AI 에이전트를 위한 1,000억 개 문서 인덱스 구축

2,600만 달러의 시드 자금을 확보한 키네이블(Keenable)이 AI 에이전트 전용 웹 검색 인덱스 구축에 나섰다. 이번 투자는 액셀(Accel)이 주도했으며 컨빅션 파트너스(Conviction Partners)와 일부 비즈니스 엔젤들이 참여했다. 얀덱스(Yandex)의 검색·AI·클라우드 부문을 이끌었던 안드레이 스티스킨(Andrey Styskin)과 AI 과학자 마티아스 페트리(Matthias Petri)가 공동 창업했다.

현재 키네이블이 구축한 웹 검색 인덱스는 1,000억 개 이상의 문서로 구성되어 있다. 이 인덱스를 제공하는 API는 이미 여러 AI 랩과 추론 제공업체의 학습 및 런타임 단계에서 실제 제품에 적용되어 사용 중이다. 최근에는 보이스 AI 기업인 그라디움(Gradium)과 파트너십을 체결해 실시간 정보 검색 기능을 지원하기로 했다.

단순한 검색 결과 제공을 넘어 정보 합성 능력도 강화한다. 조만간 공개될 '웹쿼리언어(WebQueryLanguage)'는 여러 웹 소스에 흩어진 정보를 조합해 AI 시스템이 답변을 생성하도록 돕는 도구다. 단일 소스에 완전한 정답이 없는 경우에도 여러 곳의 정보를 엮어 답을 낼 수 있게 하는 것이 핵심이다. 현재 미국과 유럽에 걸쳐 15명의 엔지니어를 보유하고 있으며, 올해 말까지 인력을 두 배로 늘려 시장 진입 속도를 높일 계획이다.

'10개의 파란 링크' 시대의 종료와 인프라의 분리

기존 검색 엔진은 웹페이지 전체를 훑을 시간과 주의력이 부족한 '사람'에게 최적화되어 설계되었다. 하지만 방대한 양의 정보를 빠르게 읽고 처리할 수 있는 AI 봇이 검색의 주체가 되면서, 인프라 자체를 AI에 맞게 업데이트해야 한다는 흐름이 생겼다. 키네이블은 AI 챗봇이 소스 문서에 기반해 답변을 생성(Grounding)할 때 더 높은 성능을 낸다는 점에 주목했다.

시장 참여자들의 선택지가 좁아진 배경에는 빅테크의 전략 변화가 있다. 구글과 마이크로소프트는 자사 서비스의 잠식(Cannibalization)을 막기 위해 기존 검색 API를 폐쇄하거나 파트너를 선별적으로 선택하는 번들링 전략을 취하고 있다. AI 기업들이 웹 규모의 검색 인프라를 확보하기 어려워진 틈새를 키네이블 같은 전문 인프라 기업이 공략하는 구도다.

비용 효율성 또한 핵심 경쟁 지점이다. 웹 규모의 전체 데이터를 스캔하고 서빙하는 비용은 막대하기 때문에, 쿼리에 따라 검색 공간을 빠르게 좁히는 인덱스 구조의 최적화가 필수적이다. 스티스킨은 구글 같은 거대 기업이 기존 검색 시장의 지배력 때문에 쉽게 바꾸지 못하는 '혁신가의 딜레마'를 공략해, 에이전트 기반 쿼리(Agentic Queries)에서 더 비용 효율적인 솔루션을 제공하겠다는 전략을 세웠다.

AI 실무자가 주목해야 할 인프라 선택지

AI 에이전트를 개발하는 기업이나 개발자에게 이번 사건은 검색 인프라의 의존처를 다변화할 수 있는 신호다. 그동안 구글이나 마이크로소프트의 API에 의존해 왔다면, 이제는 AI 에이전트의 특성에 맞게 설계된 전용 인덱싱 API라는 대안을 검토할 수 있게 됐다. 특히 실시간 정보 검색이 중요한 보이스 AI나 복합적인 정보 합성이 필요한 에이전트 구현 시, 기존의 '키워드 중심 검색'과 '에이전트 중심 인덱싱'의 성능 차이를 비교해 볼 필요가 있다.

관찰해야 할 지점은 비용과 제어권이다. 빅테크의 번들 서비스는 도입이 쉽지만, 특정 벤더에 종속될 리스크와 API 정책 변경에 따른 불확실성이 크다. 반면 키네이블과 같은 전문 인프라를 채택할 경우, 에이전트가 웹 데이터를 소비하는 방식과 비용 구조를 더 세밀하게 제어할 수 있다. 향후 '웹쿼리언어'와 같은 도구가 실제 벤치마크에서 다중 소스 합성 능력을 얼마나 증명하느냐가 실제 채택의 결정적 기준이 될 것이다.