Keenable, AI 에이전트를 위한 웹 검색 인프라 구축

들어가며

기존 검색 엔진은 사람이 결과를 훑어보고 일부 페이지만 읽는 상황을 전제로 만들어졌다. 사용자의 시간과 집중력에는 한계가 있기 때문에 검색 순위, 요약문, 클릭 행동이 서비스 개선의 핵심 신호가 됐다.

AI 에이전트는 다른 방식으로 웹을 사용한다. 더 많은 문서를 읽고 여러 출처를 비교하며, 검색 결과를 답변뿐 아니라 조사와 실행 작업의 일부로 활용할 수 있다. Keenable은 이 변화가 사람에게 링크를 보여주는 검색과 AI에 정보를 공급하는 검색을 분리할 필요를 만든다고 본다.

Keenable은 Yandex에서 검색·AI·클라우드 부문을 이끌었던 Andrey Styskin과 독일 AI 과학자 Matthias Petri가 공동 설립했다. Accel이 투자를 주도했고 Conviction Partners와 여러 엔젤 투자자가 참여한 2,600만 달러 시드 라운드와 함께 스텔스 모드에서 공식적으로 모습을 드러냈다.

핵심 내용

• AI용 대규모 웹 인덱스. Keenable은 1,000억 개가 넘는 문서를 담은 웹 검색 인덱스를 구축했다고 설명한다. API는 여러 AI 연구소와 추론 서비스 제공업체에서 학습 및 실행 단계에 사용되고 있지만, 고객 이름은 공개하지 않았다.
• 관건은 검색 공간의 축소다. 인터넷 전체를 매번 훑으면 처리 비용이 급격히 커진다. 회사는 질의와 작업의 목적에 맞춰 검색 범위를 빠르게 좁힐 수 있는 인덱스 구조와 검색 기술을 개발하고 있다.
• 여러 출처를 결합하는 기능. 개발 중인 Web Query Language는 하나의 웹 문서에 답이 모두 담겨 있지 않더라도 여러 출처의 정보를 조합해 AI가 질문에 답하도록 지원하는 것을 목표로 한다.
• 실시간 검색도 초기 활용처다. 음성 AI 기업 Gradium과 제휴해 실시간 정보 검색을 지원한다. 미국과 유럽에 걸쳐 현재 15명의 엔지니어를 두고 있으며, 새 자금으로 연말까지 인력을 늘릴 계획이다.

의미와 과제

AI 중심 검색 시장에는 이미 Brave와 Exa 같은 업체가 진입해 있다. Google 역시 AI 시대에 맞춰 검색 경험을 개편하고 있다. Keenable의 차별점은 기존 검색 화면에 대화형 기능을 추가하는 데 그치지 않고, 인덱스 구조와 질의 처리 방식, 운영 비용 같은 기반 계층을 다시 설계하려 한다는 데 있다.

시장 배경도 중요하다. 투자에 참여한 Accel의 파트너 Zhenya Loginov는 Google과 Microsoft가 기존 검색 API를 축소하거나 파트너를 선별하는 방향으로 움직이고 있다고 설명했다. 자체 서비스와의 경쟁을 피하려는 움직임이 이어지면서 AI 기업이 이용할 수 있는 웹 규모 검색 인프라의 선택지가 줄어들고 있다는 의미다.

그러나 이 사업은 비용 부담이 크다. 거대한 인덱스를 유지하려면 웹 문서를 수집하고 갱신하는 것뿐 아니라 관련성, 응답 속도, 출처의 신뢰성도 계속 관리해야 한다. Keenable 역시 인덱스 구축이 매우 비싸다고 인정하며 확장 속도를 조절하고 있다.

AI 에이전트가 검색을 일회성 사용자 행동이 아니라 작업 중 반복적으로 호출하는 백엔드 기능으로 만든다면 전문 검색 인프라의 가치는 높아질 수 있다. 다만 Keenable이 말하는 ‘AI 에이전트의 다음 Google’이 되려면 고객 확보, 가격 경쟁력, 장기적인 인덱스 품질을 입증해야 한다. 검색의 중심은 인간이 링크를 클릭하는 경험에서 소프트웨어가 조사하고 추론하며 행동하는 기반으로 이동하고 있다.

출처: TechCrunch AI