Perplexity, 19개 모델 조율 AI 에이전트 ‘Computer’ 출시(월 200달러)

개요

Perplexity Computer 출시 배경과 가격

AI 탐색 기업 Perplexity(기업가치 200억 달러)가 창사 3년 만의 최대 야심작 ‘Perplexity Computer’를 공개했다. 이 멀티모델 에이전트 오케스트레이션 플랫폼은 19개 다른 AI 모델을 뒤에서 자동 조율해 복잡하고 장기적인 워크플로를 끝까지 수행하며, 현재 월 200달러의 Perplexity Max 구독자에게 우선 제공된다.

Perplexity Computer가 하는 일: 일반 목적 디지털 워커

‘Perplexity Computer’는 사용자의 고수준 목표를 받아 작업을 세분화하고, 각 하위 작업을 가장 적합한 모델에 배정해 백그라운드에서 처리한다. 사용자는 “일본 1주 여행 계획, 1,200달러 이하 항공권, 레스토랑 예약 포함 일정”처럼 원하는 결과만 제시하면 되고, 시스템은 필요한 경우에만 확인을 요청하는 방식으로 장시간 조용히 동작한다.

아키텍처와 모델 배치

중앙 추론 엔진과 역할 분담

오케스트레이션 로직과 코딩은 Anthropic의 Claude Opus 4.6이 담당하고, 심층 리서치는 Google의 Gemini가 수행한다. 이미지 생성은 Google의 Nano Banana, 영상은 Veo 3.1, 경량·저지연 작업은 xAI의 Grok, 장문 맥락 복원과 광범위한 웹 검색은 OpenAI GPT-5.2가 맡는다. 총 19개 모델이 백엔드에서 협업하며, 라인업은 성능 변화에 따라 수시로 교체·추가된다. 필요하면 사용자가 직접 특정 작업을 원하는 모델에 수동 할당할 수도 있다.

범위와 접근성의 결합

Perplexity Computer의 차별점은 광범위한 업무 범위를 단순한 인터페이스로 제공하는 데 있다. 터미널 접근과 전용 머신이 필요한 오픈소스 에이전트와 달리, 휴대폰·Slack·Perplexity 앱에서 바로 호출 가능하다. 자체 Comet 브라우저 기술을 기반으로 한 브라우저 에이전트는 높은 사용량을 보이며, 회사 측은 동급 서비스 대비 3~5배 수준의 지표를 제시했다.

엔터프라이즈 데이터가 말하는 ‘전문화’

단일 모델 체제에서 무주공산으로

Perplexity는 기업 고객 데이터에서 모델 사용 패턴이 빠르게 분산되는 흐름을 관찰했다. 2025년 1월에는 작업의 90% 이상이 두 개 모델에 집중됐지만, 12월에는 어떤 모델도 25% 이상 점유하지 못했다. 이는 Perplexity의 지능형 라우팅 고도화와 함께, 최신 모델이 평균 17.5일 간격으로 등장하며 ‘각기 다른 영역에서 더 잘해지는’ 전문화 경향이 강화된 결과다.

업무별 최적 모델의 분화

소프트웨어 엔지니어링에는 Claude가 두각을 보이지만, 글쓰기·창작 영역은 Gemini가, 장문 맥락 복원과 폭넓은 검색은 GPT-5.2가 유리하다는 평가다. Perplexity는 “모델은 상품화가 아니라 전문화로 가고 있다”고 요약하며, 팀 유형이 다양한 기업 현실상 단일 모델로 모든 요구를 충족하기 어렵다고 본다. 이 지점에서 멀티모델 오케스트레이션, 즉 Perplexity Computer의 구조적 우위가 드러난다는 판단이다.

보안·운영 철학

클라우드 샌드박스 vs 로컬 접근

최근 오픈소스 자율 에이전트가 로컬 리소스에 광범위하게 접근해 사고를 유발한 사례가 논쟁을 키웠다. Perplexity는 ‘Perplexity Computer’를 전적으로 클라우드 샌드박스에서 실행해 보안 실패가 사용자 환경으로 번지지 않도록 설계했다. 회사는 내부적으로 수천 건의 실사용 태스크를 돌려 검증했으며, 로컬 접근은 악성코드와 유사한 리스크를 만든다며 일관된 반대 입장을 밝혔다.

비즈니스 현황과 수익화

사용자보다 빠르게 증가한 매출

2025년 Perplexity의 사용자는 3.7배, 매출은 4.7배 성장해 사용자당 가치가 상승하고 있음을 시사한다. 엔터프라이즈 영업 인력은 5명 수준으로 ‘린’하게 운영되지만, 포천 500대 기업의 92%에서 Perplexity 사용(개인 계정·직장 이메일 포함)이 관찰된다고 밝혔다. 광고 수익 모델은 정확성 미션과 충돌한다며 채택하지 않았고, ‘Usage and Credits’로 추가 크레딧 판매를 시험 중이라고 했다.

IPO와 한계 관리

상장 조건은 갖췄다고 보지만 시점은 미정이다. 과도한 기대감은 역풍을 맞는다는 신중론도 병행했다. 한편 일부 구독자의 Deep Research 한도 축소에 대한 불만을 완화하기 위해 크레딧 확장 옵션을 도입할 가능성을 시사했다.

검색 API와 인프라 전략

AI 네이티브 인덱스와 데이터 플라이휠

Perplexity는 4개월 전 검색 API를 가동했고, ‘매그니피센트 7’ 중 4곳이 이미 대규모 프로덕션 사용 중이라고 밝혔다. 이 인덱스는 ‘사람이 10개의 파란 링크를 훑는’ 용도가 아니라, AI가 문맥 창에서 스니펫을 읽고 추론하기 최적화돼 있다. 구글·빙 API 의존을 벗어나 독립 인프라를 구축했으며, 중국 오픈소스 모델은 미국 데이터센터에서 추론하고 정확도 재학습·선전성 제거·커스텀 커널을 적용했다. 소비자 제품과 LLM 응답에서 실제로 쓰인 스니펫을 대조해 랭킹을 개선하는 폐루프가 형성돼, 순수 API 검색 사업자가 갖기 어려운 학습 우위를 만든다.

법적 분쟁과 인용 정책

저작권 소송 공방

Perplexity는 일부 언론사와의 분쟁에서, 상대가 침해 응답을 유도하는 프롬프트를 다수 사용했다며 ‘체리피킹’을 주장했다. 회사는 기술 발전기마다 소송이 뒤따랐고, 고유 표현이 아닌 ‘지식’의 접근은 열려 있어야 한다는 법의 취지를 강조한다. 사용자 에이전트는 법적·기술적으로 사용자 본인의 연장선이라는 논리로, 구매 대행을 둘러싼 소송에서도 사용자의 권한을 옹호했다.

출처 표기 원칙

뉴욕타임스를 인용했다고 해서 반드시 원문을 직접 크롤링했다는 뜻은 아니며, 가능하면 원출처를 명시해 트래픽을 보내려 한다고 밝혔다. 이는 Perplexity Computer가 생성한 결과물에도 동일하게 적용되는 기본 원칙이다.

시사점과 가용성

오케스트레이션 레이어의 부상

대형 모델 제작사들이 단일 생태계에 사용자를 가두는 ‘엔드투엔드’ 전략을 펴는 가운데, Perplexity는 오히려 그 위의 추상화 층—멀티모델 오케스트레이션—이 승자라는 베팅을 한다. API 제한 리스크는 상존하지만, 당장은 축하 메시지를 주고받는 공생 구도가 유지되는 모습이다. 기업은 단일 모델 표준화의 단순함과 멀티모델 오케스트레이션의 성능·유연성 사이에서 전략적 선택을 요구받고 있으며, Perplexity Computer의 확산은 후자의 타당성을 데이터로 뒷받침하고 있다.

출시 일정

Perplexity Computer는 현재 Max 구독자에게 제공 중이며, 곧 Pro와 Enterprise로 확대된다. 3월 11일 개발자 행사에서 검색 API, 랭킹 임베딩, 오케스트레이션 인프라에 대한 추가 세부 정보를 공개할 예정이다.