구글 딥마인드의 알파폴드3는 단백질 구조 예측 분야에서 획기적인 성과를 거뒀지만, 데이터 통계에만 의존하는 기존 방식은 정확도와 속도에서 근본적인 한계를 보였다. KAIST는 이를 뛰어넘기 위해 단백질 내부의 물리·화학적 상호작용 원리를 스스로 학습하는 'K-폴드' 모델을 개발한다. 이 기술은 단백질이 여러 형태로 변하는 동역학과 분자 간 결합 세기까지 정확하게 예측할 수 있어, 기존 AI가 단순히 '정답'을 맞추는 수준이었다면 K-폴드는 '왜 그런지'까지 이해하는 차세대 모델이다. KAIST는 화학과 김우연 교수를 총괄로, AI대학원 황성주·안성수 교수가 핵심 모델 개발을, 생명과학과 오병하·김호민·이규리 교수가 데이터 검증을 맡는 '팀 KAIST'를 구성했다. 엔비디아로부터 최첨단 GPU B200 256장을 지원받아 2026년 9월까지 개발과 상용화를 완료한다는 계획이다. 특히 글로벌 생명과학 기업 머크(Merck)가 K-폴드를 자사 디지털 실험 플랫폼에 적용해 전 세계 3만여 연구실에서 활용할 수 있도록 하겠다고 약속했다. 개발된 기술은 아파치 2.0 라이선스로 오픈소스화되어 누구나 자유롭게 사용할 수 있으며, 한국바이오협회와 제약바이오협회는 850여 회원사를 대상으로 K-폴드 기반 교육과 AI 인재 양성 프로그램을 추진한다. 이는 단순히 기술 개발을 넘어 한국 바이오·제약 산업 전체의 AI 전환을 촉진하는 국가 전략 프로젝트로, 글로벌 신약 개발 경쟁에서 한국이 기술 주권을 확보하는 중요한 발판이 될 전망이다.