라이너 Liner 완전 해부: AI가 ‘답변하는 검색’으로 진화한 결정적 순간 (글로벌 진출 국내 AI기업)

라이너 Liner 완전 해부: AI가 ‘답변하는 검색’으로 진화한 결정적 순간 (글로벌 진출 국내 AI기업)

“구글은 링크를 던져주고, 라이너는 답을 줍니다.” 2025년, 단순한 요약형 챗봇을 넘어 ‘리서치 파트너형 AI 검색’으로 진화한 라이너는 국내 스타트업 중에서 가장 빠르게 생성형 검색 패러다임을 실현한 팀이에요.

 

 

안녕하세요, 문과 출신 마케터 문노베입니다. 오늘 소개할 기업은 ‘딥 리서치’ 기능으로 AI 검색 시장을 재정의하고 있는 라이너(Liner)예요.

 

GPT나 Perplexity와는 전혀 다른 접근으로, 특히 리서치 목적의 고도화된 검색에 특화되어 있죠.

 

이번 콘텐츠에서는 라이너의 기술 구조, 글로벌 확장 전략, 정확도 1위의 비결, 그리고 ‘리서치형 AI’의 의미까지 문노베의 시선으로 깊이 있게 풀어볼게요.

목차

1. 라이너란 어떤 기업인가? 2. 딥 리서치: 기술 구조와 실제 작동 방식 3. 정확도 1위의 비결과 글로벌 유저 확보 전략 4. 북미 진출, 조직 변화, 비즈니스 모델 전환 5. GPT·Perplexity와 다른 길: 리서치형 AI란 무엇인가? 6. 문노베 인사이트: 검색 이후의 검색, 그 중심에 선 라이너

1. 라이너란 어떤 기업인가?

라이너(Liner)는 “가장 중요한 정보를 가장 먼저 보여준다”는 철학으로 출발한 스타트업이에요.

 

초기에는 웹 문서를 하이라이트하는 간편 툴로 시작했지만, 2023년 이후부터는 생성형 AI 기술을 기반으로 ‘답변형 검색’으로 영역을 확장했죠.

 

2025년 현재, 라이너는 GPT나 Perplexity처럼 범용형 LLM 기반 AI가 아니라, “리서치에 최적화된 AI 검색 도구”로 명확한 포지셔닝을 하고 있어요.

 

기술보다 사용자 문제에 집중한 이 전략이, 글로벌 시장에서 라이너를 돋보이게 만들고 있죠.

2. 딥 리서치: 기술 구조와 실제 작동 방식

딥 리서치(Deep Research)는 라이너의 핵심 기능이에요.

 

GPT의 단일 응답 방식과 달리, 라이너는 질문을 하위 쿼리로 분해한 후, 여러 신뢰 가능한 출처를 탐색해 출처 기반 요약형 응답을 제공해요.

구성 요소	기능 설명
다중 쿼리 분해	복잡한 질문을 작은 질문으로 나누고 각각 조사
멀티소스 리트리버	뉴스, 위키, 논문, 정부 보고서 등 다양한 소스 사용
출처 기반 응답	응답마다 원 출처를 명시하여 신뢰도 확보

 

문노베는 이 구조를 ‘AI가 논리적으로 리서치하는 방식’이라고 봐요.

 

GPT가 글을 ‘잘’ 쓰는 반면, 라이너는 글을 ‘근거 있게’ 쓰는 방식으로 접근하거든요.

3. 정확도 1위의 비결과 글로벌 유저 확보 전략

라이너는 2025년 SimpleQA 벤치마크에서 93.7점으로 글로벌 1위를 기록했어요.

 

이 벤치마크는 단순 생성 품질이 아니라, 정확한 사실 기반 응답률을 평가해요.

• 구글 SGE, Perplexity, You.com 등 주요 경쟁자보다 높은 정확도
• 출처 명시 응답 구조가 신뢰도 평가에서 강점으로 작용
• 국내보다 북미·유럽 사용자 비중이 95% 이상

특히 UC버클리, NYU, UCLA 등 미국 대학가 중심의 바이럴 확산은 ‘AI 리서치 도구’라는 포지셔닝에 정확히 부합하는 시장 접근이었어요.

 

문노베는 라이너가 보여준 정확도 전략을, “AI에게 중요한 건 말발이 아니라 근거”라는 메시지로 기억하고 있어요.

4. 북미 진출, 조직 변화, 비즈니스 모델 전환

2025년 초, 라이너는 270억 원 규모의 시리즈 B2 투자를 유치하며 북미 시장 확장을 본격화했어요.

 

특히 블라인드 공동 창업자 김성겸을 북미 총괄로 영입하면서 조직적으로도 SaaS 기반 수익 모델에 최적화된 구조를 만들었죠.

구성 요소	설명
조직 변화	북미 중심으로 재편, 현지 유저 중심 콘텐츠와 운영 강화
비즈니스 모델	Freemium 구조: 무료 리서치 + 유료 분석/다운로드 기능
대상 시장	대학생, 연구자, B2B 마케터 중심 → ‘리서치형 생산성 SaaS’ 전략

 

제가 보기엔 이건 단순한 시장 확장이 아니에요. ‘기술이 아니라 사용 목적에 맞춘 전환’이죠.

 

이게 진짜 글로벌 SaaS로 가는 전략이에요.

5. GPT·Perplexity와 다른 길: 리서치형 AI란 무엇인가?

GPT는 말을 잘하고, Perplexity는 빠르게 요약하지만, 라이너는 정확하고 근거 있는 정보를 정리해주는 AI예요.

 

그리고 이게 리서치 목적의 유저에겐 훨씬 중요하죠.

• GPT: 유창한 대화와 창의적 생성에 강점
• Perplexity: 실시간 검색 + 응답 속도에 강점
• Liner: 출처 기반 정리, 리서치 구조화, 신뢰도 중심 설계

저는 이걸 ‘질문에 대해 사고 흐름을 그려주는 AI’라고 정의하고 싶어요.

 

질문을 단순 응답이 아닌 논리 구조로 전개해주는 것 – 그게 라이너의 방식이에요.

6. 문노베 인사이트: 검색 이후의 검색, 그 중심에 선 라이너

저는 ChatGPT를 가장 많이 사용하지만, 어떤 주제를 정말로 깊이 있게 정리하고 싶을 땐, ‘라이너의 딥 리서치’가 훨씬 더 체계적인 사고를 이끌어줘요.

 

우리는 이제 클릭 중심의 검색을 넘어, 질문-사고-구성까지 포함하는 검색 경험으로 넘어가고 있어요.

 

그리고 그 중심에 라이너가 있어요. 국산 AI가 글로벌 리서치 시장에서 성공할 수 있다는 근거, 라이너는 이미 충분히 보여주고 있다고 생각해요.

라이너 관련 자주 묻는 질문 (FAQ)

Q1. 라이너는 무료로 사용할 수 있나요?

기본적인 검색과 요약 기능은 무료로 제공되며, 딥 리서치 결과 저장·다운로드·고급 요약은 유료 플랜에서 제공돼요.

 

Q2. GPT나 Perplexity보다 좋은 점은 뭐예요?

GPT는 대화에, Perplexity는 빠른 요약에 강점이 있다면, 라이너는 출처 기반 응답과 리서치 사고 흐름에 강점이 있어요.

 

Q3. 영어 질문만 가능한가요?

현재는 영어 기반 최적화가 되어 있지만, 한국어도 기본적인 사용은 가능해요. 정확도나 추론의 자연스러움은 영어가 더 좋아요.

 

Q4. 기업에서도 쓸 수 있나요?

기업용 리서치 SaaS로 확장 중이에요. B2B 활용을 위한 API, 워크스페이스 기능도 도입 예정이에요.

 

Q5. 모바일 앱도 있나요?

모바일에서는 웹뷰 형태로 사용 가능하지만, 현재는 데스크탑 브라우저 사용이 가장 원활해요.

 

Q6. 논문이나 학술 정보도 커버하나요?

네. 구글 스칼라, 위키, 뉴스 외에도 해외 학술 출처 기반의 응답이 가능하고, 이를 기반으로 리서치형 요약을 제공해요.

 

 

정보를 찾는 시대에서, 정보를 정리해주는 AI로 넘어가고 있어요. GPT가 잘 말한다면, 라이너는 잘 정리해줘요.

 

그리고 그 정리에는 사고의 흐름과 출처의 맥락이 담겨 있죠.

 

문노베는 리서치 중심 콘텐츠를 만드는 사람으로서, 라이너처럼 정보의 신뢰성과 사고 흐름을 모두 갖춘 AI의 등장이 단순한 검색 도구를 넘어서는 의미를 갖는다고 믿어요.

 

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