RXRX vs ABCL “AI 신약”이 아니라 ‘데이터-실험-검증 루프’를 누가 더 깊게 가지고 있을까?

AI가 신약을 바꾼다고 할 때, 많은 분들이 ‘모델이 똑똑해졌다’에만 시선을 둡니다. 그런데 현장에서는 정반대가 자주 일어납니다. GPU를 더 꽂아도, 학습시킬 “고품질 실험 데이터”가 없으면 성능은 금방 한계에 부딪힙니다. 결국 승부는 데이터를 어떻게 만들고(실험 인프라), 어떻게 다시 학습에 되먹임하는지(폐쇄 루프), 그리고 그 루프를 누가 더 오래/깊게 쌓았는지에서 갈립니다.

오늘은 이 관점으로 Recursion Pharmaceuticals(RXRX)와 AbCellera Biologics(ABCL)를 비교합니다. 두 회사 모두 “AI 신약”으로 묶이지만, 둘은 같은 회사가 아닙니다. 겉으로는 둘 다 플랫폼처럼 보이지만, 구조적으로 잠근 해자의 종류가 다르고, 그 차이가 기관 수급/밸류에이션/리스크 프로파일까지 연결됩니다.

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0) 한 줄 정의: 두 회사의 “정체”는 무엇인가

RXRX의 정체

RXRX는 ‘AI 모델’ 회사가 아니라, 대규모 자동화 실험으로 “자기만의 생물학 데이터 공장”을 굴리는 회사에 가깝습니다. 핵심은 컴퓨팅이 아니라, 반복 가능한 실험-데이터-학습 파이프라인(폐쇄 루프)을 스케일시키는 능력입니다. NVIDIA와의 협업 및 투자도 이 “루프의 GPU-스케일링”을 강화하는 축으로 읽는 게 정확합니다.

ABCL의 정체

ABCL은 ‘항체 발견(antibody discovery) 공장’입니다. 표적(Target)에서 출발해 대량 스크리닝→항체 후보 도출→개발로 넘기는 흐름을 플랫폼화했고, 특히 대형 제약과의 협업에서 “발견 엔진” 역할을 맡아 왔습니다. Lilly와의 다년 협업(확장 포함)은 ABCL이 “파트너가 비용을 대고, ABCL이 플랫폼으로 후보를 뽑는” 구조를 대표적으로 보여줍니다.

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1) 해자 ① 데이터 자산: ‘무슨 데이터’가 쌓이고, 왜 대체가 어려운가

RXRX: 이미지/표현형(phenomics) 기반의 대규모 독점 데이터셋

RXRX의 데이터 해자는 “문서 데이터”가 아니라 실험을 통해 생성되는 고차원 생물학 데이터입니다. 특히 대규모 실험에서 나온 이미지/표현형(phenotypic) 데이터는 (1) 표준화가 어렵고 (2) 반복 실험 비용이 크며 (3) 장비·프로토콜·분석 파이프라인에 강하게 종속됩니다. 그래서 ‘똑같은 데이터’를 만들려면 단순히 연구원 몇 명을 채용하는 수준이 아니라, 실험 공장 전체를 같은 방식으로 장기간 굴려야 합니다.

이 데이터가 강한 이유는, 모델 성능이 데이터 분포에 묶이기 때문입니다. RXRX는 “자기 데이터로 학습한 모델이 다음 실험을 더 효율적으로 설계”하게 만들 수 있고, 그 결과 데이터 품질이 누적적으로 좋아지는 선순환을 설계할 수 있습니다. NVIDIA와의 협업은 바로 이 지점(대형 모델/파운데이션 모델을 ‘자사 데이터’로 스케일)과 맞물립니다.

ABCL: “항체 발견 캠페인”이 남기는 경험 데이터(실패까지 포함)

ABCL의 데이터는 성격이 다릅니다. ABCL은 항체 발견 과정에서 축적되는 스크리닝/서열/결합/기능 평가의 누적 경험이 자산입니다. 핵심은 “특정 표적에서 어떤 유형의 항체가 잘 나오고(또는 안 나오고), 어떤 스크리닝 전략이 효율적인가” 같은 운영 노하우가 데이터화된다는 점입니다.

ABCL 플랫폼 설명 자체가 “biology, computation, engineering을 통합해 항체 기반 의약품을 만든다”는 구조를 강조합니다. 특히 팬데믹 대응에서 빠르게 항체를 선별해 Lilly와 함께 임상으로 가져간 경험은, ABCL이 단순 CRO가 아니라 반복 가능한 발견 엔진을 운영해왔음을 보여줍니다.

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2) 해자 ② 자동화/실험/운영 인프라: “데이터를 계속 만들어내는 능력”

RXRX: 자동화 실험 인프라가 곧 생산설비(데이터 공장)

RXRX의 두 번째 해자는 자동화 실험 인프라입니다. 중요한 포인트는 “자동화가 있다”가 아니라, 자동화가 ‘데이터 생성의 병목을 제거’하여 학습 루프의 속도를 올린다는 점입니다. AI 신약에서 가장 비싼 병목은 의외로 GPU가 아니라, 실험 설계·수행·정제·라벨링입니다. 이 구간을 공장화하면, 모델이 발전할수록 실험 효율도 좋아지고(실패율↓), 다시 데이터가 좋아지는 구조를 만들 수 있습니다.

즉 RXRX는 “AI 회사”라기보다 AI가 붙은 실험 운영 회사에 가깝고, 이 운영 능력은 경쟁사가 단기간에 복제하기 어렵습니다. 왜냐하면 장비 투자만으로 끝나지 않고, 프로토콜 표준화 + 데이터 파이프라인 + 품질관리(QC) + 반복운영 경험이 누적되기 때문입니다.

ABCL: 고처리량 스크리닝/발견 프로세스의 ‘공정 기술’

ABCL은 자동화의 방향이 “항체 발견 공정”에 최적화되어 있습니다. Lilly와의 계약 문서(SEC 공개)에서도 ABCL이 플랫폼과 자원을 사용해 프로젝트 항체를 식별하고, Lilly가 개발/상업화를 진행하는 흐름이 명시됩니다.

여기서 ABCL의 운영 해자는, 단순히 실험 장비가 아니라 발견 파이프라인을 ‘반복 생산’하는 공정 기술입니다. 동일한 표적군/모달리티에서 성공확률을 높이는 공정은, 레시피가 아니라 수많은 캠페인 결과(실패 포함)의 누적로만 안정화됩니다. 이게 ABCL이 “연구 용역”과 구분되는 지점입니다.

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3) 해자 ③ 외부 검증/파트너/레퍼런스: “제3자가 돈으로 검증한 구조”

RXRX: NVIDIA 협업/투자 + Roche/Genentech 마일스톤

RXRX는 NVIDIA로부터 협업 및 5,000만 달러 투자를 받았고, 이를 파운데이션 모델 스케일링과 연결했습니다. 이런 형태의 “전략적 투자 + 기술 협업”은 단순 파트너십보다 강한 신호입니다.

또한 Roche/Genentech 협업에서 마일스톤(예: 3,000만 달러)이 실제로 발생했다는 점은 “데모”가 아니라 성과 기반으로 돈이 지급되는 검증입니다.

ABCL: Lilly 협업(확장 포함) + 팬데믹 레퍼런스

ABCL은 Lilly와의 다년 협업을 공시해왔고, 2024년에는 협업 확장(프로그램 확장 및 공동개발 관련)을 발표했습니다. 또한 과거 팬데믹 대응에서 Lilly와 함께 항체 치료제를 임상으로 가져간 레퍼런스를 강조합니다.

이 레퍼런스의 의미는 “한 번 잘했다”가 아니라, 긴급 상황에서 플랫폼이 속도로 가치를 증명했다는 점입니다. 항체 발견은 속도가 곧 경쟁력인 영역이 많기 때문에, 외부 검증은 곧 진입장벽을 두껍게 만듭니다.

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4) 기관 보유(수량/비중) 비교: “누가 더 많이 들고 있나”보다 중요한 해석

기관 보유는 데이터 제공처마다 계산 방식(13F 반영 시점, float 정의, ADR/클래스 처리 등)이 달라 수치가 흔들릴 수 있습니다. 그래서 저는 범위(range)로 보는 방식이 안전하다고 봅니다.

RXRX 기관 보유

• 현재 주가/시가총액(참고): 2026-01-27(미국 장 기준) RXRX 주가 약 $4.59, 시가총액 약 $2.12B.
• 기관 보유 비중(범위): StockAnalysis 기준 약 59.13%.
• 기관 보유 수량(참고): Fintel 집계 기준 기관들이 보유한 주식 총합이 약 374.3M주로 제시됩니다(13F/13D/G 기반 집계).

ABCL 기관 보유

• 현재 주가(참고): 2026-01-27 ABCL 주가 약 $4.14.
• 시가총액/EV(참고): StockAnalysis 기준 시가총액 약 $1.27B, 기업가치(EV) 약 $915.7M.
• 기관 보유 비중(범위): StockAnalysis 기준 약 24.22%.
• 기관 보유 수량(참고): Fintel 기준 기관 보유 총합이 약 109.6M주로 제시됩니다.

해석(핵심)

RXRX는 ‘기관이 더 깊게 들어와 있는 구조’로 보일 가능성이 큽니다(대략 59%대 비중 지표 + 대형 보유자 리스트가 두껍게 잡힘). 반면 ABCL은 데이터 제공처에 따라 기관 비중이 낮게 잡히는 케이스가 있고(예: 20%대), 대신 특정 대형 투자자/펀드 집중 형태로 나타날 수 있습니다.

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5) 현재 기준 밸류에이션 비교: “매출”보다 ‘현금/EV’가 중요합니다

두 회사 모두 전형적인 성장/플랫폼 바이오라서, 단기 손익(P/E)로 재단하기 어렵습니다. 그래서 저는 아래 3가지를 봅니다.

1. Market Cap: 기대가 얼마나 붙어 있는가
2. EV(Enterprise Value): 보유 현금이 가격에 얼마나 상쇄되는가
3. 현금 런웨이: 루프를 굴릴 ‘시간’을 시장이 얼마나 사주는가

RXRX 밸류에이션 포인트

• 주가/시총: 주가 약 $4.59, 시총 약 $2.12B(해당 시점).
• 현금 포지션: 2025-09-30 기준 현금·현금성 및 제한현금이 $667.1M로 공시되었습니다.
• EV 관점: StockAnalysis 기준 RXRX EV가 시장가치보다 낮게 잡히는(현금이 큰) 형태가 관측됩니다.

정리하면, RXRX는 “데이터 공장 + 파트너십 검증”에 프리미엄이 붙어 있지만, 동시에 현금이 커서 EV가 완충재 역할을 하는 구조로 읽힙니다.{index=19}

ABCL 밸류에이션 포인트

• 시총/EV: 시총 약 $1.27B, EV 약 $915.7M.
• 현금 및 유동성(최근 분기 기준): ABCL은 최근 분기 기준 Total Cash(mrq) 약 $495.67M 지표가 제시되며, 10-Q에서도 2025-09-30 기준 현금·현금성 및 시장성 증권 합계 $495.7M를 언급합니다.

ABCL은 시총 대비 현금이 두꺼워서 EV가 낮아 보이기 쉬운 구조입니다. 다만 시장이 묻는 질문은 하나입니다. “플랫폼이 반복적으로 ‘의미 있는’ 경제적 성과(마일스톤/로열티/자체 파이프라인 가치)를 증명할 수 있나?”입니다.

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6) 왜 경쟁사가 못 따라오는가: ‘따라하려면 무엇을 복제해야 하나’로 보면 답이 나옵니다

RXRX의 “못 따라오는 지점”

• 데이터가 ‘결과물’이 아니라 ‘생산 체계’: 데이터셋을 사오는 게 아니라, 실험 공장으로 계속 만들어냅니다.
• 폐쇄 루프: 모델→실험 설계→데이터 생성→모델 개선의 순환이 돌아갈수록 생산성이 누적됩니다.
• 컴퓨팅 파트너의 레버리지: NVIDIA 협업은 루프를 더 빠르게 만드는 방향으로 맞물립니다.
• 성과 기반 검증: Roche/Genentech처럼 마일스톤 지급이 발생하면, “연구 발표”와 차원이 다른 신뢰가 생깁니다.

ABCL의 “못 따라오는 지점”

• 항체 발견 공정의 누적 학습: 수많은 캠페인의 성공/실패가 공정에 녹아 있습니다.
• 대형 파트너가 요구하는 속도/품질: Lilly 같은 파트너가 장기 협업을 확장한다는 건, 운영 성능이 일정 수준을 넘었다는 의미가 됩니다.
• “발견 엔진”으로서의 포지셔닝: ABCL은 개발의 전 과정을 다 먹기보다, 발견 구간에서 높은 처리량/확률을 제공하는 쪽으로 강합니다.

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7) AI 인프라 관점 재해석: RXRX와 ABCL의 ‘GPU 레버리지’는 다릅니다

이 회사들은 GPU를 사서 쓰는 회사가 아니라, GPU가 ‘돈이 되는 데이터’를 만들 수 있게 설계된 회사입니다. 그리고 GPU가 실질적 레버리지가 되려면, 데이터가 다음 조건을 만족해야 합니다.

• 대규모로 반복 생성 가능해야 하고
• 표준화/정제/라벨링이 체계화되어야 하며
• 모델 개선이 실험 효율로 환원되어야 합니다(폐쇄 루프)

이 관점에서 RXRX는 ‘폐쇄 루프형 GPU 레버리지’가 더 직접적입니다. 자체 데이터 공장을 굴리고, 파운데이션 모델을 키우고, 다시 실험 생산성을 올리는 구조가 비교적 명확합니다.

반면 ABCL은 ‘파트너형 GPU 레버리지’가 강합니다. ABCL이 생성하는 후보의 품질/속도가 올라가면 파트너의 개발 파이프라인이 빨라지고, 그 대가가 계약 구조(마일스톤/로열티/공동개발)로 돌아옵니다. 즉 ABCL의 승부처는 “모델이 똑똑해졌다”가 아니라, 플랫폼이 반복적으로 경제적 결과를 뽑아내는지입니다.

RXRX vs ABCL 밸류에이션 “수치 비교표” (동일 프레임: EV·TTM·현금 런웨이)

기준일: 2026-01-27 (미국 장 마감 무렵). 시세/시총은 실시간 변동 가능. EV/재무/TTM는 데이터 소스 업데이트 시점 차이가 있을 수 있습니다.

항목	RXRX (Recursion)	ABCL (AbCellera)	해석 포인트
주가	$4.59	$4.14	단순 주가가 아니라 “EV/매출/현금소진”이 핵심입니다.
시가총액(Market Cap)	약 $2.12B	약 $1.25B	시총은 ‘기대의 총량’입니다.
기업가치(EV)	약 $1.81B	약 $915.7M	EV는 “플랫폼에 시장이 실제로 매긴 값(현금 제외)”이라 가장 중요합니다.
현금/유동성(최근 공시)	$667.1M (현금+제한현금)	$495.7M (현금+유가증권)	“버틸 시간(런웨이)”을 결정합니다.
매출 TTM	$43.69M	$35.33M	둘 다 매출은 작습니다. “플랫폼의 옵션가치”로 거래되는 구간입니다.
P/S (시총/매출TTM)	약 48.5x	약 35.4x	ABCL이 “매출 대비” 더 싸게 거래됩니다.
EV/S (EV/매출TTM)	약 41.4x	약 25.9x	밸류에이션만 보면 ABCL이 더 매력적입니다.
영업현금흐름 TTM(=현금 소진 지표)	-$441.17M	-$104.55M	RXRX는 “실험/플랫폼 투자로 인한 소진”이 훨씬 큽니다.
현금 런웨이(현금 ÷ |OCF TTM|)	약 1.5년	약 4.7년	ABCL이 압도적으로 길게 버팁니다. (희석 리스크 관점에서 큰 차이)
기관 보유(야후 Major Holders)	기관 약 60.10%	기관 약 43.48%	RXRX 쪽이 기관 비중이 더 높게 잡힙니다.

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표만 놓고 보면 “어느 쪽이 더 매력적”인가?

① ‘밸류에이션/안전마진(현금·런웨이)’만 보면 ABCL이 우위입니다

• EV/S: ABCL 25.9x vs RXRX 41.4x → ABCL이 더 싸게 거래
• 현금 런웨이: ABCL ~4.7년 vs RXRX ~1.5년 → ABCL이 희석/자금조달 압박이 훨씬 낮음

② ‘해자(데이터·실험 폐쇄루프) + 기관의 신뢰 프리미엄’은 RXRX 쪽이 더 강하게 가격에 반영돼 있습니다

• 기관 보유: RXRX 60.1% vs ABCL 43.5% (야후 기준) → “장기 자금”이 더 두껍게 붙어 있는 편
• 단, 이 프리미엄은 이미 가격에 반영되어 있어 EV/S가 비싸고, 동시에 현금 소진이 커서 실행 리스크(추가 조달/희석)가 큽니다.

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제가 “투자 1픽”을 정한다면?

순수하게 “지금 가격에서 더 매력적인 쪽(안전마진)”을 묻는다면 저는 ABCL 쪽이 더 납득됩니다.

이유는 간단합니다. 현재 구간에서 두 종목은 둘 다 “플랫폼 옵션가치”로 거래되는데, 옵션가치 투자에서 가장 무서운 건 기술이 아니라 시간(현금) 부족입니다. 표에서 ABCL은

• EV/S가 더 낮고(=가격 부담이 덜함)
• 현금 런웨이가 훨씬 길어서(=실패해도 회복/피벗 시간이 많음)

“수익률 기대”가 아니라 “확률”이 유리한 형태입니다.

반대로 RXRX는 ‘데이터 공장/폐쇄루프’라는 구조적 우위가 매우 매력적이지만, 그 우위가 현실 수익으로 연결되기 전까지는 현금 소진이 매우 크다는 게 숫자로 드러납니다. 즉, RXRX는 “성공하면 크게 먹는 대신, 시간 압박이 큰 베팅”에 가깝습니다.

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※ 계산식: P/S = Market Cap ÷ Revenue(TTM), EV/S = EV ÷ Revenue(TTM), Runway(년) = Cash ÷ |Operating Cash Flow(TTM)|

현재 주가 확인 (RXRX)

현재 주가 확인 (ABCL)

IR 페이지 (RXRX)

IR 페이지 (ABCL)

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8) 결론: 너라면 어디에 투자하나?

저라면 동일한 ‘AI 신약’ 바구니로 묶지 않고, 아래처럼 판단합니다.

저의 선택: “RXRX 쪽이 구조적으로 더 납득 가능한 베팅”

이유는 3가지입니다.

1. 폐쇄 루프의 직접성: RXRX는 데이터 생성(실험 공장)과 모델 학습을 한 회사 안에서 닫아두려는 의지가 강하고, NVIDIA 협업도 그 방향입니다.
2. 성과 기반 외부 검증의 누적: Roche/Genentech 마일스톤처럼, “말”이 아니라 “돈”으로 검증되는 이벤트가 반복되면 플랫폼 프리미엄이 단단해집니다.
3. 기관 수급의 두께(범위 기준): 데이터 제공처마다 차이가 있어도, RXRX는 기관 보유 비중/보유자 리스트가 두껍게 잡히는 경향이 강합니다

다만 ABCL이 나쁘다는 뜻은 아닙니다. ABCL은 현금이 두껍고(EV 완충) 파트너 확장도 있어서 “리레이팅 트리거”가 나오면 탄력이 강할 수 있습니다. 그러나 그 트리거는 결국 ‘플랫폼이 반복적으로 돈이 되는 결과’를 증명하는 쪽(의미 있는 마일스톤/로열티/자체 파이프라인의 가치화)에서 나와야 한다고 봅니다.

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제가 RXRX를 고르는 ‘결정적’ 이유 3개 (투자 판단 문장으로 딱 박습니다)

이유 1: RXRX는 ‘데이터를 가진 회사’가 아니라 ‘데이터를 생산하는 회사’입니다

이 차이는 큽니다. 데이터는 시간이 지나면 가치가 감소할 수 있지만, 데이터 공장은 시간이 지날수록 가치가 누적됩니다. 특히 바이오 AI는 도메인 변화가 빠르기 때문에 “과거 데이터”보다 “지금도 만드는 데이터”가 더 중요합니다.

이유 2: RXRX의 폐쇄 루프는 GPU 인프라 시대에 더 직접적인 레버리지입니다

AI 인프라 관점에서 “GPU를 투입했을 때 생산성이 얼마나 바로 올라오냐”가 중요합니다. RXRX는 GPU가 들어가면 모델 → 실험 설계 → 실험 속도/성공률로 연결되는 그림이 더 직관적입니다. ABCL은 GPU가 있어도 결국 “발견 엔진의 경제적 성과”로 수렴해야 해서, 시장 설득이 더 어렵습니다.

이유 3: 외부 검증의 형태가 더 강합니다(자본/성과 기반)

파트너십은 많아도 주가는 안 오를 수 있습니다. 하지만 전략적 투자 또는 성과 기반 마일스톤 같은 “돈이 움직인 검증”은 플랫폼 프리미엄을 단단하게 만듭니다. 저는 이 점에서 RXRX 쪽이 더 우위라고 봅니다.

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FAQ (사람이 읽는 질문/답변)