Q2 2026 manager's notes

돈은 단백질 간 상호작용 분석을 서비스와 장비로 제공하는 데서 나와요.

바이오마커 분석은 제약사의 임상 의사결정을 돕는 반복형 서비스 축이에요.

항체 후보물질 최적화는 서비스 수수료와 공동개발 수익으로 넓어지는 구조예요.

인공지능 신약개발은 기술이전 계약금·단계별 지급금·판매 연동 수익으로 이어지는 후행축이에요.

매출 3억, 전년 동기 대비 -63.8% — 매출 연결보다 사업 전환이 앞선 분기예요.

월 4만 건 규모의 단백질 간 상호작용 데이터 생산력은 인공지능 신약개발의 핵심 기반이에요.

설계 인공지능과 단일분자 검증을 잇는 설계·검증·재학습 구조가 차별화의 중심이에요.

서울대·삼성바이오에피스 공동개발은 후보물질 사업화 가능성을 외부에서 검증하는 축이에요.

영업이익 -40억, 전년 동기 대비 -65.0% — 매출 기반보다 비용 부담이 앞선 구간이에요.

신규 인공지능 플랫폼은 개발 단계라, 투자 선행과 상용화 시점이 양날의 변수예요.

투자회수기간 5~7년 전망은 파이프라인 성과와 자금조달을 함께 보게 하는 요소예요.

회사가 다음 분기 가이던스를 직접 내지 않았어요. 시설·자동화 투자 흐름이 간접 신호예요.

반응 칩 생산 자동화로 생산능력을 약 2.8배 이상 높여 장비 확대 기반을 만들어요.

인공지능 검증 플랫폼의 자동화·대량화 지출은 설계와 실험을 묶는 다음 단계예요.

신규 사업 매출은 아직 발생 전이라, 다음 분기는 계약과 공동개발 진척이 핵심 변수예요.