AlphaFold 3 사용법｜무료로 쓸 수 있는 범위와 업무 이용 조건

AlphaFold 3란 무엇인가

AlphaFold 3는 Google DeepMind와, DeepMind에서 갈라져 나온 신약 개발 회사 Isomorphic Labs가 2024년 5월 8일에 발표한 AI입니다. 단백질, DNA, RNA, 약 후보가 되는 작은 분자(리간드), 이온 등이 어떤 입체 모양을 이루고 서로 어떻게 결합하는지를 예측합니다. 논문은 과학 학술지 Nature에 실렸습니다.

모양이 왜 중요한지 간단히 설명하겠습니다. 단백질은 아미노산이 끈처럼 이어진 것입니다. 그 끈이 접혀서 만들어지는 입체 모양이 단백질의 기능을 정합니다. 모양을 실험으로 알아내려면 오랜 시간과 비용이 들었습니다. 2024년 노벨 화학상 발표문은 아미노산 서열로 모양을 예측하는 일을 「50년 된 꿈」이라고 표현했습니다.

이전 세대인 AlphaFold2는 단백질의 모양을 예측하는 AI였습니다. AlphaFold 3는 대상을 DNA, RNA, 리간드, 이온, 화학적 변형까지 넓혀, 여러 분자의 조합을 한꺼번에 예측할 수 있게 했습니다.

2024년 5월에 전해진 내용

발표에서는 단백질과 다른 종류의 분자 사이의 상호작용을 기존 예측 방법보다 적어도 50% 더 잘 맞히고, 중요한 일부 조합에서는 정확도가 거의 두 배가 되었다고 설명했습니다. 함께 연구자가 무료로 쓸 수 있는 웹 서비스 「AlphaFold Server」도 공개되었습니다. 한편 프로그램 본체(코드)는 이때 공개되지 않았습니다.

히카리짱의 정리AlphaFold 3는 몸을 이루는 분자의 「모양」과 「결합」을 예측하는 AI예요. 답이 아니라 예측이라서, 신뢰도와 함께 보는 게 기본이에요.

AlphaFold 3의 2024년 5월부터 지금까지

발표 이후 2년 반 동안 노벨상 수상, 코드 공개, 개발팀 개편 같은 큰 일이 이어졌습니다.

팀 해체에 대해 Google DeepMind의 연구 담당 부사장 푸시미트 콜리는 「전략이 바뀌었다」고 말한 것으로 보도되었습니다. 하나의 큰 과제에 전담팀으로 도전하는 방식에서, Gemini를 활용해 과학 연구를 돕는 시스템으로 무게중심을 옮긴다는 설명입니다.

히카리짱의 정리연구팀의 모습은 크게 달라졌지만, 무료 서버와 데이터베이스는 지금도 돌아가고 있어요. 노벨상의 대상이 AlphaFold2 연구였다는 점도 기억해 두면 좋아요.

AlphaFold Server 사용법(무료·비상업)

AlphaFold 3의 예측을 보는 입구는 두 가지입니다. 목적에 맞게 고르세요.

여기서는 AlphaFold Server의 순서를 정리합니다. 공식 자주 묻는 질문(FAQ)의 내용을 바탕으로 2026년 10월 26일에 확인한 것입니다.

1. alphafoldserver.com 을 열고 「Continue with Google」로 로그인한다. 처음에 비상업으로 쓴다는 이용 조건에 동의하라고 합니다.
2. 분자 종류를 고르고 서열을 넣는다. Protein(단백질), DNA, RNA, 리간드, 이온 등에서 고릅니다. 단백질은 아미노산 한 글자 표기나 FASTA 파일의 내용을 붙여 넣습니다. 리간드는 목록에서 고르거나 PDB 화학 성분 사전의 코드(예: ATP)로도 지정할 수 있습니다.
3. 「Continue and Preview job」으로 내용을 확인하고 실행한다. 하루에 실행할 수 있는 것은 30건까지입니다. 모자라면 초안으로 저장해 두었다가 한도가 돌아오면 실행할 수 있습니다.
4. 결과를 본다. 순위가 가장 높은 예측이 3D로 표시되고, 색이 신뢰도(pLDDT, 0~100)를 나타냅니다. 모든 예측과 신뢰도는 Download에서 zip 파일로 저장할 수 있습니다.

한 건의 크기에는 상한이 있어 5,000 「토큰」까지입니다. 단백질은 아미노산 1개가 1토큰, DNA와 RNA는 염기 1개가 1토큰, 리간드는 원자 1개가 1토큰입니다. 물 분자와 수소 원자는 예측하지 않고, 막단백질이 막의 어디에 있는지도 고려하지 않습니다. 화면은 영어이고 한국어 화면은 확인하지 못했습니다.

결과를 읽는 기준

여러 분자의 조합을 예측했을 때는 ipTM이라는 수치를 봅니다. FAQ에는 0.8보다 높으면 믿을 만한 예측, 0.6보다 낮으면 예측에 실패했을 가능성이 높고, 그 사이는 판단이 갈리는 구간이라고 설명되어 있습니다.

처음 다루는 분께는 EMBL-EBI의 무료 온라인 강좌 「AlphaFold: A practical guide」가 도움이 됩니다. AlphaFold 3와 AlphaFold Server를 다루는 장이 있습니다(영어).

히카리짱의 정리이미 있는 예측을 보려면 AlphaFold DB, 직접 예측을 돌리려면 AlphaFold Server가 입구예요. 결과는 색으로 나타나는 신뢰도도 같이 봐 주세요.

AlphaFold 3를 업무에 쓸 때의 조건

흔히 「무료로 쓸 수 있다」고 소개되는 AlphaFold 3이지만, 정확히는 「비상업이면 무료」입니다. 사용 방법별로 누가 쓸 수 있는지, 상업 이용이 되는지 정리합니다.

Google Cloud 상업용 버전의 요금은 공개된 문서에서 찾지 못했습니다(2026년 10월 26일 확인). 한국에서의 제공 여부와 원화 요금도 확인하지 못했습니다.

AlphaFold Server 약관이 금지하는 것

1. 상업 활동에 쓰는 것. 기업을 위한 연구도 포함됩니다.
2. 결합을 자동으로 예측하는 시스템에 쓰는 것. AutoDock이나 Glide처럼 단백질과 리간드의 결합을 예측하는 도구에 출력을 넣을 수 없습니다.
3. 비슷한 구조 예측 AI의 학습에 쓰는 것. 출력을 AlphaFold Server와 같은 종류의 기계학습 모델 학습 데이터로 쓸 수 없습니다.

출력의 권리와 입력하는 데이터

약관에 따르면 입력한 내용은 이용자의 것이고, Google은 출력의 소유권을 주장하지 않습니다. 다만 같거나 비슷한 출력이 다른 이용자에게도 나올 수 있습니다. 출력은 공개·공유·가공할 수 있지만, 그때는 출력 이용 약관(Output Terms of Use)을 따르고 가한 변경을 분명히 밝혀야 합니다. 논문 등으로 발표할 때는 AlphaFold 3 논문을 인용하도록 정해져 있습니다.

히카리짱의 정리AlphaFold Server의 「무료」는 비상업에 한한 이야기예요. 회사 업무에 쓰려면 상업용 창구인 Google Cloud나, 상업 이용을 허용하는 다른 도구부터 생각하는 게 빨라요.

2024년 글 되짚어 보기

저희는 2024년 5월, AlphaFold 3의 발표를 「생명과학을 바꿀 Google의 최신 무료 AI 기술」로 소개했습니다(일본어). 당시 쓴 내용이 지금 보면 어땠는지 확인합니다.

가장 큰 놓침은, 「무료」의 속뜻을 쓰지 않은 것입니다.

제목에서 「무료」를 내세우면서도, 그것이 비상업에 한한다는 것과 회사 연구에는 쓸 수 없다는 점을 적지 않았습니다. 독자 대부분은 업무에서의 이용을 생각했을 텐데, 그게 가장 중요한 점이었습니다. 또 발표 때 코드가 공개되지 않았다는 점도 다루지 않았습니다. 코드는 반년 뒤인 2024년 11월에 학술 목적에 한해 공개되었습니다.

히카리짱의 정리무엇을 할 수 있는지에 대한 설명은 그때로서는 정확했어요. 빠져 있던 건 「누가, 무슨 목적으로 쓸 수 있는가」라는 조건이었고, 저희가 가장 반성하는 부분이에요.

AlphaFold 3의 앞날, 지켜볼 것

AlphaFold 3 주변에서 앞으로 눈여겨볼 점은 세 가지입니다.

1. Isomorphic Labs의 임상시험

AlphaFold 3를 함께 개발한 Isomorphic Labs는 2026년 2월에 신약 설계용 AI IsoDDE를 발표했고, 5월에는 21억 달러를 조달했습니다. 노바티스, 일라이 릴리, 존슨앤드존슨과 제휴하고 있습니다. 허사비스는 2026년 1월 첫 임상시험이 2026년 말까지가 될 전망이라고 밝혔습니다. 연말까지 시작되는지가 2024년 발언을 되짚는 기준이 됩니다.

2. Google DeepMind의 방침

전담팀 해체는 AlphaFold 연구가 Gemini를 활용한 과학 연구 안으로 흡수되는 흐름이라고 보도되었습니다. AlphaFold Server와 AlphaFold DB가 앞으로 어떻게 운영될지에 대해 DeepMind는 보도에서 언급하지 않았습니다. 쓰고 있는 분은 결과를 틈틈이 손에 저장해 두면 안심입니다.

3. 상업 이용이 되는 다른 모델

AlphaFold 3처럼 분자의 조합을 예측하는 모델은 다른 것도 공개되어 있습니다. 예를 들어 연구자들이 공개한 「Boltz-2」는 코드와 가중치가 MIT 라이선스여서 학술과 상업 모두 쓸 수 있다고 안내되어 있습니다. 구조에 더해 결합의 세기도 예측합니다. 다만 자신의 컴퓨터나 클라우드에서 돌려야 하고 전문 지식이 필요합니다.

지금 할 수 있는 일

1. 목적이 상업인지 먼저 정한다. 회사 업무나 회사를 위한 연구라면 AlphaFold Server는 쓸 수 없습니다.
2. 먼저 AlphaFold DB에서 찾는다. 알아보려는 단백질의 예측이 이미 공개되어 있는 경우가 많습니다. 가입 없이, 상업 이용도 가능합니다.
3. 학습이나 비상업 연구라면 AlphaFold Server로 써 본다. 결과는 신뢰도와 함께 읽고, 실험으로 확인하는 것을 전제로 다룹니다.
4. 회사에서 쓸 거라면 창구를 고른다. Google Cloud의 상업용 버전에 문의하거나, 상업 이용을 허용하는 모델을 전문가와 함께 검토합니다.

AlphaFold 3는 타임지가 뽑은 「2024년 최고의 발명품」에도 선정되었습니다. 다른 선정 제품의 그 뒤는 타임지가 뽑은 최고의 발명품 글에, AI의 능력을 단계로 재는 사고방식은 OpenAI의 AGI 5단계 스케일 글에 정리해 두었습니다.

히카리짱의 정리먼저 상업인지 비상업인지 정하고, AlphaFold DB부터 살펴보는 걸 권해요. 임상시험의 행방은 연말까지 같이 지켜봐요.