Anthropic이 AI for Science를 재단·연구기관 20곳으로 넓혀 과학자에게 Claude 크레딧을 나눠 줍니다 | DAKER 커뮤니티
Anthropic이 2026년 10월 28일 AI for Science 프로그램을 재단과 연구기관으로 넓힌다고 발표했습니다. 이 프로그램은 영향력이 큰 과학 프로젝트를 하는 연구자에게 Claude 크레딧을 무료로 주는 제도입니다. 이번 발표에서 Anthropic은 전 세계 과학 재단, 연구기관, 연구 그룹 20곳을 협력 대상으로 소개했습니다. 개인 연구자를 한 명씩 돕던 방식에서, 연구비를 나누는 기관과 손잡고 더 많은 분야로 크레딧을 흘려보내는 방식으로 바뀐다는 점이 핵심입니다.
개인 지원에서 기관 협력으로
AI for Science는 2025년 5월에 시작했습니다. Anthropic은 지난 몇 달 동안 과학자용 할인 Team 요금제를 내놓았고 생물학, 의학, 물리학, 화학, 기후과학, 수학에 걸쳐 수백 개 프로젝트를 지원했다고 밝혔습니다. 과학자들은 Claude로 가설을 세우고, 실험을 설계하고, 복잡한 데이터를 빠르게 분석하고, 결과를 알리는 데 쓰고 있다고 합니다.
기관 협력 사례도 이미 있습니다. HHMI 자넬리아 연구 캠퍼스와는 AI 에이전트가 실험 장비를 안전하게 다루도록 정한 공동 규격 MHS(Model Hardware Standard)를 만들었고, 이 규격은 연구 프리뷰 단계입니다. 앨런 연구소는 뇌·세포·면역계 공개 데이터를 분석하는 AI 에이전트 팀을 꾸려 몇 달 걸리던 수작업 분석을 몇 시간으로 줄이고 있다고 소개됐습니다.
이 프로젝트들 상당수는 공개 데이터셋, 오픈소스 소프트웨어, 공개 표준, 공유 라이브러리처럼 과학계 전체가 쓰는 공공재를 만들어 낼 것입니다.
누가 크레딧을 받는가
협력은 세 갈래로 나뉩니다. 먼저 연구비를 배분하는 재단과 학회입니다. 앨프리드 P. 슬론 재단, 사이먼스 재단, 슈미트 사이언스, 르네상스 필랜스로피의 오픈소스 과학 기금, 미국 국립과학재단(NSF), 미국화학회 산하 CAS가 Claude 크레딧을 받아 AI로 과학 연구를 하려는 연구자에게 나눠 줍니다.
둘째는 크레딧을 기관 안에서 직접 쓰는 연구기관입니다. 허블·제임스 웹 망원경 운영을 맡은 우주망원경과학연구소, 유전체 연구 중심지인 웰컴 생어 연구소, 런던의 프랜시스 크릭 연구소, 임페리얼 칼리지 런던 생명과학과, 유럽분자생물학연구소(EMBL), 샌프란시스코의 글래드스톤 연구소가 포함됐습니다.
셋째는 크레딧을 직접 받는 연구 프로젝트입니다. 초파리 뇌 전체 배선도를 만든 프린스턴대 FlyWire, 기후 모델을 개선하는 컬럼비아대 LEAP, 천문 관측 보정법으로 종양을 세포 단위로 촬영하는 존스홉킨스대 AstroPath, 80만 명 넘는 사람의 DNA 데이터를 모은 브로드 연구소 gnomAD, 수학 증명을 Lean으로 형식화하는 Tau Ceti, 호주 인구유전체센터가 이름을 올렸습니다.
명단에서 읽히는 방향
명단을 보면 연구비와 데이터가 모이는 곳이 많습니다. 미국 국립과학재단은 1950년에 세워진 예산 90억 달러 규모의 연방 기관으로, 미국 대학 기초연구에 대한 연방 지원의 약 25%를 맡고 있습니다. CAS는 100년 넘게 전 세계 화학 문헌을 색인해 왔고, 화학 물질을 식별하는 표준 체계인 CAS Registry를 관리합니다. 우주망원경과학연구소는 세계 과학자가 쓰는 최대급 천문 데이터 보관소를 갖고 있고, EMBL 산하 유럽생물정보학연구소는 Ensembl, 유럽 단백질 데이터 뱅크, Europe PMC 같은 공개 데이터 자원을 운영합니다. 크레딧이 개별 실험보다 데이터와 도구를 만드는 쪽으로 흘러간다는 점이 이번 확대의 특징입니다.
국내 연구자에게 남는 질문
이번 명단에 한국 기관은 없습니다. 크레딧 상당 부분이 해외 재단의 연구비 배분 경로를 거치므로, 국내 연구자가 바로 신청할 수 있는 창구는 발표문에 따로 나오지 않습니다. 대신 공개 데이터셋과 오픈소스 도구, Lean 수학 라이브러리처럼 결과물이 공공재로 풀리는 프로젝트가 많아, 국내 연구실도 그 산출물을 활용할 여지는 큽니다. Anthropic은 앞으로 더 많은 나라의 협력 기관으로 넓히고 싶다고 밝혔습니다.
여러분 연구실이라면 AI 크레딧을 어떤 실험이나 데이터 분석에 가장 먼저 쓰시겠습니까?