Schrödinger, Inc. (NASDAQ: SDGR), 물리 기반 계산 플랫폼을 활용해 신약 개발 및 신소재 설계 분야를 혁신
1. 기업 개요
Schrödinger, Inc. (NASDAQ: SDGR)는 뉴욕에 본사를 둔 계산 기술 기업으로, 물리 기반 계산 플랫폼을 활용해 신약 개발 및 신소재 설계 분야를 혁신하고 있습니다. 이 회사는 소프트웨어와 신약 개발이라는 두 가지 주요 사업 부문을 운영합니다. 소프트웨어 부문은 제약, 생명공학, 재료과학 분야의 고객들에게 라이선스를 제공하며, 신약 개발 부문은 협력을 통해 또는 자체적으로 신약 후보 물질을 발굴하고 개발합니다.
2. 주력 제품
Schrödinger의 주력 제품은 주로 그들의 핵심 기술인 계산 플랫폼을 기반으로 한 소프트웨어 솔루션입니다.
| 제품/솔루션 | 주요 기능 | 적용 분야 |
| Maestro | 분자 모델링을 위한 종합 인터페이스. | 신약 개발, 재료과학 |
| LiveDesign | 연구자들이 분자 데이터를 실시간으로 설계, 분석, 공유하는 협업 플랫폼. | 신약 개발, 생명과학 |
| FEP+ | 높은 정확도로 결합 친화도를 예측하는 도구. | 신약 개발 |
| Materials Science Suite | 고분자, 촉매, 반도체 등 신소재를 발굴하고 최적화하는 도구. | 재료과학 |
| BioLuminate | 생물학적 물질 발견을 위한 종합 모델링 플랫폼. | 생물학적 물질 개발 |
3. 경쟁업체와 비교
Schrödinger는 기술 기반의 생명과학 및 제약 소프트웨어 시장에서 경쟁하고 있으며, 경쟁 환경은 크게 두 가지 유형으로 나뉩니다.
- 전통적인 경쟁업체: Dassault Systèmes (BIOVIA), Certara, Simulations Plus 등 기존의 대형 소프트웨어 회사.
- 신흥 AI 기반 경쟁업체: Atomwise, Insilico Medicine 등 인공지능과 머신러닝을 활용한 신약 개발 기업.
| 기업명 | 주요 강점 | 주요 약점 |
| Schrödinger | 🔹 물리 기반 모델링의 정확성: 독점적인 물리 기반 플랫폼이 높은 예측 정확도를 자랑하며 강력한 진입 장벽을 형성합니다. 🔹 통합 플랫폼: 소프트웨어와 신약 개발을 결합한 비즈니스 모델로 시너지를 창출합니다. | 🔸 적자 경영: 높은 R&D 및 임상 비용으로 인해 아직 수익성을 확보하지 못했습니다. 🔸 경쟁 심화: 기존 대형 경쟁사와 새로운 AI 스타트업 사이에서 경쟁이 심화되고 있습니다. |
| Dassault Systèmes (BIOVIA) | 🔹 광범위한 포트폴리오: 3D 모델링 분야의 글로벌 리더로서 광범위한 솔루션을 제공합니다. 🔹 재정적 안정성: 확고한 시장 지위와 재정적 안정성을 바탕으로 대규모 투자가 가능합니다. | 🔸 유연성 부족: 대규모 조직 구조로 인해 시장 변화에 대한 대응이 늦을 수 있습니다. |
| Atomwise | 🔹 AI 및 딥러닝 기술: 인공지능을 활용하여 신약 후보 물질 탐색 시간을 획기적으로 단축합니다. 🔹 빠른 성장: AI 기반 기술의 잠재력으로 빠르게 시장 점유율을 확대하고 있습니다. | 🔸 기술적 한계: 물리 기반 정확성 측면에서 Schrödinger에 비해 예측력이 떨어질 수 있습니다. 🔸 초기 단계: 기술 검증 및 상업화 레퍼런스가 아직 상대적으로 부족합니다. |
| Certara | 🔹 약물동태학(Pharmacokinetics): PK/PD 모델링 및 시뮬레이션 분야에서 강력한 입지를 보유하고 있습니다. 🔹 규제 기관 경험: FDA 승인 프로세스에 대한 전문성을 갖추고 있습니다. | 🔸 전체적인 신약 개발 파이프라인: 신약 개발의 초기 단계인 후보 물질 발굴보다는 후기 단계에 강점을 보입니다. |
4. 제품 경쟁력 비교
Schrödinger의 가장 큰 경쟁력은 물리 기반 계산 플랫폼의 예측 정확성에 있습니다. 많은 AI 기반 경쟁업체들이 데이터에 기반한 패턴 인식에 주력하는 반면, Schrödinger는 물리학 법칙을 기반으로 분자의 거동을 시뮬레이션하여 훨씬 더 정밀하고 신뢰할 수 있는 예측을 가능하게 합니다. 이러한 기술적 우위는 고객들이 신약 개발 과정에서 시행착오를 줄이고, 성공률을 높이는 데 결정적인 역할을 합니다. 특히, 신약 개발에서 핵심적인 결합 친화도(binding affinity) 예측에서 뛰어난 성능을 보이며, 이는 고객들의 신뢰를 얻는 중요한 요소입니다.
5. 매출, 영업이익, 인당 매출
| 구분 | 2020년 | 2021년 | 2022년 | 2023년 | 2024년(추정) |
| 매출 (백만 달러) | 108.1 | 137.9 | 181.0 | 216.7 | 207.5 |
| 영업이익 (백만 달러) | -83.6 | -123.6 | -153.2 | -179.6 | -187.1 |
| 인당 매출 (달러) | 약 140,000 | 약 160,000 | 약 200,000 | 약 240,000 | 약 230,000 |
| 2024년 수치는 2025년 6월 기준 최근 12개월(TTM) 데이터에 기반한 추정치입니다. |
영업이익 Schrödinger는 신약 개발을 위한 대규모 R&D 투자를 지속하고 있어 만성적인 영업적자 상태입니다. 이는 기술 기반의 성장 기업들이 흔히 보이는 특징으로, 미래의 성장을 위해 현재의 수익성을 희생하는 전략입니다.
6. 주가 현황 및 전망
주가 현황: 2025년 9월 27일 현재 Schrödinger의 주가는 52주 최저가 대비 상승했으나, 최고가에 비해서는 상당한 하락세를 보입니다. 이는 수익성 부재, 높은 시장 변동성, 그리고 최근의 경기 침체로 인한 성장주 투자 심리 위축이 복합적으로 작용한 결과로 보입니다.
적정성 (주관적 주장): 현재 주가는 역사적 EV/Sales 멀티플 대비 낮은 수준에 거래되고 있어 과거에 비해 저평가되었다고 볼 수 있습니다. 그러나 회사가 여전히 적자를 기록하고 있어 전통적인 P/E(주가수익비율) 지표를 사용할 수 없다는 점을 고려해야 합니다. 즉, 성장 잠재력과 수익성 사이의 균형을 보는 투자자들에게는 여전히 불확실성이 존재합니다.
미래 1주일간 주가 전망 (주관적 주장): 단기적인 주가 예측은 매우 어렵습니다. 하지만 현재 시장 상황, 높은 공매도 비율, 그리고 회사의 펀더멘털 변화가 없는 한, 큰 변동 없이 현재 가격대에서 횡보할 가능성이 높습니다. 다만, 주요 고객사와의 새로운 파트너십 발표나 긍정적인 임상 데이터 발표와 같은 특별한 이벤트가 발생하면 주가가 급등할 수 있습니다.
7. 고객, 레퍼런스, IoT 현황
고객 및 레퍼런스: Schrödinger는 제약, 생명공학, 화학, 재료 과학 분야의 글로벌 기업 및 학술 기관을 고객으로 두고 있습니다.
- 주요 협력사: Bristol Myers Squibb, Takeda, Sanofi, Novartis Pharma AG 등 세계적인 제약사들과 신약 개발 파트너십을 맺고 있습니다.
- 고객 구성: 1,800개 이상의 학술 기관을 포함해 전 세계적으로 광범위한 고객층을 확보하고 있습니다.
IoT 현황: Schrödinger의 주요 사업 영역은 IoT(사물 인터넷)와 직접적인 관련이 적습니다. 하지만 신약 개발 및 재료 과학 연구에서 생성되는 대량의 데이터를 클라우드 기반 플랫폼에서 처리하고 분석하는 등, 클라우드 컴퓨팅 및 빅데이터 기술을 적극적으로 활용하고 있습니다. 이는 IoT의 근간을 이루는 데이터 기반 접근 방식과 유사한 측면이 있습니다.
8. 재무현황, 신용현황, 성장성
재무현황 및 신용현황 (사실):
- 재무상태: Schrödinger는 꾸준히 매출을 늘리고 있지만, 동시에 순손실 규모도 커지고 있습니다. 이는 주로 R&D 및 임상 개발 비용 때문입니다. 2025년 6월 기준 최근 12개월(TTM) 매출은 $237.92M, 순손실은 -$181.33M입니다.
- 신용등급: 특정 신용평가사의 공식 등급은 확인되지 않았으나, 시장에서는 높은 변동성과 수익성 부재로 인해 투자 위험도가 있는 것으로 평가됩니다.
향후 성장성 (주관적 주장):
- 핵심 성장 동력: 회사의 핵심 성장 동력은 두 가지입니다. 첫째, 소프트웨어 라이선스 매출의 지속적인 증가입니다. 제약 및 바이오 기업들이 신약 개발 비용과 시간을 절감하기 위해 계산 플랫폼 도입을 확대하면서 안정적인 성장을 기대할 수 있습니다. 둘째, 신약 개발 파이프라인의 성공입니다. 주요 협력사와 진행 중인 임상 파이프라인이 긍정적인 결과를 도출하거나, 자체 파이프라인이 상업화에 성공할 경우 폭발적인 성장이 가능합니다.
9. 10배 성장을 위한 제언 (주관적 주장)
Schrödinger가 현재 규모에서 10배 이상 성장하기 위해서는 다음의 과제들을 해결해야 합니다.
- 소프트웨어 부문의 수익성 극대화: 현재의 성장 전략을 유지하되, 소프트웨어 라이선스 부문의 마진율을 더욱 높여 신약 개발 부문의 적자를 보전할 수 있는 구조를 만들어야 합니다. 이는 구독 모델을 강화하거나 고부가가치 컨설팅 서비스를 추가하는 방식으로 가능할 것입니다.
- 신약 개발 파이프라인의 가시적 성과: 현재 협력하고 있는 파이프라인 중 최소 1~2개 이상이 임상 단계에서 긍정적인 데이터를 발표해야 합니다. 이는 단순히 기술의 유효성을 증명하는 것을 넘어, 투자자들에게 미래 수익성에 대한 확신을 심어주는 결정적인 계기가 될 것입니다.
- AI 기술의 공격적 통합: Schrödinger는 이미 AI와 머신러닝을 활용하고 있지만, 경쟁사 대비 압도적인 AI 기술력을 확보해야 합니다. 단순히 보조적인 수단을 넘어, 물리 기반 모델링과 AI를 결합한 하이브리드 플랫폼으로 시장을 선도해야 합니다. 이를 위해 유망한 AI 스타트업을 인수하거나, 내부 AI 연구팀에 대한 투자를 대폭 늘려야 합니다.
- 신규 시장 개척: 제약 및 재료 과학 외에 다른 산업으로의 확장을 모색해야 합니다. 예를 들어, 에너지 저장(배터리), 반도체, 농업 화학 등 분자 단위의 설계가 필요한 분야에 솔루션을 제공하여 새로운 매출원을 창출해야 합니다.
이러한 제안들은 Schrödinger가 단순한 소프트웨어 기업을 넘어, 미래 산업을 선도하는 종합 과학 기술 플랫폼 기업으로 거듭나기 위한 필수적인 단계가 될 것입니다.
기업별 상세 분석 내용이 필요하면 아래 바로 가기를 참조바랍니다.
| 종합 | AI가 바이오/제약 분야에 적용될 때 투자 유망한 업체들을 분야별로 정리 | 바로가기 |
|---|---|---|
| No | 개별 기업세부 분석 보고서 | 바로가기 링크 |
| 1 | Isomorphic Labs (Alphabet / DeepMind 계열) | 바로가기 |
| 2 | Deep Genomics | 바로가기 |
| 3 | Insilico Medicine | 바로가기 |
| 4 | Exscientia | 바로가기 |
| 5 | Cradle Bio | 바로가기 |
| 6 | Recursion Pharmaceuticals | 바로가기 |
| 7 | Owkin | 바로가기 |
| 8 | Schrödinger, Inc. | 바로가기 |
| 9 | Eli Lilly + Superluminal Medicines | 바로가기 |
| 10 | Guardant Health | 바로가기 |
| 11 | CRISPR Therapeutics AG,유전자가위기술 업체 |
바로가기 |
| 12 | 템퍼스 AI(Tempus AI, Inc.),미국의 헬스테크 기업 |
바로가기 |
| 13 | 아이큐비아,글로벌 데이터 과학 및 기술 전문 기업 |
바로가기 |
| 14 | Alnylam Pharmaceuticals, Inc. (앨나이람 제약) |
바로가기 |