웹 스크래핑은 이제 지능형 시스템의 핵심 기반이 되어 실시간 학습, 적응 및 실행을 위한 인프라를 제공하며, 가트너(Gartner)와 같은 주요 기관들도 이를 주목하고 있습니다.
가트너의 최근 ‘웹 데이터 수집 솔루션 경쟁 환경’ 보고서는 Bright Data를 AI 개발과 비즈니스 인텔리전스를 모두 지원하는 인프라, API, 파이프라인, 데이터셋 분야의 핵심 기업으로 인정했습니다. 가트너에 따르면 “더 나은 AI 개발이 웹 데이터 수집 솔루션에 대한 관심을 주도하는 주요 동인”이라고 합니다. 이는 업계가 전술적 도구에서 AI 혁신의 전략적 촉진제로 전환하는 중대한 변화를 의미합니다.
데이터 자체가 해답은 아닙니다. 잘못된 데이터를 보유하면 컴퓨팅에 아무리 투자해도 열악한 결과만 낳기 때문입니다. AI가 정적 모델에서 동적 실시간 시스템으로 진화함에 따라 신선하고 관련성 높으며 고품질 데이터의 필요성이 가장 중요해졌습니다.
가트너 보고서는 다음과 같은 핵심 통찰로 이 점을 강조합니다:
- 웹 데이터 수집 솔루션은 생성형 AI(GenAI)의 양측 모두에서 가치를 입증했습니다.
- AI와 GenAI는 웹 스크래핑 데이터 접근의 동기로 부상했으며, 도메인 특화 대규모 언어 모델(LLM) 훈련부터 에이전트 구동에 이르기까지 다양한 활용 사례를 보여주고 있습니다.
- 웹은 LLM을 위한 AI 훈련 데이터의 가장 큰 원천이며, 모델을 최신 상태로 유지하기 위해서는 지속적인 크롤링이 필수적입니다.
- 맞춤형 데이터 파이프라인은 실시간 인사이트의 원활한 통합을 가능하게 하여 AI에 필수적인 요소로 자리 잡고 있습니다.
- AI 에이전트는 이제 실시간으로 웹을 적극적으로 스크래핑하여 동적 학습과 적응을 가능하게 합니다.
현재 AI 시대는 추론을 위한 실시간 데이터 검색 및 추론에 관한 것입니다. 최종 사용자가 응답을 기다리고 있기 때문에, AI 시스템은 점점 더 인터넷에서 올바른 형식의 데이터를 가져와 즉시 모델에 공급해야 합니다. 이러한 실시간 기능은 웹을 탐색하고 정보를 추출하며, 즉석에서 레스토랑 예약이나 보고서 작성과 같은 행동을 취하는 AI 에이전트에게 특히 중요합니다.
지난 10년간 구축된 Bright Data의 인프라스트럭처는 이러한 변화를 지원하도록 설계되었습니다. 브라우저 기반 아키텍처와 Bright Data MCP(Machine Communication Protocol) 같은 새로운 프로토콜을 통해 AI 모델은 기존 스크래핑 방식이 실패하는 상황에서도 대규모로 동적 웹사이트와 상호작용할 수 있습니다.
AI 경쟁이 가속화되면서 차별화 요소는 단순히 가장 큰 모델이나 가장 많은 GPU를 보유한 기업이 아니라, 최고의 데이터를 보유한 기업이 될 것입니다. 가트너는 기업들이 정확성을 바탕으로 경쟁하기 시작할 것이라고 예측하는데, 이는 완전하고 관련성 있으며 시의적절한 데이터에서 시작됩니다. 이는 우리가 이미 잘 알려져 있고 지속적으로 혁신을 이루고 있는 분야입니다.
궁극적으로 에이전트가 인간보다 더 많은 웹 탐색을 수행하게 되며, 실시간 웹 데이터로 구동되는 브라우저 기반 AI 에이전트가 표준이 될 것입니다. 이러한 에이전트는 단순히 웹을 읽는 것을 넘어 상호작용하고, 행동을 취하며, 자율적으로 결과를 제공할 것입니다.
이러한 비전은 이미 현실화되고 있습니다. OpenAI의 ‘Operator’나 Perplexity의 ‘Assistant’ 같은 도구는 실시간 웹 데이터를 활용해 역량을 강화하는 AI 에이전트의 초기 사례입니다. 그러나 대부분은 여전히 접근성 장벽에 제약을 받고 있습니다. 바로 이 때문에 Bright Data처럼 동적이며 입력 중심의 웹사이트를 탐색하도록 설계된 인프라가 매우 중요한 것입니다.
