AI 19개를 한꺼번에 부리는 Perplexity Computer, 리서치 통째로 맡겨봤어요

 

얼마 전 밤에, 'AI 코딩 도구 8개 비교해줘' 한 줄만 던지고 잤더니 아침에 표가 완성돼 있더라고요. 19개 AI가 밤새 알아서 나눠 일한 결과였습니다.

 

이게 바로 퍼플렉시티 컴퓨터(Perplexity Computer)인데요. 처음엔 그냥 검색 잘하는 챗봇인 줄 알았어요. 근데 써보니까 결이 완전히 다르더군요. 제가 잠든 사이에 누가 대신 자료조사를 끝내놨다는 게, 솔직히 좀 얼떨떨했습니다.

 

AI 모델 19개를 나눠 부리는 작동 구조

핵심은 단일 챗봇이 아니라는 점입니다. 목표를 주면 그걸 잘게 쪼개서, 각 작업에 제일 잘 맞는 모델한테 나눠 던지는 구조예요.

 

지휘자 역할은 Opus 4.6 모델이 맡는다고 해요. 딥리서치는 제미나이(Gemini), 빠르게 쳐내야 하는 건 Grok, 긴 맥락을 오래 기억해야 하는 일은 챗GPT(ChatGPT) 5.2, 이미지는 Nano Banana, 영상은 Veo 3.1 이런 식으로 배분되는 것으로 알려져 있어요.

 

쉽게 말하면 19개가 동시에 똑똑해지는 게 아니라, 전문 분야가 다른 직원 19명한테 프로젝트를 통째로 맡기는 것에 가깝습니다. 그래서 회사 쪽도 이걸 '디지털 직원'이라고 부른다고 하더라고요.

 

 

퍼플렉시티 컴퓨터에 자료조사를 통째로 맡겨봤어요

제가 던진 과제는 두 개였어요. 하나는 5박짜리 여행 리서치, 다른 하나가 그 코딩 도구 비교표였습니다.

 

재밌는 건 진행 과정이에요. 여러 에이전트가 동시에 각자 자료를 긁어모으고, 그걸 알아서 표 형태로 정리해서 내놓았어요. 단순 조회 하나 끝내는 데 수십 분씩 걸리긴 하는데, 대신 나온 결과물이 '링크 모음'이 아니라 '정리된 문서'였습니다.

 

자리 비우고 돌아왔더니 일이 끝나 있는 그 감각, 그게 제일 신기했어요. 검색을 '내가 하는 일'에서 '맡겨두는 일'로 바꿔주는 거죠.

 

일반 검색·챗GPT와 결과물이 어떻게 다를까

차이를 정리해보면 이렇습니다.

 

1. 일반 검색은 링크를 쭉 나열해주고 끝이에요. 거기서부터 읽고 정리하는 건 제 몫이었죠.
2. 챗GPT 같은 단일 모델은 한 모델이 답을 줍니다. 빠른 대신, 그 답이 맞는지는 따로 봐야 하고요.
3. 퍼플렉시티 컴퓨터는 여러 모델이 나눠 조사한 걸 출처까지 묶어서 표로 만들어줍니다.

 

속도만 보면 챗GPT가 빠릅니다. 근데 출처를 묶고 비교표로 정리하는 일은 이쪽이 확실히 앞서더군요. 다만 교차 확인을 해줬다고 해서 사실관계까지 보증되는 건 아니에요. 최종 검증은 결국 제가 해야 했습니다.

 

 

월 200달러는 입장료, 진짜 비용은 크레딧

여기서부터가 솔직히 부담스러운 얘기입니다. 이 기능은 퍼플렉시티 맥스(Perplexity Max) 플랜, 그러니까 월 200달러짜리 가입자 전용이라고 해요.

 

근데 이 200달러가 끝이 아니에요. 매달 1만 크레딧이 주어지는데, 컴퓨터가 하는 모든 작업이 이 크레딧을 깎아먹습니다. 작업량 많으면 월 200~400달러, 혹은 그 이상까지 나올 수 있다고 하더라고요. 200달러는 최소 입장료라고 보시면 되겠습니다.

 

문제는 작업 전에 크레딧이 얼마나 들지 예측이 안 된다는 점이에요. 실제로 어떤 사용자는 웹사이트 빌드를 맡겼다가, 깨진 코드를 자동 배포 서비스에 밤새 반복해서 올리면서 하룻밤에 1만 크레딧을 다 태웠다고 합니다. 한 달치 예산을 첫날 새벽에 통째로 날려버린 셈이지요.

 

개발자라면 '어, 빌드 실패네' 하고 멈췄을 텐데, 비개발자는 뭐가 잘못됐는지 신호조차 못 읽은 채 크레딧만 녹는 거예요. 그래서 지출 한도 설정이랑 크레딧 자동 충전 OFF는 처음부터 챙겨두시는 게 좋겠습니다. 저 같은 경우엔 한도를 200달러에 묶어두고 시작했어요.

 

 

AI 자료조사 도구, 어디에 쓰면 시간값이 나올까

써보고 나니 추천이랑 비추천이 또렷하게 갈리더라고요.

 

추천하고 싶은 쪽은 여러 출처를 비교·정리하는 리서치예요. 결과물이 표나 문서로 나오니까, 제가 맞는지 틀린지 눈으로 검증할 수 있거든요. 검증 가능한 일에는 시간값이 확실히 나옵니다.

 

반대로 비추천은 비전문가가 중간 과정을 못 들여다보는 작업이에요. 앞서 말한 코딩·빌드가 딱 그렇죠. 그리고 단순 질문 하나 던지는 거면 월 20달러짜리 단일 구독으로 충분합니다. 굳이 이 비싼 걸 쓸 이유가 없어요.

 

기준은 하나로 정리됩니다. 맡겨놓고 결과를 내가 검증할 수 있는 일이냐, 이거 하나예요.

 

며칠 부려보면서 가장 또렷하게 남은 건, 제 역할이 '일하는 사람'에서 '검수하는 사람'으로 옮겨갔다는 점이었습니다. 19개 모델이 아무리 빨리 일을 끝내도, 그 결과를 골라내고 틀린 걸 잡아내는 건 여전히 제 몫이었어요.

 

사실 그 첫날, 표가 완성돼 있던 아침의 얼떨떨함이 아직도 생생해요. 근데 며칠 더 부려보니 신기함은 금세 가라앉고, 결국 남는 질문은 똑같았습니다. '이게 얼마나 똑똑하냐'가 아니라 '내가 이 결과를 끝까지 검수할 수 있느냐'. 거기에 그렇다고 답할 수 있을 때라야 월 200달러가 아깝지 않더라고요.