AI 검색 인프라를 구축하는 패러렐 웹 시스템즈(Parallel Web Systems)가 시리즈 A 라운드에서 1억 달러를 조달해 AI 에이전트의 실시간 웹 검색과 콘텐츠 라이선싱 생태계 구축을 본격화한다고 밝혔다. 이 회사는 전 트위터 CEO 파라그 아그라왈이 창업했으며, 아그라왈은 이번 자금이 AI 에이전트의 웹 탐색·이해·활용 능력을 위한 핵심 인프라 고도화와 온라인 콘텐츠 보유자들과의 거래를 지원하는 데 쓰일 것이라고 말했다.
2025년 11월 12일, 로이터 보도에 따르면, 이번 라운드는 클라이너 퍼킨스(Kleiner Perkins)와 인덱스 벤처스(Index Ventures)가 공동 주도했으며, 기존 투자자인 코슬라 벤처스(Khosla Ventures) 등도 참여했다. 이번 투자로 패러렐의 기업가치는 7억4,000만 달러로 평가됐다. 아그라왈은 인터뷰에서 조달 자금이 제품 개발과 고객 확보를 위한 ‘올인(all in)’ 전략에 투입될 것이라고 강조했다.
패러렐의 목표는 인터넷 이용 행태의 구조적 변화를 겨냥한다. 회사는 AI 에이전트가 웹의 주요 이용자로 자리 잡아 가는 흐름에 맞춰, 실시간 웹에서 최신 정보를 검색해 구체적 작업을 완수하도록 돕는 응용프로그램 인터페이스(APIs)를 구축하고 있다. 이 API는 사람이 클릭할 링크를 나열하는 전통적 검색과 달리, AI 모델의 입력에 바로 투입할 수 있도록 최적화된 형태로 결과를 반환하도록 설계됐다.
아그라왈은 기업 고객들이 패러렐의 기술을 통해 소프트웨어 코드를 작성하는 에이전트, 영업팀을 위한 고객 데이터 분석, 보험 인수 심사를 위한 리스크 평가 등의 업무를 수행하고 있다고 설명했다. 그는 이러한 영역에서 고품질 웹 데이터와 내부 시스템 데이터의 결합이 성능을 좌우한다는 점을 강조했다.
“웹 접속을 차단해도 동일한 일을 온전히 해낼 수 있는 직업이 얼마나 되겠는가? 인수합병(M&A) 변호사에게 웹 사용을 금지할 수 없듯, 왜 그들의 에이전트에는 이를 금지하겠는가?” — 파라그 아그라왈, 로이터 인터뷰
아그라왈은 패러렐의 기술이 AI 모델 제공사들이 내장한 웹 검색 기능보다 우월하다고 평가했다. 이는 모델의 컨텍스트 윈도(context window)에 바로 투입 가능한 최적화 콘텐츠(‘토큰’)를 반환하는 설계 덕분이라고 설명했다.
그는 전통적 검색엔진이 사람이 클릭할 링크 순위를 매기는 방식인 반면, 패러렐은 모델 친화적 데이터 단위를 곧바로 제공함으로써 정확도 향상과 환각(hallucination) 감소, 고객의 운영비용 절감을 동시에 달성한다고 밝혔다. 이는 AI가 최신 정보에 접근해 사실관계를 검증하고, 더 짧은 추론 경로로 답을 생성하도록 돕는 접근이라는 설명이다.
이번 투자금은 제품 개발과 고객 확보에 집중 투입된다. 아그라왈은 이를 통해 실시간성·정확성·비용 효율성을 고도화하고, 다양한 기업용 사용례에서의 적용 폭을 넓힐 계획이라고 했다.
동시에 패러렐은 콘텐츠 접근성 문제에도 자금을 배분할 계획이다. 최근 유료벽(paywall)과 로그인 장벽이 확산하면서, AI에 의한 무단 웹 스크레이핑을 차단하려는 움직임이 강화되고 있다. 이는 챗봇과 에이전트의 부상으로 전통적 트래픽이 감소하는 상황에서, 퍼블리셔와 소셜미디어 플랫폼 등 웹 소유자들이 정보 접근 방식을 재설계하는 흐름과 맞물려 있다.
아그라왈은 퍼블리셔가 AI 시스템에 콘텐츠를 지속적으로 개방하도록 유도하기 위해 ‘오픈 마켓 메커니즘’을 마련할 계획이라고 밝혔다. 그는 구체적 설계나 조건은 밝히지 않았으나, 새로운 경제적 유인 구조를 통해 콘텐츠 접근성과 보상을 연결하는 모델을 지향한다는 점을 시사했다.
설립 및 조달 이력에 따르면, 패러렐은 약 2년 전 설립됐으며, 2025년 8월 첫 제품을 출시했다. 회사는 2024년 1월 3,000만 달러를 조달한 바 있으며, 이번 라운드로 누적 자금력을 크게 확충했다.
핵심 기술 개요와 차별점용어 해설 포함
– API(응용프로그램 인터페이스): 서로 다른 소프트웨어가 안전하고 표준화된 방식으로 데이터를 주고받도록 하는 인터페이스다. 패러렐은 AI 에이전트가 웹의 최신 정보를 질의·해석·요약할 수 있도록 특화된 API를 제공한다.
– 토큰(token): AI 모델이 텍스트를 처리할 때 사용하는 최소 단위에 해당한다. 패러렐은 사람이 읽을 링크 대신, 모델이 바로 이해·추론에 활용할 수 있는 데이터 단위로 결과를 반환해 추가 전처리 비용과 오류 가능성을 줄인다고 설명한다.
– 컨텍스트 윈도(context window): 모델이 한 번에 참조할 수 있는 입력의 범위를 뜻한다. 컨텍스트 윈도에 관련성 높은 자료를 경제적으로 채우는 것은 정확도와 비용 모두에 중요하다. 패러렐은 이를 염두에 둔 최적화된 결과 포맷을 강조한다.
– 환각(hallucination): 모델이 그럴듯하지만 사실과 다른 정보를 생성하는 현상이다. 패러렐은 신뢰할 수 있는 최신 웹 데이터를 효과적으로 주입해 환각을 줄이고 사실 검증을 강화할 수 있다고 주장한다.
시장 맥락과 과제
AI 에이전트는 코드 생성, 업무 자동화, 고객 데이터 분석, 리스크 평가 등 현실 비즈니스 과제에 투입되면서, 정확한 최신성과 신뢰 가능한 출처를 요구한다. 전통적 검색이 ‘사람의 클릭’을 위해 설계됐다면, 패러렐은 ‘모델의 이해와 추론’에 최적화된 머신-퍼스트(machine-first) 검색으로 포지셔닝한다. 이 차이는 결과 포맷·속도·비용·정확성에서 기업 고객의 체감 효용을 가를 수 있다.
그러나 콘텐츠 접근성은 구조적 과제로 남는다. 퍼블리셔와 플랫폼이 트래픽 감소와 수익 분배 문제를 이유로 유료벽·로그인 장벽을 강화하면서, 합법적·경제적 인센티브를 갖춘 데이터 접근 모델의 필요성이 커지고 있다. 아그라왈이 예고한 오픈 마켓 메커니즘은 이러한 이해관계를 조정하려는 시도로, 접근 허가·사용 계량·보상 정산을 투명하게 연결하는 형태로 발전할 여지가 있다.
전문적 시사점으로, 모델 친화적 검색은 할루시네이션 억제와 운영비용 최적화라는 두 축에서 경쟁 우위를 만들 수 있다. 모델 입력에 최적화된 토큰을 공급하면, 추론 단계의 토큰 사용량과 후처리 파이프라인을 동시에 줄일 가능성이 있다. 다만 이러한 접근은 출처 투명성과 저작권·라이선스 준수라는 기준을 충족해야 하며, 퍼블리셔와의 경제 모델이 신뢰를 얻을 때 지속 가능성이 높아진다.
투자 측면에서 1억 달러의 시리즈 A와 7억4,000만 달러의 밸류에이션은, 에이전트 중심의 검색 인프라 수요가 빠르게 부상하고 있음을 시사한다. 설립 2년 만에 2025년 8월 제품을 선보이고, 2024년 1월 3,000만 달러에 이어 추가 대규모 자금을 유치한 흐름은, 시장 검증과 상용화에 속도를 내겠다는 신호로 해석된다.
향후 관전 포인트로는, 첫째 오픈 마켓 메커니즘의 구체화, 둘째 대형 엔터프라이즈에서의 실제 비용·정확도 개선 지표, 셋째 유료벽 환경에서의 합법·합리적 접근 모델이 꼽힌다. 이 세 가지가 정합적으로 맞물릴 경우, AI 에이전트용 검색 인프라는 기업 워크플로의 표준 계층으로 자리 잡을 잠재력이 있다.
요약: 전 트위터 CEO 파라그 아그라왈이 이끄는 패러렐 웹 시스템즈는 시리즈 A에서 1억 달러를 유치해 AI 에이전트용 실시간 웹 검색 인프라를 확장한다. 클라이너 퍼킨스와 인덱스 벤처스가 공동 주도했고, 코슬라 벤처스가 참여했으며, 기업가치는 7억4,000만 달러로 평가됐다. 회사는 정확도 향상·환각 감소·운영비 절감을 내세우며, 유료벽 확산에 대응해 퍼블리셔 유인 모델(오픈 마켓 메커니즘) 개발도 추진한다. 2025년 8월 제품을 처음 선보였고, 2024년 1월에는 3,000만 달러를 조달한 바 있다.
