[슬기로운 AI 활용 생활 ➄] AI 3강 ‘딥리서치’ 비교 분석: 제미나이, 그록, 챗GPT의 현주소
생성형 AI는 더 이상 ‘첨단 기술’이라는 단어로 포장된 미래가 아닙니다. 이제는 누구나, 어디서나, 필요할 때 꺼내 쓰는 일상 도구가 되었습니다.
그런데 그걸 ‘어떻게, 얼마나, 어디까지’ 잘 써먹느냐는 또 다른 이야기입니다.
이 기획은 현실에서 활용되고 있는 생성형 AI의 생생한 활용법을 담았습니다. 현재 AI는 거의 모든 곳에서 활용되고 있습니다. 코드를 짜고, 제안서를 만들고, 투자를 유치하고, 새로운 시장을 탐색하고, 고객을 만나고, 보고서를 쓰고, 마케팅 메시지를 정할 때 AI를 자연스럽게 호출합니다. 아니, 거의 모든 순간에 “AI를 일단 던져보는” 것에서 시작합니다.
때로는 코딩 파트너로, 때로는 논문 요약가로, 또 어떤 날은 외국어 회화 연습 친구로. 이들은 AI를 도구이자 동료로 삼아, 자신의 한계를 조금씩 확장해갑니다.
우리가 만난 사람들은 거창한 혁신을 이야기하지 않습니다. 다만, 일이 훨씬 빨라졌고, 더 나은 선택을 하게 됐고, 덜 지치게 됐다고 말합니다.
그리고, 그게 곧 기술이 사람에게 주는 가장 현실적인 변화 아닐까요? 당신은 AI를 어디까지 써봤나요? <바이라인네트워크> 9주년 창간 기획 [슬기로운 AI 활용 생활]을 통해, AI를 어떻게 ‘내 일’에 쓰면 좋을지, 영감과 실마리를 얻어보시길 바랍니다.
[슬기로운 AI 활용 생활 ➀] 스타트업 대표는 어떤 AI를 쓸까?
[슬기로운 AI 활용 생활 ②] 개발자에게 AI는 ‘도구’가 아니라 ‘동료’
[슬기로운 AI 활용 생활 ③] 시키면 이미지 뚝딱…그래도 사람이 중심
[슬기로운 AI 활용 생활 ④] 마케터는 ‘전력’으로 AI를 활용한다
인공지능(AI) 기술의 발전은 이제 단순 정보 검색을 넘어, 심층적인 자료 조사와 분석 보고서 작성까지 가능한 ‘딥리서치(Deep Research)’ 기능의 시대를 열었다.
최근 구글이 ‘구글 클라우드 넥스트(Google Cloud Next) 24’에서 제미나이(Gemini) 2.5 프로 기반의 향상된 딥리서치 기능을 공개한 것을 계기로, 주요 AI 플랫폼인 구글 제미나이, 엑스에이아이(xAI)의 그록(Grok), 오픈AI(OpenAI)의 챗GPT(ChatGPT)가 제공하는 딥리서치 역량을 비교 분석할 필요성을 느꼈다.
필자는 그간 구글 제미나이의 딥리서치를 주로 활용해왔다. GPT를 최근 회사에서 유료 버전을 사용하게 되면서 비로소 3사의 서비스를 직접 비교해 볼 수 있는 환경을 마련했다. 각 AI가 특정 주제에 대해 얼마나 깊이 있는 정보를 탐색하고 유의미한 분석을 제공하는지 확인하는 것을 이번 리뷰의 목표로 삼았다.
테스트 과제: ‘네컷 사진’ 시장 분석
비교를 위한 테스트는 그냥 편하게 산책을 하다 나온 가벼운 주제로 선택했다. 최근 부쩍 눈에 띄게 늘어난 ‘네컷 사진’ 매장들을 보고, 그 배경과 시장성, 수익 구조 등에 대한 궁금증을 AI에게 질문으로 던져보기로 했다. (개인적인) 사업적 관심보다는, 시장 분석, 수익성 예측, 전략 제안 등 복합적인 리서치 능력을 요구하는 이 주제가 AI의 딥 리서치 성능을 평가하기에 적합하다고 판단했다. 세 AI에게 다음과 같은 동일한 질문을 제시했다.
“최근 한국 길거리에서 보면 “네컷 사진”이 많이 보이는데, 이게 최근에 갑자기 늘어난 이유와 시장규모 그리고 개별적으로 영업장들이 낼 수 있는 영업이익을 분석하고, 어떤 전략으로 접근하면 큰 이익을 낼 수 있을지 시장을 조사하여 분석된 결과를 보고서 형식으로 제출해.”
1. 구글 제미나이 어드밴스드(Gemini Advanced, Gemini 2.5 Pro 기반): 깊이와 연동성의 조화
제미나이는 무료 사용자도 기본 딥 리서치 이용이 가능하며, 유료 구독자나 구글 워크스페이스 사용자는 최신 제미나이 2.5 Pro 기반의 기능을 활용할 수 있다. 인터페이스는 좌측 대화창과 우측 결과창으로 구성되어 진행 상황과 결과물을 동시에 확인하기 용이한 구조다.
제미나이의 강점은 단연 구글의 방대한 검색 인프라에 기반한 데이터 접근성이다. 이번 ‘네컷 사진’ 분석에서도 약 150여 개의 웹페이지를 참조하며 깊이 있는 정보 탐색을 시도했다.
결과물을 ‘구글 독스(Google Docs)’로 바로 내보낼 수 있는 기능은 구글 생태계 내에서의 후속 작업(편집, 공유, 협업) 편의성을 극대화하는 결정적인 장점이다.
다만, 참조하는 정보량이 많은 탓인지 결과 도출까지의 시간은 상대적으로 가장 길었다. 제미나이 2.5 프로 업데이트 이후 더욱 느려졌으나, 리서치의 본질적인 목적을 고려하면 충분히 수용 가능한 수준으로 판단된다.
2. 엑스에이아이 그록 (xAI Grok, Grok3 DeepSearch): 속도 중심, 간결한 결과 제시
그록은 무료 가입자에게도 일일 사용량 제한 하에 딥 리서치 기능을 제공한다. UI는 질문 입력부터 검색 과정, 최종 결과까지 단일 페이지 스트림 형태로 정보를 보여준다.
그록의 가장 두드러진 특징은 빠른 처리 속도였다. 세 플랫폼 중 가장 신속하게 결과물을 생성하여, 개괄적인 정보 파악에는 유리했다. 이번 테스트에서는 42개의 웹페이지를 참조했다고 밝혔다.
결과물 공유는 별도의 문서 파일이 아닌, 해당 결과 페이지의 고유 웹 링크를 제공하는 방식이었다. 빠른 속도는 장점이지만, 반대로 결과물의 깊이나 세부적인 분석 측면에서는 다소 부족함이 느껴질 수 있는 지점이다.
3. 오픈AI 챗GPT(GPT-4.5 기반): 상호작용 기반 맞춤형 리서치
챗GPT의 딥리서치 기능은 유료 구독자(Plus 이상)에게 제공된다. 중앙의 대화/결과 스트림과 우측의 참조 사이트 목록으로 구성되며, 본문 내에는 인라인 참조 링크 아이콘을 배치하여 출처 확인의 편의성을 높였다. 그록과 마찬가지로 공유는 고유 링크를 통해 제공된다.
챗GPT는 리서치 시작 단계에서 사용자에게 조사 방향이나 중점 사항에 대해 질문하며 상호작용하는 특징을 보였다. 이는 보다 맞춤화된 결과물을 생성하려는 시도로 해석된다.
이번 테스트에서는 24개의 웹페이지를 참조했으며, 처리 속도는 제미나이와 그록의 중간 수준이었다. 주목할 만한 점은 결과물에 관련 이미지를 포함했다는 것이다. 제미나이에서는 경험하지 못했던 부분으로, 질문의 성격에 따라 시각 자료 활용 가능성을 보여주었다.
리포트 결과 비교: 유사성과 차이점
세 AI 모두 기본적인 보고서 구조(서론-본론-결론)를 갖추고 참조 링크를 제시하는 등 형식적인 완성도는 유사했다. 그러나 세부 내용과 분석 결과에서는 각기 다른 특징을 보였다.
– 제미나이는 ‘네컷 사진’ 시장 규모를 약 3000억원, 평균 창업 비용을 1억원으로 추산하며, 브랜드별 비용 편차(5000만원~2억원)까지 구체적으로 언급했다. 월 예상 매출은 공정위 정보공개서를 인용해 1256만 원으로 제시하는 등, 데이터의 출처와 구체성을 강조하는 경향을 보였다.
– 그록은 창업 비용 추산치(9000만원~1억원)는 유사했으나, 월 수익을 1억~2억5000만원으로 제시하는 동시에 일 매출을 30만~50만원으로 추산하여 수치 해석에 혼란을 야기했다. 월/연 또는 일/월 단위의 혼동 가능성이 제기된다. (일 매출 기반 월 환산 시 약 1000만원). 대차대조표 형태의 데이터를 제시한 점은 독특했다.
– 챗GPT는 제미나이와 유사한 데이터 소스를 활용한 듯, 시장 규모와 창업 비용, 월 매출(약 1000만원) 추산치가 거의 일치했다.
초기 비용 분석 자료와 함께 이미지를 포함하여 시각적인 이해를 도왔다.
AI 딥리서치, 정보 탐색의 새로운 지평
단순 키워드 검색이나 단편적인 질문-답변을 넘어, 특정 주제에 대한 심층적인 정보 수집과 분석 보고서 초안 작성에 있어 AI 딥 리서치 기능은 강력한 도구임이 분명하다. 필자 역시 개인적인 관심사나 업무 관련 동향 파악에 이 기능을 활용하며, 방대한 정보를 구조화하고 인사이트를 도출하는 데 도움을 받고 있다. 마치 효율적인 리서치 비서를 둔 것과 같은 효과를 경험하고 있다.
이번 비교 분석을 통해 구글 제미나이, xAI 그록, 오픈AI 챗GPT는 각기 다른 강점과 지향점을 가지고 딥 리서치 기능을 발전시키고 있음을 확인했다. 제미나이는 데이터의 깊이와 구글 생태계 연동, 그록은 속도, 챗GPT는 사용자 상호작용과 균형 잡힌 성능을 특징으로 내세운다.
물론 그록의 수치 오류 가능성에서 보듯 아직 완벽한 단계는 아니다. 하지만 정보 탐색 및 분석의 효율성을 극적으로 향상시키는 잠재력은 충분히 입증되었다. 향후 이 기술들이 더욱 정교해지면서 우리의 업무 방식과 의사결정 과정에 어떤 변화를 가져올지 주목할 필요가 있다. AI가 열어갈 정보 활용의 미래가 기대되는 시점이다.
