알테오젠 "실탄 6300억, 새 기술 도입에 투자"
https://n.news.naver.com/article/015/0005341692?sid=105
코스닥 대장주인 알테오젠은 새 성장동력 사업으로 고농축 제형과 장기지속형 약물전달 기술 확보를 우선 검토할 계획이다. 고농축 제형은 약물의 농도를 높여 한 번에 맞는 주사액의 양을 줄여주는 기술이다. 장기지속형은 약물이 체내에서 천천히 방출되도록 해 투약 빈도를 줄이는 게 목적이다.
박 회장은 고농축 제형 기술의 경우 약물의 확산을 돕는 ALT-B4와 결합해 효과를 높일 수 있을 것으로 보고 있다. 그는 “지난 1년간 국내외 기업들과 접촉해 왔으며 기술 도입이나 인수를 추진할 것”이라며 “다양한 약물전달 기술을 확보해 종합 약물전달시스템(DDS) 플랫폼 기업으로 사업을 확대하겠다”고 했다.
https://n.news.naver.com/article/015/0005341692?sid=105
코스닥 대장주인 알테오젠은 새 성장동력 사업으로 고농축 제형과 장기지속형 약물전달 기술 확보를 우선 검토할 계획이다. 고농축 제형은 약물의 농도를 높여 한 번에 맞는 주사액의 양을 줄여주는 기술이다. 장기지속형은 약물이 체내에서 천천히 방출되도록 해 투약 빈도를 줄이는 게 목적이다.
박 회장은 고농축 제형 기술의 경우 약물의 확산을 돕는 ALT-B4와 결합해 효과를 높일 수 있을 것으로 보고 있다. 그는 “지난 1년간 국내외 기업들과 접촉해 왔으며 기술 도입이나 인수를 추진할 것”이라며 “다양한 약물전달 기술을 확보해 종합 약물전달시스템(DDS) 플랫폼 기업으로 사업을 확대하겠다”고 했다.
Naver
알테오젠 "실탄 6300억, 새 기술 도입에 투자"
“6000억원대 보유자금을 바탕으로 이르면 올해 말, 늦어도 내년 초엔 외부 기술 도입과 인수합병(M&A)에 본격 나설 계획입니다.” 박순재 알테오젠 회장(사진)은 12일 인터뷰에서 “자체 연구개발(R
Forwarded from 돼지바
https://www.mt.co.kr/stock/2026/08/04/2026080409143261978
엄 연구원은 큐리언트와 론자의 빠른 시일 내 이중 페이로드 ADC 플랫폼의 수익 배분 구조 계약이 기대된다고 강조했다
8월 리폿에 언급
엄 연구원은 큐리언트와 론자의 빠른 시일 내 이중 페이로드 ADC 플랫폼의 수익 배분 구조 계약이 기대된다고 강조했다
8월 리폿에 언급
머니투데이
"론자가 선택한 이중 ADC"… 큐리언트, CDK7i로 글로벌 게임체인저 부상 - 머니투데이
신한투자증권은 큐리언트에 대해 독자 개발 중인 CDK7 저해제 '모카시클립(Q901)'과 이를 활용한 이중 페이로드 ADC(항체-약물 접합체) 'QP101'을 통해 글로벌 제약·바이오 시장의 게임체인저로 주목받는다고 4일 평가했다.
Forwarded from 지투지바이오
1. 초고농축 SC / 장기지속형 기술 전부 지투지바이오임
2. 초고농축 항체 SC 750 mg/ml 전세계 1등
3. 장기지속형 펩타이드 고함량(50% 이상) 전세계 1등
4. "펩타이드 + 항체" co-formulation 전세계 유일무이
5. 더이상 무슨 말을 혀.. 그냥 쓸어 담는 일만 남음
https://www.hankyung.com/article/2026101268781
2. 초고농축 항체 SC 750 mg/ml 전세계 1등
3. 장기지속형 펩타이드 고함량(50% 이상) 전세계 1등
4. "펩타이드 + 항체" co-formulation 전세계 유일무이
5. 더이상 무슨 말을 혀.. 그냥 쓸어 담는 일만 남음
https://www.hankyung.com/article/2026101268781
한국경제
알테오젠 "실탄 6300억, 새 기술 도입에 투자"
알테오젠 "실탄 6300억, 새 기술 도입에 투자", 박순재 알테오젠 회장 고농축·장기지속형 기술 도입 "신약 개발부터 생산·판매까지 완전통합형 바이오기업 도약"
Forwarded from [삼성 이영진] 글로벌 AI/SW
메타, Muse Wonder(aka watermelon🍉) 출시
: 메타는 개인 및 업무용 AI 에이전트에 특화된 Muse Wonder와 Muse Wonder Full 공개
: GW급 Prometheus 데이터센터에서 학습한 모델로, 개인 초지능 구현을 위한 핵심 기술로 소개
: AAII 기준 Muse Wonder 52점, Wonder Full 56점 기록. 6주 전 출시된 Muse Spark 1.3(48점) 대비 각각 4점, 8점 상승. 특히 Wonder Full은 10개 평가 항목 모두에서 기존 모델 성능을 상회
: 에이전트 성능 개선이 두드러짐. Wonder Full 기준 Terminal-Bench 4.0은 33%에서 57%, GDPval-AA는 1,681에서 1,857 Elo, AA-Briefcase는 1,581에서 1,729 Elo로 상승. 전체 10개 평가 중 6개에서 상위 3위 기록하며 지식 업무와 과학적 추론에서 강점 확인
: 코딩 에이전트 성능도 크게 개선. Artificial Analysis Coding Agents Index에서 Wonder Full 68점, Wonder 63점으로 기존 Spark 1.3(54점)을 상회. Wonder Full은 Claude Sonnet 5.5(68점)와 동률이며 Opus 5.5(66점)를 앞섬
: 핵심 기술은 Active Memory와 Active Focus. Active Memory는 대화 간 사용자 맥락을 유지하고 필요한 정보를 능동적으로 검색하는 기능
: Active Focus는 장시간 작업을 지속하면서 장애물을 해결하고 새로운 정보에 맞춰 실행 계획을 조정하는 기능. 개인화된 장기 실행 에이전트 구현에 초점
: 범용성도 개선. Wonder Full은 학습 과정에서 직접 다루지 않은 새로운 작업에서도 기존 Spark 1.3보다 높은 성능을 기록
: 메타는 더 강력한 기반 모델을 활용하면서 후속학습의 성능 개선이 새로운 작업으로 효과적으로 일반화된 결과라고 설명
: 토큰 효율성은 일부 개선. 두 모델의 작업당 출력 토큰은 약 5.4만 개로 기존 대비 10% 감소. Wonder Full은 Wonder보다 입력 토큰을 16% 적게 사용하면서도 높은 성능 기록. 다만 GPT-6.1 Sol, GPT-6 Astra보다는 출력 토큰 사용량이 많은 수준
: Wonder API 가격은 입력 $4, 캐시 입력 $0.20, 출력 $20/1M 토큰. 작업당 비용은 $4.52로 GPT-6.1 Sol($0.72), Gemini 4 Argon($1.99), GPT-6 Astra($3.26)보다 높지만 Claude 주요 모델보다 낮음. Wonder Full의 API 가격은 미공개
: 두 모델 모두 100만 토큰 컨텍스트와 텍스트, 이미지, 동영상, 오디오 입력 지원. Wonder는 Meta Model API와 Muse Code에서 즉시 이용 가능하며, Wonder Full은 Muse Code 구독자에게 우선 제공. 향후 Muse 서비스에도 적용할 예정
https://research.meta.ai/blog/muse-wonder
: 메타는 개인 및 업무용 AI 에이전트에 특화된 Muse Wonder와 Muse Wonder Full 공개
: GW급 Prometheus 데이터센터에서 학습한 모델로, 개인 초지능 구현을 위한 핵심 기술로 소개
: AAII 기준 Muse Wonder 52점, Wonder Full 56점 기록. 6주 전 출시된 Muse Spark 1.3(48점) 대비 각각 4점, 8점 상승. 특히 Wonder Full은 10개 평가 항목 모두에서 기존 모델 성능을 상회
: 에이전트 성능 개선이 두드러짐. Wonder Full 기준 Terminal-Bench 4.0은 33%에서 57%, GDPval-AA는 1,681에서 1,857 Elo, AA-Briefcase는 1,581에서 1,729 Elo로 상승. 전체 10개 평가 중 6개에서 상위 3위 기록하며 지식 업무와 과학적 추론에서 강점 확인
: 코딩 에이전트 성능도 크게 개선. Artificial Analysis Coding Agents Index에서 Wonder Full 68점, Wonder 63점으로 기존 Spark 1.3(54점)을 상회. Wonder Full은 Claude Sonnet 5.5(68점)와 동률이며 Opus 5.5(66점)를 앞섬
: 핵심 기술은 Active Memory와 Active Focus. Active Memory는 대화 간 사용자 맥락을 유지하고 필요한 정보를 능동적으로 검색하는 기능
: Active Focus는 장시간 작업을 지속하면서 장애물을 해결하고 새로운 정보에 맞춰 실행 계획을 조정하는 기능. 개인화된 장기 실행 에이전트 구현에 초점
: 범용성도 개선. Wonder Full은 학습 과정에서 직접 다루지 않은 새로운 작업에서도 기존 Spark 1.3보다 높은 성능을 기록
: 메타는 더 강력한 기반 모델을 활용하면서 후속학습의 성능 개선이 새로운 작업으로 효과적으로 일반화된 결과라고 설명
: 토큰 효율성은 일부 개선. 두 모델의 작업당 출력 토큰은 약 5.4만 개로 기존 대비 10% 감소. Wonder Full은 Wonder보다 입력 토큰을 16% 적게 사용하면서도 높은 성능 기록. 다만 GPT-6.1 Sol, GPT-6 Astra보다는 출력 토큰 사용량이 많은 수준
: Wonder API 가격은 입력 $4, 캐시 입력 $0.20, 출력 $20/1M 토큰. 작업당 비용은 $4.52로 GPT-6.1 Sol($0.72), Gemini 4 Argon($1.99), GPT-6 Astra($3.26)보다 높지만 Claude 주요 모델보다 낮음. Wonder Full의 API 가격은 미공개
: 두 모델 모두 100만 토큰 컨텍스트와 텍스트, 이미지, 동영상, 오디오 입력 지원. Wonder는 Meta Model API와 Muse Code에서 즉시 이용 가능하며, Wonder Full은 Muse Code 구독자에게 우선 제공. 향후 Muse 서비스에도 적용할 예정
https://research.meta.ai/blog/muse-wonder
Meta AI Research
Muse Wonder: A Frontier Model For Personal & Professional AI Agents
Muse Wonder is Meta's frontier AI model that keeps track of what matters to you with Active Memory & Active Focus to work towards your goals at work & life.
Forwarded from 루팡
일론 머스크
중국이 어떤 제품의 제조 방법을 알아내면, 생산 규모를 확대하는 능력은 종종 전 세계 나머지 국가를 모두 합친 것보다 뛰어납니다. 예를 들어, 리튬 배터리와 태양광 산업에서 이러한 현상을 확인할 수 있었습니다.
스페이스X는 드문 반례입니다. 스페이스X가 궤도로 운송하는 화물의 총질량은 전 세계 나머지 국가를 합친 것보다 대략 10배나 많습니다. 하지만 현재 중국은 스페이스X를 제외한 전 세계 궤도 운송 물량의 대부분을 차지하고 있습니다. 스페이스X는 이러한 구도에서 나타나는 이례적인 존재입니다.
RAM은 다를 수도 있습니다. 하지만 불과 약 3년 전만 해도 RAM은 이익률이 낮은 범용 제품이었습니다. LPDDR5와 LPDDR6는 공통 표준에 따라 설계되며, 중국은 이와 관련된 기술적 과제들을 빠르게 해결하고 있는 것으로 보입니다.
차세대 HBM 아키텍처와 로직 반도체 아래에 SRAM 계층을 배치하는 기술, 그리고 로직 반도체의 냉각 문제를 해결하면서 그 위에 RAM을 3차원으로 적층하는 기술 등은 해결하기가 더 어려울 것입니다.
중국이 어떤 제품의 제조 방법을 알아내면, 생산 규모를 확대하는 능력은 종종 전 세계 나머지 국가를 모두 합친 것보다 뛰어납니다. 예를 들어, 리튬 배터리와 태양광 산업에서 이러한 현상을 확인할 수 있었습니다.
스페이스X는 드문 반례입니다. 스페이스X가 궤도로 운송하는 화물의 총질량은 전 세계 나머지 국가를 합친 것보다 대략 10배나 많습니다. 하지만 현재 중국은 스페이스X를 제외한 전 세계 궤도 운송 물량의 대부분을 차지하고 있습니다. 스페이스X는 이러한 구도에서 나타나는 이례적인 존재입니다.
RAM은 다를 수도 있습니다. 하지만 불과 약 3년 전만 해도 RAM은 이익률이 낮은 범용 제품이었습니다. LPDDR5와 LPDDR6는 공통 표준에 따라 설계되며, 중국은 이와 관련된 기술적 과제들을 빠르게 해결하고 있는 것으로 보입니다.
차세대 HBM 아키텍처와 로직 반도체 아래에 SRAM 계층을 배치하는 기술, 그리고 로직 반도체의 냉각 문제를 해결하면서 그 위에 RAM을 3차원으로 적층하는 기술 등은 해결하기가 더 어려울 것입니다.
알테오젠 적용 ‘키트루다 SC’, 美 출시 1년 만 전환율 16%…UBS “목표 달성 순항”
https://www.edaily.co.kr/News/Read?newsId=02145126645612592&mediaCodeNo=257
https://www.edaily.co.kr/News/Read?newsId=02145126645612592&mediaCodeNo=257
이데일리
알테오젠 적용 ‘키트루다 SC’, 美 출시 1년 만 전환율 16%…UBS “목표 달성 순항”
알테오젠(196170)의 피하주사(SC) 제형 전환 기술이 적용된 미국 머크(MSD)의 면역항암제 ‘키트루다 큐렉스(Keytruda Qlex·키트루다 SC)’가 미국 출시 약 1년 만에 매출 기준 전환율 15.8%를 기록했다. 글로벌 투자은행 UBS는 현재 추세라면 ...
Forwarded from 루팡
AMD 리사 수 CEO, CPU TAM 전망
"불과 1년 전만 해도 사람들은 CPU 시장이 약 200억 달러 규모이며, 향후 몇 년 동안 한 자릿수 성장률을 기록할 것으로 예상했을 것입니다."
"그러나 우리는 지난 9개월 동안 CPU 시장의 전체 유효시장 규모(TAM) 전망을 세 차례나 상향 조정했습니다."
"그만큼 전체 CPU 수요가 크게 증가하는 것을 확인했기 때문입니다.
이제 CPU 시장은 향후 4~5년 동안 연평균 약 50%의 성장률(CAGR)을 기록하며, 2,000억 달러를 넘어설 것으로 예상합니다."
"불과 1년 전만 해도 사람들은 CPU 시장이 약 200억 달러 규모이며, 향후 몇 년 동안 한 자릿수 성장률을 기록할 것으로 예상했을 것입니다."
"그러나 우리는 지난 9개월 동안 CPU 시장의 전체 유효시장 규모(TAM) 전망을 세 차례나 상향 조정했습니다."
"그만큼 전체 CPU 수요가 크게 증가하는 것을 확인했기 때문입니다.
이제 CPU 시장은 향후 4~5년 동안 연평균 약 50%의 성장률(CAGR)을 기록하며, 2,000억 달러를 넘어설 것으로 예상합니다."
Forwarded from 여고생 코쨩👉🔕
2026년 느낀점 : 몇년간 투자자들이 쌓아왔던 경험칙과 규칙들이 급진적으로 파괴되고 재편되는 느낌
여고생 코쨩👉🔕
2026년 느낀점 : 몇년간 투자자들이 쌓아왔던 경험칙과 규칙들이 급진적으로 파괴되고 재편되는 느낌
코짱누나 말씀에 진짜 공감...