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파라그 아그라왈이 말하는 ‘에이전트용 평행 웹’의 구상
파라그 아그라왈의 핵심 주장은 AI 에이전트가 웹의 주 사용자가 되면 인간의 관심과 클릭을 전제로 한 광고 모델이 작동하기 어렵다는 것이다. [2][14] 에이전트는 여러 출처를 읽고 답을 합성하면서도 광고를 보거나 원문 사이트를 클릭하지 않을 수 있어, 기존 클릭 데이터가 콘텐츠의 실제 기여도를 제대로 보여주지 못한다.
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연구 답변
주요 시사점
- 파라그 아그라왈의 핵심 주장은 AI 에이전트가 웹의 주 사용자가 되면 인간의 관심과 클릭을 전제로 한 광고 모델이 작동하기 어렵다는 것이다. [2][14]
- 에이전트는 여러 출처를 읽고 답을 합성하면서도 광고를 보거나 원문 사이트를 클릭하지 않을 수 있어, 기존 클릭 데이터가 콘텐츠의 실제 기여도를 제대로 보여주지 못한다.
- 그가 제안하는 ‘평행 웹’은 인간용 웹사이트를 없애는 것이 아니라, 검색·검색 결과 순위·결제·콘텐츠 보상을 에이전트의 작업 성과에 맞추는 별도의 인프라 계층이다.
- Parallel은 클릭 대신 에이전트의 직접적인 유용성 피드백을 활용하고, 콘텐츠가 최종 결과에 기여한 정도를 샤플리 값으로 계산해 제작자에게 보상하는 방안을 제시한다.
AI 프롬프트
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클릭이 사라지면 현재의 웹 경제도 흔들린다
파라그 아그라왈의 주장은 간단히 말해 이렇다. 지금의 인터넷은 사람이 검색하고, 링크를 클릭하고, 광고를 보고, 다시 사이트를 방문한다는 흐름 위에서 운영된다. 광고 노출과 추천 트래픽은 게시자에게 수익을 제공하고, 클릭 데이터는 검색 결과의 순위를 정하는 신호로도 쓰인다.
하지만 AI 에이전트가 사람을 대신해 웹을 읽기 시작하면 이 순환이 끊길 수 있다. 에이전트는 여러 출처를 짧은 시간 안에 검색한 뒤 내용을 내부적으로 종합해 사용자에게 답을 전달한다. 그 과정에서 광고를 시청하거나 브랜드 선호를 형성하지 않을 수 있고, 원문 페이지로 사람을 보내는 클릭도 발생하지 않을 수 있다. 2
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아그라왈은 에이전트가 인간보다 웹을 훨씬 더 많이 질의할 수 있다고 본다. Parallel이 제시하는 전망은 에이전트의 웹 사용량이 인간보다 ‘1000배’ 많아질 수 있다는 것이다. 2
14 질의량은 폭증하지만 클릭은 늘지 않는다면, 게시자 입장에서는 트래픽과 광고 수익을 기대하기 어려워진다.
클릭 대신 ‘이 작업에 도움이 됐는가’를 묻는다
아그라왈이 문제로 보는 지점은 클릭이 단순히 줄어드는 데 그치지 않는다. 클릭은 특정 출처가 에이전트의 답변에 얼마나 기여했는지를 측정하는 데도 적합하지 않다.
예를 들어 에이전트가 20개의 문서를 검색해 하나의 답을 만들었다고 하자. 사용자에게는 완성된 답만 보이고, 어떤 문서가 핵심적인 단서를 제공했는지는 클릭 수로 알기 어렵다. 출처를 전혀 클릭하지 않았더라도 그 문서가 답변의 정확도를 크게 높였을 수 있다. 반대로 클릭이 발생했다고 해서 해당 콘텐츠가 최종 결과에 실질적으로 기여했다는 보장도 없다. 1
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Parallel은 이를 해결하기 위해 인간 이용자의 집계된 클릭 데이터 대신, 에이전트로부터 직접 피드백을 받겠다는 방향을 제시한다. 특정 작업에서 검색된 자료가 실제로 유용했는지, 조사를 정확하게 수행하는 데 도움이 됐는지, 최종 답변을 개선했는지를 평가하는 방식이다. 이는 관심을 끄는 콘텐츠보다 사실적 유용성과 작업 성과를 중심으로 검색 순위를 정할 가능성을 열어준다. 3
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다만 이 방식은 아직 웹 전체가 채택한 표준이 아니라 Parallel의 제품 및 사업 구상이다.
‘평행 웹’은 인간용 웹의 대체재가 아니라 에이전트용 계층
아그라왈이 말하는 ‘평행 웹(parallel web)’은 기존 웹사이트를 통째로 없애자는 제안은 아니다. 인간이 읽는 웹 위에 AI 에이전트가 사용할 수 있는 별도의 인프라 계층을 구축하자는 구상에 가깝다.
이 계층에서는 검색, 순위 책정, 정보 추출, 결제와 보상이 에이전트의 목표에 맞춰 설계된다. 중요한 질문도 ‘얼마나 많이 클릭됐는가’에서 ‘에이전트가 작업을 제대로 완료하는 데 얼마나 기여했는가’로 바뀐다.
Parallel은 검색과 정보 추출뿐 아니라 심층 조사, 기업·인물 등 개체 검색, 대화형 기능, 웹 모니터링을 위한 API를 제공하고 있다. 회사는 이를 에이전트가 웹을 탐색하는 검색·검색 결과 제공 계층으로 포지셔닝한다. 10
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콘텐츠 보상에는 샤플리 값을 적용
이 구상의 핵심 보상 방식으로 제시된 개념이 ‘샤플리 값(Shapley value)’이다. 여러 출처가 함께 답변을 만드는 상황에서 각 출처가 최종 결과에 추가한 한계 기여분을 계산하는 방법이다.
어떤 문서가 없으면 답변의 정확도가 크게 떨어진다면 그 출처는 높은 보상을 받을 수 있다. 반면 이미 다른 자료와 거의 같은 내용을 제공해 추가 가치가 작다면 보상은 상대적으로 낮아진다. 단순 클릭 수나 일괄적인 라이선스 비용이 아니라, 특정 작업에서 발생한 실제 기여도를 기준으로 콘텐츠 대가를 나누겠다는 발상이다. 16
물론 실무적 난제도 크다. 수많은 출처의 기여도를 안정적으로 계산해야 하고, 에이전트의 평가 결과가 조작되지 않도록 해야 하며, 대규모 웹 질의에 맞는 비용과 처리 속도도 확보해야 한다.
Parallel의 Index는 콘텐츠 제공자를 위한 창구
Parallel의 ‘Index’는 이 모델에서 게시자, 데이터 제공업체, 독립 창작자를 위한 측면에 해당한다. 콘텐츠 소유자가 자신의 자료를 에이전트가 어떻게 발견하고 인용하며 활용하는지 파악하고, 해당 자료가 결과에 기여한 가치에 연동된 보상을 받을 수 있도록 하겠다는 취지다. 6
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현재 공개된 자료만으로는 Parallel의 전체 고객 목록이나 개발자 수를 신뢰성 있게 확정하기 어렵다. 확인 가능한 내용은 회사가 에이전트와 개발자를 대상으로 API를 판매하고 있으며, Index의 초기 파트너로 The Atlantic을 포함한 일부 게시자와 콘텐츠 유통업체를 확보했다는 정도다. 6
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투자 규모와 Google Cloud 협력
Parallel은 2024년 시드 라운드에서 3,000만 달러를 조달했고, 2025년 11월에는 1억 달러 규모의 시리즈 A 투자를 유치하며 기업가치 7억4,000만 달러를 인정받았다. 1
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이어 2026년 4월에는 세쿼이아가 주도한 1억 달러 규모의 시리즈 B 투자를 유치했고, 보도된 기업가치는 20억 달러에 이르렀다. 기존 투자자인 클라이너 퍼킨스, 인덱스 벤처스, 코슬라 벤처스, 퍼스트 라운드, 스파크, 테레인, 앱스트랙트 등도 참여한 것으로 알려졌다. 1
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Google Cloud와의 협력은 Parallel에 중요한 유통 경로가 될 수 있다. Google Cloud에서 기업용 에이전트를 개발하는 고객은 웹 기반 근거 자료를 연결할 때 Google Search와 함께 Parallel Search를 선택할 수 있는 것으로 알려졌다. 2
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이는 Parallel이 대형 기업용 에이전트 플랫폼 안으로 진입할 기회를 제공한다. 동시에 Google은 자체 검색 기술을 보유한 강력한 파트너이자 잠재적 경쟁자이기도 하다. 5
12~24개월 전망은 예측에 가깝다
아그라왈은 웹의 중심 사용자가 인간에서 에이전트로 이동하는 시점이 12~24개월 안에 올 수 있다고 본다. 다만 이는 측정된 업계 합의가 아니라 그의 전망이다.
그 근거는 대규모 언어 모델의 성능, 외부 도구를 사용하는 능력, 에이전트 개발 프레임워크가 빠르게 개선되고 있다는 점이다. 한 사람이 한 번 요청한 작업을 처리하기 위해 에이전트가 수십 개의 검색과 하위 작업을 실행할 수도 있다. 여기에 클라우드와 API를 통해 기업이 에이전트를 도입할 수 있는 유통망까지 갖춰지면, 일반 소비자의 웹 이용 습관이 바뀌기 전에도 웹 질의의 상당 부분이 에이전트 중심으로 바뀔 수 있다는 논리다.
결국 ‘평행 웹’의 성패는 클릭 이후의 가치를 실제로 측정하고, 그 가치를 콘텐츠 제작자에게 공정하게 배분할 수 있는지에 달려 있다. Index와 샤플리 값은 흥미로운 대안이지만, 광고를 보편적으로 대체하는 체계로 검증된 것은 아니다. 게시자와 경쟁 에이전트 플랫폼, 그리고 웹 생태계 전체가 하나의 공통된 기여도·보상 시스템을 받아들일지도 아직 확인되지 않았다.
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사람들은 또한 묻습니다.
"파라그 아그라왈이 말하는 ‘에이전트용 평행 웹’의 구상"에 대한 짧은 대답은 무엇입니까?
파라그 아그라왈의 핵심 주장은 AI 에이전트가 웹의 주 사용자가 되면 인간의 관심과 클릭을 전제로 한 광고 모델이 작동하기 어렵다는 것이다. [2][14]
먼저 검증할 핵심 포인트는 무엇인가요?
파라그 아그라왈의 핵심 주장은 AI 에이전트가 웹의 주 사용자가 되면 인간의 관심과 클릭을 전제로 한 광고 모델이 작동하기 어렵다는 것이다. [2][14] 에이전트는 여러 출처를 읽고 답을 합성하면서도 광고를 보거나 원문 사이트를 클릭하지 않을 수 있어, 기존 클릭 데이터가 콘텐츠의 실제 기여도를 제대로 보여주지 못한다.
실무에서는 다음으로 무엇을 해야 합니까?
그가 제안하는 ‘평행 웹’은 인간용 웹사이트를 없애는 것이 아니라, 검색·검색 결과 순위·결제·콘텐츠 보상을 에이전트의 작업 성과에 맞추는 별도의 인프라 계층이다.