과학자를 위한 AI 워크벤치, '클로드 사이언스(Claude Science)' 출시

2026년 6월 30일

클로드 사이언스 시작하기

AI는 과학적 발견과 의료적 개입의 발전 속도를 극적으로 가속할 잠재력을 지니고 있습니다. 지난가을 생명과학 분야에서의 노력을 시작한 이래로, 우리는 모델의 역량을 향상하고, MCP(Model Context Protocol)와 스킬을 통해 과학 생태계와의 연결성을 확보하며, 이러한 잠재력을 실현하기 위한 파트너십을 체결하는 데 힘써왔습니다.

오늘, 우리는 이러한 노력의 가장 중요한 확장이자 결과물인 과학자를 위한 AI 워크벤치 '클로드 사이언스(Claude Science)'를 소개합니다. 클로드 사이언스는 연구자들이 가장 즐겨 찾는 도구와 패키지를 통합하고, 감사 가능한(auditable) 결과물을 생성하며, 컴퓨팅 리소스에 대한 유연한 접근을 제공하는 앱입니다.

클로드 사이언스를 소개합니다

과학 연구는 종종 지루하고 번거로운 과정을 동반합니다. 연구자들은 각기 다른 스키마를 가진 수십 개의 데이터베이스를 오가며 작업해야 하고, 맞춤형 데이터 파이프라인과 뷰어가 필요한 파일 형식과 씨름하며, 펍메드(PubMed), 주피터(Jupyter), R, 클러스터 터미널 등 다양한 도구를 번갈아 사용해야 합니다.

클로드 사이언스는 이렇게 파편화된 도구들을 단일 연구 환경으로 통합하여, 과학자들이 연구의 모든 단계를 한 곳에서 수행할 수 있도록 지원합니다. 문헌 분석과 다단계 연구 실행을 돕고, 상세한 결과물을 생성하며, 출판 준비가 완료될 때까지 그림(figure)과 원고를 반복적으로 다듬을 수 있게 해줍니다. 모든 결과물에는 어떻게 만들어졌는지에 대한 명확한 기록이 남아있어, 결과를 쉽게 검증하고 재현할 수 있습니다. 주피터 노트북과 마찬가지로, macOS나 Linux 로컬 환경은 물론 SSH 또는 HPC 로그인 노드를 통한 원격 머신 등 현재 작업 중인 어느 곳에서나 클로드 사이언스에 접근할 수 있습니다.

사용자는 유전체학, 단일 세포, 단백질체학, 구조 생물학, 화학정보학 등을 위해 사전 구성된 60개 이상의 엄선된 스킬과 커넥터에 접근할 수 있는 '범용 조정 에이전트(generalist coordinating agent)'와 상호 작용합니다. 이 에이전트는 다른 에이전트를 가동하거나 사용자가 만든 전문 에이전트와 협력할 수 있습니다. 또한, '리뷰어 에이전트(reviewer agent)'가 인용과 계산을 검토하여 오류를 찾아내고 스스로 수정합니다.

오늘 클로드 프로(Pro), 맥스(Max), 팀(Team), 엔터프라이즈(Enterprise) 사용자를 대상으로 클로드 사이언스 베타 버전을 출시하며, 사용자들의 피드백을 수집하여 플랫폼을 지속적으로 개선해 나갈 것입니다.

작동 방식

클로드 사이언스는 단백질, 구조, 분자를 기본적으로 표시하며, 모든 결과는 재현 가능하고 해당 코드로 추적할 수 있습니다.

완벽한 재현을 보장하는 풍부한 과학적 결과물. 과학 연구는 본질적으로 시각적입니다. 따라서 클로드 사이언스는 그림과 원고를 이를 생성한 코드와 함께 나란히 생성합니다. 3D 단백질 구조, 게놈 브라우저 트랙, 화학 구조 등 풍부한 과학적 결과물을 기본적으로 렌더링합니다. 에이전트와 어떤 세부 사항에 대해서도 대화할 수 있으며, 그림과 원고에 인라인 주석을 달아 에이전트가 출판 가능한 수준으로 만들기 위해 어떤 부분을 수정해야 하는지 정확히 알려줄 수 있습니다.

그림을 생성할 때, 클로드 사이언스는 해당 그림을 만든 정확한 코드와 환경, 생성 방법에 대한 직관적인 언어의 설명, 그리고 전체 메시지 기록을 포함합니다. 이를 통해 입력값을 명확히 이해할 수 있어, 수개월이 지난 후에도 작업을 훨씬 쉽게 검증하고 재현할 수 있습니다. 격자선을 제거하거나 축을 로그 스케일로 변경하는 등 일상 언어로 그림 수정을 요청하면, 에이전트가 자체 코드를 직접 수정합니다.

클로드 사이언스는 환경을 구축하고 필요에 따라 노트북, 클러스터 또는 GPU에서 컴퓨팅을 관리합니다.

컴퓨팅 관리 및 온디맨드 확장. 단백질 폴딩이나 방대한 데이터셋에 대한 유전체학 파이프라인 실행과 같은 대규모 분석을 수행할 때, 연구자들은 종종 컴퓨팅 작업을 설정하고, 클러스터에 전송한 후 대기하며, 성공 여부를 확인하고 결과를 다시 가져오는 과정에 시간을 쏟아야 합니다. 클로드 사이언스는 이 과정을 대신 처리합니다. 에이전트는 계획의 초안을 작성하고, 새로운 리소스에 접근하기 전에 권한을 묻습니다. 연구실에서 이미 사용 중인 컴퓨팅 리소스(SSH를 통한 자체 HPC 클러스터 또는 온디맨드 컴퓨팅을 위한 Modal 계정 등)에 작업을 작성하고 제출하기 전에 사용자가 모든 결정을 검토하거나 취소할 수 있게 하며, 필요에 따라 단일 GPU에서 수백 개의 GPU로 분석을 확장할 수 있습니다.

에이전트는 메모리에 컨텍스트를 유지하는 실행 중인 세션 내에서 작동하므로, 방대한 데이터셋도 한 번만 로드하면 됩니다. 연구실의 자체 인프라(노트북, Linux 머신, HPC 로그인 노드)에서 실행되므로 크거나 민감한 데이터셋을 기존 시스템 밖으로 이동할 필요가 없으며, 분석의 각 단계에 필요한 컨텍스트만 클로드로 전송됩니다. 파이프라인이 실행되는 동안 리뷰어 에이전트는 결과물을 검사하여 잘못된 인용, 추적할 수 없는 수치, 원본 코드와 일치하지 않는 그림을 찾아내고 즉각 수정합니다. 언제든지 세션을 분기(fork)하여 원본의 맥락을 잃지 않고 두 가지 접근 방식을 비교할 수도 있습니다.

클로드 사이언스는 60개 이상의 과학 데이터베이스를 기반으로 유전체학, 단일 세포, 단백질체학, 화학정보학에 맞게 사전 구성되어 있습니다.

출시 첫날부터 도메인에 즉시 적용 가능. 과학적 지식은 수백 개의 전문 출처에 흩어져 있습니다. 예를 들어 생물학 분야의 관련 데이터는 UniProt, PDB, Ensembl, Reactome, ClinVar, ChEMBL, GEO 등 각기 다른 스키마와 쿼리 언어를 가진 리소스뿐만 아니라 저널, 프리프린트 서버, 도메인 특화 오픈 모델 등에 존재합니다. 클로드 사이언스에 일상 언어로 질문하면, 전문 에이전트가 이 모든 출처를 질의하고 종합하므로 연구자가 일일이 탐색할 필요가 없습니다. 클로드 사이언스는 NVIDIA의 BioNeMo Agent Toolkit에 포함된 스킬을 사용하여 Evo 2, Boltz-2, OpenFold3를 포함한 BioNeMo의 생명과학 모델 및 라이브러리에 기본적으로 연결됩니다.

과학자들은 이미 신뢰하는 모델, 데이터셋, 파이프라인을 가지고 있습니다. 클로드 사이언스는 이러한 기존 자산과도 연결할 수 있습니다. 파이프라인을 재사용 가능한 스킬로 저장하거나 커넥터를 사용하여 연구실에서 선호하는 도구에 접근할 수 있으며, 향후 세션에서는 이를 자동으로 상속받습니다. 이러한 맞춤 설정 기능을 통해 단일 대화 내에서 클로드, 독점 데이터, 이미 검증된 도구에 모두 접근할 수 있습니다. 클로드 사이언스는 파트너들의 전문 지식과 플랫폼의 혜택을 받으며, 동시에 더 많은 과학자가 클로드를 통해 자신의 필수 도구들에 접근할 수 있게 됩니다.

과학자들이 클로드 사이언스를 활용하는 방법

지난 몇 달 동안 연구자들은 베타 버전의 클로드 사이언스를 활용하여 단일 세포 RNA 시퀀싱 분석, CRISPR 스크린 설계, 단백질 구조 예측, 화학정보학 등의 작업을 수행해 왔습니다.

• 매니폴드 바이오(Manifold Bio)는 약물이 필요한 곳에만 작용하고 신체의 다른 부분에는 영향을 미치지 않도록 특정 장기나 세포 유형을 찾아가는 표적 조직 치료제를 설계하며, 수백 개의 표적에 해당하는 수백만 개의 후보 결합체(binders)가 살아있는 생명체 내에 어떻게 분포하는지 한 번에 테스트합니다. 매니폴드는 최신 실험의 표적을 선정하기 위해 클로드 사이언스를 사용했습니다. 각 조직과 표적에 대해 클로드 사이언스는 표면 발현, 이동성(trafficking), 안전성을 평가하고 매니폴드가 자체 독점 데이터에서 학습한 기준에 따라 후보의 순위를 매겼습니다. 매니폴드는 클로드 사이언스가 일반적인 코딩 어시스턴트와 다른 점은, 올바른 데이터를 수집하고 과거 프로그램의 맥락을 통합하여 적절한 판단을 내리는 전 과정을 '엔드투엔드(end-to-end)'로 수행할 수 있다는 점이라고 밝혔습니다.

• 앨런 연구소(Allen Institute)의 신경과학자 제롬 르코크(Jérôme Lecoq)는 클로드 사이언스를 활용하여 장문 리뷰 작성에 맞춰진 약 20개의 맞춤형 스킬로 구성된 다중 에이전트 "컴퓨팅 검토 템플릿(computational review template)"을 구축했습니다. 하위 에이전트들은 수천 편의 논문을 읽고 핵심 주장과 주요 정량적 발견을 추출하여 근거 상태 데이터베이스(evidence state database)에 저장합니다. 그런 다음 파이프라인이 내러티브의 흐름을 구성하고, 리뷰를 섹션별로 작성하며, 각 섹션을 전문화된 하위 에이전트에게 위임합니다. 각 섹션 내에서 전담 에이전트들은 근거 데이터베이스에서 직접 교차 연구에 기반한 정량적 그림을 생성합니다. 클로드 사이언스가 가능하게 한 이 워크플로우의 핵심 요소는 '행위자-비평가 쌍(actor-critic pairs)'의 활용입니다. 한 에이전트가 콘텐츠를 생성하면 다른 리뷰어 에이전트가 정확성과 인용의 충실도를 엄격히 평가하는 방식입니다. 클로드 사이언스가 도입되기 전, 르코크의 팀이 이러한 리뷰 하나를 작성하는 데 최대 2년이 걸렸습니다. 현재 그는 리뷰어 에이전트들의 인용 검증을 마친 100페이지 이상의 논문 10여 편을 확보했습니다. 이 팀은 현재 도메인 전문가들과 협력하여 AI 기반 비평가 에이전트를 더욱 정교하게 다듬고 있습니다.

• UCSF 뇌종양 센터의 부교수이자 역학자인 스티븐 프란시스(Stephen Francis)는 뇌의 교세포에서 시작되는 원발성 종양의 일종인 신경교종의 분자 역학 연구를 지원하기 위해 클로드 사이언스를 사용했습니다. 그의 연구실은 수천 개의 미세 효과 생식세포 변이(small-effect germline variants)가 어떻게 결합하여 개인의 민감성을 형성하는지, 그 유전적 기반을 조사합니다. 이 연구 자체는 클로드 사이언스 도입 이전부터 진행되었지만, 프란시스는 이 앱이 분석 속도를 획기적으로 가속화하여, 기존에 걸리던 시간의 약 10분의 1 수준으로 다각적인 방식의 포괄적인 생식세포 정밀 검사를 가능하게 했다고 말합니다. 그의 연구팀은 클로드 사이언스의 결과를 독립적으로 검증하였고, 그 결과 빠르면서도 신뢰할 수 있는 분석 도출이 가능함을 확인했습니다.

클로드 사이언스 시작하기

클로드 사이언스 앱 베타 버전은 Pro, Max, Team, Enterprise 요금제의 macOS 및 Linux 환경에서 사용할 수 있습니다. 과학자들이 실제 문제에 이 앱을 적용해보고 개선을 위한 의견을 공유할 수 있도록 조기에 공개하게 되었습니다.

Team 및 Enterprise 사용자의 경우, 관리자가 클로드 사이언스를 활성화해야 합니다. 또한, 학술 기관 및 비영리 연구 조직 소속의 활발한 과학 연구실을 위해 할인된 시트를 제공하는 Team 요금제를 마련했습니다. 자세한 내용은 이곳에서 확인하세요.

아울러 최대 50개의 클로드 사이언스 'AI for Science' 프로젝트를 지원하여 최대 30,000달러의 크레딧을 제공할 예정입니다. Modal 역시 선정된 프로젝트에 최대 2,000달러의 컴퓨팅 리소스를 지원합니다. 당사는 생물학 및 생의학 연구를 초기 중점 분야로 하여, 여러 도메인을 아우르며 과학의 경계를 넓히는 선도적인 프로젝트를 찾고 있습니다. 신청은 2026년 7월 15일까지 가능하며, 7월 31일까지 선정 결과가 통보됩니다. 프로젝트는 2026년 9월 1일부터 12월 1일까지 진행됩니다. 여기에서 신청하세요.

최신 제품 발표 소식을 받고, 피드백을 제공하며, 클로드 사이언스 커뮤니티의 다른 사용자들과 교류하려면 AI for Science Discourse 커뮤니티에 참여해 보세요.

claude.com/science에서 클로드 사이언스를 지금 바로 시작해 보세요.