이번 글은 ‘퍼플렉시티 에이아이’(Perplexity AI)의 창업자 아라빈드 스리니바스(Aravind Srinivas) 대표와의 2024년도 인터뷰를 정리했습니다.
Perplexity AI는 엔비디아, 아마존 창업자 제프 베조스, 쇼피파이의 토비 루트케 CEO, 트위터 전 부사장 엘라드 길 등 내로라 하는 이름들로부터 약 1000억원 규모의 투자를 유치해 화제였는데요.
Perplexity 팀은 2024년 인터뷰 당시 30명 규모의 작은 조직이었지만 오픈AI, 메타(페이스북), 쿼라(Quora), 데이터브릭스 등에서 일했던 쟁쟁한 실력자들이 세운 스타트업이기도 합니다. 빅테크 기업의 각축전이었던 AI 분야에 혜성처럼 등장한 이 스타트업이 어떻게 검색 서비스와 유저 경험을 바꾸는지 이야기를 들어볼 수 있었습니다.
안녕하세요. 저는 아라빈드 스리니바스(Aravind Srinivas)입니다. 퍼플렉시티 에이아이(Perplexity AI)의 공동 창업자이자 CEO입니다.
Perplexity AI는 모든 질문에 대한 답변을 제공하는 것을 목표로 하는 대화형 답변 엔진입니다. 우리는 사람들이 온라인으로 정보를 소비하는 방식을 혁신하려고 노력하고 있습니다. 검색 결과로 여러 링크를 얻는 대신에 (인간의) 자연어로 질문을 하고 즉시 답변을 얻는 경험을 만들어가고자 합니다.
2022년 12월 7일에 제품을 출시했습니다. 현재 약 천만 명의 월간 활성 사용자(MAU)가 있습니다. 1년간 이만큼 성장했다고 보실 수 있습니다.
저는 인도에서 자랐습니다. 인도 공과대학교(Indian Institutes of Technology)에서 공부했습니다. 처음부터 알고리즘 프로그래밍에 푹 빠져 있었습니다.
제 친구가 머신러닝(기계학습) 콘테스트에 대해 얘기해줬는데, 당시만 해도 저는 기계 학습이 무엇인지 몰랐어요. 친구가 알려준 내용이라곤, 데이터셋을 입력하면 어떻게 출력될지 예측하는 방법을 도출할 수 있다는 것이었어요. 흥미롭다고 느꼈고, 대회에서 우승을 할 수 있었습니다.
자연스럽게 머신러닝을 접하면서 이 분야에 더 깊게 파고들어야 한다고 생각했어요. 그래서 미국 버클리대학에서 인공지능(AI)와 딥러닝에 관한 박사 학위를 받았습니다. 2018년 여름에는 오픈AI에서 연구 인턴으로 일했습니다.
(오픈AI가 들어가기 전까지) 제 실력이 꽤 괜찮다고 생각했어요. 인도에서 공부를 꽤 잘했고, 버클리에서 박사 과정 학생 중 탑이었으니까요. 헌데 오픈AI 들어가서 좌절을 맛봤습니다. 나보다 훨씬 뛰어난 사람들이 많았거든요. 현실을 크게 깨닫고 생각했어요.
‘(여기서는) 프로그래밍 역량이나 내 사고방식의 명확성을 크게 높일 수 있겠구나.’
2018년 오픈AI에서의 여름 인턴이 끝날 무렵 GPT-1이 공개됐어요. 우리는 인터넷의 모든 데이터로부터 배움을 얻는 새로운 형태가 등장했다는 걸 알아챘어요. 챗GPT는 단순히 다음 단어를 예측해내는 것이 아니에요. 그렇게 하면서도 인간과 어떻게 커뮤니케이션 하는지 학습하고 적응해 나가는 기술이라고 판단했습니다.
이러한 포맷이 훨씬 중요해지리라 내다봤고요. 그래서 여기에 베팅해야겠다고 생각했어요. 만약 이 기술이 새로운 패러다임을 가져올 것이라면, 새로운 주제를 배우는 가장 좋은 방법은 내가 다른 사람에게 그 내용을 가르치도록 강제해 보는 것이라고 생각했죠.
그래서 우리는 주말 내내 (GPT에 관해) 배우고 코딩하면서 최대한 모든 것을 이해하는 데 많은 시간을 보냈어요. 그렇게 2년 동안 이 작업에 착수했습니다. 덕분에 새로운 연구 주제를 발견할 수 있었어요. 어떻게 생성형 AI와 강화학습(RL) 기술을 결합해 챗GPT 같이 놀라운 기술을 만들어낼 수 있을까 등등 심도 깊게 파고들었습니다.
저는 항상 기업가정신에 관심이 있었습니다. 아무래도 실리콘밸리 지역(Bay area)에 있다 보니 그렇습니다. <실리콘밸리>라는 TV를 보면서 리얼하다고 느꼈죠.
하지만 여전히 그 안에도 학술적인 인물이 기업가로 거듭나는 사례를 찾진 못 했습니다. 웬만한 캐릭터가 모두 대학을 자퇴하는 설정이죠. (학술적인 커리어가 주를 이루는) 제가 완전히 이입하긴 쉽지 않았습니다.
그러다가 어느 날 늦은 밤에 도서관에서 책을 읽고 있다가 우연히 (제가 공감할 만한 사례를) 발견했습니다. 구글의 CEO였던 에릭 슈미트가 쓴 <How Google works>라는 책이었어요. 여기에는 구글의 창업자 래리 페이지와 세르게이 브린에 대한 이야기가 담겨 있었어요. 래리 페이지가 커리어에 관해 이런 말을 한 적이 있더라고요.
‘내게는 교수 또는 기업가가 되는 진로 밖에 없었다. 다른 진로로는 나 자신의 비전을 실행할 수 없기 때문입니다.’
(다른 커리어를 선택할 경우) 다른 사람의 비전을 위해 노력해야 한다는 의미였어요. (교수나 기업가가 되지 않고선) 내 머릿속에 있는 아이디어를 현실로 이끌어내는 커리어를 만들어갈 수 없다는 것이죠.
지금까지는 키워드나 여러 문구를 (검색창에) 입력하는 데 익숙했고, 구글에서 10개의 링크를 제공받아 각 링크를 하나씩 열어 읽는 걸 당연하게 생각했어요.
Perplexity AI는 세계 최초의 대화형 검색 엔진을 지향합니다. 위와 같은 번거로움이 없는 미래를 만들려면 마치 친구에게 하듯이 그냥 질문을 해서 AI가 바로 (검색 결과가 아닌) 그 질문에 대한 답변을 해야 한다고 봤습니다. 본인의 답변에 대한 참조(citation)을 문장마다 제공하면서 말이죠.
이런 기술력과 아이디어는 모두 학술적인 밑바탕이 있었기에 가능했습니다. 저와 공동창업자인 데니스(Dennis) 모두 (이 분야에서) 박사 학위를 받았어요. 논문을 쓰려면 본문 내용에 대한 개별 각주를 달아서 다른 논문을 참조로 표기해야 한다는 데서 아이디어를 착안했죠. 마치 기사나 연구 논문에 미주나 각주가 달리는 식으로 Perplexity AI가 작동하는 겁니다.
혹은 유저가 정확히 본인이 원하는 것이 무엇인지 모를 상황에 대한 검색 경험도 개선할 수 있습니다.
만약 본인이 원하는 것이 무엇인지 정확히 알지 못하더라도 AI가 도움을 줄 수 있을까요?
사람들이 모두, 매번 프롬프트 엔지니어나 전문가처럼 검색에 능통하길 기대할 순 없습니다. 사용자가 질문을 적절히 입력하지 못 했다고 그들을 탓할 순 없어요. 오히려 유저가 적절한 방향으로 (검색 경험을) 확장하는 데 도움이 못 되는 AI를 나무라야죠.
그래서 Perplexity AI에는 코파일럿(부조종사) 기능이 구축돼 있습니다. 유저가 명령어를 입력하면 코파일럿이 그 프롬프트 속 질문을 뽑아내죠. 기본적으로 이러한 상호작용을 통해 확장성이 생긴다고 볼 수 있습니다. 마치 친구와 대화하는 흐름과 같습니다.
A : “어느 대학에 지원할지 고민하고 있어”
B : “좋네. 너 뭐에 관심있는데? 영문학?”
(고민 상담)
B : “들어보니까 너는 컴퓨터과학에도 흥미가 있는 것 같아.”
A : “오, 그렇구나.”
B : “영문학과 컴퓨터과학 모두에 관심있다면 예일대학교가 괜찮은 옵션이야.”
검색을 할 때도 다들 (마치 인간 비서가 보조해주는 것과 같은) 정보 탐색의 경험을 원합니다. 그걸 AI가 대신 해줄 수 있는 시대가 됐고, (이러한 방식이야말로) 앞으로 사람들이 인터넷 상의 정보와 상호작용 하는 형태가 되리라 생각합니다.
Perplexity AI는 2022년 12월 7일 제품을 출시했습니다. 첫날에는 약 2,000~3,000개의 쿼리(데이터베이스에 사용자가 요청한 특정 데이터를 보여달라고 요청하는 것)를 본 것 같습니다. 현재는 하루에 300만~400만 개 이상의 쿼리를 제공합니다. 지난 1년 사이에 1000배 이상 규모가 커졌다고 볼 수 있습니다.
(이러한 폭발적인 성장은) 여전히 챗GPT나 바드 같은 기존 대화형 AI가 특정 작업에서는 별다른 도움이 되지 않거나 영 성능이 좋지 않은 탓이라고 봅니다. 유저들이 더 나은 선택지를 찾다가 Perplexity AI로 넘어오는 식입니다.
(제품 경쟁력을 위해서는) 질문과 답변의 퀄리티를 높이는 것이 관건입니다. 그렇게 하기 위해서는 사소한 요소 하나에도 퀄리티를 챙겨야 합니다. 예를 들어, (답변에 참조로 사용된) 이 웹사이트가 스팸에 가까운지, 아니면 양질의 사이트인지 체크해야 합니다.
(부정확한 정보를 기반으로 답변을 출력하는) 할루시네이션 없이 어떻게 정확한, 근사한 답변을 줄 수 있는가. 이것은 마치 오케스트라를 지휘하는 것과 같습니다. (정보의 출처가 되는) 개별 연주자 중 한 명에게라도 문제가 있다면 결과를 망치게 됩니다. 그래서 고도의, 양질의 대화형 검색 엔진을 만들기 쉽지 않은 겁니다.
스타트업 입장에서는 그래서 해볼 만한 싸움이라고 생각합니다. 대기업에게도 이러한 오케스트라를 연주해내는 과업이 어렵습니다.
물론 예산이 더 많아서 더 나은 연주자를 고용해 더 나은 오케스트라를 구축하는 것처럼 보일 수도 있지만, 여전히 유저는 오케스트라 그 자체가 아니라 그들이 만들어낸 결과물에 주목할 따름입니다. 그렇다 보니 특히 (대화형 검색 경험을 제공하는) 이러한 류의 특정 제품을 만들기가 엄청나게 어려운 겁니다.
스타트업으로서 Perplexity AI는 우리 제품의 모든 면을 개선해 나가는 데 집중하고 있습니다. 제품의 모든 측면에서 경쟁력을 만든다는 게 결코 쉬운 문제는 아니지만, 우리가 유저로부터 더 많은 데이터를 모아서 모든 요소를 디테일하게 개선할수록 검색 경험은 좋아질 수밖에 없습니다. 이러한 시간을 (제품의 모든 면에서) 먼저 축적하는 것이 중요하다고 판단하고 있습니다.
Perplexity AI의 유료 버전(Pro plan) 가격은 월 20달러입니다. 챗GPT 플러스와 동일한 가격이죠. 이렇게 설정한 이유가 있습니다.
우리는 오픈AI의 GPT-4를 활용합니다. 그러니 챗GPT보다 가격을 낮게 책정한다면 사람들이 우리 제품에 지갑을 열겠죠. 하지만 GPT-4를 좀 더 보강한 서비스라면 얘기가 달라집니다.
어느 산업에서나 보완 제품은 그 나름의 마켓핏(PMF)를 갖고 있습니다. 그 마켓핏이 GPT-4처럼 대중적인 니즈를 만족하는 것인지, 아니면 LLM과 검색 서비스를 결합한 가치 제안인지 따져봐야 합니다. 두 가지 유형의 시장적합성을 혼재시키지 않는 것이 제겐 중요했습니다. 그래서 결심했죠.
‘GPT-4 가격과 동일하게 제공했을 때 얼마나 많은 사람들이 여전히 비용 지불 의사가 있는지 살펴보자. 검색과 알고리즘에 관해서 우리가 최고의 제품이라는 걸 알아봤다는 지표가 될 테니까.’
(우리 제품의 시장적합성에 부합하는) 핵심 고객이라면 GPT 유료 구독에서 Perplexity로 넘어오거나 둘 다 구독할 겁니다. 마치 넷플릭스와 HBO를 동시에 구독하는 것과 같습니다.
그래서 초반부터 굳이 더 저렴하게 유료 플랜 가격을 책정하지 않았고, 실제로도 저희 가설이 들어맞았다는 사실에 뿌듯함을 느낍니다. 유저들이 우리 서비스와 상호작용 한다는 건 결국 특정 서비스가 주는 퀄리티 있는 경험을 얻기 위해 고객이 기꺼이 우리 제품에 돈을 지불할 의사가 있다는 의미니까요.
스타트업에게 최고의 전략은 몇 가지 우선순위에 집중하는 겁니다. 심지어 한 가지에만 초점을 둘 수도 있습니다. 스타트업에게는 여유 시간이 없기 때문입니다. 스타트업으로서 빠르게 움직여야죠. 실패의 횟수를 최적화하면서도 양질의 제품을 선보여서 유저의 신뢰를 얻어야 합니다. 그러니 여러 가지에 손대는 것은 물리적으로 불가능합니다.
Perplexity는 여전히 30명 규모의 소규모 팀입니다.(2024년 2월 기준) 애초에 인원이 적으면 몇 가지 일 밖에 소화할 수 없습니다. 그러므로 무엇을 할지 심사숙고하는 데 기꺼이 시간을 씁니다. 한 번 결심을 했다면 바로 실행에 옮기고요.
개인적으로 에어비앤비 창업자의 명언을 좋아합니다. 창업 팀은 유저로부터 새로운 기능을 선보이는 미래를 얻어내야 한다(earh the right)는 메시지였습니다. 팀이 원하는 대로 아무 기능이나 만드는 게 아니라, 고객을 만족시켜서 또 다른 기능을 만들 수 있는 기회를 그들로부터 부여 받아야 한다는 의미죠. 유저들은 이미 온갖 종류의 니즈를 갖고 있습니다. (그들의 신뢰를 얻는다면) 다음 단계를 시도하긴 훨씬 수월해질 겁니다.
그래서 Perplexity 팀은 우리가 시도할 수 있는 모든 제안에 그 즉시 ‘좋아!’(Yes)라고 답하지 않는 마인드셋을 기본적으로 장착하고 있습니다. 그보다는 유저들이 진짜 원하는 것이 무엇인지, 그것이 어떻게 우리의 미션에 부합하는지 중시합니다. 전 세계에서 가장 많은 지식이 모여있는 기업, 궁극의 정보 앱이라는 맥락에 맞춰 유저를 중심에 두고 의사결정을 합니다.
이렇게 전략을 제대로 짰다면 실행에만 몰입합니다. 여기저기 집중력을 분산하지 않습니다. (미션에 부합하면서 유저들이 원하는) 새로운 시도를 제대로 실행해서 일정 수준을 넘어서야 프로젝트가 완료됩니다. 그제야 다음 단계로 넘어갑니다. 이러한 사이클이 점차 반복적인, 일종의 워크플로우가 됩니다.
이는 기업문화로 정착할 수 있습니다. 예컨대 ‘내일 하겠다’고 말하는 사람에게 ‘오늘 할 수 있는데 왜 내일 하느냐’라고 단도직입적으로 묻는 것과 같습니다.
오늘 실행하기 어려운 이유에 대한 명확한 설명이 있다면 납득할 수 있지만, 단순히 ‘내일 해도 된다’고 넘기는 것이라면 (위와 같은 멘탈리티를 근거로) 분명하게 설득할 수 있어야 합니다. 스타트업 특유의 긴급함(urgency)에 대한 상호 이해를 기반으로 속도를 내는 것이라 이해할 수 있습니다. ‘우린 스타트업이잖아. 민첩함이, 빠른 실행이 정말 필요해’라는 공감대가 형성되는 식입니다.
(빠르게 실행하지 않는다면) 스타트업은 모든 가능성을 그저 썩혀두게 됩니다. 공을 굴려놓고 아무것도 하지 않는다면 공을 멈추는 법입니다. 공을 굴리고서 계속 밀어야 공에 가속도가 붙겠죠.
무언가 복잡해 보인다면 너무 많은 정보를 들여다 보고 있기 때문일 겁니다. (이럴 때일수록) 집중해야 합니다. 가장 중요한 한 가지가 무엇인지, 그 다음으로 중요한 것이 무엇인지 구별하는 데 먼저 정신력을 쏟아야 합니다.
예를 들어보겠습니다. 만약 2가지 선택을 할 수 있는 1가지 과업과 8가지 선택지가 있는 3가지 과업이 있다고 해봅시다. 당신의 뇌는 한꺼번에 8가지 선택지에 대한 의사결정을 처리할 수 없습니다. 3~4가지 선에서 생각하는 게 베스트입니다. 그러니 최대한 (우선순위를 세우고 의사결정을 단순화해서) 2가지 안으로 구분해내는 사전작업이 필요합니다.
인생에서 의사결정을 내릴 때 사람들은 보통 장점과 단점을 고려합니다. 장점과 단점을 종이에 적고서 장점이 더 많은 선택지를 고릅니다. 하지만 그건 잘못된 의사결정 방식입니다. 중요도에 차이가 있는 것들을 모두 똑같은 중요도로 판단하는 것과 같기 때문이다.
때로는 인생에 다른 어떤 것보다 중요한 것이 있습니다. 우리는 그로부터 가장 중요한 것을 도출해서 거기에 초점을 맞춰야 하죠. 그래야 (원하는대로) 일이 돌아갑니다. 당신 앞에 놓인 문제들을 다른 문법으로 재배치한다면 복잡해 보이는 상황들이 훨씬 심플해질 겁니다. 거기서부터 (우선순위를 도출해) 문제 정의와 해결을 반복할 수 있습니다.
제가 이러한 의사결정에 능통하다는 뜻은 아닙니다. 여전히 제게도 개선해야 할 점이 많습니다. 다른 사람들도 분명 개선될 수 있습니다. 그러니 완벽한 결과물이 아니라 개선의 과정을 믿어보시길 바랍니다. 분명 배움을 얻을 겁니다. 우리 모두 실수를 저지르는 걸요. 그건 아무런 문제가 되지 않습니다.
미션은 돈에 관한 것이 아닙니다. 당연히 미션을 이루려면 돈을 벌어야 하고, 결국 기업은 미션을 완수하기 위해 돈을 벌겠죠. 하지만 미션으로 다다르는 핵심 지표는 ‘N개월간 기업 가치가 N배 늘어났다’는 식으로 성립하지 않습니다. 제품을 더 잘 만들어야겠다, 더 많은 유저에게 보다 양질의 제품을 제공해야겠다, (거기서 비롯된 지표에) 완전히 몰입해야 합니다.
(그러므로) 스타트업을 시작할 때 진심으로 당신이 사랑하는 일을 해야 한다고 봅니다. 단지 꾸준함을 위해서만이 아닙니다. 저는 진실로 (당신이 사랑하는 일을 해야 한다고) 믿습니다. 세상은 고정돼 있지 않습니다. 굉장히 빠르게, 다이나믹하게 변합니다. 당신이 사랑하는 일만은 변하지 않을 것이니 거기서 출발하라고 조언하는 편입니다.
(비슷한 맥락에서 제가 사랑하는 일을 하고 있는 지금이) 일종의 특권(privilege)라고 생각합니다. 보통 사람들이 아침에 눈을 뜨면 1~2시간쯤 더 자고 싶다고, 출근하기 싫다고 느낍니다. 오늘도 똑같은 하루라고 여기죠. 제게는 정반대의 하루가 시작됩니다. 일찍 눈을 뜨고, 생각보다 늦게 잠이 듭니다. 오늘 하루 더 많은 것을 이룰 수 있었을텐데 아쉬워하며 잠듭니다.
물론 저도 스트레스를 받습니다. 그럼에도 (아침에 눈을 뜨기 싫고 오늘도 어제와 다르지 않을 것이라는) 고정된 삶을 원하진 않습니다. 그로부터 성취를 느끼기 어렵다고 솔직히 생각합니다. 그러니 (반대로) 다이나믹하고 변화무쌍한 지금의 삶이 너무나 감사한 특권이라고 생각하면서 삶의 방향성을 이어가지 않을까 생각합니다.
👆 엔비디아, 아마존 창업자 제프 베조스 등으로부터 투자 받은 ‘혜성 같은 신인’, 검색 스타트업 Perplexity AI의 창업자 아라빈드 스리니바스(Aravind Srinivas) CEO의 이야기를 영상으로도 만나보세요!
글·편집 : 김지윤 에디터
EO(Entrepreneurship & Opportunities)