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.
목차
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.
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