웹 디스커버리 서밋

브라이트 데이터의 CEO 렌처너는 DOJ 대 구글 사건이 경쟁력 있는 검색 구축에 대해 드러내는 점을 분석합니다: 인프라 결정, 실시간 데이터 문제, 그리고 구글 규모의 운영에 관한 내용입니다.

패디 스리니바산(DigitalOcean CEO)은 어제의 인터넷으로 훈련된 AI가 이미 구식이 된 이유를 탐구합니다: 데이터 최신성이 정확도에 미치는 영향, 오래된 정보의 비용, 실시간 지식을 위한 필수 인프라에 대해 살펴봅니다.

에이전트가 인간과 다르게 웹을 소비하는 방식에 대한 파라그 아그라왈(Parallel), 드루브 바트라(Yutori), 사라 삭스(Notion)와의 심층 논의: 주의 지속 시간, 피드백 신호, 경제적 인센티브, 발견에서 행동으로의 전환.

Nosible의 CEO 스튜어트 리드는 AI가 금융 시장을 24시간 연중무휴로 모니터링하여 붕괴 수년 전에 조기 경고 신호를 감지하는 방식을 시연합니다: 지속적인 모니터링을 가능하게 하고 검색 비용을 50~100배 절감하는 그래프 기반 아키텍처입니다.

Exa의 CEO 윌 브라이크가 1998년 이후 검색이 진화하지 못한 이유에 대해: 완벽한 검색의 의미, 웹을 필터링 가능한 데이터베이스로 취급하는 것, 30밀리초에서 10분까지 걸리는 검색 결과 제공, 그리고 나쁜 알고리즘이 나쁜 콘텐츠처럼 허위 정보를 생성하는 방식.

Linkup의 CEO 필립 미즈라히가 에이전트가 구글을 사용할 수 없는 이유: 에이전트는 웹 페이지가 아닌 정보 단편이 필요합니다. 추출된 콘텐츠를 색인화하고 중복을 제거함으로써 Linkup은 색인 크기를 5~10배 줄이면서 에이전트가 직접 활용할 수 있는 정밀하고 맥락에 맞는 데이터를 제공합니다.

마이크 마리노(DuckDuckGo), 롭 치솔름(Qatalyst Partners), 존 군자(Amplemarket)와 함께하는 패널 토론: AI 검색 경제학 - 무료 vs 유료 모델, 사상 최고 배수의 M&A, 환각 위험, 그리고 검색 비용이 쿼리당 몇 센트에서 20달러까지 차이가 나는 이유. 안젤라 후버(Andi) 진행.

Mozilla의 Jacob Ervin이 수동 뷰포트에서 AI 의사 결정자로 진화하는 브라우저에 대해 논함: 검색과 연구의 시점 결정, 헤드리스 브라우저가 결과에 비용을 지불하며 경제 구조를 역전시키는 현상, 에이전트가 세션당 기하급수적 쿼리를 유발하며 검색량과 사용자 행동을 분리하는 현상.

앤서니 골드블룸(Sumble CEO, 전 Kaggle CEO)이 대규모 언어 모델(LLM)을 활용해 웹 데이터를 지식 그래프로 구조화하는 방법에 대해 설명합니다: 채용 공고에서 인텔리전스 추출, 수천 명에서 17명으로 데이터 정리 비용 절감, 시장 진출 팀을 위한 테크노그래픽 데이터 구축. 브룩 라슨(Rime Labs)과의 인터뷰.

you.com의 CEO 리처드 소처(Richard Socher)는 연구 단계부터 생산 단계까지 AI 기반 검색 기술 구축 과정을 되돌아봅니다: 대규모 적용 시 효과적인 요소, 남아있는 과제, 차세대 검색 기술이 해결해야 할 과제 등에 대해 고찰합니다.