에이전트가 구글보다 더 많이 검색하는 시대가 온다… 엑사, 2억5천만 달러 투자 유치

올해 안에 AI 에이전트의 웹 검색량이 인간을 넘어설 것이라는 전망이 나온다. 검색은 더 이상 사람만의 행위가 아니다. 코딩 에이전트, 영업 자동화 에이전트, 리서치 에이전트까지—수많은 AI가 매 순간 웹을 뒤지고 있다. 문제는 기존 검색 엔진이 이 새로운 고객을 위해 설계되지 않았다는 점이다.

AI를 위한 검색 엔진을 표방하는 엑사(Exa)가 시리즈C 라운드에서 2억5천만 달러를 유치했다. 기업가치는 22억 달러로 평가받았다. 이번 라운드는 a16z(Andreessen Horowitz)가 리드했다.

엑사는 2021년 설립됐다. 창업자 Will Bryk는 “전통적인 검색 엔진을 훨씬 뛰어넘는, 세상의 모든 정보에 대한 완벽한 검색을 만들겠다”는 비전으로 회사를 시작했다. 2023년 초, AI 제품과 에이전트가 완벽한 검색 API의 가장 큰 수혜자가 될 것이라는 판단 아래 ‘최초의 AI용 웹 검색 API’를 선언했다.

현재 엑사를 사용하는 기업은 5천 개를 넘어섰다. 커서(Cursor), 코그니션(Cognition), 허브스팟(HubSpot), 오픈라우터(OpenRouter), 먼데이닷컴(Monday.com) 등이 고객사다. 개발자 기준으로는 40만 명 이상이 엑사 API를 쓰고 있다.

AI 에이전트의 검색 요구는 인간과 다르다. 영업·마케팅 에이전트는 특정 인물이나 기업에 대한 포괄적인 정보를 원한다. 코딩 에이전트는 공개 코드와 기술 문서에 대한 복잡한 검색이 필요하다. 모든 에이전트는 더 빠르고 더 저렴한 검색을 원한다.

엑사는 이를 위해 처음부터 웹 스케일 검색 엔진을 직접 구축했다. 크롤러가 추적하는 URL은 5천억 개 이상이다. 자체 GPU 클러스터에서 특수 임베딩 모델을 훈련하고, 에이전트가 요구하는 초고속 쿼리 처리를 위한 새로운 벡터 데이터베이스도 개발했다. 회사 측은 “독립적인 검색 엔진보다 우주 프로그램이 더 많다”고 말한다. 대부분의 검색 API 제공업체가 기존 검색 엔진을 감싸서(wrapper) 서비스하는 반면, 엑사는 자체 인프라를 갖췄다는 점을 강조한다. 응답 속도는 200밀리초 미만, 텍스트 추출 모델은 LLM 토큰 수를 20배 이상 줄인다.

엑사의 전망에 따르면, 향후 몇 년 안에 LLM의 검색량은 현재 구글 검색량의 1천 배를 넘어설 것이다. 에이전트가 점점 더 중요한 비즈니스 의사결정을 내리면서, 검색 결과의 포괄성·신선도·정밀도에 대한 요구 수준도 인간의 기대치를 훨씬 초과하게 된다. 이번 투자금은 차세대 모델 훈련과 초당 수십만 건의 검색을 처리할 인프라 확장에 투입된다. 최근 엑사에 합류한 인력을 보면 방향이 분명하다. 메타(Meta) 검색 인프라 책임자, 얀덱스(Yandex) 검색 백엔드 책임자, 구글(Google) 출신 리서치팀이 팀에 합류했다. 영업 조직도 확대 중이다. 런치다클리(LaunchDarkly)의 Marcus Holm이 CRO로 합류해 글로벌 GTM을 이끈다.

경쟁사

AI 에이전트용 검색 시장에는 여러 플레이어가 경쟁 중이다. 퍼플렉시티(Perplexity)는 AI 네이티브 검색 엔진으로 소비자와 개발자 양쪽을 공략하며 빠르게 성장해왔다. 지난해 12월 5억 3,500만 달러를 조달하며 기업가치 90억 달러로 평가받았다. 유닷컴(You.com)도 AI 검색과 에이전트 기능을 결합한 서비스를 제공한다. 브레이브(Brave)의 검색 API, 덕덕고(DuckDuckGo)의 인스턴트 앤서 API 등도 개발자 시장을 노린다.

엑사가 차별점으로 내세우는 것은 래퍼(wrapper)가 아닌 풀스택 검색 인프라다. 6개월 전만 해도 코드 검색에서 구글에 뒤졌지만, 지금은 거의 모든 코딩 에이전트가 엑사를 쓴다고 회사 측은 주장한다. Will Bryk는 “정보는 새로운 AI 현실을 위한 핵심적인 문명 인프라”라며 “모든 AI가 최고 품질의 정보를 갖게 되면, 모든 인간도 그렇게 된다”고 말했다.

에이전틱 AI 시대에 검색 인프라는 새로운 경쟁 영역이 되고 있다. 에이전트가 구글보다 더 많이 검색하는 미래가 현실로 다가오면서, ‘누가 에이전트에게 정보를 공급하느냐’가 AI 생태계의 핵심 질문으로 떠오른다.