퍼플렉시티 AI, 혁신적인 AI 기반 검색 솔루션을 통해 구글과 마이크로소프트 빙에 도전하기 위한 7400만 달러 자금 확보

캘리포니아에 본사를 둔 스타트업 Perplexity AI가 AI 기반 검색 엔진을 통해 지식 발견의 혁신을 목표로 하고 있다는 소식을 전하며, 시리즈 B 자금 조달에서 7360만 달러를 모집했다고 발표했습니다. 이번 투자는 IVP가 주도했으며, NEA, Databricks, Nvidia, Bessemer Venture Partners, Kindred Ventures 등이 주요 참여자로 나섰습니다. 아마존 창립자 제프 베이조스, 전 X VP 엘라드 길, GitHub CEO 낫 프리드먼, 쇼피파이 CEO 토비 룻케, 그리고 Vercel 창립자 기예르모 라우치와 같은 기술 비전가들도 이번 투자에 참여했습니다.

이번 라운드로 Perplexity는 총 1억 달러를 모집하며 5억 달러 이상의 기업 가치를 달성했습니다. 이 스타트업은 새로운 자본을 활용해 AI 기반 검색 엔진을 개선하고 생성적 AI 및 대형 언어 모델(LLMs)의 시대에서 구글과 마이크로소프트에 도전할 계획입니다.

Perplexity AI의 차별점은 무엇일까요?

구글과 마이크로소프트가 검색 엔진 시장에서 오랫동안 점유율을 차지하고 있지만, Perplexity는 더 나은 AI 기반 경험을 제공하여 경쟁하려 합니다. 이 지식 검색 플랫폼은 웹 인덱스와 고급 AI 모델을 결합하여 사용자 질문에 즉각적인 답변을 제공합니다. 이는 여러 링크, 광고, 후원 콘텐츠를 탐색할 필요 없이 대화형 인터페이스를 통해 정보를 쉽게 얻을 수 있게 합니다.

또한, Perplexity는 검색 결과와 함께 관련 정보, 출처 및 인용에 대한 접근을 가능하게 하여 사용자 경험을 향상시킵니다. Aravind Srinivas, Perplexity의 공동 창립자이자 CEO는 "정보의 왜곡과 AI 환각이 큰 우려를 야기하는 시대에서, 정확성과 투명성을 AI 기반 검색의 기본으로 삼고 있습니다. 우리는 SEO 스팸과 후원 링크의 혼잡함에서 벗어나 정보를 소비하고 공유하는 더 효율적인 방법을 모색하며, 가속화된 학습과 연구의 새로운 시대를 열고자 합니다"라고 전했습니다.

Perplexity는 기본 AI 모델을 사용하여 검색할 수 있는 무료 플랫폼 버전을 제공합니다. 더 향상된 기능을 원하는 사용자들은 월 $20의 Pro 버전을 선택할 수 있으며, 이 버전에서는 개선된 결과를 위해 GPT-4와 같은 다양한 모델을 선택할 수 있고, 프로젝트에 고급 오픈 소스 LLM을 통합할 수 있는 Perplexity API 크레딧에 접근할 수 있습니다. 또한 Perplexity Copilot이라는 인터랙티브 연구 도우미에 대해 무제한 쿼리 기능을 이용할 수 있습니다.

"Copilot은 맞춤형 후속 질문으로 검색 쿼리를 다듬어, 완벽한 문구 구사가 필요 없는 생성적 사용자 인터페이스를 도입합니다. 이 기능은 사용자가 전통적인 검색 엔진이나 챗봇보다 더 관련성 있고 포괄적인 답변을 얻을 수 있게 합니다"라고 Srinivas가 덧붙였습니다.

성장 잠재력이 가득하지만 도전 과제도 존재합니다

출시된 지 1년 만에 Perplexity는 눈에 띄는 성과를 올리며 월 1,000만 명의 활성 사용자와 100만 명 이상의 모바일 사용자를 기록하였습니다. 2023년에는 5억 개 이상의 쿼리를 처리했으며, Copilot은 정기적으로 연구 지원이 필요한 학계, 학생 및 전문가들 사이에서 인기를 끌고 있습니다.

하지만 Perplexity는 "지구 전체의 무한한 호기심을 충족시키겠다"는 사명을 수행하는 데 어려움이 있음을 인식하고 있습니다. 구글과 마이크로소프트는 수십억 명의 사용자를 보유하고 있으며, 검색 엔진에 생성적 AI를 통합하고 있습니다. 구글은 응답 대기 시간을 40% 개선한 새로운 Gemini 모델을 시범 운영 중이며, 마이크로소프트 빙은 GPT-4와 DALL-E 3를 활용한 정보 검색 및 이미지 생성 기능을 강화하였습니다. 그러나 Perplexity는 결과를 광고와 링크로 혼잡하게 하지 않는 점에서 차별화됩니다.

Perplexity가 계속해서 혁신을 거듭하면서 산업 거인들의 도전에 어떻게 대응하고 AI 시대의 지식 발견을 발전시킬지가 주목됩니다.