또 다른 주요 플레이어는 Parallel Web Systems다. 이 스타트업은 전 트위터 CEO **파라그 아그라왈(Parag Agrawal)**이 설립했다.

Parallel은 Sequoia Capital이 주도한 투자에서 1억 달러를 유치하며 약 20억 달러 기업가치를 기록했다.

이 회사의 목표는 간단하다. 사람이 아닌 AI 에이전트가 웹을 탐색하는 방식에 최적화된 인터넷 인프라를 구축하는 것이다.

이 외에도 Tavily, TinyFish 같은 스타트업들이 등장하며 검색을 인간 중심에서 AI 중심 구조로 다시 설계하려는 시도가 이어지고 있다.

투자자들의 판단은 분명하다. AI 네이티브 검색이 하나의 독립적인 인터넷 인프라 레이어가 될 것이라는 기대다. 클라우드 컴퓨팅이나 결제 API처럼 말이다.

대형 플랫폼은 검색 자체를 AI로 바꾸는 중

스타트업들이 인프라를 구축하는 동안, 대형 기술 기업들은 자사 플랫폼 내부의 검색 경험을 AI 중심으로 재편하고 있다.

구글: 25년 만의 검색 구조 변화

구글은 검색 제품 자체를 대대적으로 개편하고 있다.

회사는 Gemini 모델을 기반으로 검색창 안에서 바로 AI 답변을 제공하는 새로운 경험을 도입하고 있으며, 이를 **“25년 만에 가장 큰 검색 업그레이드”**라고 설명했다.

이 변화는 검색을 기존의 ‘파란 링크 10개’ 구조에서 대화형 AI 답변 중심 경험으로 이동시키고 있다.

아마존: 쇼핑 검색도 AI가 답한다

아마존도 검색창을 AI 인터페이스로 바꾸는 중이다.

최근 아마존은 Alexa 기반 AI 응답을 쇼핑 검색창에 직접 통합하기 시작했다. 이제 사용자가 질문을 입력하면 상품 비교나 추천을 AI가 생성해 보여줄 수 있다.

또한 일부 사용자에게는 **AI 요약과 기존 검색 결과가 함께 표시되는 ‘하이브리드 검색’**도 테스트 중이다.

링크드인: 자연어로 사람과 일자리 찾기

링크드인 역시 검색 방식을 바꾸고 있다.

플랫폼은 대화형 AI 검색 기능을 전체 사용자에게 확대해, 키워드 필터 대신 자연어 문장으로 사람·직무·게시물을 찾을 수 있도록 했다.

AI가 의도와 맥락을 이해해 관련 인물과 콘텐츠를 더 정확하게 추천하는 방식이다.

레딧: 커뮤니티 대화를 추천 엔진으로

레딧도 AI 검색 실험을 진행 중이다.

예를 들어 제품 검색 시 커뮤니티 추천을 기반으로 한 인터랙티브 상품 결과를 보여주는 기능을 테스트하고 있다.

이는 온라인 토론 데이터를 구조화된 추천 결과로 변환하려는 시도다.

AI 어시스턴트 시대가 검색 시장을 바꾸는 이유

이 모든 변화의 배경에는 AI 어시스턴트와 에이전트형 애플리케이션의 등장이 있다.

사용자가 직접 웹을 돌아다니기보다 AI가 대신 정보를 찾고 정리하는 방식이 점점 일반화되고 있다.

이 때문에 새로운 인프라가 필요해지고 있다.

AI 시스템은 다음과 같은 기능을 필요로 한다.

• 빠르고 신뢰할 수 있는 정보 검색
• 출처 평가와 랭킹
• AI가 이해하기 쉬운 구조화된 데이터 제공

Exa나 Parallel 같은 회사들이 바로 이 검색 인프라 레이어를 구축하려는 것이다.

‘AI 발견성(AI Discoverability)’이라는 새로운 경쟁

이 변화는 기업과 콘텐츠 제작자에게도 큰 영향을 준다.

과거 검색 최적화(SEO)의 목표는 검색 결과 상단에 링크를 올리는 것이었다.

하지만 AI 검색에서는 상황이 달라진다.

AI가 직접 답변을 생성하기 때문에 중요한 것은 AI가 당신의 콘텐츠를 인용하거나 이해하는 것이 된다.

이미 검색 행동에서도 변화가 나타나고 있다. **검색의 58% 이상이 클릭 없이 끝나는 ‘제로 클릭 검색’**으로 나타났는데, 이는 AI 요약이 결과 페이지에서 바로 답을 제공하기 때문이라는 분석이 있다.

또 일부 분석에서는 AI 플랫폼이 최대 30%의 검색을 전통적인 검색 결과 전에 가로채고 있다는 지적도 나온다.

그래서 최근 마케팅 업계에서는 “AI discoverability(AI 발견성)” 또는 “Answer Engine Optimization” 같은 개념이 등장하고 있다.

새롭게 형성되는 ‘AI 검색 스택’

현재의 흐름을 정리하면 인터넷 검색은 다음과 같은 구조로 재편되고 있다.

• 인프라 레이어: Exa, Parallel 같은 스타트업이 AI용 검색·인덱싱 시스템을 구축
• 플랫폼 레이어: 구글, 아마존, 링크드인, 레딧 같은 서비스가 사용자 접점을 장악
• 인터페이스 레이어: AI 어시스턴트와 에이전트가 실제 사용자 경험을 담당

이 경쟁은 아직 초기 단계다.

하지만 방향은 분명하다. 검색은 더 이상 단순한 링크 목록이 아니라 AI가 정보를 발견하고 이해하는 시스템으로 바뀌고 있다.

그리고 지금 벌어지는 경쟁의 핵심은 **“누가 인터넷에서 AI가 정보를 찾는 방식을 지배할 것인가”**라는 질문이다.

또 다른 주요 플레이어는 Parallel Web Systems다. 이 스타트업은 전 트위터 CEO **파라그 아그라왈(Parag Agrawal)**이 설립했다.

Parallel은 Sequoia Capital이 주도한 투자에서 1억 달러를 유치하며 약 20억 달러 기업가치를 기록했다.

이 회사의 목표는 간단하다. 사람이 아닌 AI 에이전트가 웹을 탐색하는 방식에 최적화된 인터넷 인프라를 구축하는 것이다.

이 외에도 Tavily, TinyFish 같은 스타트업들이 등장하며 검색을 인간 중심에서 AI 중심 구조로 다시 설계하려는 시도가 이어지고 있다.

투자자들의 판단은 분명하다. AI 네이티브 검색이 하나의 독립적인 인터넷 인프라 레이어가 될 것이라는 기대다. 클라우드 컴퓨팅이나 결제 API처럼 말이다.

대형 플랫폼은 검색 자체를 AI로 바꾸는 중

스타트업들이 인프라를 구축하는 동안, 대형 기술 기업들은 자사 플랫폼 내부의 검색 경험을 AI 중심으로 재편하고 있다.

구글: 25년 만의 검색 구조 변화

구글은 검색 제품 자체를 대대적으로 개편하고 있다.

회사는 Gemini 모델을 기반으로 검색창 안에서 바로 AI 답변을 제공하는 새로운 경험을 도입하고 있으며, 이를 **“25년 만에 가장 큰 검색 업그레이드”**라고 설명했다.

이 변화는 검색을 기존의 ‘파란 링크 10개’ 구조에서 대화형 AI 답변 중심 경험으로 이동시키고 있다.

아마존: 쇼핑 검색도 AI가 답한다

아마존도 검색창을 AI 인터페이스로 바꾸는 중이다.

최근 아마존은 Alexa 기반 AI 응답을 쇼핑 검색창에 직접 통합하기 시작했다. 이제 사용자가 질문을 입력하면 상품 비교나 추천을 AI가 생성해 보여줄 수 있다.

또한 일부 사용자에게는 **AI 요약과 기존 검색 결과가 함께 표시되는 ‘하이브리드 검색’**도 테스트 중이다.

링크드인: 자연어로 사람과 일자리 찾기

링크드인 역시 검색 방식을 바꾸고 있다.

플랫폼은 대화형 AI 검색 기능을 전체 사용자에게 확대해, 키워드 필터 대신 자연어 문장으로 사람·직무·게시물을 찾을 수 있도록 했다.

AI가 의도와 맥락을 이해해 관련 인물과 콘텐츠를 더 정확하게 추천하는 방식이다.

레딧: 커뮤니티 대화를 추천 엔진으로

레딧도 AI 검색 실험을 진행 중이다.

예를 들어 제품 검색 시 커뮤니티 추천을 기반으로 한 인터랙티브 상품 결과를 보여주는 기능을 테스트하고 있다.

이는 온라인 토론 데이터를 구조화된 추천 결과로 변환하려는 시도다.

AI 어시스턴트 시대가 검색 시장을 바꾸는 이유

이 모든 변화의 배경에는 AI 어시스턴트와 에이전트형 애플리케이션의 등장이 있다.

사용자가 직접 웹을 돌아다니기보다 AI가 대신 정보를 찾고 정리하는 방식이 점점 일반화되고 있다.

이 때문에 새로운 인프라가 필요해지고 있다.

AI 시스템은 다음과 같은 기능을 필요로 한다.

• 빠르고 신뢰할 수 있는 정보 검색
• 출처 평가와 랭킹
• AI가 이해하기 쉬운 구조화된 데이터 제공

Exa나 Parallel 같은 회사들이 바로 이 검색 인프라 레이어를 구축하려는 것이다.

‘AI 발견성(AI Discoverability)’이라는 새로운 경쟁

이 변화는 기업과 콘텐츠 제작자에게도 큰 영향을 준다.

과거 검색 최적화(SEO)의 목표는 검색 결과 상단에 링크를 올리는 것이었다.

하지만 AI 검색에서는 상황이 달라진다.

AI가 직접 답변을 생성하기 때문에 중요한 것은 AI가 당신의 콘텐츠를 인용하거나 이해하는 것이 된다.

이미 검색 행동에서도 변화가 나타나고 있다. **검색의 58% 이상이 클릭 없이 끝나는 ‘제로 클릭 검색’**으로 나타났는데, 이는 AI 요약이 결과 페이지에서 바로 답을 제공하기 때문이라는 분석이 있다.

또 일부 분석에서는 AI 플랫폼이 최대 30%의 검색을 전통적인 검색 결과 전에 가로채고 있다는 지적도 나온다.

그래서 최근 마케팅 업계에서는 “AI discoverability(AI 발견성)” 또는 “Answer Engine Optimization” 같은 개념이 등장하고 있다.

새롭게 형성되는 ‘AI 검색 스택’

현재의 흐름을 정리하면 인터넷 검색은 다음과 같은 구조로 재편되고 있다.

• 인프라 레이어: Exa, Parallel 같은 스타트업이 AI용 검색·인덱싱 시스템을 구축
• 플랫폼 레이어: 구글, 아마존, 링크드인, 레딧 같은 서비스가 사용자 접점을 장악
• 인터페이스 레이어: AI 어시스턴트와 에이전트가 실제 사용자 경험을 담당

이 경쟁은 아직 초기 단계다.

하지만 방향은 분명하다. 검색은 더 이상 단순한 링크 목록이 아니라 AI가 정보를 발견하고 이해하는 시스템으로 바뀌고 있다.

그리고 지금 벌어지는 경쟁의 핵심은 **“누가 인터넷에서 AI가 정보를 찾는 방식을 지배할 것인가”**라는 질문이다.