생성형AI 활용/Claude/AI답변엔진-Perplexity/교차검사AI

  2025년 초 AI 생태계 동향 분석 AI 플랫폼 Poe의 사용자 데이터 기반 (2025년 3월 10일)  참조: https://poe.com/ko/blog/report-early-2025-ai-ecosystem-trends   Poe는 100개 이상의 AI 모델을 제공하는 플랫폼으로, 수백만 명의 사용자 데이터를 기반으로 AI 생태계 동향을 분석하고 있습니다. 이 보고서는 2024년 초부터 2025년 초까지의 AI 모델 사용 추세를 보여줍니다. AI 모델 생태계 확장 추이 (2024-2025) 2024년 초2024년 중반2024년 말2025년 초020406080모델 다양성 및 사용량 증가 (%) 카테고리 2024년 초 시장 주도 2025년 초 시장 주도 주요 변화 텍스트 AI GPT-4 (OpenAI) GPT-4o (OpenAI) Anthropic의 점유율 증가, DeepSeek 등장 이미지 AI DALL·E-3 (OpenAI) Imagen3 (Google) 모델 수 3개→25개, 시장 지형 완전 재편 비디오 AI Runway (독점) Veo2 (Google) 8개 이상 공급자로 확대, Google 급부상 텍스트 생성 AI 시장 분석 모델별 점유율 회사별 점유율 OpenAI 38.3%Anthropic 34.2%DeepSeek 7%Google 4%기타 16.5% 주요 발견점 OpenAI와 Anthropic이 텍스트 생성 AI 시장의 약 85%를 차지 2024년 6월 Claude 3.5 Sonnet 출시 이후 Anthropic의 사용량이 급증하여 OpenAI와 경쟁 심화 사용자들은 새로운 모델이 출시되면 빠르게 이전 버전에서 전환 (GPT-4→GPT-4o, Claude-3→Claude 3.5) DeepSeek-R1 및 -V3는 2024년 12월부터 7%의 점유율을 확보, 기존 오픈소스 모델보다 강세 Google의 Gemini 계열은 2024년 10월까지 성장했으나 이후 하락세 이미지 생성 AI 시장 분석 모델별 점유율 회사/그룹별 점...

OpenAI가 2025년 2월 26일 기준으로 기존 ChatGPT Pro(월 200달러) 전용이던 Deep Research(심층 리서치) 기능을 Plus(월 20달러) 등 하위 요금제로 확대했습니다. 기술적 성숙도 향상: 초기 Pro 모델 전용 서비스 시범 운영을 통해 AI 에이전트의 안정성과 정확도를 개선했습니다. 검색 결과에 따르면 OpenAI는 시스템 카드를 도입해 기능의 개발 과정, 성능 평가, 안전성 강화 내용을 공개하며 신뢰성 확보에 주력했습니다. 시장 접근성 확대: 월 200달러의 Pro 모델은 개인 사용자보다 기업 중심으로 수요가 집중되었습니다. 이에 반해 Plus 모델 확대를 통해 일반 사용자층까지 타겟을 넓혀 AI 도구의 대중화를 가속화했습니다. 특히 검색 결과에서 언급된 대로 "이르면 내달부터 플러스, 팀, 엔터프라이즈 구독자 지원 계획"이 이를 뒷받침합니다. 사용자 층별 차등화: Plus 사용자는 월 10회, Pro는 120회로 쿼리 할당량 을 차등화해 고급 기능 수요에 따른 가격 체계를 유지했습니다.  . 이는 상위 요금제의 가치를 유지하면서도 기본 기능을 확산시키는 전략입니다. OpenAI는 기능 확장과 동시에 출처 명시 강화, 이미지/데이터 시각화 지원 등 부가 기능 추가를 예고했습니다. 또한 검색 결과에 따르면 연구 기관 및 기업 맞춤형 라이선스 프로그램 검토로 B2B 시장 공략을 가속화할 전망입니다. 사용자 층별 할당량 조정과 모바일 앱 지원 등 접근성 개선도 지속될 것으로 보입니다. ChatGPT Plus의 Deep Research 실행 결과 예시: https://chatgpt.com/share/67be61d9-2dec-8002-9a94-9af292ad41ee ----------------- Claude AI 글쓰기 (도서):’ AI 전환 시대엔 혼자보다 함께, 클로그 AI 글쓰기' Perplexity AI 활용 노하우 :  AI 검색 혁명 Perplexity 활용 완전 정복

딥 리서치 AI 도구 비교 분석 및 활용 가이드: 정보 과부하 시대, AI로 핵심 정보 찾기 이 문서는 Google Gemini Advanced의 Deep Research 기능을 활용하여 생성한 보고서 입니다.  Gemini Deep Research 에게 다음과 같은 질문을 했습니다.  "Deep Research 기능은 Google Gemini 월 20달러 유료 모델인 Advanced 버전에서 제공하고, Genspark AI와 Perplexity 에서는 무료 사용자에게 하루에 횟수 제한은 있지만 사용할 수 있는데 반해 ChatGPT Pro에서 월200달러 비용을 지불하고 사용해야 합니다. 월200달러 비용을 주고 사용할 만한 가치가 있는지 아니면 무료 버전인 Genspark AI 나 Perplexity 만 사용해도 좋을지, 또는 월20달러 비용을 들이고 Google Gemini advanced 를 사용하는 것이 좋을지에 대한 분석과 사용자를 위한 가이드를 생성해주세요 "  Google Gemini Deep Research 가 생성한 full 보고서 (Google Docs) 는 여기 를 클릭 이 full 보고서를 아래 내용은 Google NotebookLM Plus 로 요약한 것입니다.   목차 1. 서론: 딥 리서치 기능의 등장 배경 및 중요성 2. 주요 딥 리서치 AI 도구 비교 분석 ChatGPT Pro Google Gemini Advanced Genspark AI Perplexity 3. 사용자 유형별 딥 리서치 AI 도구 추천 4. 딥 리서치 기능 활용 가이드 및 유의사항 5. 결론: 딥 리서치 AI 도구의 발전 전망 및 활용 가치 1. 서론: 정보 과부하 시대, 딥 리서치 기능의 등장 현대 사회는 정보의 홍수 시대라고 불릴 만큼 방대한 양의 데이터가 쏟아져 나오고 있습니다. 이러한 정보 과부하 속에서 필요한 정보를 정확하고 효율적으로 찾고 분석하는 능력은 개인과 기업의 성공을 좌우하는 핵심 역량으로 부상하고 ...

Perpelxity AI는 DeepSeek의 R1 모델을 프로 검색 기능에 통합하여 고급 문제 해결 및 연구 기능을 강화했습니다. 이 통합은 OpenAI의 o1 모델을 보완하며 Perplexity의 Pro 구독의 일부로 제공됩니다. 중국의 AI 스타트업이 개발한 DeepSeek R1은 6,710억 개의 파라미터를 갖춘 최첨단 추론 모델로 학술 연구, 법률 분석, 코딩 지원 등 심층 추론이 필요한 작업에 탁월한 성능을 발휘합니다. 생각의 사슬(CoT) 추론 방식을 채택하고 있으며, 세부 입력과 출력을 위해 최대 128K 토큰 1 4 7 까지 지원합니다. 업데이트된 프로 검색은 이제 복잡한 쿼리를 관리 가능한 단계로 세분화하여 심층적이고 정확한 결과를 제공하는 투명한 추론 모드를 제공합니다. 또한 수학적 계산 및 프로그래밍 작업을 위한 Wolfram|Alpha와 같은 고급 도구도 통합되었습니다. 이번 업그레이드는 전문적인 맥락에서 AI 기반 인사이트에 대한 증가하는 수요를 충족시키는 것을 목표로 합니다 2 3 6 . 딥시크 R1의 오픈소스 특성과 비용 효율성은 그 매력을 더욱 높여줍니다. OpenAI의 o1 모델보다 훨씬 저렴하며 추론 프로세스에 대한 완전한 가시성을 제공합니다. 이러한 기능 덕분에 경제적이면서도 강력한 AI 솔루션을 찾는 기업과 개발자에게 적합한 옵션입니다. 출처: Perplexity  Perplexity 의 CEO 에 의하면, Perplexity 에서 사용하는 DeepSeek는 오픈소스로 미국과 유럽의 데이터센터에서 운영되고 있기때문에 중국으로 데이터가 넘어갈 염려는 없다고 합니다.  Perplexity Pro 사용자들에게 ‘DeepSeek R1 추론’ 모드와 ‘OpenAI o1 추론’ 모드를 선택하여 사용할 수 있습니다. 단, 현재는 하루에 사용할 수 있는 횟수가 10개로 제안하고 있습니다. DeepSeek R1 또는 OpenAI의 O1 추론 모드로 검색은 즉시 결과를 찾는 것이 아니고 비동기 모드로 실행이 되어, 결과가 완성...

  Perplexity AI로 한국 미스터리 소설을 일본어로 문화적 각색하여 번역하기  오늘은 제가 최근 시도해본 흥미로운 실험에 대해 이야기해보려고 합니다. 바로 한국의 전통문화를 배경으로 한 미스터리 소설을 Perplexitu AI의 도움을 받아 일본 문화에 맞게 각색하고 번역하는 과정을 소개하고자 합니다. 왜 단순 번역이 아닌 문화적 각색인가? 문학 작품을 다른 언어로 번역할 때 가장 큰 도전 과제는 단순한 언어의 변환이 아닌, 문화적 맥락의 자연스러운 전달입니다. 특히 전통과 문화가 깊게 배어있는 이야기의 경우 더욱 그렇죠. 예를 들어 제가 번역하려던 원작에는 이런 구절이 있습니다: " 북촌 한옥마을의 이른 봄 풍경은 고즈넉했다. 대부분의 집들이 아직 겨울잠에서 깨어나지 않은 듯 적막이 감돌았다. 하지만 윤씨 종가만은 예외였다. 고풍스러운 대문 너머로 은은한 불빛이 새어 나오고 있었다. 원장님, 무슨 일이십니까?" 윤혜옥 원장의 진료실 문을 열자 쿰쿰한 약재 내음이 풍겼다. 하지만 평소와 다르게 그 냄새는 어딘가 불길했다. 은서는 조심스레 안으로 발을 들였다." 이를 단순히 일본어로 직역한다면 문화적 정서가 제대로 전달되지 않을 것입니다. 이에 AI는 다음과 같이 배경을 교토의 기온 지구로 자연스럽게 각색하면서도 원작의 분위기를 살리는 방식을 제안했습니다: " 祇園の早春の風景は静かだった。ほとんどの家々がまだ冬眠から目覚めていないかのように、静寂が漂っていた。しかし、山本家の本家だけは例外だった。古風な門の向こうから、かすかな明かりが漏れていた。 「院長先生、どうされましたか？」 山本秀子院長の診療室のドアを開けると、漢方薬の独特な香りが漂ってきた。しかし、いつもと違って、その匂いはどこか不吉だった。咲良は慎重に中へ足を踏み入れた。 Perplexity AI Prompt: “업로드 원고는 한국문화에 맞는 미스터리 소설입니다. 이 소설을 일본어로 번역할 예정입니다. 스토리는 일본문화에 맞게 등장 인물과 배경, 용어들을 각색하여주세요. 우선 원고를 분석하여 일...