엔터프라이즈 AI 모델 전환의 부상

Perplexity는 여러 제공업체의 모델에 대한 액세스를 하나의 인터페이스에서 제공하는 유일한 엔터프라이즈 AI 플랫폼입니다. 한편, Magnificent 7 중 6곳을 포함한 Fortune 500 기업의 92%가 답변을 얻고 의사결정을 내리기 위해 Perplexity를 사용합니다. 이를 통해 당사는 기업이 다양한 작업과 팀을 위해 실제로 서로 다른 AI 모델을 어떻게 활용하는지 파악할 수 있는 독보적인 위치를 점하고 있습니다.

2025년 데이터는 명확한 패턴을 보여줍니다. 엔지니어링 팀을 제외하고 전체 사용량에서 17% 이상의 점유율을 기록한 모델은 없었으며, AI 모델과 사용자가 더욱 고도화됨에 따라 모델 간 사용량은 점점 더 파편화되었습니다. 2025년 1월에는 두 개의 상위 모델이 엔터프라이즈 사용량의 90% 이상을 차지했습니다. 12월에 이르러서는 4개의 모델이 각각 10% 이상의 점유율을 기록했고, 선두 모델조차 전체 쿼리의 약 23%만을 점유하는 데 그쳤습니다.

엔터프라이즈 사용 데이터에 따르면 직원들은 이제 모델을 단일 기본 도구가 아닌 선택 가능한 메뉴로 취급하고 있습니다. 엔터프라이즈 시트 중 12.5%는 28일마다 최소 12일 이상 참여하는 활성 파워 유저에 해당합니다. 이러한 파워 유저들이 모델 탐색을 주도하며, 일반 사용자의 20%에 비해 40%가 6개 이상의 모델을 적극적으로 사용하고 있습니다. 이러한 패턴은 조직 수준에서도 나타납니다. 상위 50개 엔터프라이즈 계정은 일반 계정의 7개 대비 평균 30개의 모델을 사용합니다.

주요 AI 기업들은 2025년에 46개의 새로운 모델을 출시했으며, Perplexity는 출시 후 24시간 이내에 모든 모델을 제공했습니다. 이러한 애그리게이터 접근 방식은 중요한 워크플로우 문제를 해결했습니다. 즉, 직원들은 로그인 정보를 일일이 입력하거나 별도의 계약을 관리할 필요 없이 모델 간에 전환할 수 있게 되었습니다.

엔터프라이즈 고객 전체에서 조직의 43.6%가 2025년 중 어느 시점에 하나 이상의 모델을 사용했으며, 이는 단일 모델 표준화에서 멀티 모델 사용으로의 결정적인 전환을 반영합니다. 하루에 여러 모델을 사용한 엔터프라이즈 사용자 9.1%는 서로 다른 작업을 서로 다른 모델로 라우팅하는 파워 유저의 행동을 보여줍니다. 특정 모델을 선택하는 사용자 중 53%는 2025년에 최소 한 번 이상 근무일 중에 모델을 전환했으며, 이는 해당 그룹에게 일상적인 모델 전환이 얼마나 흔한 일인지 강조합니다.

2025년 내내 엔터프라이즈 사용자는 프로그래밍 쿼리의 38%에 대해 Claude 모델을 선택했습니다. 조직 수준에서 기업의 40%는 프로그래밍에 Claude를 기본값으로 사용하며, 22%는 GPT를 선호합니다.

그러나 프로그래밍은 예외입니다. 다른 모든 기능의 경우 선두 주자가 불분명합니다. 2025년 12월, 작업 유형별 선호도는 다음과 같았습니다:

시각 예술: Gemini Flash (40%)

재무 분석: Gemini 3.0 Pro 사고 (31%)

디버깅: Claude Sonnet 4.5 (30%)

소프트웨어 개발: Claude Sonnet 4.5 (29%)

법률/소송 사건: Claude 사고 모델 (23%)

의학 연구: GPT-5.1 사고 (13%)

새로운 모델이 출시됨에 따라 이러한 선호도는 바뀔 가능성이 높습니다. 오늘의 선두가 다음 분기의 선두가 아닐 수도 있습니다.

2025년 초, Claude Sonnet 4와 GPT-4o는 엔터프라이즈 쿼리의 91.5%를 함께 차지했습니다(각각 47.5% 및 44%). 2025년 말, 상위 모델들은 제공업체별로 더 고르게 나뉘었습니다: Gemini 3.0 Pro 사고 23.3%, Claude Sonnet 4.5 20.6%, Claude Sonnet 4.5 사고 10.7%, GPT-5 7.9%.

새로운 모델이 출시되면 사용자들이 새로운 기능을 실험함에 따라 출시 후 며칠 동안 엔터프라이즈 사용량의 50% 이상으로 급증하는 경향이 있습니다(4월 말 GPT-4.1, 8월 초 GPT-5, 10월 말 GPT-5 채팅). 이는 다음 주가 되면 최대 35%로 빠르게 감소합니다. 새로운 릴리스가 도착하고 팀이 어떤 작업에 어떤 모델이 적합한지 구체화함에 따라 모델에 대한 선호도는 오르락내리락합니다.

Claude는 엔지니어들에게 압도적인 선택을 받았지만, 이는 예외적인 경우였습니다. 다른 모든 기능 전반에 걸쳐 팀들은 작업에 따라 서로 다른 모델을 사용했습니다. 환경이 이렇게 빠르게 변화할 때는 오늘의 최고 모델을 선택하는 것보다 모든 옵션에 대한 접근 권한을 갖는 것이 훨씬 더 중요합니다.

멀티 모델 인력의 부상

엔터프라이즈 팀이 모델을 작업에 매칭하는 방법

사용 사례별 모델 전문화

지속적으로 진화하는 모델 환경

단일 승자를 선택하는 것보다 유연성이 중요한 이유