AI 도구가 넘쳐나는 시대에 오히려 “모델을 고르는 것 자체”가 부담이 된 건 아닐까요? Perplexity는 그 문제를 정면으로 파고들었습니다.

Perplexity가 2월 25일 “Perplexity Computer”를 공식 출시했습니다. Claude Opus 4.6, Gemini, Grok, ChatGPT 5.2, Veo 3.1 등 경쟁사 모델들을 하나의 에이전트 워크플로 시스템으로 통합한 서비스로, Perplexity Max 플랜($200/월)에서 사용할 수 있습니다.

출처: Introducing Perplexity Computer – Perplexity

모델을 직접 고르는 게 아니라, 시스템이 고른다

Perplexity Computer의 핵심은 멀티모델 오케스트레이션입니다. 사용자가 원하는 결과를 설명하면, 시스템이 이를 세부 작업으로 쪼개고 각각에 가장 적합한 AI 모델을 배정해 병렬로 실행합니다.

작업 흐름은 이렇습니다. ① 사용자가 목표를 입력하면 → ② 핵심 추론 엔진(Opus 4.6)이 전체 계획을 세우고 → ③ 웹 리서치, 문서 작성, 데이터 처리, API 호출 등 각 작업을 전담 서브에이전트에게 분배합니다. 각 에이전트는 실제 파일시스템, 브라우저, 외부 도구에 접근할 수 있는 격리된 환경에서 독립적으로 실행됩니다.

현재 모델별 역할은 이렇게 나뉩니다. Opus 4.6이 전체 추론과 오케스트레이션을 담당하고, Gemini는 딥리서치와 서브에이전트 생성, Grok은 경량 작업의 속도 처리, ChatGPT 5.2는 긴 컨텍스트 처리와 광범위한 검색, Nano Banana는 이미지, Veo 3.1은 비디오를 맡습니다.

“모델은 범용화되지 않고, 오히려 특화된다”

Perplexity가 이 전략을 밀어붙이는 근거는 단순합니다. 일반적인 통념과 달리 프런티어 AI 모델들은 범용화되는 게 아니라 점점 더 특화되고 있다는 겁니다. 추론에 강한 모델, 속도에 강한 모델, 긴 문서에 강한 모델이 각각 따로 있다면, 하나를 고르는 것보다 모두를 묶는 쪽이 더 강력하다는 논리입니다.

Perplexity는 애초에 다른 업체의 모델 위에 서비스를 쌓아온 회사입니다. 이 구조적 특성을 약점이 아니라 “모델 중립적 하네스”라는 강점으로 전환한 셈이죠. 특정 모델 패밀리에 묶이지 않기 때문에 더 빠르게 최신 모델을 교체하거나 추가할 수 있습니다.

Claude Cowork처럼 단일 모델 기반의 에이전트 도구들과 달리, 브라우저 기반으로 별도 설치 없이 여러 제공사의 모델을 동시에 활용할 수 있다는 점도 차별화 요소입니다. 어떤 모델이 특정 분야에서 앞서나가더라도 시스템 전체의 성능을 유지할 수 있는 구조입니다.

공식 블로그에는 멀티모델 오케스트레이션의 기술적 설계와 Enterprise 지원 계획 등 추가적인 내용도 담겨 있습니다.

참고자료: Perplexity Computer bundles rival AI models into one agentic workflow system for $200 a month – The Decoder