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PIN AI: 온디바스 AI, 스마트폰 내에서만 동작하는 개인화 AI 어시스턴트

최근 AI 기술은 점점 더 개인화되고 있습니다. 그러나 대부분의 기술은 여전히 개인정보 보호 문제를 완전히 해결하지 못하고 있습니다. 오늘은 이러한 문제를 해결하고, 진정한 개인 AI 경험을 제공하려는 혁신적인 스타트업, PIN AI에 대해 알아보겠습니다.

개인 맞춤형 AI 어시스턴트의 시대

여러분 중에는 자신만의 취향과 필요를 정확히 알고 도움을 줄 수 있는 AI 어시스턴트를 꿈꾸어 본 적이 있으신가요? SF 영화 속에서만 볼 수 있을 것 같던 개인 AI 어시스턴트는 이제 먼 미래의 이야기가 아닙니다. PIN AI는 사용자의 정보가 외부 서버로 전송되지 않고, 스마트폰 내에서 안전하게 운영되는 개인 AI 어시스턴트를 제공합니다.

이 기술을 통해 사용자들은 본인의 취향과 필요에 맞게 AI 모델을 직접 설정할 수 있습니다. 시스템은 사전 설정된 오픈소스 AI 모델을 기반으로 하여 사용자들이 완전히 개인화된 AI 모델을 형성할 수 있습니다.

개인정보 보호의 중요성

PIN AI의 가장 큰 특징 중 하나는 사용자의 개인정보를 안전하게 보호한다는 점입니다. 이 회사는 AI가 사용자 정보를 수집하여 중앙 서버에서 분석하지 않고, 사용자의 스마트폰 내에서 정보를 처리합니다. 이렇게 함으로써 정보가 외부로 노출되지 않도록 보장합니다. PIN AI의 대표이사인 다비드 크라피스는 “AI가 개인 맞춤형 서비스를 제공한다고 주장하는 대기업 중 어떤 곳도 사용자의 정보를 철저히 보호하지 않는다”며, PIN AI가 이 문제를 해결할 것이라 설명합니다.

PIN AI의 기술적 배경

PIN AI는 AI와 블록체인 기술의 전문가들에 의해 설립되었습니다. 회사의 창립자들 중 콜럼비아, MIT, 스탠포드 출신의 전문가들이 포함되어 있으며, 이들은 대규모 데이터 인프라와 블록체인 보안에 대한 깊은 경험을 바탕으로 PIN AI를 이끌고 있습니다.

PIN AI의 주요 투자자로는 a16z Crypto, Hack VC, Sequoia Capital U.S. Scout 등이 있으며, Near 창립자 Illia Polosukhin, SOL Foundation 회장 Lily Liu, SUI 창립자 Evan Cheng, Polygon 공동 창립자 Sandeep Nailwal 등의 블록체인 선구자들도 참여하고 있습니다.

PIN AI의 기능

PIN AI의 앱은 다양한 기능을 제공합니다. 주요 기능은 다음과 같습니다:

데이터 보호 모델(God Model): 사용자가 자신의 AI가 얼마나 자신을 잘 이해하는지 추적할 수 있게 돕습니다.
Ask PIN AI: 사용자에게 금융 계획, 여행 조정, 제품 추천 등의 업무를 처리할 수 있는 개인화된 AI 어시스턴트입니다.
오픈소스 통합: Gmail, 소셜 미디어 플랫폼, 금융 서비스를 포함한 다양한 앱과 연결하여, 사용자 데이터를 노출하지 않으면서 AI의 성능을 향상시킵니다.

블록체인 기반의 보안

PIN AI의 인프라는 블록체인 프로토콜을 기반으로 구축되어 보안, 투명성, 사용자 제어를 보장합니다. 데이터는 중앙 서버가 아닌 개인 기기에 저장되어 철저히 보호됩니다. 보호된 실행 환경(TEE)을 통해 인증서 및 민감한 실행이 시스템 내에서 안전하게 관리됩니다. 크라피스는 “우리는 현대 암호화 방법을 사용하여 개인정보를 보호하도록 프로토콜을 설계했습니다. 누구도 당신의 인증 키를 볼 수 없습니다”하며, PIN AI의 보안성을 강조합니다.

앞으로의 전망

PIN AI는 중앙 집중식 AI 모델에 대한 대안을 제시하며, 개인화된 AI 경험의 미래를 정의하기 위해 나아가고 있습니다. 회사는 기기 내에서의 인텔리전스, 블록체인 보안, 오픈소스 통합을 결합하여 사용자가 본인의 데이터를 소유하고 통제할 수 있도록 돕고 있습니다.

“우리의 비즈니스 모델은 간단합니다. 애플이나 구글처럼 중앙 집중식 회사가 큰 수익을 가져가는 대신, 이더리움의 가스비처럼 에이전트 상호작용에 소액의 커미션을 가져갑니다”라며 회사의 장기적인 비전을 제시했습니다.

이 혁신적인 프로젝트는 우리의 디지털 생활 속에서 개인정보 보호의 중요성을 높이고, 개인 중심의 AI 발전에 앞장서고 있습니다. PIN AI의 성장과 발전을 기대하시며, AI 기술이 어떻게 진화하고 있는지 주목해보시길 바랍니다!

참고

Perplexity Deep Research: AI 연구 비용 혁신과 미래 전망

ChatGPT Pro 등의 월 200$ 수준의 고가의 구독료 없이도 전문적인 연구 기능을 제공하는 도구들이 속속 등장하고 있습니다. 그중에서도 특히 눈길을 끄는 기업이 바로 Perplexity입니다. 2025년을 기점으로 엔터프라이즈 AI 지출이 급격히 증가하는 가운데, Perplexity가 출시한 ‘Deep Research’ 도구는 AI 연구 비용과 서비스 접근성에 대한 패러다임 전환을 예고하며 많은 주목을 받고 있습니다. 이번 글에서는 Perplexity의 ‘Deep Research’가 무엇인지, 그리고 이를 통해 AI 연구 시장이 어떻게 변화하고 있는지 살펴보겠습니다.

1. Perplexity Deep Research: AI 연구의 새로운 표준

고가 구독료 없이 접근 가능한 ‘Deep Research’

Perplexity가 선보인 ‘Deep Research’는 몇 분 만에 포괄적인 연구 보고서를 생성해 주는 AI 도구입니다. 특히 고가의 기업용 구독 서비스 없이도 고급 AI 기능을 활용할 수 있다는 점이 큰 강점입니다. Perplexity의 CEO인 Aravind Srinivas는 “지식은 누구나 접근할 수 있어야 하며, 고가의 구독 계획 뒤에 숨겨져서는 안 된다”고 밝히며, 오픈 소스 기술을 기반으로 더욱 빠르고 저렴한 연구 환경을 제공하고 있다고 강조했습니다.

전문가 수준의 분석과 복합적 기능

‘Deep Research’는 단순한 챗봇 형태가 아니라, 복잡한 웹 검색·코딩·추론 기능을 결합하여 전문가 수준의 인간 연구자처럼 정교한 연구 프로세스를 수행합니다. 이를 통해 다양한 데이터 소스를 종합하여 신뢰도 높은 보고서를 생성해 내는 것이 특징입니다.

또한 사용자는 연구 결과를 PDF로 내보낼 수 있으며, Perplexity 플랫폼에서 다른 사용자들과 공유하는 것도 가능합니다. 이처럼 첨단 기술과 편의성이 결합된 Perplexity의 ‘Deep Research’는 소규모 비즈니스, 연구자, 전문가 등 누구에게나 문턱을 낮춘 AI 연구 환경을 제시합니다.

2. 기술적 특징과 성능: 빠른 처리 속도와 높은 정확도

빠른 연구 속도

Perplexity의 ‘Deep Research’는 대부분의 작업을 3분 내로 완료해 낼 정도로 빠른 수행 속도를 자랑합니다. 이는 복잡한 웹 검색과 추론 과정을 단시간에 처리한다는 점에서, 다른 경쟁사 대비 뛰어난 접근성과 효율성을 보여주고 있습니다.

탁월한 정확도 지표

Perplexity가 공개한 벤치마크 지표에 따르면, SimpleQA 테스트에서 93.9%의 정확도를 기록했고, Human’s Last Exam에서도 20.5%를 기록했습니다. 이는 Google의 ‘Gemini’ 플랫폼(일명 ‘Gemini Thinking’) 수준과 비슷하며, 일부 분야에서는 이미 더 높은 성능을 보이는 모델보다 비용 면에서도 월등히 경쟁력이 높다는 평가가 나옵니다.

전문가 수준의 학습 능력

‘Deep Research’는 사람과 유사한 방식으로 주제에 대해 학습하고, 세부 내용을 점진적으로 파악하는 기능을 갖추고 있습니다. 이는 이용자가 심도 있는 연구를 진행해야 할 때 큰 도움을 주며, 단순 요약 이상의 통찰을 제공한다는 점에서 기존 소비자용 챗봇과는 차별화됩니다.

3. AI 시장의 변화: 비용 구조와 경쟁 관계

Perplexity의 파격적인 가격 정책

Perplexity는 매일 5개의 무료 쿼리를 누구나 사용할 수 있게 제공하고, Pro 가입자에게는 월 20달러에 500개의 쿼리를 허용합니다. 이러한 가격 정책은 고가의 라이선스를 요구하거나 월 수백 달러의 구독료가 필요한 경쟁사들(예: OpenAI, Anthropic 등)과 비교했을 때 명확한 차별화 요소로 작용하고 있습니다.

예컨대, OpenAI는 보다 깊이 있는 분석 기능을 제공하지만 이를 위해 월 200달러라는 고가 구독료가 필요하다는 점에서 대규모 투자를 감당하기 어려운 사용자나 소규모 기업에게는 부담이 될 수 있습니다. 반면 Perplexity는 합리적인 가격에 상당한 수준의 AI 기능을 누릴 수 있도록 해주어, 업계 전반에 비용 재검토를 촉발하고 있습니다.

기업 AI 지출과 투자 가치

2025년에는 엔터프라이즈 AI 지출이 약 5.7% 증가할 것으로 전망되지만, 전체 IT 예산 증가율은 2% 미만에 그칠 것으로 보입니다. 즉, 기업들은 제한된 예산 속에서도 AI 분야에 투자하기 위해 다른 영역의 지출을 축소해야 할 상황이 올 수 있습니다.

이때 Perplexity와 같은 가성비 높은 AI 도구가 등장함으로써, 기업들이 기존에 고가 구독 서비스에 투입하려 했던 자원을 다른 분야로 재배분할 가능성이 커지고 있습니다. 이는 AI 시장 전반의 가격 경쟁을 촉진하고, 더 많은 사용자들이 AI 혜택을 누릴 수 있는 구조로 이끌어갈 것이라는 전망이 제기됩니다.

4. 경쟁사와의 비교: Google, OpenAI, 그리고 그 외 대형 AI 기업

Google: 생산성 생태계 강점 vs. Perplexity의 속도

Google은 ‘Gemini’ 플랫폼(일명 ‘Gemini Thinking’)을 통해 기존 생산성 도구와의 원활한 통합을 강점으로 내세우고 있습니다. 그러나 작업 처리 속도나 일반 사용자 친화성 면에서는 Perplexity의 ‘Deep Research’가 아직까지는 더 뛰어난 평가를 받기도 합니다.

OpenAI: 고급 기능 vs. 합리적 가격

OpenAI는 다양한 최첨단 기능을 제공하며 AI 연구 분야에서 여전히 상당한 영향력을 행사하고 있습니다. 하지만, 상당히 높은 월 구독료가 필요한 데다 일부 기능은 추가로 비용이 들 수 있다는 점에서, 합리적인 가격과 적정 수준의 성능을 찾는 사용자들에게는 Perplexity가 매력적으로 다가갈 수 있습니다.

Anthropic 등 다른 대형 AI 기업들

Anthropic 등 대형 AI 기업들도 기업용 AI 솔루션을 확대하고 있지만, Perplexity가 소비자 가격으로 유사한 기능을 제공하면서 이들의 고가 전략이 재검토되고 있습니다. 이는 향후 AI 서비스 시장의 가격 정책이 빠르게 변동될 가능성을 있어 보입니다.

5. 실무 활용과 잠재적 한계

AI 도구가 복잡한 금융 분석, 시장 조사, 기술 문서화, 건강 관리 등에 폭넓게 활용되고 있음은 분명한 사실입니다. Perplexity의 ‘Deep Research’도 이러한 전문 영역에 신속하고 정확한 인사이트를 제공함으로써 업무 효율을 극대화하는 데 기여할 것으로 기대됩니다.

그러나 모든 연구 과정을 AI에 전적으로 의존하는 것은 새로운 아이디어나 혁신적 통찰이 나올 기회를 줄일 수 있다는 우려도 제기됩니다. 결국, 도구를 적절한 균형 속에서 활용하고, 사람이 직접 검증·해석하는 과정이 함께 이뤄져야 할 것입니다.

6. 미래 전망: 접근성 확대와 AI 서비스의 방향성

Perplexity는 ‘Deep Research’를 iOS, Android, Mac 플랫폼으로 확장할 계획입니다. 이는 기존에 웹 기반으로 한정되던 최신의 기능을 다양한 디바이스 환경에서도 손쉽게 첨단 연구 도구를 활용할 수 있게 함으로써, 편의성을 증가시키는 계기가 될 것으로 보입니다.

이처럼 가격 접근성을 재정의하고, 누구나 첨단 AI의 혜택을 누릴 수 있게 하는 Perplexity의 전략은 산업 전반에 여러가지 생각할 대목을 제시할 것으로 예상됩니다. 이제 AI 산업은 ‘가장 비싼 기술’이 아니라, ‘가장 사용하기 쉬운 기술’을 갖춘 기업이 시장을 선도하는 시대를 맞이하고 있습니다.

맺음말

Perplexity의 ‘Deep Research’는 AI 연구 비용과 접근성 문제에 직접적으로 도전장을 내밀며, 동시에 전문가 수준의 분석 능력을 다양한 사용자에게 제공한다는 점에서 큰 혁신으로 평가됩니다. 이미 많은 사용자들이 이 도구를 테스트하고 있으며, 그 실제 활용 경험이 쌓임에 따라 AI 서비스 시장의 판도도 빠르게 바뀔 것으로 보입니다.

앞으로도 Perplexity를 비롯한 여러 기업들이 AI 기술을 더 쉽고, 빠르고, 저렴하게 제공하려는 경쟁을 이어갈 것입니다. 이는 결국 AI 혁신을 더욱 가속화하고, 지식과 기술의 벽을 허무는 중요한 전환점이 될 것입니다.

AI 분야의 급격한 변화 속에서, 기업들과 개인 연구자들은 이제 한층 낮아진 비용 장벽을 활용해 새로운 기회를 모색할 수 있게 되었습니다. Perplexity가 제시한 ‘Deep Research’의 등장은, 곧 AI 연구의 새로운 시대가 시작되었음을 알리는 신호탄이라 해도 과언이 아닐 것입니다.

AI 직무 영향 분석: Anthropic Economic Index 보고서 분석

AI 혁신은 전 세계적으로 많은 산업과 직무에 커다란 변화를 불러오고 있습니다. 인공지능 도입이 빠르게 진행되면서, 많은 기업과 전문가는 AI를 효과적으로 활용하는 방법에 대해 고민하고 있습니다. 최근 발표된 AI 직무 영향 보고서인 Anthropic Economic Index 보고서는 이러한 AI 도입의 실제 모습을 데이터 중심으로 분석해 보여줍니다. 이 글에서는 AI가 각 직무에서 어떻게 사용되고 있으며, 그 영향이 무엇인지 자세히 살펴보겠습니다.

AI 사용 현황 – AI 기술의 실제 사용을 데이터로 살펴봅니다.

AI 직무 영향 보고서 Anthropic의 분석 결과에 따르면, AI는 주로 소프트웨어 개발, 기술 문서 작성, 비즈니스 분석 분야에서 사용되고 있으며, 전체 AI 사용의 절반 가까이 차지하고 있습니다. 이 보고서는 다양한 산업의 전문가들이 AI를 어떻게 활용하고 있는지를 심층적으로 분석하여 실제 사용 데이터를 제시합니다.

특히 보고서는 AI가 전역적인 자동화를 이끌기보다는 특정 작업을 보조하는 데 널리 사용되고 있음을 강조합니다. 소프트웨어 개발의 버그 수정 및 코드 디버깅, 마케팅 및 콘텐츠 제작의 텍스트 초안 작성 등, 광범위하게 AI가 활용되고 있는 모습을 확인할 수 있습니다. 직업의 약 36%가 관련 작업의 4분의 1 이상에 AI를 사용하는 상황을 확인할 수 있답니다.

AI는 인간의 증강과 자동화에 집중

Anthropic은 400만 건 이상의 사용자 대화를 분석하였고, 실제 AI 활용 방식을 더 명확하게 파악할 수 있었다고 합니다. 그 결과 AI는 주로 협업 도구로 사용되고 있음을 알 수 있었습니다. 조사된 AI 사용의 57%는 ‘증강’ 작업으로 분류되었고, 나머지 43%는 ‘자동화’ 작업으로 분류되었습니다. 이는 AI가 근로자와 협력하여 아이디어를 구상하거나 업무 정확성을 체크하는 등 공동 작업에 중점을 두고 있음을 보여줍니다.

AI는 직무를 위협하지 않는다 – 보완적 역할 강조

보고서의 주요 결론 중 하나는 AI가 전체 직무를 대체하지 않고 있으며, 특정 업무에 선택적으로 도입되고 있다는 점입니다. AI는 생산성을 높이고 반복 작업을 줄이며 의사 결정을 개선하는 데 기여하고 있습니다. 결과적으로 직무의 질을 향상시키고 있습니다.

대규모 AI 사용을 보이는 직군은 전체의 약 4%에 불과하며, 직무의 약 36%에서 AI가 전체 작업의 25% 이상을 차지하고 있습니다. 이는 AI가 이미 다양한 직무에 소규모로 통합되어 있음을 나타냅니다.

기술, 미디어, 비즈니스가 AI 도입을 이끌지만, 뒤처진 직업도 있어

AI 도입이 특히 많은 분야는 소프트웨어 엔지니어링으로, 분석된 대화의 37.2%를 차지합니다. 이 분야의 작업은 코드 디버깅, 소프트웨어 수정 및 네트워크 문제 해결 등 기술적인 성격을 띠고 있습니다. 두 번째로 높은 비율을 보이는 분야는 창의적 및 편집 작업으로, 미디어, 마케팅 및 콘텐츠 제작 역할에서 10.3%의 쿼리가 관련되었습니다.

그러나 물리적 노동이 필요한 분야에서는 AI 사용이 적었습니다. 농업, 운송, 의료 분야에서는 AI의 사용이 매우 미미한 수준입니다. 이는 텍스트 기반의 분석을 넘어서는 물리적 작업에서 AI의 한계를 보여줍니다.

AI의 급여 격차 – 중상위 임금 직업에서 주로 도입

AI 사용은 급여와의 상관관계에서 흥미로운 패턴을 보입니다. AI 도입은 중상위 급여 범위에서 활발하며, 저임금이나 매우 고임금 직군에서는 그 비율이 떨어집니다. 이는 AI가 분석 및 기술적 스킬이 필요한 직무에 주로 도입되고 있음을 시사합니다. 특정 전문 지식보다 기술적 역량이 중요한 직군에서 AI 도입이 활발한 것도 이를 뒷받침합니다.

AI 직무 변화, 비즈니스 리더의 준비

비즈니스 리더들이 AI로 인한 가장 큰 영향이 예상되는 분야에 집중할 필요가 있음을 강조합니다. 이는 지식 기반 직업에서 나타나는 증강 패턴에서 두드러집니다. AI가 고부가가치 작업에 참여함에 따라, 기업은 이를 활용한 새로운 효율성과 창의성을 추구해야 합니다.

한편, 정책 결정자는 AI의 증가가 노동력에 미칠 수 있는 영향을 주목해야 합니다. AI가 직업을 대규모로 대체하지 않더라도, 고부가가치 작업의 증가는 노동력 역학에 중대한 영향을 줄 수 있습니다. Anthropic은 이 분석 자료의 데이터 세트를 공개하여 연구자들이 AI가 경제를 어떻게 변화시키고 있는지 더 깊이 탐구할 수 있도록 하였습니다.

결론 – AI 경제 시대의 도래와 준비의 필요성

Anthropic Economic Index는 AI가 직장에서 어떻게 사용되는지를 실질적인 관점에서 보여주는 훌륭한 보고서라 평가됩니다. 보고서를 통해서도 확인한 것처럼 AI가 직무를 대규모로 대체하고 있지 않더라도, 직무의 성격을 의미 있게 변화시키고 있음을 보여줍니다.

AI 채택은 비용 절감 이상의 의미를 지니며, 이는 기업에게 새로운 효율성과 창의성의 가능성을 열어 주는 도구로 떠오르고 있습니다. 정책 입장에서는 AI의 혜택을 보다 형평성 있게 제공하기 위한 긴급한 과제를 던지고 있습니다.

이러한 변화에 대한 준비는 매우 중요합니다. AI가 노동력에서 그 역할을 확장해 나갈수록, 효과적으로 사용하는 방법을 배우고 준비한 기업과 근로자는 번영할 것이며, 외면하는 이는 도태될 위험에 처하게 될 것입니다. 이 모든 내용을 바탕으로, 기업과 정책 결정자들은 AI 시대에 적응하고 성공할 수 있는 전략을 찾아야 하겠습니다.

AI로 시작되는 산업혁명의 초입의 느낌입니다. 이 흐름에 잘 올라타서 변화하느냐, 그렇지 않느냐는 바로 여러분의 선택입니다. 이는 개인뿐만 아니라 기업 또한 마찬가지라 생각이 드네요.

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