AI가 합성 난제 넘었다… 신소재 설계, ‘예측의 시대’에서 ‘재창조의 단계’로

2025년 12월, 신소재 개발 분야에서 AI의 역할이 근본적으로 재정의되고 있다. 서울대 연구진의 'SynCry' 기술은 단순히 합성 가능성을 예측하는 수준을 넘어 결정 구조 자체를 재설계한다는 점에서 패러다임 전환을 의미한다. 이는 전 세계가 반도체 공급망 재편과 차세대 배터리 경쟁에 몰두하는 시점에서, 소재 주권 확보를 위한 핵심 돌파구가 될 수 있다. 특히 2024년 이후 AI 신소재 설계 논문이 전년 대비 41% 급증(267→342건)한 것은 기술 경쟁이 가속화되고 있음을 보여준다. 미국과 중국이 첨단 소재 개발에 천문학적 투자를 쏟아붓는 가운데, 한국이 LLM 기반 구조 재설계라는 차별화된 접근법을 확보했다는 점은 전략적으로 중요하다. 기존 방식으로는 수년이 걸리던 신소재 개발 주기를 획기적으로 단축할 가능성이 열렸다. 바이오·의료 소재까지 확장 가능하다는 점도 시사하는 바가 크다. 고령화 사회 진입과 맞물려 신약 개발, 생체 적합 소재 수요가 폭증하는 상황에서, AI가 분자 구조 자체를 최적화할 수 있다면 제약·의료기기 산업의 혁신 속도가 달라질 수 있다. 실험실 단계에서 반복되던 시행착오를 컴퓨팅으로 대체함으로써, 연구개발 비용 절감과 상용화 시간 단축이라는 두 마리 토끼를 잡을 수 있는 기술적 기반이 마련된 셈이다.