개했다. 해당 연산은 5세대 AMD EPYC™ 프로세서를 탑재한 아마존 EC2 Hpc8a(Amazon EC2 Hpc8a) 인스턴스에서 수행됐다.
제니퍼 배스(Jennifer Bath) 마인드워크 사장 겸 최고경영자(CEO)는 “모든 항체 의약품에는 환자의 면역체계가 그 약을 공격할 것인가라는 질문이 따라붙는다”며 “이 질문에 뒤늦게 답하는 것은 이 산업에서 가장 비용이 큰 실패 중 하나다. 그렇다고 초기에 답하는 것은 현실적으로 어려웠다. 이제 AI가 후보물질을 설계하는 속도를 누구도 스크리닝으로 따라갈 수 없었기 때문”이라고 말했다. 이어 “이번 결과는 LensAI가 그 후보물질 전부를 스크리닝하는 모습을 보여준다. 후보물질 선정과 안전성 평가는 더 이상 병목이 아니다. 동시에 이 규모로 서비스를 제공하는 데 드는 비용을 낮추기 때문에, 비용이 물량에 비례해 늘어나지 않으면서 더 많은 물량을 소화할 수 있다”고 덧붙였다.
백서가 다루는 문제
인체가 치료용 항체를 외래 물질로 인식하면 항약물항체(anti-drug antibodies, ADA)가 생성된다. ADA는 약효를 떨어뜨리고, 체내 분포를 변화시키며, 안전성 우려를 야기할 수 있다. 이 위험을 개발 후기 단계에서 발견할 경우 수년간의 투자 끝에 프로그램이 지연되거나 중단될 수 있다. 규제당국은 이 위험을 디스커버리 초기 단계에서 평가할 것을 점점 더 강하게 요구하고 있다.
걸림돌은 물량이었다. 현대 AI 설계 기법은 수천 개의 후보물질을 생성하며, 항체 중쇄(heavy chain) 하나만 해도 통상적인 단일 점 돌연변이 스캔에서 2420개 변이체로 확장된다. 이를 전부 검증하는 작업은 일상 업무로 삼기에는 너무 느리고 비용이 컸다.
벤치마크 측정 내용
백서는 코드 변경 없이 세 가지 클라우드 구성에서 LensAI 면역원성 스크리닝을 5회 반복 실행해 평균한 결과를 담고 있다.
동일 워크로드에서 아마존 EC2 Hpc8a 인스턴스는 인텔 제온(Intel® Xeon®) 프로세서 기반 아마존 EC2 C8i 인스턴스 대비 37% 빠른 성능과 약 43% 낮은 서열당 비용을 기록했다. 연산 최적화 구성인 아마존 EC2 C8a는 35% 빠른 성능과 약 29% 낮은 서열당 비용을 나타냈다.
전체 규모 실행에서 LensAI는 아마존 EC2 Hpc8a를 사용해 중쇄·경쇄 서열 89만 634개로 구성된 FLAb(Fitness Landscape for Antibodies) 데이터베이스를 4시간 41분 만에, 34만 8550개 서열의 PLAbDab(Patent and Literature Antibody Database)을 2시간 12분 만에 스크리닝했다.
이 결과는 평가된 특정 구성에 한정되며 모든 워크로드를 대표하지 않는다.
성능 우위의 근거
LensAI는 HYFT 기반 인간유사성(humanness) 점수화, MHC II 결합 예측, 집단 대립유전자(allele) 빈도 가중이라는 세 가지 입력으로 복합 면역 위험 점수를 산출한다.
인간유사성 평가 단계에서 마인드워크의 데이터 레이어가 작동한다. 기존 방식은 신규 서열마다 전체 참조 라이브러리와 대조하기 때문에 후보군과 참조군의 규모가 커질수록 비교 비용이 함께 증가한다. 반면 LensAI는 한 번 인덱싱한 뒤 재사용하는 HYFT® 패턴에 서열을 대조하는 방식으로 비교 작업을 조회(lookup)로 전환하며, 모든 항체를 개별 파일이 아니라 공유된 생물학적 맥락에 비춰 평가한다. 공개된 연구에서 이 단계는 64코어 단일 머신에서 6220개 서열을 약 1분 만에 처리했다.
이러한 설계에는 두 번째 효과가 있다. 나머지 연산이 상태를 공유하지 않는 독립 단위로 분할되기 때문에, 파이프라인은 가용한 모든 코어를 활용하도록 확장된다. 높은 코어 수가 곧바로 결과물로 전환되는 이유다. 벤치마크에 사용된 아마존 EC2 Hpc8a 인스턴스는 2개 소켓에 최대 192개 물리 코어를 제공하며, 동시 멀티스레딩(SMT)이 비활성화돼 모든 가상 코어가 물리 코어와 1대1로 대응한다. 여기에 실행 시간의 대부분을 차지하는 MHC II 결합 모델을 가속하는 AVX-512, VNNI, bfloat16 명령어가 더해진다. AMD EPYC 프로세서는 세대가 바뀔 때마다 동일한 LensAI 코드에서 두 자릿수 성능 향상을 제공해 왔다.
AMD와의 엔지니어링 협력 심화
이번에 공개된 연구는 AMD Instinct™ GPU와 AMD EPYC 서버 프로세서에 걸친 마인드워크의 기존 AMD 기술 활용 실적을 기반으로 한다.
2026년 7월 ReefIQ™가 AMD Advancing AI 2026에서 처음 공개됐다. 이후 AMD는 마인드워크의 대규모 항체 스크리닝에 쓰인 AMD Instinct MI300X GPU 활용 사례 연구(case study)를 공개했다. 2026년 9월 마인드워크는 AMD Enterprise AI Reference 스택을 사용해 오픈소스 모델 OpenFold3를 프로덕션에 도입했으며, 해당 환경은 AMD Instinct MI325X GPU를 탑재한 Vultr Kubernetes Engine에서 구동됐다. 마인드워크는 이들 협력 과정에서 멀티 GPU 실행, 추론 제어, 배포 워크플로에 관한 분석 결과를 AMD 및 클라우드 파트너사에 전달했다. 이번 벤치마크는 마인드워크의 AMD 기술 활용 범위를 AMD EPYC 서버 프로세서로 확장한 것이다.
디르크 반 하이프터(Dirk Van Hyfte) 마인드워크 최고기술책임자(CTO)는 “AMD와의 협력은 이제 가속기와 서버 CPU를 모두 아우른다”며 “이를 통해 현대 신약개발의 복잡성과 물량에 맞춰 확장 가능한 컴퓨팅 기반을 확보했다. 그에 못지않게 중요한 것은 기반이 되는 LensAI 코드를 다시 작성하지 않고도 AMD EPYC 프로세서의 발전을 계속 활용할 수 있다는 점”이라고 말했다.
단일 워크플로를 넘어서는 의미
면역원성 스크리닝은 마인드워크의 생물학적 컨텍스트 레이어(biological context layer)인 ReefIQ™ 위에서 구동되는 여러 LensAI 워크플로 중 하나다. 이번 결과를 만들어낸 특성, 즉 인덱싱된 HYFT 패턴과 임의의 머신 수로 분할 가능한 파이프라인은 이 워크플로 하나가 아니라 공유 레이어에 속하며, 그 위에 구축되는 다른 워크플로로 이어지도록 설계됐다. 한 프로그램을 위해 ReefIQ에 추가된 데이터 강화는 이미 플랫폼에 올라와 있는 프로그램에도 적용된다.
마인드워크 입장에서 상업적 의미는 서비스 제공 비용에 있다. 엔터프라이즈 플랫폼 계약이 회사를 계약 기반 반복(recurring) 매출 구조로 이동시키면서, 기반 워크플로의 운영 비용은 마진에 직접 반영되는 요소가 된다. 소프트웨어 변경 없이 카탈로그 내 가장 부하가 큰 워크플로 중 하나에서 그 비용을 최대 43% 절감한 것은 컴퓨팅 비용의 비례적 증가 없이 추가 물량을 소화하기 위한 것이다.
디스커버리 팀에 미치는 변화
이 속도와 비용 수준의 스크리닝을 통해 연구팀은 합성 이전 단계에서 고위험 서열을 선별하고, 수천 개 후보물질을 집단 수준의 면역 위험 기준으로 수 주가 아닌 수 시간 내에 순위화·분류할 수 있다. 또한 항체 중쇄 전반의 모든 단일 아미노산 치환을 스캔하는 등 전수(全數) 인실리코(in silico) 엔지니어링도 수행할 수 있다. 과거 최종 후보 소수에만 적용되던 작업이 설계 공간 전체로 확대되는 것이다.
백서가 인용한 치료용 항체 217종 연구에서 LensAI는 217종 중 197종, 약 91%를 항약물항체 발생 위험 30% 초과로 분류했다.
공급
LensAI™ 면역원성 스크리닝은 마인드워크를 통해 상업적으로 이용 가능하다. AMD EPYC™ 프로세서를 탑재한 아마존 EC2 C8a 및 Hpc8a 인스턴스는 아마존웹서비스(Amazon Web Services)를 통해 제공된다.
백서 ‘Built to Inherit the Curve’는 www.mindwalkai.com에서 확인할 수 있다.
마인드워크 홀딩스 소개
마인드워크 홀딩스(MindWalk Holdings Corp., 나스닥: HYFT)는 생명과학 AI와 에이전틱 AI에 필요한 바이오인텔리전스 인프라(BioIntelligence infrastructure)를 구축하는 바이오-네이티브 AI(Bio-Native AI) 기업으로, AI와 데이터, 첨단 웻랩(wet lab) 역량을 하나의 연결된 디스커버리 생태계로 통합한다. 그 핵심에는 기능 인식형(function-aware) 생물학 표상 기술인 독자 기술 HYFT® 기술(HYFT® Technology)이 있다. HYFT 지문(fingerprint)은 서열 및 구조 생물학을 아우르며, 20년간의 큐레이션을 거쳐 6억6000만 개 패턴과 250억 개 관계로 이루어진 지속적으로 진화하는 생물학적 표상을 형성한다. 이렇게 강화된 생물학적 표상은 ReefIQ™와 LensAI™의 기반 아키텍처다. ReefIQ™는 생명과학에 맥락을 제공하는 생물학적 데이터 기질(substrate)로 데이터 수집 단계에서 데이터를 강화하고 프로그램이 실행될 때마다 가치가 커진다. LensAI™는 타깃 발굴, 후보물질 실사, 포트폴리오 의사결정 지원, 그리고 제약업계가 앞다퉈 도입 중인 에이전틱 AI 워크플로를 위한 추론 및 애플리케이션 레이어다. 설계상 가치는 그 위에서 구동되는 개별 AI 모델이 아니라 HYFT 표상 레이어에 축적된다.
마인드워크 홀딩스 소개
마인드워크 홀딩스(MindWalk Holdings Corp., 나스닥: HYFT)는 생명과학 AI와 에이전틱 AI에 필요한 바이오인텔리전스 인프라(BioIntelligence infrastructure)를 구축하는 바이오-네이티브 AI(Bio-Native AI) 기업으로, AI와 데이터, 첨단 웻랩(wet lab) 역량을 하나의 연결된 디스커버리 생태계로 통합한다. 그 핵심에는 기능 인식형(function-aware) 생물학 표상 기술인 독자 기술 HYFT® 기술(HYFT® Technology)이 있다. HYFT 지문(fingerprint)은 서열 및 구조 생물학을 아우르며, 20년간의 큐레이션을 거쳐 6억 6천만 개 패턴과 250억 개 관계로 이루어진, 지속적으로 진화하는 생물학적 표상을 형성한다. 이렇게 강화된 생물학적 표상은 ReefIQ™와 LensAI™의 기반 아키텍처다. ReefIQ™는 생명과학에 맥락을 제공하는 생물학적 데이터 기질(substrate)로, 데이터 수집 단계에서 데이터를 강화하고 프로그램이 실행될 때마다 가치가 커진다. LensAI™는 타깃 발굴, 후보물질 실사, 포트폴리오 의사결정 지원, 그리고 제약업계가 앞다퉈 도입 중인 에이전틱 AI 워크플로를 위한 추론 및 애플리케이션 레이어다. 설계상 가치는 그 위에서 구동되는 개별 AI 모델이 아니라 HYFT 표상 레이어에 축적된다.
미래예측진술
이 보도자료에는 미국 및 캐나다 관련 증권법상 미래예측진술(forward-looking statements)이 포함되어 있다. 미래예측진술은 경영진의 현재 기대와 가정에 기반하며, 실제 결과가 이와 크게 달라질 수 있는 알려진 또는 알려지지 않은 위험, 불확실성 및 기타 요인의 영향을 받는다. 여기에는 다음이 포함된다: 이 보도자료에 기술된 벤치마크 결과는 2026년 7월에 테스트된 특정 워크로드, 데이터세트, 프로세서 구성, 클라우드 리전 및 가격에 한정되며 다른 워크로드·구성·가격 또는 향후 하드웨어 세대를 대표하지 않을 수 있다는 점, 성능 및 비용 수치가 변동될 수 있다는 점, AMD·아마존웹서비스·Vultr를 포함한 제3자 컴퓨팅 및 클라우드 공급업체와 해당 업체의 제품 로드맵·가용성·가격에 대한 마인드워크의 의존, 이 보도자료에 기술된 AMD와의 엔지니어링 협력이 프로젝트 기반이고 비독점적이며 지속되거나 확대되지 않을 수 있고 매출 발생이 예상되지 않는다는 점, 향후 프로세서 세대가 수정 없이 동일 소프트웨어에 성능 향상을 제공할 것이라는 기대가 실현되지 않을 수 있다는 점, 이 워크플로에서 입증된 아키텍처 특성이 다른 LensAI™ 워크플로로 확장되거나 엔터프라이즈 규모에서 서비스 제공 비용을 절감할 것이라는 기대가 실현되지 않을 수 있다는 점, LensAI™ 및 ReefIQ™의 상업적 도입 속도와 규모 및 기술적 결과를 계약 기반 반복 거래로 전환할 수 있는 역량, 면역원성 예측이 통계적 성격을 가지며 임상 결과·규제 수용·제품 성공을 보장하지 않는다는 점, 경쟁, 지식재산권 위험, 규제 당국의 결정, 자본시장 상황이 포함된다. 추가 정보는 마인드워크의 연차보고서(Form 20-F) 및 SEDAR+(sedarplus.ca)와 EDGAR(sec.gov/edgar)에 제출된 기타 서류에서 확인할 수 있다. 법률상 요구되는 경우를 제외하고 마인드워크는 미래예측진술을 갱신할 의무를 지지 않는다. 이 보도자료의 어떠한 내용도 투자 자문에 해당하지 않는다. 이 보도자료는 증권의 매도 청약 또는 매수 청약의 권유를 구성하지 않는다.
상표
HYFT®는 마인드워크 홀딩스(MindWalk Holdings Corp.)의 등록상표다. LensAI™ 및 ReefIQ™는 마인드워크 홀딩스 또는 그 자회사의 상표이며, ReefIQ™는 상표 등록 출원 중이다. 기타 모든 상표는 각 소유자의 자산이다.
AMD, AMD 화살표 로고, AMD EPYC, EPYC 로고, AMD Instinct 및 이들의 조합은 Advanced Micro Devices, Inc.의 상표다.
Amazon Web Services, AWS, Amazon EC2 및 관련 상표는 Amazon.com, Inc. 또는 그 계열사의 상표다. Intel 및 Xeon은 Intel Corporation의 상표다. 아마존웹서비스 및 인텔에 대한 언급은 본 벤치마크 수행에 사용된 컴퓨팅 환경을 설명하기 위한 것이며, 어떠한 파트너십·후원·보증도 의미하지 않는다.
출처: 마인드워크 홀딩스(MindWalk Holdings Corp.)
사진/멀티미디어 자료: https://www.businesswire.com/news/home/20261021750576/en
제니퍼 배스(Jennifer Bath) 마인드워크 사장 겸 최고경영자(CEO)는 “모든 항체 의약품에는 환자의 면역체계가 그 약을 공격할 것인가라는 질문이 따라붙는다”며 “이 질문에 뒤늦게 답하는 것은 이 산업에서 가장 비용이 큰 실패 중 하나다. 그렇다고 초기에 답하는 것은 현실적으로 어려웠다. 이제 AI가 후보물질을 설계하는 속도를 누구도 스크리닝으로 따라갈 수 없었기 때문”이라고 말했다. 이어 “이번 결과는 LensAI가 그 후보물질 전부를 스크리닝하는 모습을 보여준다. 후보물질 선정과 안전성 평가는 더 이상 병목이 아니다. 동시에 이 규모로 서비스를 제공하는 데 드는 비용을 낮추기 때문에, 비용이 물량에 비례해 늘어나지 않으면서 더 많은 물량을 소화할 수 있다”고 덧붙였다.
백서가 다루는 문제
인체가 치료용 항체를 외래 물질로 인식하면 항약물항체(anti-drug antibodies, ADA)가 생성된다. ADA는 약효를 떨어뜨리고, 체내 분포를 변화시키며, 안전성 우려를 야기할 수 있다. 이 위험을 개발 후기 단계에서 발견할 경우 수년간의 투자 끝에 프로그램이 지연되거나 중단될 수 있다. 규제당국은 이 위험을 디스커버리 초기 단계에서 평가할 것을 점점 더 강하게 요구하고 있다.
걸림돌은 물량이었다. 현대 AI 설계 기법은 수천 개의 후보물질을 생성하며, 항체 중쇄(heavy chain) 하나만 해도 통상적인 단일 점 돌연변이 스캔에서 2420개 변이체로 확장된다. 이를 전부 검증하는 작업은 일상 업무로 삼기에는 너무 느리고 비용이 컸다.
벤치마크 측정 내용
백서는 코드 변경 없이 세 가지 클라우드 구성에서 LensAI 면역원성 스크리닝을 5회 반복 실행해 평균한 결과를 담고 있다.
동일 워크로드에서 아마존 EC2 Hpc8a 인스턴스는 인텔 제온(Intel® Xeon®) 프로세서 기반 아마존 EC2 C8i 인스턴스 대비 37% 빠른 성능과 약 43% 낮은 서열당 비용을 기록했다. 연산 최적화 구성인 아마존 EC2 C8a는 35% 빠른 성능과 약 29% 낮은 서열당 비용을 나타냈다.
전체 규모 실행에서 LensAI는 아마존 EC2 Hpc8a를 사용해 중쇄·경쇄 서열 89만 634개로 구성된 FLAb(Fitness Landscape for Antibodies) 데이터베이스를 4시간 41분 만에, 34만 8550개 서열의 PLAbDab(Patent and Literature Antibody Database)을 2시간 12분 만에 스크리닝했다.
이 결과는 평가된 특정 구성에 한정되며 모든 워크로드를 대표하지 않는다.
성능 우위의 근거
LensAI는 HYFT 기반 인간유사성(humanness) 점수화, MHC II 결합 예측, 집단 대립유전자(allele) 빈도 가중이라는 세 가지 입력으로 복합 면역 위험 점수를 산출한다.
인간유사성 평가 단계에서 마인드워크의 데이터 레이어가 작동한다. 기존 방식은 신규 서열마다 전체 참조 라이브러리와 대조하기 때문에 후보군과 참조군의 규모가 커질수록 비교 비용이 함께 증가한다. 반면 LensAI는 한 번 인덱싱한 뒤 재사용하는 HYFT® 패턴에 서열을 대조하는 방식으로 비교 작업을 조회(lookup)로 전환하며, 모든 항체를 개별 파일이 아니라 공유된 생물학적 맥락에 비춰 평가한다. 공개된 연구에서 이 단계는 64코어 단일 머신에서 6220개 서열을 약 1분 만에 처리했다.
이러한 설계에는 두 번째 효과가 있다. 나머지 연산이 상태를 공유하지 않는 독립 단위로 분할되기 때문에, 파이프라인은 가용한 모든 코어를 활용하도록 확장된다. 높은 코어 수가 곧바로 결과물로 전환되는 이유다. 벤치마크에 사용된 아마존 EC2 Hpc8a 인스턴스는 2개 소켓에 최대 192개 물리 코어를 제공하며, 동시 멀티스레딩(SMT)이 비활성화돼 모든 가상 코어가 물리 코어와 1대1로 대응한다. 여기에 실행 시간의 대부분을 차지하는 MHC II 결합 모델을 가속하는 AVX-512, VNNI, bfloat16 명령어가 더해진다. AMD EPYC 프로세서는 세대가 바뀔 때마다 동일한 LensAI 코드에서 두 자릿수 성능 향상을 제공해 왔다.
AMD와의 엔지니어링 협력 심화
이번에 공개된 연구는 AMD Instinct™ GPU와 AMD EPYC 서버 프로세서에 걸친 마인드워크의 기존 AMD 기술 활용 실적을 기반으로 한다.
2026년 7월 ReefIQ™가 AMD Advancing AI 2026에서 처음 공개됐다. 이후 AMD는 마인드워크의 대규모 항체 스크리닝에 쓰인 AMD Instinct MI300X GPU 활용 사례 연구(case study)를 공개했다. 2026년 9월 마인드워크는 AMD Enterprise AI Reference 스택을 사용해 오픈소스 모델 OpenFold3를 프로덕션에 도입했으며, 해당 환경은 AMD Instinct MI325X GPU를 탑재한 Vultr Kubernetes Engine에서 구동됐다. 마인드워크는 이들 협력 과정에서 멀티 GPU 실행, 추론 제어, 배포 워크플로에 관한 분석 결과를 AMD 및 클라우드 파트너사에 전달했다. 이번 벤치마크는 마인드워크의 AMD 기술 활용 범위를 AMD EPYC 서버 프로세서로 확장한 것이다.
디르크 반 하이프터(Dirk Van Hyfte) 마인드워크 최고기술책임자(CTO)는 “AMD와의 협력은 이제 가속기와 서버 CPU를 모두 아우른다”며 “이를 통해 현대 신약개발의 복잡성과 물량에 맞춰 확장 가능한 컴퓨팅 기반을 확보했다. 그에 못지않게 중요한 것은 기반이 되는 LensAI 코드를 다시 작성하지 않고도 AMD EPYC 프로세서의 발전을 계속 활용할 수 있다는 점”이라고 말했다.
단일 워크플로를 넘어서는 의미
면역원성 스크리닝은 마인드워크의 생물학적 컨텍스트 레이어(biological context layer)인 ReefIQ™ 위에서 구동되는 여러 LensAI 워크플로 중 하나다. 이번 결과를 만들어낸 특성, 즉 인덱싱된 HYFT 패턴과 임의의 머신 수로 분할 가능한 파이프라인은 이 워크플로 하나가 아니라 공유 레이어에 속하며, 그 위에 구축되는 다른 워크플로로 이어지도록 설계됐다. 한 프로그램을 위해 ReefIQ에 추가된 데이터 강화는 이미 플랫폼에 올라와 있는 프로그램에도 적용된다.
마인드워크 입장에서 상업적 의미는 서비스 제공 비용에 있다. 엔터프라이즈 플랫폼 계약이 회사를 계약 기반 반복(recurring) 매출 구조로 이동시키면서, 기반 워크플로의 운영 비용은 마진에 직접 반영되는 요소가 된다. 소프트웨어 변경 없이 카탈로그 내 가장 부하가 큰 워크플로 중 하나에서 그 비용을 최대 43% 절감한 것은 컴퓨팅 비용의 비례적 증가 없이 추가 물량을 소화하기 위한 것이다.
디스커버리 팀에 미치는 변화
이 속도와 비용 수준의 스크리닝을 통해 연구팀은 합성 이전 단계에서 고위험 서열을 선별하고, 수천 개 후보물질을 집단 수준의 면역 위험 기준으로 수 주가 아닌 수 시간 내에 순위화·분류할 수 있다. 또한 항체 중쇄 전반의 모든 단일 아미노산 치환을 스캔하는 등 전수(全數) 인실리코(in silico) 엔지니어링도 수행할 수 있다. 과거 최종 후보 소수에만 적용되던 작업이 설계 공간 전체로 확대되는 것이다.
백서가 인용한 치료용 항체 217종 연구에서 LensAI는 217종 중 197종, 약 91%를 항약물항체 발생 위험 30% 초과로 분류했다.
공급
LensAI™ 면역원성 스크리닝은 마인드워크를 통해 상업적으로 이용 가능하다. AMD EPYC™ 프로세서를 탑재한 아마존 EC2 C8a 및 Hpc8a 인스턴스는 아마존웹서비스(Amazon Web Services)를 통해 제공된다.
백서 ‘Built to Inherit the Curve’는 www.mindwalkai.com에서 확인할 수 있다.
마인드워크 홀딩스 소개
마인드워크 홀딩스(MindWalk Holdings Corp., 나스닥: HYFT)는 생명과학 AI와 에이전틱 AI에 필요한 바이오인텔리전스 인프라(BioIntelligence infrastructure)를 구축하는 바이오-네이티브 AI(Bio-Native AI) 기업으로, AI와 데이터, 첨단 웻랩(wet lab) 역량을 하나의 연결된 디스커버리 생태계로 통합한다. 그 핵심에는 기능 인식형(function-aware) 생물학 표상 기술인 독자 기술 HYFT® 기술(HYFT® Technology)이 있다. HYFT 지문(fingerprint)은 서열 및 구조 생물학을 아우르며, 20년간의 큐레이션을 거쳐 6억6000만 개 패턴과 250억 개 관계로 이루어진 지속적으로 진화하는 생물학적 표상을 형성한다. 이렇게 강화된 생물학적 표상은 ReefIQ™와 LensAI™의 기반 아키텍처다. ReefIQ™는 생명과학에 맥락을 제공하는 생물학적 데이터 기질(substrate)로 데이터 수집 단계에서 데이터를 강화하고 프로그램이 실행될 때마다 가치가 커진다. LensAI™는 타깃 발굴, 후보물질 실사, 포트폴리오 의사결정 지원, 그리고 제약업계가 앞다퉈 도입 중인 에이전틱 AI 워크플로를 위한 추론 및 애플리케이션 레이어다. 설계상 가치는 그 위에서 구동되는 개별 AI 모델이 아니라 HYFT 표상 레이어에 축적된다.
마인드워크 홀딩스 소개
마인드워크 홀딩스(MindWalk Holdings Corp., 나스닥: HYFT)는 생명과학 AI와 에이전틱 AI에 필요한 바이오인텔리전스 인프라(BioIntelligence infrastructure)를 구축하는 바이오-네이티브 AI(Bio-Native AI) 기업으로, AI와 데이터, 첨단 웻랩(wet lab) 역량을 하나의 연결된 디스커버리 생태계로 통합한다. 그 핵심에는 기능 인식형(function-aware) 생물학 표상 기술인 독자 기술 HYFT® 기술(HYFT® Technology)이 있다. HYFT 지문(fingerprint)은 서열 및 구조 생물학을 아우르며, 20년간의 큐레이션을 거쳐 6억 6천만 개 패턴과 250억 개 관계로 이루어진, 지속적으로 진화하는 생물학적 표상을 형성한다. 이렇게 강화된 생물학적 표상은 ReefIQ™와 LensAI™의 기반 아키텍처다. ReefIQ™는 생명과학에 맥락을 제공하는 생물학적 데이터 기질(substrate)로, 데이터 수집 단계에서 데이터를 강화하고 프로그램이 실행될 때마다 가치가 커진다. LensAI™는 타깃 발굴, 후보물질 실사, 포트폴리오 의사결정 지원, 그리고 제약업계가 앞다퉈 도입 중인 에이전틱 AI 워크플로를 위한 추론 및 애플리케이션 레이어다. 설계상 가치는 그 위에서 구동되는 개별 AI 모델이 아니라 HYFT 표상 레이어에 축적된다.
미래예측진술
이 보도자료에는 미국 및 캐나다 관련 증권법상 미래예측진술(forward-looking statements)이 포함되어 있다. 미래예측진술은 경영진의 현재 기대와 가정에 기반하며, 실제 결과가 이와 크게 달라질 수 있는 알려진 또는 알려지지 않은 위험, 불확실성 및 기타 요인의 영향을 받는다. 여기에는 다음이 포함된다: 이 보도자료에 기술된 벤치마크 결과는 2026년 7월에 테스트된 특정 워크로드, 데이터세트, 프로세서 구성, 클라우드 리전 및 가격에 한정되며 다른 워크로드·구성·가격 또는 향후 하드웨어 세대를 대표하지 않을 수 있다는 점, 성능 및 비용 수치가 변동될 수 있다는 점, AMD·아마존웹서비스·Vultr를 포함한 제3자 컴퓨팅 및 클라우드 공급업체와 해당 업체의 제품 로드맵·가용성·가격에 대한 마인드워크의 의존, 이 보도자료에 기술된 AMD와의 엔지니어링 협력이 프로젝트 기반이고 비독점적이며 지속되거나 확대되지 않을 수 있고 매출 발생이 예상되지 않는다는 점, 향후 프로세서 세대가 수정 없이 동일 소프트웨어에 성능 향상을 제공할 것이라는 기대가 실현되지 않을 수 있다는 점, 이 워크플로에서 입증된 아키텍처 특성이 다른 LensAI™ 워크플로로 확장되거나 엔터프라이즈 규모에서 서비스 제공 비용을 절감할 것이라는 기대가 실현되지 않을 수 있다는 점, LensAI™ 및 ReefIQ™의 상업적 도입 속도와 규모 및 기술적 결과를 계약 기반 반복 거래로 전환할 수 있는 역량, 면역원성 예측이 통계적 성격을 가지며 임상 결과·규제 수용·제품 성공을 보장하지 않는다는 점, 경쟁, 지식재산권 위험, 규제 당국의 결정, 자본시장 상황이 포함된다. 추가 정보는 마인드워크의 연차보고서(Form 20-F) 및 SEDAR+(sedarplus.ca)와 EDGAR(sec.gov/edgar)에 제출된 기타 서류에서 확인할 수 있다. 법률상 요구되는 경우를 제외하고 마인드워크는 미래예측진술을 갱신할 의무를 지지 않는다. 이 보도자료의 어떠한 내용도 투자 자문에 해당하지 않는다. 이 보도자료는 증권의 매도 청약 또는 매수 청약의 권유를 구성하지 않는다.
상표
HYFT®는 마인드워크 홀딩스(MindWalk Holdings Corp.)의 등록상표다. LensAI™ 및 ReefIQ™는 마인드워크 홀딩스 또는 그 자회사의 상표이며, ReefIQ™는 상표 등록 출원 중이다. 기타 모든 상표는 각 소유자의 자산이다.
AMD, AMD 화살표 로고, AMD EPYC, EPYC 로고, AMD Instinct 및 이들의 조합은 Advanced Micro Devices, Inc.의 상표다.
Amazon Web Services, AWS, Amazon EC2 및 관련 상표는 Amazon.com, Inc. 또는 그 계열사의 상표다. Intel 및 Xeon은 Intel Corporation의 상표다. 아마존웹서비스 및 인텔에 대한 언급은 본 벤치마크 수행에 사용된 컴퓨팅 환경을 설명하기 위한 것이며, 어떠한 파트너십·후원·보증도 의미하지 않는다.
출처: 마인드워크 홀딩스(MindWalk Holdings Corp.)
사진/멀티미디어 자료: https://www.businesswire.com/news/home/20261021750576/en
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