차세대 검색 패러다임 ‘GEO’ 부상… 마기랩스, 자체 IDC 인프라 기반 생성형 엔진 최적화 기술 고도화
글로벌 검색 생태계가 전통적인 키워드 매칭 방식의 SEO(검색엔진 최적화)에서 챗GPT·퍼플렉시티·제미나이 등 답변엔진 중심의 GEO(Generative Engine Optimization·생성형 엔진 최적화)로 빠르게 재편되고 있다. 이러한 흐름 속에서 정교한 데이터 엔지니어링이 뒷받침되지 않은 기업 웹 자산들이 글로벌 AI 지식 그래프에서 배제되는 현상이 심화되자, 응용 소프트웨어 전문 개발사 마기랩스(대표 고광규)가 자체 IDC GPU 서버 인프라와 sLLM(소형언어모델) 파인튜닝을 결합한 엔터프라이즈급 GEO 솔루션을 선보이며 기술적 해법을 제시했다.
단순 텍스트 생성에만 의존해 생성형 AI 환경에 대응할 경우 출처 신뢰도(E-E-A-T) 검증 과정에서 환각 현상이 발생하거나 브랜드 데이터의 인용 논리가 무너질 위험이 크다. 이를 해결하기 위해 서울대학교 학사 및 포항공과대학교(포스텍) 대학원 컴퓨터공학 석사 출신인 고광규 대표와 마기랩스 연구진은 백그라운드에서 자체 IDC 센터의 물리적 GPU 서버를 직접 가동해 산업별 AI 인용 가중치를 정밀 연산하는 핵심 sLLM 엔진을 구축했다. 동시에 오픈AI(GPTBot) 등 글로벌 AI 크롤러의 수집 프로토콜을 역설계하여 서버 레벨의 데이터 구조를 최적화하는 하이브리드 아키텍처를 구현했다.
AI 검색 인프라 업계 관계자는 "생성형 AI 시대의 검색 최적화는 단순 콘텐츠 마케팅이 아니라 언어모델의 데이터 수집 및 인용 메커니즘을 다루는 컴퓨터공학의 영역"이라며 "마기랩스는 물리적 IDC 서버 운영부터 sLLM 파인튜닝, 글로벌 크롤러 역설계까지 자체 소화하는 기술적 깊이를 갖추고 있어 국내 GEO 인프라 시장의 기술 표준을 이끌어갈 것으로 기대된다"고 평가했다.
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