RXRX(리커젼) 한눈에 보기 — AI로 신약개발을 ‘공장화’하는 테크바이오
리커젼(Recursion)은 대규모 생물학 이미지·오믹스 데이터와 실험 자동화, 대규모 컴퓨팅을 결합해 후보물질을 빠르게 발굴·선별하는 테크바이오(TechBio) 기업입니다. 2013년 설립, 본사는 미국 유타(솔트레이크시티). 2021년 나스닥에 상장했고, 2024~2025년엔 NVIDIA·MIT와의 AI 모델 협업, 산업 최대급 AI 슈퍼컴퓨터(BioHive-2) 완성, Exscientia 인수 등으로 플랫폼을 확장했습니다.
플랫폼·데이터·컴퓨팅 — 왜 ‘규모’가 경쟁력인가
① BioHive-2 & 대규모 데이터 — 병목은 계산력, 해법은 슈퍼컴퓨팅
신약탐색에서 “수천만~수십억 장의 세포 이미지·오믹스 데이터”를 학습하려면 막대한 연산이 필요합니다. 리커젼은 NVIDIA 기술로 BioHive-2라는 슈퍼컴퓨터를 구축해 기존 대비 수배 빠른 모델 학습을 구현했고, 회사가 축적한 수십 페타바이트급 데이터를 실험·시뮬레이션에 돌려 실험 설계(what to test)의 효율을 높였습니다. 결과적으로 실험-학습-실험의 사이클이 빨라지고 비용이 줄어드는 구조를 지향합니다. (원문 링크는 아래 ‘출처’ 참고)
② Boltz-2(오픈소스 모델) — 구조+결합친화도 동시 예측으로 스크리닝 가속
MIT-리커젼 공동의 Boltz-2는 단백질-리간드 복합체의 3D 구조와 결합 친화도를 동시에 추정하는 기반 모델입니다. 물리기반 FEP(자유에너지 섭동) 수준에 근접한 정확도를 목표로 하면서도 훨씬 빠르게 동작하도록 설계되어, 초기 후보물질 대량 스크리닝의 현실적 대안으로 평가됩니다. 오픈소스로 배포되어 생태계 확장에도 유리합니다.
③ 파트너십(Genentech·Sanofi·Bayer 등) — 외부 파이프라인과 마일스톤
리커젼은 로슈/제넨텍·산오피·바이엘 등과 다중 타깃 협력을 맺고, 데이터·모델·케미스트리 역량을 제공해 마일스톤 중심 매출을 인식합니다. 파트너 프로그램의 기술·임상 진행도에 따라 분기 매출 변동성이 크지만, 성공 시 높은 레버리지를 기대할 수 있습니다.
M&A·협업 확장 — Exscientia 인수로 ‘설계→실험’ 수직통합
④ Exscientia 딜 — 분자 설계·케미스트리 역량 흡수, 비용 시너지로 런웨이 연장
2024년 말 발표된 Exscientia 인수는 리커젼의 화학 설계·생성 AI 역량을 보강하고, 파이프라인·파트너 네트워크를 확대하기 위한 선택이었습니다. 통합 이후 회사는 비용 기준의 시너지를 통해 현금 런웨이를 2027년 후반까지로 제시했고, 일부 비핵심 자산은 스핀/매각으로 정리하며 집중도를 높이는 재배치를 병행했습니다.
⑤ Tempus·NVIDIA·MIT — 데이터 접근 확대와 모델 고도화
리커젼은 Tempus와 데이터 협력으로 종양학 대규모 환자 데이터에 선제 접근하고, NVIDIA와는 DGX·슈퍼컴퓨팅 스택으로 대형 모델 학습을, MIT와는 Boltz-2를 통해 구조·친화도 동시 예측이라는 난제를 공략합니다. 즉, 데이터→모델→컴퓨팅의 3박자를 붙여 파이프라인 전개 속도를 높입니다.
실적·재무 — 마일스톤 중심의 매출, 적자 지속과 현금 소진 관리
⑥ 2025년 2분기 스냅샷 — 매출 서프라이즈 vs. 비용 증가, 현금 5.3억 달러
Q2’25 기준 매출 약 1,920만 달러(전년 대비 +33%)로 컨센서스를 상회했으며, 파트너 마일스톤(예: 산오피) 기여가 있었습니다. 다만 순손실 확대(-1.72억 달러), 현금 잔액 약 5.34억 달러로 현금 소진률은 여전히 높은 편입니다. 회사는 운영계획 가정하 런웨이가 2027년 4분기까지 가능하다고 언급했습니다. (세부 수치는 분기 보도·요약 참조)
⑦ 주가·변동성 — 저점 반등 이후에도 고변동 구간, 가이던스 민감도↑
2025년 들어 RXRX는 저점(4달러대) 반등 구간을 보였으나, 실적 코멘트·임상 업데이트에 따라 급등락이 반복되었습니다. AI·바이오 섹터 특성상 하루 변동 폭·거래량이 큰 편이라, 분기 실적/마일스톤/임상 일정에 민감합니다. 트레이딩보단 마일스톤·현금흐름·임상 이벤트 중심의 체크가 유효합니다.
임상·리스크 — ‘데이터·AI’가 만능은 아니다
⑧ 임상 데이터의 민감도 — REC-994(희귀 뇌혈관질환) 중간결과 ‘혼재’
2024년 중간임상에서 REC-994는 일부 영상 바이오마커 개선 신호에도 불구하고 환자·의사 평가 개선은 뚜렷하지 않아, 시장은 추가 연구·FDA 협의 필요성에 무게를 뒀습니다. 이처럼 임상 변수는 플랫폼 스토리와 무관하게 주가 변동을 키우는 요인입니다.
⑨ 커뮤니티 시그널 — 파이프라인 재정비(축소/집중) 논쟁과 투자자 심리
레딧 등 커뮤니티에선 “파이프라인 축소 및 선택과 집중”을 놓고 의견이 갈립니다. 비용 억제·현금 런웨이 관리 측면에선 긍정이지만, 일부는 “결국 핵심 후보의 초기·중기 임상 성공” 없이는 가치를 증명하기 어렵다고 지적합니다. 투자자는 분기별 파이프라인 우선순위 변경을 유심히 볼 필요가 있습니다.
투자 체크리스트 — ‘데이터→모델→임상→마일스톤’ 선순환이 핵심
- 모델·컴퓨팅: BioHive-2 활용도, 오픈소스(Boltz-2) 파급력, 내부 모델 업그레이드 속도
- 데이터 파트너십: Tempus 등 임상 데이터 접근 확대, 제약사 협력에서의 마일스톤 발생 빈도
- 현금·소진: 분기 현금흐름, 12~24개월 소진률, 추가 자금조달 가능성
- 임상 이벤트: 핵심 파이프라인(종양·희귀질환) PoC 타이밍과 결과 질
- 포트 구성: 변동성 고(高) 종목. 분할 접근·손절/익절 기준 사전 설정 권장
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