AI 게임 체인저: Perplexity Comet과 Grok-4가 촉발한 검색의 종말과 새로운 인터넷의 서막

안녕하세요 AI 코리아 뉴스레터 Sai 김진환입니다.

2025년 7월은 인공지능(AI)이 주도하는 인터넷이라는 추상적 개념이 구체적인 경쟁의 장으로 전환된 결정적인 분기점으로 기록될 것이라 생각합니다.

이 격변의 중심의 하나는 브라우저의 개념을 근본적으로 재정의하려는 Perplexity의 대담한 도전, 'Comet'의 등장있고, 다른 하나는 xAI가 원초적인 성능을 앞세워 출시한 'Grok-4'였다. 이 두가지 서비스가 나타낼 변화가 기대가 되는 상황입니다.

일론 머스크와 같은 주요 인물들은 이 시기를 '지성의 빅뱅(intelligence big bang)'이라 묘사하며, 새로운 역량과 경쟁의 시대가 도래했음을 선언했습니다.

2025년 7월 9일과 10일에 연이어 발표된 Perplexity Comet과 xAI의 Grok-4는 업계의 모든 시선을 집중시키며, AI 기술의 발전이 더 이상 실험실 수준의 담론이 아님을 명확히 했습니다.

1. Perplexity Comet: 탐색에서 인지로의 전환

Perplexity가 2025년 7월 9일 공식 출시한 Comet 브라우저는 단순한 신제품 이상의 의미를 지닙니다. Comet의 핵심 철학은 브라우저를 웹으로 향하는 수동적인 창문에서, 사용자와 함께 사고하는 능동적이고 지능적인 '사고 파트너(thought partner)'로 변모시키는 것입니다. 이는 월 200달러라는 파격적인 프리미엄 가격 정책을 통해 더욱 명확해지는 것 같습니다.

CEO 아라빈드 스리니바스(Aravind Srinivas)는 "인간의 사고만큼 유연하고 반응성이 뛰어난 인터페이스"를 구현하여 "일과 개인의 디지털 생활 모든 측면을 위한 사고 파트너이자 조수"가 되는 것을 목표한다고 합니다.

지능형 비서(Comet Assistant)를 통해 전체 브라우징 세션을 수행하고, 여러 사이트의 정보를 비교하며, 브라우징 맥락 내에서 회의 예약, 이메일 전송, 상품 구매와 같은 작업을 직접 실행할 수 있다.주요 기능으로는 날씨나 주식 정보 등을 표시하는 맞춤형 홈페이지 위젯과 탭 관리 및 방문 기록 검색을 위한 음성 제어 등이 포함됩니다. 하지만 정식런칭때 정말 완성된 모습을 보여줄지는 기대가 되는 상황입니다.

이로써 Comet은 The Browser Company의 Dia나 OpenAI가 출시할 것으로 예상되는 AI 브라우저와 같은 신흥 경쟁자들과 직접적인 경쟁 구도를 형성하게 되었는데요. 기존의 검색 브라우저인 구글과 크롬, 그리고 우리나라의 네이버에는 어떤 영향이 미칠지도 궁금한 상황입니다.

이는 Perplexity가 단순한 확장 프로그램이 아닌 완전한 브라우저를 개발한 것은 AI 서비스 배포에 있어 브라우저가 가장 가치 있는 자산이라는 중대한 전략적 통찰을 반영한다고 생각합니다.

결국 AI 전쟁의 새로운 전선은 인터넷을 감싸는 '래퍼(wrapper)'를 누가 장악하느냐의 싸움이 될것입니다. Perplexity는 Comet을 통해, 그리고 Norton이 Neo 브라우저로 보여주듯, 사용자가 웹을 경험하는 주된 인터페이스가 되려 하고 있습니다.

2. xAI의 Grok-4: 원초적 성능과 실시간 현실의 만남

Grok-4의 등장은 단순한 모델 업데이트를 넘어, 일론 머스크의 'X' 생태계를 위한 핵심 전략 자산의 출현을 의미합니다.

Grok-4의 출시는 "박사 학위 수준을 뛰어넘는" 지능이라는 대담한 주장과 함께, 인상적인 (비록 자체 제공된) 벤치마크 점수로 뒷받침된다.

Grok-4의 핵심 차별점은 독특한 아키텍처(멀티 에이전트 'Heavy' 버전), 방대한 컨텍스트 창, 그리고 가장 결정적으로 X 플랫폼으로부터의 실시간 데이터 통합 능력이다. 이는 Grok을 근본적으로 다른 종류의 지능, 즉 시의성 있고, 때로는 논쟁적이며, 좋든 나쁘든 대중의 의식에 깊이 뿌리내린 존재로 포지셔닝한다.  

• 멀티 에이전트 시스템(Multi-Agent System): Grok-4는 표준 단일 에이전트 버전과 'Grok-4 Heavy' 멀티 에이전트 시스템의 두 가지 등급으로 제공됩니다. Heavy 버전은 여러 솔루션을 동시에 생성하고 비교하는 방식으로 작동하며, 머스크는 이를 "스터디 그룹"에 비유하며 정확성과 깊이를 향상시키는 방식이라고 설명했습니다.
• 컨텍스트 창 및 추론: 256K 토큰에 달하는 방대한 컨텍스트 창을 특징으로 하며, 이는 이전 버전의 두 배에 해당합니다. 또한, 오직 '추론 모델'로만 작동하여 더 깊이 있는 문제 해결을 지향한다.특히 "제1원리 추론(first-principles reasoning)"에 강점을 보인다고 홍보됩니다.
• 실시간 데이터 통합: 정적인 모델들과 달리 X, Tesla, SpaceX 플랫폼의 실시간 데이터를 통합하여 최신 정보를 제공하는 능력이 핵심적인 차별점입니다.
• 멀티모달리티 및 향후 로드맵: 텍스트와 비전을 지원하며, 2025년 8월에는 AI 코딩 어시스턴트, 9월에는 멀티모달 AI 에이전트, 10월에는 비디오 생성 도구가 출시될 예정입니다. 그리고 머스크는 Grok-4가 전체 소스 코드 파일을 분석하고 수정할 수 있다고 주장하기도 했습니다.

가장 강력한 버전에 대한 접근은 X 플랫폼의 새로운 'SuperGrok Heavy' 구독을 통해 제공되며, 가격은 월 300달러로 책정되었다.API 가격은 입력 토큰 100만 개당 3달러, 출력 토큰 100만 개당 15달러이다.

표 1: 최첨단 AI 모델 비교 (2025년 7월 기준)

3.브라우저의 종말, '실행자'의 부상

완전 자율 AI 에이전트라는 패러다임에서 사실 Comet이나 Norton Neo와 같은 'AI 네이티브 브라우저'는 과도기적 단계에 불과합니다.

궁극적인 비전은 단순히 정보를 찾는 것을 넘어 사용자를 대신해 행동을 취하는 AI, 즉 '실행자(Doer)'이다. 이러한 전환을 가능하게 하는 핵심 기술인 멀티 에이전트 시스템(Multi-Agent Systems)과 전문가 혼합(Mixture-of-Experts, MoE) 아키텍처를 기술적으로 숙련되었지만 비전문가인 독자도 이해할 수 있도록 쉽게 설명하고자 합니다.

Perplexity의 Comet은 브라우징 맥락에 기반하여 "회의를 예약하거나 이메일을 보내도록" 설계되었습니다. Norton의 Neo 브라우저는 "브라우저를 넘어선 실행자"이자 "예약 취소, 후속 이메일 전송, 양식 작성" 등을 처리할 수 있는 "파트너"로 명확하게 마케팅되고 있다.이는 "정보에서 지능으로, 그리고 결과로(Information to Intelligence to Outcome)"의 전략적 전환을 상징합니다.

1. 핵심 기술 1: 멀티 에이전트 시스템 (MAS)

Grok-4 Heavy에서 상업적으로 구현된 바와 같이, MAS는 여러 전문화된 에이전트가 협력하여 복잡한 문제를 해결하는 방식입니다. 그래서 Camel-AI나 Crew.AI와 같은 연구 프레임워크는 CEO, 프로그래머, 프로젝트 관리자 등 다양한 역할을 가진 에이전트들의 '사회'를 시뮬레이션하여 복잡한 목표를 달성함으로써, 더 견고하고 정교한 추론 및 계획으로 나아가는 길을 보여주게 되는데 이러한 에이전트들이 인간의 문제를 해결해 나갈수 있을까 기대가 되는 부분이 있습니다.

2. 핵심 기술 2: 전문가 혼합 (MoE)

MoE는 모델을 효율적으로 확장하기 위한 핵심 아키텍처입니다. 단일 거대 모델 대신, '게이팅 네트워크(gating network)' 또는 '라우터(router)'를 사용하여 주어진 쿼리를 처리할 소수의 전문화된 '전문가(experts)'를 동적으로 선택한다.이를 통해 Mixtral 8x7B나 DBRX와 같은 모델은 엄청난 총 파라미터 수(예: DBRX의 1320억 개)를 가지면서도 주어진 작업에는 그 일부(예: 360억 개의 활성 파라미터)만을 사용하여 훨씬 빠르고 저렴하게 실행될 수 있다.이러한 효율성은 강력한 에이전트 AI를 상업적으로 실현 가능하게 만드는 열쇠이다.  

이제는 거대한 모델보다는 여러가지 모델의 결과를 종합하는 부분으로 작용하는데 이는 분류모델에서의 랜덤포레스트와 같이 작은 여러개의 모델이 하나의 큰 문제를 해결하는 그러한 컨셉이라고 생각이 듭니다.

결론적으로 AI 개발의 최전선은 더 이상 단순히 파라미터 수를 늘리는(규모) 무차별적인 경쟁이 아닐거라 생각합니다.

이제는 달러당, 그리고 와트당 소비 전력당 최고의 성능을 달성하기 위한 아키텍처 경쟁으로 전환되었고, 이미 전쟁은 시작되었습니다. LLM 개발 초기에는 더 많은 데이터로 훈련된 더 큰 모델이 더 나은 성능을 보인다는 스케일링 법칙이 지배적이었는데 이러한 거대한 모델을 훈련하고 실행하는 것은 대부분의 애플리케이션에 있어 엄청난 비용과 시간이 소요되기 때문에 이러한 관점이 필요하다고 생각합니다.

4.현실적인 제언

1) 기업 및 마케터

• AI 가시성을 즉시 감사하라: ChatGPT, Perplexity, 구글의 AI 모드와 같은 AI 플랫폼에서 귀사의 브랜드, 제품, 서비스가 현재 어떻게 표현되고 있는지 파악하기 위해 새로운 AEO 추적 도구를 사용하고 새로운 기준선을 따라야 할것입니다..  
• AEO 우선 콘텐츠 전략으로 전환하라: 콘텐츠 전환을 시작해야합니다. 핵심 콘텐츠를 고도화 및 구조화하고, 무엇보다 기계가 읽기 쉬운 형식(Q&A, FAQ, 직접 답변)으로 재구성해야할 것입니다. 미래의 AI 검색과 컨텐츠에 대비하기 위해서 입니다.
• 도메인을 넘어 권위를 구축하라: AI 엔진은 웹 전체에서 신뢰성 신호를 수집한다는 점을 인식하라. 소셜 미디어, 산업 포럼(Reddit, Quora), 신뢰할 수 있는 리뷰 플랫폼에서의 존재감을 포함하는 총체적인 권위 구축 전략에 투자해야할 것입니다. 이제 오프사이트 평판이 온사이트 발견 가능성의 핵심 구성 요소될거라 생각합니다.  

기술 기업 및 개발자

• 사용자 인터페이스가 새로운 격전지다: 주된 전쟁은 모델 계층에서 통합된 사용자 경험으로 이동하고 있습니다. 피상적인 AI 기능을 추가하는 데 그치지 말고, 사용자 워크플로우에 깊숙이 내장된 AI 네이티브 애플리케이션 구축에 집중해야 할 것입니다.
• 효율적인 아키텍처를 마스터하라: MoE, MAS 및 기타 계산적으로 효율적인 고급 모델 아키텍처에 대한 깊은 전문 지식은 결정적인 경쟁 우위가 될 것이라 생각합니다. 
• 개발자 도구를 활용하라: 소프트웨어 개발의 본질 자체가 변화함에 따라 AI 코딩 비서 및 개발자 플랫폼(예: GitHub Copilot, Cursor, Windsurf, Aider) 시장이 폭발적으로 성장하고 있습니다. 이 새로운 에이전트 시대에 개발자 생산성을 향상시키는 도구를 구축하는 것은 엄청난 기회이고, 이러한 과정을 스스로 겪어야 할 것입니다.

콘텐츠 제작자 및 게시자

• 검색 의존성에서 공격적으로 다각화하라: 구글을 주요 트래픽 소스로 의존하던 시대는 저물어가고 있습니다. 뉴스레터, 유료 커뮤니티, 모바일 앱 등 직접 통제할 수 있는 채널을 통해 잠재 고객과 직접적인 관계를 구축하는 것을 우선시해야할것입니다. 
• 새로운 경제 모델을 옹호하고 실험하라: AI가 사용하는 콘텐츠에 대한 공정한 보상을 창출하기 위한 이니셔티브를 적극적으로 지원하고 참여해야합니다. 여기에는 라이선스 계약, 수익 공유 파트너십, 그리고 생태계의 균형을 재조정하기 위해 고안된 법적 및 규제 조치를 지원하는 것이 포함됩니다.
• 대체 불가능한 인간 소스가 되어라: 저비용의 AI 생성 '쓰레기'로 넘쳐나는 세상에서, 진정성 있고, 전문적이며, 직접적인 인간 경험, 독점 데이터, 깊이 있는 비판적 분석의 가치는 급등할거라 생각합니다. AI가 복제할 수 없는 가치를 창출하는 데 집중하여, 당신의 콘텐츠가 AI 모델이 단순히 요약하고 버릴 수 있는 상품이 아니라, 반드시 인용해야만 하는 주요 출처가 되도록 만들어야 할 것입니다.

결론

생성형 AI가 추천하는 자료를 신뢰할 것인가? 라는 질문에 대해서 아직은 완벽하게 Yes라고 대답하기는 어렵지만 이러한 다양한 AI 솔루션이 넘쳐나는 시대에서 인간의 당위성은 계속적으로 검증받고 있다고 생각합니다.

우리는 유저이기도 하지만 한명의 사람으로써 이러한 추세를 따라는 가되, 어쩌면 비효율적이더라도 인간다운 생각을 하면서 살아가야 하지 않을까 생각합니다. 더 많은 비용이 더 많은 문제를 해결할 수 있다고만은 생각하지 않기 때문입니다.

그러기 위해서는 우리는 소비자의 입장이 아닌 지속적으로 생산자의 입장에서 생각을 해야하지 않을까 생각이 드네요.

시간내어 읽어주셔서 감사합니다.

[저자 관련 정보]
이름 : 김진환
소속: 주식회사 위니브 데이터 Lead - https://weniv.co.kr/
고려대학교 빅데이터사이언스학부 겸임교수, 경제통계학 박사수료
데이터 분석 강의 문의 및 생성형 AI 강의 문의도 언제든 환영입니다.
문의 이메일 주소: happydata1510@gmail.com 

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