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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.

Napkin AI: AI 기반 그래픽 디자인 혁신과 비주얼 커뮤니케이션의 미래

오늘은 AI 기술이 그래픽 디자인에 미치는 영향에 대해 이야기해보려 합니다. 특히 Napkin AI라는 플랫폼을 중심으로 AI 에이전트들이 우리의 디자인 방식을 어떻게 바꾸고 있는지 알아보겠습니다. 이 글에서는 Napkin AI의 기능, 작동 방식, 그리고 그래픽 디자인에 대한 차별화된 접근법을 자세히 살펴보겠습니다.

Napkin AI: 그래픽 디자인의 새로운 길

Napkin AI는 텍스트를 입력하면 단 몇 초 만에 이미지로 변환해주는 서비스를 제공합니다. 이는 단순히 그래픽을 생성하는 데 그치지 않고, 전통적인 디자인 에이전시에서 사람들이 하는 여러 역할—카피라이터, 디자이너, 일러스트레이터, 브랜드 스타일리스트—을 개별 AI 에이전트가 맡는 방식으로 구현됩니다.

서비스 런칭 이후 현재 Napkin AI는 약 200만 명의 사용자 기반을 확보하고 있습니다. 저를 포함해서 이 사용자들은 대개 그래픽 디자인 전문가가 아니지만, 멋진 디자인을 필요로 하는 사용자들입니다. 주로 PowerPoint 발표 자료와 다이어그램 등을 생성하는 데 Napkin AI를 사용하고 있습니다.

Napkin AI의 독특한 접근법

Napkin AI는 기존의 다른 서비스들과는 다른 방식으로 AI를 활용합니다. 이미지 제공업체들이 사용하는 확산 AI 모델 대신, Napkin AI는 사용자가 입력한 텍스트를 바탕으로 그래픽을 커스터마이징하는 데 중점을 둡니다. 이를 통해 사용자들은 더 쉽게 스타일, 색상, 디자인 유형을 변경할 수 있습니다.

이 플랫폼의 큰 장점 중 하나는 사용자가 텍스트 설명을 입력하면 여러 가지 고품질의 그래픽 옵션을 제공받을 수 있다는 점입니다. 이러한 그래픽은 단순한 템플릿이 아닌, 글꼴, 색상, 레이아웃 등을 자유롭게 변경할 수 있는 사용자 친화적인 디자인입니다.

네 가지 AI 에이전트의 활용

Napkin AI는 네 개의 하위 에이전트를 활용하여 독특한 그래픽을 생성합니다. 첫 번째 “텍스트” 에이전트는 디자인에 사용할 텍스트를 제안하고, 두 번째 “레이아웃” 에이전트는 타 텍스트에 가장 적합한 디자인 레이아웃을 결정합니다. 세 번째 “아이콘 및 일러스트레이션” 에이전트는 텍스트 요청에 맞는 아이콘을 데이터베이스에서 찾아내거나, 실시간으로 생성하기도 합니다. 마지막으로 “스타일” 에이전트는 사용자에게 디자인을 커스터마이즈할 수 있는 다양한 옵션을 제공합니다. 이러한 하위 에이전트들이 결합되어, Napkin AI는 사용자가 원하는 그래픽을 단 몇 초 만에 제공해 사용자 편의성을 극대화하고 있습니다.

Napkin AI의 차별화된 품질과 집중

Napkin AI의 가장 두드러진 특징 중 하나는 품질에 대한 집중입니다. “단지 빠르게 비주얼을 생성하는 것만이 아니라, 그 비주얼이 사용할 가치가 있어야 한다”고 Napkin AI의 공동 설립자 Sharma는 강조합니다. 이러한 품질에 대한 집착은 기술적 기반까지 확장되며, 사용자가 콘텐츠, 레이아웃, 스타일을 동적으로 수정할 수 있게 해 디자인의 일관성을 유지합니다.

Napkin AI의 성장과 확장

Napkin AI는 최근 사용자 수를 두 배로 늘리며 시장에서 강력한 입지를 다지고 있습니다. 사용자들은 다양한 디자인 카탈로그와 그 가능성 확장을 요구하고 있으며, 이는 Napkin AI가 비주얼 커뮤니케이션의 새로운 정점을 찍을 수 있도록 돕습니다. Sharma에 따르면, Napkin AI는 기존의 그래픽 디자인 방법을 뒤흔들면서도 사용자들에게 더 사용자 친화적인 경험을 제공할 것으로 예상됩니다.

개인적으로 Napkin AI의 미래를 매우 밝다고 예상하고 있답니다. Canva와 Adobe 같은 대형 플레이어들이 AI 공간에 관심을 가지는 상황에서, Napkin AI는 강력한 차별성을 통해 잠재적 인수 대상을 넘어서 독립적인 혁신자로서의 위치를 확고히 할 것입니다.

결론

Napkin AI는 AI 기술이 그래픽 디자인 산업에 미치는 긍정적인 영향을 직접적으로 보여주는 사례입니다. AI 에이전트의 효율적인 활용을 통해, Napkin AI는 사용자가 공감하고 신뢰할 수 있는 디자인을 신속하게 제공하며, 그래픽 디자인의 새로운 지평을 열고 있습니다. 비주얼 커뮤니케이션의 미래가 더욱 기대되는 순간입니다.

어떻게 보면 너무나 작은 마켓을 타겟하는 것처럼 보여도 수 많은 사무직군이 일반적으로 활용할 수 있는 시장을 타겟하고 있으니 언젠가 마이크로소프트, 구글 등의 기존의 파워포인트류의 어플리케이션을 가지고 있는 회사에 인수될 수도 있고, 그 이전에 사용성을 더 확대할 수 있을 것이라 생각됩니다. 그 이전에는 많은 분들이 Napkin AI와 같은 혁신적인 도구를 통해 업무의 효율성을 높이고, 새로운 아이디어를 시각적으로 표현해보면 좋을 것 같습니다.

ByteDance OmniHuman: AI로 사진 한 장으로 비디오 생성 기술

영상 부분의 인공지능(AI) 기술도 빠르게 발전하고 있는데요, 오늘은 AI 기술의 최전선에서 주목할 만한 ByteDance OmniHuman 기술을 소개하고자 합니다. 이 기술은 단 한 장의 사진만으로 현실적인 비디오를 생성할 수 있는 놀라운 기능을 갖추고 있습니다.

ByteDance OmniHuman: 사진 한 장으로 비디오 생성

ByteDance는 최근 OmniHuman이라는 AI 시스템을 개발했습니다. 이 시스템은 한 장의 사진에서 사실적인 비디오를 만들어내며, 사람의 움직임과 제스처를 자연스럽게 재현합니다. 과거에는 얼굴 중심의 움직임만 생성할 수 있었던 AI 기술이 이제는 전신의 움직임까지 표현할 수 있게 되었습니다. 이러한 발전은 디지털 엔터테인먼트와 커뮤니케이션 분야에 큰 변화를 가져올 것입니다.

1. OmniHuman의 학습 방법

ByteDance OmniHuman은 18,700시간 이상의 사람 비디오 데이터를 기반으로 훈련되었습니다. ByteDance 연구팀은 텍스트, 오디오, 신체 움직임 등 다양한 입력을 결합한 혁신적인 학습 접근 방식을 도입하여 모델의 학습 효율을 극대화했습니다. 이런 “옴니 컨디션” 훈련 전략은 더 다양한 데이터 세트에서 학습할 수 있도록 합니다.

2. 현실적인 모션 및 제스처 생성

ByteDance OmniHuman 기술은 연설하는 사람의 비디오 생성부터 악기를 연주하는 장면까지 다양한 상황을 구현할 수 있습니다. 실제 테스트에서 이 시스템은 기존 기술보다 여러 품질 기준에서 뛰어난 성능을 보였습니다. 연구팀은 훈련 과정에서 텍스트, 오디오 및 자세 신호를 추가하면 데이터 낭비를 크게 줄일 수 있다고 설명합니다.

AI 비디오 생성의 경쟁

AI 비디오 생성 분야도 상당한 경쟁이 치열한 분야인데요, Google, Meta, Microsoft와 같은 빅 테크 기업들도 비슷한 기술 개발에 주력하고 있어 ByteDance의 성과는 그들의 플랫폼에 큰 이점을 줄 것입니다. 이러한 기술은 엔터테인먼트, 교육 콘텐츠 제작, 디지털 커뮤니케이션 등 다양한 분야에 혁신을 불러올 수 있습니다. 반면에, 인공 미디어의 오용 가능성에 대한 우려도 존재합니다.

ByteDance OmniHuman의 산업적 활용

OmniHuman의 발전으로 엔터테인먼트 산업에서는 고품질 콘텐츠 제작이 가능해졌습니다. 만약 이 기술을 통해 당신이 좋아하는 가수가 새로운 뮤직비디오를 제작한다면 어떨까요? 또한, 교육 분야에서도 교수자의 실제 모습을 활용한 동영상 강의 자료를 만들 수 있습니다.

하지만, OmniHuman 기술이 제공하는 기회에도 불구하고, 인공지능이 생성한 미디어가 부정확하거나 잘못 사용될 수 있는 위험에 대해서도 경계를 늦추지 말아야 합니다. 더불어 사진 한장으로 만드는 기술인만큼 딥페이크에는 너무나 쉽게 노출될 수 있다는 점도 있습니다. 기존 마이크로소프트도 유사한 프로젝트를 공개하였지만 대중에서 서비스를 내놓지 않았던 부분도 이런 우려가 출발이었답니다.

ByteDance는 앞으로 열릴 컴퓨터 비전 컨퍼런스에서 그들의 연구 결과를 발표할 예정이며, 이를 통해 실제 성능과 결과물을 확인해보면 좋겠습니다.

결론

OmniHuman은 AI 기술의 놀라운 진보를 보여주는 또 다른 사례로 이해됩니다. 이러한 혁신 기술은 우리가 콘텐츠를 소비하고 소통하는 방식을 근본적으로 변화시킬 수 있으며, 이를 기회로 삼아 적절히 활용해야 할 것입니다. 만약 AI 기반의 새로운 기술이나 변화가 당신의 비즈니스에 어떤 영향을 미칠지 궁금하다면 전문가의 조언을 받아보시는 것도 좋은 방법일 것입니다. 인간과 AI가 조화롭게 공존하는 미래를 상상하며, 지속적인 관심과 연구가 필요한 시점입니다.