형광펜 앱 회사는 어떻게 주목받는 AI기업이 되었나(feat. 라이너)

챗GPT의 등장 이후 거대언어모델(LLM)을 기반으로 한 생성형 AI에 대한 관심은 막대하다. 오픈AI의 기업가치가 200조원을 넘어설 정도다. 인터넷과 모바일 혁명 이후 AI가 또 한 번의 디지털 산업혁명을 이끌 것이라고 많은 이들이 전망하고 있다.

하지만 아직 ‘킬러 AI 서비스(앱)’는 등장하지 않았다. 모든 사무실 책상 위에 PC가 존재하도록 만든 ‘오피스 소프트웨어’나 웹 시대를 연 이메일과 검색, 스마트폰을 구매하면 제일 먼저 설치하는 모바일 메신저 등과 비견될 AI 서비스는 아직 없다. 챗GPT조차 아직은 얼리어답터 정도가 주요 고객인 상황이다. 누구나 사용하려고 하는 킬러 서비스가 등장해야 비로소 AI 혁명이 시작된다고 할 수 있을 것이다.

킬러는 무엇이 될 것인가? 현재 AI 업계에서 가장 관심있게 지켜봐야할 요소다.

많은 이들이 AI 킬러 서비스가 될 것이라고 예상하는 분야 중 하나로 ‘AI 검색’이 있다. LLM과 웹검색을 통합해서 사용자들이 찾고자 하는 정보를 직접 보여주는 것이 AI 검색이다. 기존 웹 검색은 답이 들어있을 것으로 예상되는 문서의 목록을 보여줬다. 반면, AI 검색은 사용자가 궁금해하는 답을 직접 보여준다.

이 때문에 AI 검색에 많은 기업들이 뛰어 들고 있다. 구글은 이미 AI 답변을 구글 검색 결과에 조금씩 보여주고 있고, 네이버도 네이버큐라는 AI 검색 서비스를 선보였다. 해외에서는 퍼플렉시티라는 스타트업의 서비스가 인기를 끌고 있으며, 챗GPT를 만든 오픈AI도 서치GPT라는 이름으로 AI 검색을 제공하겠다고 밝힌 바 있다.

이 가운데 국내 스타트업들도 AI 검색에 도전장을 던지고 있다. 가장 대표적인 회사가 ‘라이너’다. 라이너는 원래 ‘형광펜’ 유틸리티를 만들던 회사다. 웹페이지나 PDF와 같은 디지털 콘텐츠에 형광펜을 칠함으로써 중요 정보를 강조하고 기록하는 용도의 툴이었다.

그랬던 라이너가 이제 가장 주목받는 AI 회사로 떠오르고 있다. 이달에는 270억원 규모의 시리즈 B 투자를 유치하기도 했다. 형광펜 회사는 어떻게 주목받는 AI 회사가 됐을까? 이 회사의 창업자이자 CEO인 김진우 대표를 만나봤다.

라이너는 원래 형광펜 유틸리티 회사였죠?

네, 저희는 2015년 시작을 했는데, 그때는 알파고도 세상에 나오기 전입니다. 아직 AI 붐이 일기 전이죠. 라이너는 앱이나 브라우저 확장 프로그램으로 제공하는 형광펜 서비스로 시작했습니다.

대학생이었던 저와 공동창업자가 풀고 싶었던 문제는 좋은 정보를 쉽고 빠르게 찾는 거였어요. 인터넷에는 쓰레기 정보도 넘쳐나서 양질의 정보를 어떻게 선별할 수 있을까, 고민했죠.

사람들이 자기에게 유용한 정보를 표시한다면 사람이 필터링한 양질의 정보를 선별할 수 있죠. 어쩌면 구글보다 더 좋은 검색을 만들 수 있지 않을까, 이런 생각을 막 했던 거죠. 구글 이미지 검색에는 저품질의 이미지도 많이 검색되지만, 핀터레스트에는 양질의 이미지가 가득했던 것처럼, 저희도 그런 걸 추구해 왔어요.

텍스트의 핀터레스트가 되겠다! 이런 거였네요?

맞아요. 그게 저희의 초기 비전이었고 ‘정보 탐색을 혁신한다’는 비전을 계속 추구해 왔어요. 2019년까지 형광펜에 집중을 했는데, 그 때 이미 저희 월 BEP(손익분기점)를 넘고 있었고, 글로벌에서 성장을 해서 특별한 마케팅 없이도 자연 성장을 하는 단계에 이르렀죠. ‘형광펜으로는 뭔가 하나 찍었다’ 라고 볼 수 있죠.

그래서 2020년부터는 원래 꿈꿔웠던 것처럼 선별한 데이터 기반의 고품질 개인화 검색 추천 서비스에 집중했어요. 사람들이 형광펜 칠해 놓은 정보를 기반으로 아티클 추천을 했고, 검색도 개인화 검색으로 제공했죠. 만약 ‘딥러닝’이라는 키워드를 검색하면 기술문서를 주로 보던 사람에게는 기술 문서를 먼저 보여줬고, 투자 정보 같은 걸 주로 보던 사람한테는 딥러닝 투자 정보를 많이 보여줬어요. 결과적으로는 검색은 잘 안됐고, 아티클 추천은 잘 됐어요.

이용자가 형광펜으로 칠하는 것이 곧 취향과 관심을 보여주는 정보가 됐던 거군요?

네 맞아요. 보통은 이 사람이 어떤 기사를 눌러봤다, 정도의 정보를 가지고 추천을 하거든요. 그런데 같은 경제 기사라도 부동산 정보에 움직이는 사람이 있고, 금리 정보에 움직이는 사람이 있어요. 정치 기사를 봐도 정치적 입장에 따라 집중하는 부분이 다르죠. 이런 게 개인화 시그널이 됩니다. 개인화 추천 서비스는 이용자가 정말 많았어요. 영어권은 기본이고 인도나 동남아 이런 나라 이용자도 많았어요.

그런데 2022년 중반이 지나면서 스타트업 시장이 완전히 붕괴됐어요. 한 2주 만에 분위기가 완전히 바뀌었어요. 2주 전까지만 해도 성장! 성장!을 외쳤는데, 2주 지나니 생존! 생존!을 외치게 된거죠.

그런데 라이너는 BEP를 넘기고 있었다고 하셨는데…

아, 그건 형광펜 시절입니다. 개인화 추천, 검색으로 확장하면서 시리즈A 투자를 받았어요. 기본적으로 형광펜으로 매출이 있으니 50억원을 받아서 마케팅도 열심히 하면서 과감하게 업사이즈를 노렸죠. 그런데 유저가 엄청 커지면서 비용 구조가 안 좋아져서 어려움을 겪었죠. 그 와중에도 유저 성장세가 좋았기 때문에 투자를 받긴 받았어요. 100억원을 받았어요.

그건 추천 서비스로 투자 받은 거죠? 투자받은 것과 달리 AI 검색으로 방향을 전환했네요?

2022년 새로운 충격이 나왔어요. 2022년 11월 30일 챗GPT가 나왔죠. 저희가 좀 충격을 먹었어요. 질문하면 바로 답을 주니까, 사람들이 이제 글을 다 읽을 필요가 없어질 것 같은 느낌이 막 드는 거예요.

라이너가 하고 있던 건, ‘이 글을 읽어보세요’라고 추천하는 건데, 사람들이 글을 지금처럼 안 읽게 되면 ‘우리는 어떤 회사가 되는 거지?’ 내부적으로 고민이 많았죠.

그런데 공부를 해보니 거대언어모델이 엄청 큰 단점을 갖고 있는 거예요. 할루시네이션 문제랑, 최신 정보가 없다는 문제가 있어요. 기술적으로 이 문제를 해결할 수 있을까? 생각을 해보니 (해결법이) 굉장히 단순하고 저희와 딱 맞았어요.

이용자가 질문에 ‘LLM이 학습한 데이터를 활용하지 말고 우리가 정해주는 이 문서와 이 문서, 이 문서에서 답을 내라’라고 가이드를 줬어요. 형광펜 서비스는 결국 고품질의 문서를 찾는 일이고, 추천 서비스는 찾은 고품질 문서를 개인에 맞게 우선순위를 정하는 일이거든요. 양질의 문서 찾는 것과 랭킹 시스템이 LLM과 너무 핏이 잘 맞더라고요. 작년 3월 챗GPT API가 풀린 날 그 API를 이용해서 검색한 번 해보자고 시험해봤는데, 너무 잘 됐어요.

그렇게 만든 AI 검색 서비스는 인기가 좋았나요?

네, 작년 8월부터 AI 검색으로 저희 서비스를 다 통합했거든요. 형광펜 서비스는 뒤로 빼고, 콘텐츠 추천 서비스는 아예 없앴어요. 서비스 포지셔닝이 애매했거든요. 형광펜과 콘텐츠 추천, AI 검색이 섞여있어서… AI 검색으로 서비스를 통합하고 나서 성장이 일어나기 시작했어요.

이용자들은 어떤 용도로 라이너의 AI 검색을 이용하나요?

사람들이 라이너를 선택하는 이유에 대해 공통적으로 나오는 말이 ‘출처’입니다. 저희는 해외 이용자가 대다수인데 답 자체가 중요한 게 아니라 ‘소스’가 중요하다고 하더라고요. 답과 출처의 쌍이 필요한 사람들이 많은 거죠. 이유를 살펴보니, 보고서를 쓰거나 논문을 쓸 때 레퍼런스를 달아야 하기 때문이에요. 위키백과 같은 공신력 없는 출처는 레퍼런스로 달 수 없죠. 그래서 저희가 찾아주는 답과 출처가 유용합니다.

어떤 분들이 주로 이용하나요?

주로 대학생, 대학원생, 연구자, 의사, 변호사 이런 사람들이었어요. 저희 판단으로는 의사나 변호사 쪽으로 가면 개별 객 단가를 높일 수 있을 것 같아요. 그런데 저희 비전은 조금 더 많은 사람들의 인생에 영향을 미치는 거거든요. 그래서 대학생, 대학원생, 연구자에 포커싱하고 있어요.

그래서 출처를 잘 가져다 쓸 수 있도록 포맷을 제공하거나 문장 단위로 어느 출처에서 참고했는지 알려주는 식으로 제품이 발전하고 있습니다.

라이너와 같은 AI 검색 서비스를 볼 때 우려스러운 점 하나는 LLM과 같은 기반 기술을 외부에서 공급받잖아요? 지금 라이너가 유료 서비스를 하고 있지만, 이 방식으로는 돈을 벌어도 오픈AI 같은 회사에 API 비용 내면 남는 게 없지 않을까? 라는 생각이 들어요.

전혀 그렇지 않아요. API 비용이 되게 비싸다고 생각을 많이 하는데, 만약 전부 GPT4 레벨을 쓰면 비싼 게 사실이지만, 모든 태스크에 아인슈타인 수준의 지능이 필요한 게 아니거든요? 요소요소마다 적절한 모델을 쓰면 훨씬 비용은 내려갑니다. 라마 같은 모델을 파인튜닝해서 쓰면 GPT4 대비 16분의 1로 가격이 낮아집니다. API 비용은 엔지니어링을 통해 최적화가 가능합니다. 또 형광펜 같은 서비스보다 AI 서비스는 이용자들의 지불 용의가 상대적으로 크기도 합니다.

현재 AI 검색을 하는 회사가 많은데, 라이너가 경쟁 우위에 설 수 있을까요?

시장에서 AI 기술을 이용해서 뭘 해야 하는지는 얼추 나왔다고 봅니다. 그래서 엄청나게 경쟁이 심해지고 있습니다. 지금 박 터지는 경쟁을 하고 있어요. 유료 기능을 무료도 다 푸는 회사도 있고요. (최근 퍼플렉시티가 SK텔레콤과 파트너십을 맺고 1년 무료 이용권을 제공하고 있다.-기자 주)

현재는 마진율이 굉장히 좋은데, 저희도 가격정책을 높게 계속 가져가긴 어렵긴 합니다. 이런 경쟁이 계속되면 저희의 마진율이 좀 줄긴 하겠죠. 지금은 시장점유율을 높이면서 타깃 고객의 머릿속에 ‘자료 조사할 때는 라이너’라고 연결되도록 만드는 게 중요하다고 봅니다,

현재 최대 경쟁사라고 생각하는 곳은 어디인가요?

아마 구글, 챗GPT(서치GPT), 퍼플렉시티 정도 아닐까요?

라이너가 그런 회사들과 경쟁해서 생존할 수 있을까요?

구글이나 오픈AI, 심지어 퍼플리시티도 제너럴한 검색을 타깃하고 있습니다. 그래서 못하는 영역이 있어요. 예를 들어 저희는 과제에 레퍼런스로 가져다 쓰기 쉬운 포맷을 제공합니다. 이런 서비스는 타깃 고객이 명확하니까 가능한 거거든요. 구글이 이런 걸 하는 건 좀 이상하죠. 그런 차원에서 차별점이 나오고 있습니다.

모두를 위해, 모든 때에 다 쓸 수 있는 만능 AI 검색이 되려고 하면 구글한테 죽는 길이다, 라고 생각하고 있습니다.

틈새 시장 전략인데, 그 전략으로는 성장의 한계가 있지 않을까요?

저희의 야망은 구글의 일부를 가져오는 겁니다. 그런데 갑자기 스타트업이 그걸 하겠다고 나서는 것은 허황된 주장이죠.

만약 페이스북이 맨 처음 나왔을 때 ‘모든 미국인을 위한 SNS가 되겠어’라고 했으면 지금의 페이스북이 못 됐을 것 같아요. 처음에는 ‘대학생을 위한 SNS가 되겠어’로 시작해서 대학생 시장을 장악하고 그 다음에 고등학생으로 확장하고, 그 다음에 일반인 대상으로 확장하는 수순으로 성장했어요. 결국 그게 온 인류를 위한 SNS로 성장하는 유일한 길이었죠.

저희도 이런 과정을 거쳐야 구글과 싸울 수 있다고 생각합니다. 

기술적인 면에 대해서도 여쭤 볼게요. 외부 API를 활용해서 서비스를 만든다는 것은 기술적인 면에서는 경쟁우위를 갖기 어려운 게 아닐까, 하는 생각도 듭니다.

퍼플렉시티도 마찬가지겠지만, 저희 서비스의 겉모습이 챗GPT 등과 유사하기 때문에 모델 하나 있고 그 모델이 답을 하는 것처럼 보여요. 하지만 실제로는 뒤에서 엄청나게 복잡한 프로세스가 돌고 있어요.

질문이 들어오면 일단 질문을 이해해야 돼요. 그 다음에 또 그 질문을 분화시켜야 합니다. 각 질문에 답할 수 있는 문서의 목록을 만들어야 하고, 그 문서 목록으로부터 그 세부 질문에 대한 답을 할 수 있는 부분을 추출해야 됩니다. 마지막에는 추출된 것들을 가지고 답을 써야 합니다. 이런 걸 에이전트 시스템이라고 하는데, 이 시스템 구축이 쉽지는 않습니다.

또 비용과 속도의 최적화도 필요합니다. 가장 좋은 모델은 비싸고 느립니다. 이런 모델 하나만 쓰면 좋긴 하겠지만 속도가 느려서 이용자는 기다려주지 않을 것이고, 모든 쿼리가 이 모델을 쓴다면 저희는 파산할 겁니다. 어떻게 비용과 성능을 최적화하느냐도 중요한 기술요소입니다.

마지막으로 저희 같은 서비스들 을 보면은 2개 정도의 모델이 제일 중요하거든요. 하나는 LLM이고 또 하나가 문서들을 반환하는 리트리벌(검색) 모델이에요. 저희 서비스는 LLM이 가진 지식을 사용해서 답을 하는 것이 아니라 저희가 정해주는 문서 내에서 답을 하는 방식이기 때문에 검색된 문서 중 어떤 것을 지우느냐가 중요합니다. 이 리트리벌 시스템을 저희가 8년 동안 만들어온 겁니다. 많은 이들이 형광펜을 칠한 웹사이트, 웹문서가 좀더 믿을 수 있는 정보일 가능성이 높습니다. 그런 노하우가 저희에게 8년 동안 축적되어 있습니다.

AI 검색을 만드는 입장에서, AI 검색이 검색의 미래를 바꿀 거라고 보시나요? 아니면 현재 검색 서비스의 보완제 정도에 머무를 것이라고 보시나요?

검색이라는 게 사실 되게 넓거든요. 검색이라는 활동을 좀더 디테일하게 뜯어보죠.

일단 구글 검색에서 가장 큰 부분은 내비게이션 서치입니다. 유튜브, 트위터에 가기 위해 구글 검색에 유튜브, 트위터라고 입력하는 거죠. 이건 AI 검색이 할 분야는 아닙니다.

또 3분의 1 정도는 커머스를 위한 검색이에요. 쇼핑, 비행기 예약 뭐 이런 건데 이 분야는 AI 검색이 잘 할 수 있을지는 아직 잘 모르겠어요. 저희가 할 영역은 아니라고 생각합니다.

나머지 3분의 1은 정보를 찾는 검색인데, 이 분야는 AI 검색이 혁신할 게 있는 것 같아요. AI 검색으로 검색을 혁신하겠습니다, 라고 했을 때 검색의 360도를 다 혁신한다고 하면 좀 비약이고 정보성 검색을 혁신하겠다는 건, 말이 되는 것 같아요.

저희 같이 콘텐츠를 만드는 사람 입장에서 보면 AI 검색이 생태계를 유지할 수 있을까, 하는 생각도 듭니다. AI 검색이 답을 주면 콘텐츠 제작자 입장에서는 방문자가 줄어들 수 있거든요.

아직은 그런 문제에 대해 생각하는 해법이 다 각각인 것 같습니다. 오픈AI의 경우는 일부 콘텐츠 제작자와 제휴를 맺고 거액을 지불하는 방식인 것 같고, 퍼플렉시티는 광고를 붙여서 수익이 나면 콘텐츠 업체와 수익공유를 하는 방식으로 접근하는 것 같습니다.

라이너의 조금 특이한 점은 100명이 라이너에서 검색을 하면 30명 정도는 원본 출처로 넘어가요. 답만 필요한 게 아니라 답과 출처가 필요한 사람들이어서 그런 것 같습니다. 아마 퍼플렉시티 등 다른 서비스에 비해 원본 채널로 보내는 트래픽 비중은 라이너가 엄청 클 겁니다. 저희는 의도적으로 이런 식으로 제품을 만들 겁니다. 물론 수익 셰어가 필요하다고 하면 저희도 할 겁니다.

유료 구독이 현재 수익모델인데, 계속 유지해 나갈 계획인가요?

B2C 서비스의 비즈니스 모델이 역사적으로 크게 한 3개 정도밖에 없는 것 같아요. 구독, 광고, 커머스. 저희가 갑자기 커머스를 할 것도 아니니까, 남는 게 구독과 광고입니다. 지금 구독은 하고 있고 광고는 지금 테스트를 하고 있어요.

자, 마지막으로 앞으로의 포부 한 말씀 부탁드립니다.

저희는 사람들이 더 똑똑해지는 걸 돕는 회사입니다. 단기적으로는 미국 대학생이나 연구자들이  과제를 하거나 논문을 쓸 때 맨 먼저 떠오르는 툴이 되는 것이고요, 좀 더 장기적으로는 대학생들만 만족시키는 회사로 끝나고 싶지 않거든요. 페이스북이 성공한 것처럼 타깃 고객에 대한 확장을 일으켜서 구글과 싸울 정도의 회사가 되고 싶습니다.