GE HealthCare 3분기 실적 호조, AI와 방사성의약품 공급에 주목
GE HealthCare의 3분기 실적은 회사 기대치를 웃돌았지만, 다음 행보는 인공지능과 소프트웨어로는 없앨 수 없는 제약, 즉 방사성 붕괴를 연결한다. 회사는 10월 28일 실적을 발표했으며, 그 시점에는 방사성의약품 제조 기업 인수 계획이 이미 공개된 상태였다. 이 두 가지 전개는 재무 실적 헤드라인과 함께 병원 소프트웨어 및 물리적 공급망에도 주목해야 하는 이유를 보여준다.
방사성의약품은 방사성 물질을 포함한 의약품으로, 제품에 따라 진단이나 치료에 사용된다. 그 유용성은 제한된 시간 안에 적절한 물질을 전달하는 데 부분적으로 좌우된다. AI는 병원 활동의 조직화를 도울 수 있지만, 동위원소의 물리적 반감기, 즉 방사능의 절반이 붕괴하는 데 걸리는 시간을 늘릴 수는 없다.
이로 인해 병원, 공급업체, 소프트웨어 구매자에게는 현실적인 긴장이 생긴다. 예측이 개선되더라도 이용 가능한 인력, 장비, 사용할 수 있는 영상화 약제가 필요하다. Siemens Healthineers는 이미 Radiopharma 사업을 통해 영상 기술과 방사성의약품 제조를 결합하고 있다. GE HealthCare의 계획된 SOFIE 인수는 이러한 물리적 공급 계층에서의 입지를 강화하는 한편, 최근의 운영 AI는 병원 내부의 조율을 겨냥한다.
GE HealthCare 3분기 실적, 전체 사업보다 빠른 진단 부문 성장 보여줘
GE HealthCare는 9월 30일 종료 분기에 7.2%의 매출 성장과 6.2%의 유기적 매출 성장을 보고했다. 유기적 성장은 특정 인수, 처분 및 환율 효과를 제외한다. 회사는 실적이 기대를 웃돌았다고 밝혔으며 연간 전망도 상향했다.
회사의 3분기 실적에 따르면 제약 진단 부문 매출은 13.0% 증가했으며, Advanced Imaging Solutions는 6.1% 증가했다. Patient Care Solutions 매출은 8.5% 늘었다. 이 수치는 진단 부문이 단순히 실적 논의의 주변 주제가 아니라 중요한 기여 요인이었음을 보여준다.
이번 분기는 더 폭넓은 진단 부문 성장 흐름을 뒷받침하지만, 그 성장에서 AI의 기여를 분리해 보여주지는 않는다.
실적 논의가 스캐너, 소프트웨어, 영상화 약제, 미래 치료 경로를 오갈 때 이 구분은 중요하다. 이 활동들은 같은 회사 안에 속하지만 서로 다른 메커니즘으로 수요를 창출한다. 병원은 새로운 운영 AI 애플리케이션을 구매하지 않고도 영상화 약제를 도입할 수 있다.
반대의 경우도 마찬가지다. 병원은 방사성의약품 공급업체를 바꾸지 않고 수용 능력 계획용 소프트웨어를 평가할 수 있다. 모든 개선을 단일 AI 전략의 증거로 취급하면 실적의 배경이 된 구매 결정을 가리게 된다.
GE HealthCare의 3분기 실적을 평가하는 독자에게 유용한 질문은 이들 사업 간의 관계다. 회사가 고객이 진료 경로의 더 많은 부분을 조율하도록 돕는다면 우위를 얻는가? 아니면 고객은 계속 장비, 의약품, 소프트웨어를 각각 독립적으로 선택하는가?
보고된 이번 분기만으로는 이 질문에 답할 수 없다. 이는 사업 성과의 증거를 제공하는 반면, 제품 및 인수 발표는 경영진이 확장하려는 영역을 설명한다. 이들은 관련된 신호이지만 증거의 무게는 다르다.
이는 실적 호조를 해석하는 방식도 바꾼다. 더 강한 실적은 투자를 뒷받침할 수 있지만, 발표된 모든 계획이 이미 측정 가능한 수익을 창출하고 있음을 입증하지는 않는다. 재무적 모멘텀과 제품 검증은 별도의 분석이 필요하다.
병원도 공급업체 프레젠테이션을 검토할 때 비슷한 구분에 직면한다. 공급업체의 전반적인 성장은 상업적 견인력을 나타낼 수 있지만, 특정 애플리케이션이 현지 운영을 개선할 것까지 입증하지는 않는다. 구매자는 여전히 자신의 워크플로에 적합한 증거가 필요하다.
따라서 당장의 변화는 구체적이지만 제한적이다. GE HealthCare는 진단 서비스 제공에서 더 폭넓은 역할을 추구하면서 더 강한 분기 실적을 내고 전망을 상향했다. AI에 대한 회사의 목표는 이 그림 안에 속하지만, 각 혜택은 여전히 평가가 필요하다.
이러한 틀은 실적의 의미를 보존하면서도 실적 헤드라인을 임상적 또는 기술적 판정으로 바꾸지 않는다. 또한 고객이 실제로 마주하는 운영 제약에 주의를 돌린다.
짧은 수명의 영상화 약제, 공급을 제품 내부로 끌어들여
GE HealthCare는 10월 5일 SOFIE Biosciences 인수 계약을 발표했다. 회사는 규제 승인 및 기타 조건을 전제로 거래가 2027년 상반기에 완료될 것으로 예상한다. 따라서 분기 실적이 발표된 시점에는 소유권이 이전되지 않았다.
계획된 SOFIE 인수에는 21개의 사이클로트론을 운영하는 미국 내 15개 제조 시설 네트워크가 포함된다. 사이클로트론은 특정 방사성 동위원소를 생산하는 데 사용되는 입자 가속기다. GE HealthCare는 이 네트워크가 환자 진료 현장 인근의 공급 역량을 강화할 것이라고 밝혔다.
회사는 관련 영상화 약제에 사용되는 방사성 동위원소인 플루오린-18의 반감기가 110분이라고 설명한다. 발표문은 또한 SOFIE가 이미 GE HealthCare의 Flyrcado 제품을 제조하고 있다고 밝힌다.
수명이 짧은 영상화 약제에서는 신뢰할 수 있는 공급이 제품의 실질적 가치 일부를 이룬다.
전략적 의미는 운송을 넘어선다. 실제로 사용할 수 있는 예약을 위해서는 생산, 배송, 환자 준비, 스캐너 가용성의 조율이 필요하다. 각 의존 요소는 예정된 검사가 진행될 수 있는지에 영향을 준다.
이 때문에 방사성의약품 공급은 일반적인 재고 계획과 다르다. 병원은 이전에 주문한 물질이 동일한 방사능 활성을 무기한 유지한다고 가정할 수 없다. 시간은 단지 배송의 편의성을 바꾸는 것이 아니라 물질 자체에 영향을 미친다.
조달팀에게 이는 공급업체 평가를 더 운영 중심으로 만든다. 제품 가용성과 함께 지리적 서비스 범위도 중요하다. 일상적 일정 관리와 함께 비상 대응 체계도 중요하다. 공급업체의 변경 사항 전달 능력은 물품이 영상의학 부서에 도착하기 전부터 중요해진다.
소유권은 또한 상충 관계를 수반한다. 인수된 네트워크는 경영진이 투자와 운영 우선순위에 더 직접적인 영향을 미칠 수 있게 한다. 동시에 시설 유지, 인력 조율, 고객 관계 보존에 대한 책임도 만든다.
시설이 다른 기업 소유로 옮겨간다고 해서 자동으로 개선되는 것은 아니다. 병원이 궁극적으로 경험하는 것은 조직도표가 아니라 공급 성과다. 주장되는 모든 이점은 고객이 받는 서비스에서 드러나야 한다.
압박은 동일한 워크플로 내 여러 참여자에게 가해진다. 제조업체는 현실적인 생산 계획이 필요하다. 영상의학 부서는 실제 공급을 반영한 일정이 필요하다. 병원 리더는 이러한 계획이 어긋날 때 가시성이 필요하다.
AI 개발자에게 이는 문제의 경계를 유용하게 설정한다. 예측은 예상되는 일정 충돌을 식별할 수 있다. 그 충돌을 해결하려면 여전히 이용 가능한 대안과 행동할 권한을 가진 사람이 필요하다.
따라서 소프트웨어는 부분적으로 물리적 제약에 의해 좌우되는 시스템에서 보조적 역할을 한다. 기회는 그러한 제약 주변에서 피할 수 있는 조율 실패를 줄이는 데 있다. 그 제약에서 자유로울 수 있음을 암시하는 주장은 더 면밀한 검토가 필요하다.
이 때문에 이 인수는 기술 독자에게도 관련성이 있다. 이는 디지털 도구를 판매하는 기업이 그 도구가 수용해야 하는 물리적 인프라에도 영향력을 확보하려 한다는 점을 보여준다.
심장 영상화가 보여주는, 스캐너만으로는 충분하지 않은 수용 능력
Flyrcado는 진단 제품과 이를 둘러싼 진료 과정 간의 관계를 보여주는 구체적 사례다. FDA는 관상동맥질환이 알려졌거나 의심되는 성인을 대상으로 이를 승인했다. 적응증은 심장 근육의 불충분한 혈류와 심근경색 평가에 관한 것이다.
FDA의 심장 영상화 승인은 방사성 추적자의 신호를 감지하는 영상 방식인 양전자방출단층촬영(PET)과 함께 사용하는 방식을 설명한다. 이 약물은 휴식 상태 또는 운동이나 약물로 유도된 스트레스 상태에서의 영상화를 지원한다.
승인된 영상화 약제는 임상적 선택지를 만들지만, 그 선택지를 제공하려면 조율된 서비스가 필요하다.
이러한 서비스를 확대하기 전에 영상 서비스 제공자가 답해야 할 운영상 질문을 생각해 볼 수 있다. 적절한 약제를 안정적으로 확보할 수 있는가? 환자 준비를 검사 일정에 맞출 수 있는가? 다른 예약을 방해하지 않고 변경 사항을 수용할 수 있는가?
이 질문들은 제품 승인을 문제 삼지 않는다. 이들은 구현의 다른 계층을 설명한다. 규제 승인은 허용된 사용을 확립하지만, 제공자는 여전히 자체 환경 안에서 서비스를 조직해야 한다.
이러한 구분은 기업 논의가 암, 심장학, 신경학을 함께 묶을 때 특히 중요해진다. 광범위한 방사성의약품 전략이 하나의 제품이 모든 질환에 사용된다는 뜻은 아니다. 각 제품에는 의도된 용도에 맞는 근거와 승인이 필요하다.
알츠하이머병을 언급할 때도 같은 주의가 적용된다. 진단 검사와 치료는 서로 다른 역할을 한다. 영상화 약제에 관한 근거를 그 약제가 기저 질환을 치료한다는 증거로 제시해서는 안 된다.
기술 구매자에게 이는 통합 진료 주장을 검토하는 실용적 방법을 제공한다. 제품이 바꾸는 구체적인 단계가 무엇인지 물어야 한다. 이어서 남은 단계 중 어떤 것이 다른 팀, 공급업체 또는 시스템에 의존하는지 물어야 한다.
영상의학 부서는 더 이른 시점에 유용한 정보를 얻을 수 있지만, 여전히 일정 병목에 직면할 수 있다. 병원은 더 나은 예측을 받을 수 있지만, 대응에 필요한 인력이 부족할 수 있다. 두 상황 모두 유용한 기술로부터 얻는 가치를 제한할 수 있다.
따라서 관련 지표는 스캐너나 애플리케이션이 의도대로 작동하는지보다 더 폭넓다. 구매자는 실제 운영 조건에서 전체 프로세스가 더 신뢰할 수 있게 되는지 검토해야 한다.
이 분석은 잘못된 비교도 피하게 한다. 약물의 진단 성능은 소프트웨어 애플리케이션의 효과를 입증할 수 없다. 소프트웨어 도입 역시 새로운 약물이 임상 결과를 개선한다는 사실을 입증할 수 없다.
각 주장은 이에 부합하는 형태의 증거를 필요로 한다. 제품 승인, 워크플로 평가, 재무 성과, 환자 결과는 서로 다른 질문에 답한다. 이를 하나의 성공 서사로 결합하면 이야기는 마케팅하기 쉬워지지만 평가하기는 어려워진다.
과장된 주장 없이도 사업 기회는 실질적인 측면에서 상당하다. 제공자가 이용 가능한 진단 선택지를 신뢰할 수 있는 서비스로 전환하도록 돕는 일은 분명한 문제를 해결한다. 과제는 공급업체의 기여가 어디에서 시작되고 끝나는지를 입증하는 것이다.
병원 AI는 조율을 겨냥하고, 경쟁사는 공급망을 구축한다
GE HealthCare는 9월 15일 CareIntellect for Operations를 출시했다. 회사는 이를 병원 자원 제약을 최대 72시간 앞서 예측하는 AI 애플리케이션으로 설명한다. 입력 데이터에는 환자, 인력, 병상, 운영 지연에 관한 정보가 포함된다.
이 병원 수용능력 애플리케이션은 운영 압박과 예상 퇴원 시점을 각각 위한 별도 모델을 사용한다. GE HealthCare는 Duke Health와 The Queen’s Health Systems를 첫 임상 평가 사이트로 선정했다. 이러한 도입은 애플리케이션을 평가할 기회를 제공하지만, 약속된 효익에 대한 독립적인 입증은 아니다.
여기서 중요한 AI의 기회는 사람들이 워크플로를 바꿀 수 있을 만큼 이른 시점에 제약 요인에 대응하도록 돕는 데 있다.
이 목표는 소프트웨어 논의와 공급 논의를 연결하지만, 두 가지를 동일한 이니셔티브로 만들지는 않는다. 병원 예측은 진료 제공 내부의 활동에 관한 것이다. 방사성의약품 제조는 일부 진료 경로에 필요한 물질의 가용성에 관한 것이다.
따라서 구매자는 이들 제품이 이미 통합된 일정 관리 시스템으로 작동한다고 가정해서는 안 된다. 여기서 검토한 발표들은 CareIntellect를 SOFIE의 생산 및 배송과 직접 연결하는 통합 서비스를 입증하지 않는다.
대신 전략적 연결점은 분석적이다. 두 이니셔티브 모두 진료 접근성에 영향을 주는 의존성을 다룬다. 하나는 운영에 대한 예측력을 개선하려 하며, 다른 하나는 물리적 공급에서 GE HealthCare의 역할을 확대하려 한다.
경쟁 구도는 유용한 기준점이 된다. Siemens Healthineers는 PETNET Solutions와 Advanced Accelerator Applications Molecular Imaging을 결합한 방사성의약품 네트워크를 설명한다. 이 포지셔닝은 제조와 유통이 이미 분자영상 분야의 경쟁 환경 일부를 이루고 있음을 보여준다.
이 비교만으로 어느 공급업체가 더 우수한지는 판단할 수 없다. 네트워크 소유 여부만으로 지역별 가용성, 서비스 일관성 또는 특정 의료기관에 대한 적합성에 관한 질문에 답할 수는 없다. 그러한 비교에는 기업의 설명을 넘어서는 정보가 필요하다.
다만 GE HealthCare의 움직임이 기존 경쟁 시장에 진입하고 있다는 점은 분명하다. 병원들은 제안된 네트워크를 단독으로 평가하는 대신 대체 가능한 배송 체계와 비교해 공급업체를 평가할 수 있다.
소프트웨어 공급업체의 과제는 의사결정과의 관련성이다. 병목을 식별하는 예측도 누군가 이를 해석하고 계획을 변경하지 않는다면 활용 가치는 제한적이다. 예측 성능과 함께 조직의 대응이 중요하다.
장비 및 의약품 공급업체의 과제는 고객 워크플로와의 조율이다. 제품이 사양을 충족하더라도 복잡한 임상 일정 내에서 안정적으로 사용하기 어려울 수 있다.
공통 과제는 정보를 행동으로 연결하는 것이다. 이를 위해서는 명확한 책임, 신뢰할 수 있는 데이터, 그리고 조건이 바뀔 때 실행 가능한 대안이 필요하다. AI라는 라벨을 붙인다고 이러한 요구사항이 사라지지는 않는다.
이 때문에 GE HealthCare의 3분기 실적을 병원 AI의 효과에 대한 찬반 투표처럼 다뤄서는 안 된다. 해당 분기는 회사 실적을 설명한다. 평가 사이트와 고객 운영 결과는 소프트웨어가 무엇을 기여하는지라는 더 좁은 질문에 답해야 한다.
더 나은 예측에도 더 나은 운영을 입증할 증거가 필요하다
GE HealthCare의 기술 설명은 운영 AI가 예측 과제에 접근하는 방식을 보여준다. 압박 모델은 시간 기반 병원 데이터를 분석한다. 퇴원 모델은 환자가 퇴원할 가능성이 높은 시점을 추정하기 위해 임상 이벤트의 순서를 검토한다.
이 회사의 운영 예측 모델은 예측을 권장 조치와 결합한다. 회사는 상황 변화에 따라 직원이 검토하는 권고안을 설명한다. 이는 AI가 병원 효율성을 개선한다는 일반적인 주장보다 훨씬 구체적인 제안이다.
해결되지 않은 쟁점은 유용한 예측이 실제 병원 환경에서 일관되게 더 나은 의사결정으로 이어지는가이다.
예측 품질과 운영상 이점은 관련돼 있지만 서로 바꿔 말할 수는 없다. 예측이 압박을 정확히 예상하더라도 병원에 실질적인 대응 수단이 없을 수 있다. 반대로 권고안이 합리적으로 보여도 중요한 결과를 개선하지 못할 수 있다.
구매자는 우선 소프트웨어가 바꾸도록 설계된 의사결정을 식별해야 한다. 의도된 조치는 서비스 일정 재조정인가, 퇴원 장애 요인 검토인가, 아니면 가용 자원의 재배치인가? 명확한 답이 있을수록 평가는 더 의미 있어진다.
다음 질문은 책임에 관한 것이다. 누군가는 권고안을 수용할지 결정하고, 영향을 받는 팀에 그 조치를 설명해야 한다. 소유권이 불분명하면 유용한 정보가 부서 사이에 방치될 수 있다.
데이터 품질도 또 다른 불확실성을 만든다. 운영 기록에는 실제 발생한 일뿐 아니라 사람들이 진료를 문서화하는 방식도 반영된다. 누락되거나 지연된 입력은 예측 애플리케이션이 파악하는 내용에 영향을 줄 수 있다.
지역별 워크플로도 중요하다. 인력 배치 방식이나 서비스 가용성이 다르기 때문에 한 의료기관에 적합한 권고안이 다른 곳에서는 실용적이지 않을 수 있다. 구매자는 그러한 조건을 반영한 증거를 필요로 한다.
따라서 평가는 예측에서 행동, 결과에 이르는 완전한 사슬을 검토해야 한다. 모델 성능만 보고하면 구매 판단에서 중요한 부분이 답 없이 남는다.
과거 비교에도 주의가 필요하다. 평가 기간 중 병원의 운영 조건은 바뀔 수 있다. 수요, 인력 또는 내부 절차의 차이는 관측된 개선을 무엇이 유발했는지에 대한 주장들을 복잡하게 만들 수 있다.
이러한 고려 사항은 제품 범주를 일축하지 않으면서도 신중한 회의론을 뒷받침한다. 병원 조율은 예측이 실제로 활용될 수 있는 영역이다. 적절한 대응은 운영상 주장에 부합하는 증거를 요구하는 것이다.
SOFIE 거래에도 유사한 규율이 적용된다. 발표된 인수는 합리적인 전략을 설명할 수 있지만 실행 문제는 여전히 남는다. 거래 종결 조건, 통합 결정 및 고객 연속성은 계속 중요하다.
GE HealthCare는 거래 완료 후에도 SOFIE가 독립적인 제조 파트너로서 고객 서비스 제공을 계속할 것이라고 밝혔다. 다른 방사성의약품 공급업체의 제품을 사용하는 고객에게는 그 역할 유지가 중요할 것이다.
따라서 상업적 과제는 포트폴리오에 시설을 추가하는 것보다 더 넓다. 회사는 자사 제품 전략과 이해관계가 완전히 일치하지 않는 조직들 사이에서도 신뢰를 유지해야 한다.
실적 이야기를 해석하는 독자에게 이러한 구분은 여러 근거 없는 비약을 막아준다. 진단 사업 성장은 AI 주도 성장을 입증하지 않는다. 계획된 인수는 배송 개선을 입증하지 않는다. 평가 도입은 광범위한 운영 성공을 입증하지 않는다.
더 강력한 해석은 더 좁고 유용하다. GE HealthCare는 물리적 진단 공급과 병원 조율에서 상호 보완적인 위치를 추구하고 있다. 실행에서 나온 증거가 그 조합이 얼마나 많은 가치를 제공하는지 결정할 것이다.
다음 신호는 공급 실행, 병원 결과, 그리고 성장의 질이다
GE HealthCare의 3분기 실적 이야기에 대한 다음 단계의 평가는 AI에 관한 광범위한 주장보다 관찰 가능한 전개를 통해 이루어져야 한다. 계획된 인수의 종결은 더 먼 시점에 예정돼 있지만, 향후 몇 달은 실행을 명확히 할 기회를 제공한다.
가장 강력한 증거는 발표된 역량을 서비스 또는 고객 운영의 문서화된 변화와 연결할 것이다.
첫 번째 신호는 SOFIE 거래와 이를 둘러싼 운영 체계의 진전이다. 승인, 예상 종결 일정, 기존 고객에 대한 연속성 관련 업데이트를 살펴봐야 한다. 이러한 전개는 제안된 공급 전략이 순조롭게 진행 중인지 명확히 해줄 것이다.
인수 논리만 반복하는 발표는 큰 정보를 더하지 못한다. 더 유용한 정보는 고객 관계와 제조 책임을 어떻게 유지할지 설명할 것이다. 이러한 체계를 둘러싼 지연이나 불확실성은 단기 실행에 대한 신뢰를 약화시킬 수 있다.
두 번째 신호는 초기 CareIntellect 평가 사이트에서 나오는 증거다. 명확하게 정의된 운영 지표와 병원들이 변화를 어떻게 평가했는지에 대한 설명을 찾아야 한다. 신뢰할 수 있는 설명은 워크플로, 취한 조치, 평가 조건을 기술해야 한다.
추천사만으로는 핵심 질문이 열려 있는 상태로 남는다. 상세한 결과는 예측이 직원의 효과적인 대응을 돕는다는 근거를 강화할 수 있다. 애플리케이션이 도움이 되는 부분과 조정이 필요한 부분을 식별한다면 혼합된 결과도 유익한 정보가 될 수 있다.
세 번째 신호는 이후 진단 사업 성장의 질이다. 향후 공시는 모멘텀이 이어지는지, 그리고 경영진이 제품 수준의 맥락을 더 명확히 제공하는지 보여줄 수 있다. 독자들은 반복적인 수요와 인수 또는 기타 변화에 기인한 이점을 구분해야 한다.
지속적인 성장 추세는 투자에 대한 상업적 배경을 뒷받침할 수 있다. 그러나 특정 AI 애플리케이션의 공으로 돌리기 전에는 여전히 별도의 증거가 필요하다. 전체 재무 상황이 개선되더라도 이 경계는 유지돼야 한다.
기업 구매자에게 이러한 신호는 실용적인 평가 순서를 제시한다. 공급업체가 이미 제공하는 것을 확인하고, 아직 제안 단계에 남은 것을 식별하며, 투자를 확대하기 전에 필요한 증거를 정의해야 한다.
개발자에게도 같은 순서는 유용한 제품이 등장할 수 있는 지점을 보여준다. 제약 요인을 드러내고 책임 있는 의사결정을 지원하는 도구는 광범위한 최적화 약속을 제시하는 애플리케이션보다 더 명확한 수요를 다룬다.
헬스케어 기술을 추적하는 지식 노동자에게 이러한 구분을 유지하면 지속적인 보도를 더 쉽게 해석할 수 있다. 검색 가능한 지식 기반은 시간이 흐르며 공시, 제품 문서, 평가 결과를 연결하는 데 도움이 될 수 있다.
다음 실적 발표 전에 이 전략에서 구체적인 주장 하나를 선택하고 무엇이 이를 검증할지 식별하라. 공급 측면에서는 의료기관이 더 안정적인 접근성을 설명하는지 살펴보라. AI 측면에서는 직원이 의사결정을 바꾸고 정의된 운영 지표를 개선했다는 증거를 찾아라. 재무 성과 측면에서는 지속적인 수요와 뒷받침할 세부 사항이 없는 설명을 분리하라. 이러한 질문을 미리 적어둔 뒤 다음 공시를 읽고, 그 증거를 최초의 약속과 비교하라. GE HealthCare의 3분기 실적은 유용한 출발점이지만, 가장 유익한 후속 정보는 병원이 실제로 환자에게 제공할 수 있는 결과에서 나올 것이다. 다음 발표는 이 사슬의 어느 부분을 더 쉽게 검증할 수 있게 할까?
