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AI 에이전트 3종 — Genspark Claw, OpenClaw, Perplexity 컴퓨터 — 을 직접 만져보고 Gemini 3.1 Pro 업데이트까지 확인한 뒤, 누가 진짜 일을 대신해주는지 비교한 기록입니다.
솔직히 올해 초까지만 해도 "AI 에이전트"라는 말이 마케팅 버즈워드에 가깝다고 생각했거든요. 챗봇한테 질문 던지면 긴 답변 돌려주는 거랑 뭐가 다르냐고요. 근데 2월 말에 Perplexity 컴퓨터가 나오고, 3월 초에 Genspark Claw가 터지면서 생각이 완전히 바뀌었어요. 이 녀석들은 진짜 앱을 오가면서 일을 처리하더라고요.
그래서 한 달 동안 세 가지를 번갈아 쓰면서 비교해봤습니다. 거기에 Google Gemini 3.1 Pro 업데이트까지 겹치니까, 2026년 AI 판이 어디로 흘러가는지 윤곽이 잡히더라고요. 결론부터 말하면 — 세 제품 다 잘 만들었는데, 쓸 사람이 완전히 달라요.
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| 2026년 AI 에이전트 3종 로고 |
2026년 AI 에이전트 전쟁, 왜 지금인가
2025년까지 AI 시장의 키워드는 "코파일럿"이었어요. 내가 작업하는 옆에서 도와주는 조수 같은 존재. 근데 2026년 들어서면서 패러다임이 확 바뀌었어요. 이제는 일 자체를 맡길 수 있는 "AI 직원" 시대가 열린 거거든요.
a16z가 최근 발표한 Top 100 Gen AI Consumer Apps 6번째 에디션을 보면, OpenClaw과 Genspark 모두 이름을 올렸어요. 둘 다 "수평형 에이전트(horizontal agent)"로 분류됐는데, 이건 특정 업무만 하는 게 아니라 여러 앱을 넘나들면서 범용적으로 일을 처리한다는 뜻이에요.
Perplexity는 검색 엔진으로 시작해서 Comet 브라우저를 만들더니, 결국 "Computer"라는 이름으로 에이전트 시장에 뛰어들었고요. 구글은 Gemini 3.1 Pro로 추론 성능을 두 배 이상 끌어올리면서 에이전트 워크플로의 기반 모델을 강화했어요. 한 달 사이에 이 모든 게 동시에 터진 거예요.
제가 느끼기에 이 전쟁의 핵심은 단 하나예요. "오케스트레이션 레이어를 누가 잡느냐." AI 모델 자체는 이미 충분히 똑똑해졌거든요. 문제는 그 똑똑함을 실제 업무 흐름 안에서 연결하는 층위를 누가 먼저 장악하느냐는 것이고, 지금 세 회사가 각자 다른 방식으로 그걸 노리고 있어요.
Genspark Claw — AI 직원이라는 말이 과장이 아닌 이유
Genspark Claw가 3월 13일에 정식 출시됐어요. 이걸 처음 만졌을 때 든 생각이 "아, 이건 챗봇이 아니라 진짜 클라우드 직원이구나"였거든요. 가입하면 전용 클라우드 컴퓨터가 하나 할당되는데, 거기서 Claw가 독립적으로 돌아가요. 내 로컬 PC가 꺼져 있어도 상관없어요.
Claw의 핵심은 멀티앱 오케스트레이션이에요. WhatsApp이든 Slack이든 Telegram이든, 내가 메시지 하나 보내면 Claw가 리서치하고, 이메일 보내고, 미팅 잡고, 결과물을 다시 채널에 올려줘요. Anthropic의 Opus 4.6, OpenAI의 GPT-5.4, NVIDIA Nemotron 3 Super까지 프론티어 모델을 오케스트레이션하는 구조라서 작업별로 최적의 모델을 알아서 골라 씀.
가격이 월 $39.99인데, 이게 비싸다고 느낄 수도 있겠지만 전용 클라우드 컴퓨터가 포함된 가격이에요. 제가 실제로 클라이언트 리포트 초안 작성 → 관련 데이터 수집 → 캘린더에 미팅 등록 → 팔로업 이메일 발송까지 한 번에 시켜봤는데, 실제로 됐어요. 물론 중간에 한 번 잘못된 슬랙 채널에 메시지를 보내는 실수가 있었지만요.
Genspark이 11개월 만에 연간 매출 $200M(약 2,700억 원)을 달성했고, 시리즈 B를 $385M까지 확장했다고 발표했어요. 기업 가치가 약 $1.6B에 달하는데, Kevin Hart의 HartBeat Ventures나 한국의 미래에셋도 투자에 참여했더라고요. 이 속도가 말해주는 건, 적어도 기업 고객들은 이미 지갑을 열고 있다는 거예요.
💬 직접 써본 경험
Claw한테 "경쟁사 3곳 가격표 조사해서 비교 테이블 만들고, 그걸 팀 슬랙에 공유해줘"라고 시켰어요. 한 20분 정도 걸렸는데 진짜 테이블이 슬랙에 올라왔거든요. 근데 가격 하나가 오래된 데이터였어요. 결국 사람이 한 번은 검수해야 한다는 걸 뼈저리게 느꼈습니다.
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| 슬랙과 이메일을 동시에 제어하는 모습 |
OpenClaw 실제로 써보니 기대와 현실 사이
OpenClaw는 분위기가 완전히 달라요. 오스트리아 개발자 Peter Steinberger가 만든 오픈소스 프로젝트인데, 원래 이름이 "Clawdbot"이었다가 Anthropic 상표 이슈로 "Moltbot"을 거쳐 "OpenClaw"로 정착했어요. 이름이 세 번 바뀌는 동안에도 GitHub 스타가 20만 개를 넘긴 게 이 프로젝트의 열기를 보여주죠.
Genspark Claw와 가장 큰 차이점은 로컬 실행이에요. OpenClaw는 내 컴퓨터에서 돌아가고, 외부 LLM(Claude, GPT, DeepSeek 등)에 연결해서 작동해요. Signal, Telegram, WhatsApp, Discord 같은 메신저를 인터페이스로 쓰는데, 설정이 쉽지만은 않아요. 커맨드라인에 익숙하지 않으면 초기 세팅에서 막힐 수 있거든요.
OpenClaw의 매력은 뭐니뭐니 해도 공짜라는 점이에요. MIT 라이선스니까 자유롭게 쓸 수 있고, 커스터마이징도 무한대. 중국에서는 DeepSeek 모델에 연결해서 위챗 슈퍼앱과 통합시킨 사례도 나왔어요. 이런 유연함은 Genspark이나 Perplexity에서는 절대 나올 수 없는 거죠.
다만 보안 이슈는 심각해요. Cisco의 AI 보안 팀이 서드파티 OpenClaw 스킬을 테스트했는데, 사용자 모르게 데이터를 빼돌리는 프롬프트 인젝션이 발견됐거든요. OpenClaw 자체 메인테이너 중 한 명이 Discord에서 "커맨드라인을 이해 못 하면 이 프로젝트는 너무 위험하다"고 경고했을 정도예요. Platformer 리뷰에서도 유연성은 칭찬했지만, 보안 리스크 때문에 일반 사용자에겐 어렵다고 했고요.
제가 직접 써보면서 느낀 건, OpenClaw는 "도구를 만드는 도구"에 가깝다는 거예요. 완성된 서비스가 아니라 프레임워크에 가까워서, 개발자한테는 천국이지만 비개발자한테는 진입 장벽이 높아요.
⚠️ 주의
OpenClaw는 이메일, 캘린더, 메신저 등 민감한 서비스에 광범위한 권한을 요구해요. 설정이 잘못되면 개인정보 유출 위험이 있고, Cisco 보안팀 테스트에서 실제로 악성 스킬을 통한 데이터 탈취가 확인됐습니다. 반드시 어떤 권한을 부여하는지 확인하고, 민감한 계정은 분리해서 사용하는 게 안전해요.
Perplexity 컴퓨터가 Mac mini를 집어삼킨 이야기
Perplexity Computer는 2월 25일에 처음 발표됐고, 3월 12일 Ask 2026 개발자 컨퍼런스에서 "Personal Computer"까지 공개하면서 한 단계 더 나아갔어요. 이 회사의 접근법이 독특한 게, AI 모델 하나에 올인하는 대신 20개 가까운 프론티어 모델을 멀티모델 오케스트레이션으로 엮어요.
핵심 추론 엔진은 Opus 4.6이 담당하고, 딥 리서치엔 Gemini, 이미지엔 Nano Banana, 영상엔 Veo 3.1, 빠른 처리엔 Grok, 긴 맥락엔 ChatGPT 5.2를 배치해요. 마치 팀장이 업무별로 전문가를 배치하는 것과 같은 구조인데, 이게 실제로 체감이 되거든요. 리서치 결과의 정확도가 단일 모델 대비 확실히 높더라고요.
Personal Computer는 더 야심적이에요. Mac mini를 24시간 켜놓으면 Perplexity 서버와 연결돼서 로컬 파일과 앱에 AI가 접근할 수 있어요. 어디서든 원격으로 제어 가능하고, 민감한 작업은 승인을 요구하고, 전체 세션에 감사 기록(audit trail)이 남고, 킬 스위치도 있어요. 아직 대기자 명단 단계라서 제가 Personal Computer까지 써본 건 아니지만, 기본 Computer만으로도 꽤 인상적이었어요.
가격이 문제예요. Perplexity Max 구독이 월 $200(연간 결제 시 $2,000)이거든요. Genspark Claw의 다섯 배. Reddit에서 "한 번 작업에 한 달 크레딧을 다 써버렸다"는 후기를 봤을 때 좀 놀랐어요. 10,000개 월간 크레딧 + 35,000개 보너스 크레딧이 주어지는데, 복잡한 멀티스텝 작업을 돌리면 순식간에 빠지는 구조예요.
Perplexity가 자체 조사에서 "4주 만에 3.25년치 업무를 수행하고 $1.6M의 인건비를 절감했다"고 주장했는데, 이건 내부 벤치마크 기준이라 그대로 받아들이긴 어려워요. 다만 금융 분야에서는 SEC 공시, FactSet, S&P Global 같은 공인 데이터 소스에 직접 접근할 수 있어서 전문가 집단에서 반응이 좋다고 하더라고요.
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| 워크플로 다이어그램 |
Google Gemini 3.1 Pro 업데이트, 조용한데 무섭다
에이전트 이야기에 왜 Gemini가 끼냐 싶을 수도 있어요. 근데 Genspark Claw도, Perplexity Computer도 결국 프론티어 모델 위에서 돌아가잖아요. 그 기반 모델이 얼마나 똑똑해지느냐가 에이전트의 성능 천장을 결정하는 거거든요.
Google이 2월 19일에 발표한 Gemini 3.1 Pro는 진짜 무시무시한 업그레이드였어요. ARC-AGI-2 벤치마크에서 77.1%를 기록했는데, 이건 이전 3 Pro 대비 추론 성능이 두 배 이상 뛴 수치예요. ARC-AGI-2가 뭐냐면, 모델이 한 번도 본 적 없는 완전히 새로운 논리 패턴을 풀어야 하는 테스트인데, 여기서 77%라는 건 범용 추론 능력이 심각하게 올라갔다는 뜻이에요.
실용적인 면에서도 변화가 크더라고요. 텍스트 프롬프트 하나로 웹사이트용 SVG 애니메이션을 바로 코드로 생성하거나, 국제우주정거장의 실시간 궤도 데이터를 받아서 라이브 대시보드를 만들어내는 시연이 인상적이었어요. 단순히 코드를 잘 짜는 게 아니라, 복잡한 시스템을 이해하고 시각화까지 해내는 수준이에요.
흥미로운 건 Perplexity Computer가 딥 리서치 용도로 Gemini를 쓰고 있다는 점이에요. 결국 이 생태계에서 Google은 "인프라 제공자"로서의 입지도 동시에 확보하고 있는 셈이죠. Gemini 3.1 Pro는 Google AI Studio, Vertex AI, Gemini 앱, NotebookLM 등에서 프리뷰로 접근 가능한데, Google AI Pro 또는 Ultra 구독자에게 더 높은 사용 한도가 제공돼요.
📊 실제 데이터
Gemini 3.1 Pro의 ARC-AGI-2 점수 77.1%는 Gemini 3 Pro 대비 2배 이상의 추론 성능 향상을 의미해요. 이 벤치마크는 학습 데이터에 없는 완전히 새로운 논리 패턴을 평가하기 때문에, 단순 암기가 아닌 진짜 추론 능력의 지표로 받아들여지고 있어요. 2025년 12월에 나온 Gemini 3 Flash도 Pro급 추론을 3배 빠른 속도로 처리해서 개발자들 사이에서 반응이 뜨겁고요.
결국 뭘 써야 하나 — 상황별 추천과 최종 판단
| 항목 | Genspark Claw | OpenClaw | Perplexity Computer |
|---|---|---|---|
| 월 비용 | $39.99 | 무료 (LLM API 별도) | $200 (Max 구독) |
| 실행 환경 | 전용 클라우드 컴퓨터 | 로컬 (자체 서버) | 클라우드 샌드박스 |
| 난이도 | 중간 (웹 기반) | 높음 (CLI 필수) | 낮음 (구독만 하면 됨) |
| 커스터마이징 | 워크플로 템플릿 | 무한 (오픈소스) | 모델 선택 가능 |
| 보안 | 격리 인스턴스 | 사용자 책임 | SOC 2 Type II |
이 비교표만 보면 깔끔한데, 실제로 쓰면 느낌이 또 달라요. Genspark Claw는 "팀에서 쓰는 AI 직원"에 가장 가까워요. 슬랙이나 팀즈에서 바로 명령을 내리고, 여러 앱을 오가면서 결과를 가져다줘요. 프리랜서나 소규모 팀이 반복 업무를 줄이고 싶을 때 가성비가 좋다고 느꼈어요.
OpenClaw는 아예 다른 세계예요. 개발자가 자기 환경에 맞게 뜯어고치고, 원하는 모델 연결하고, 나만의 워크플로를 만들 수 있어요. 대신 보안은 전적으로 내 몫이에요. 누군가가 비유한 게 정확한 것 같아요 — "Perplexity는 iOS, OpenClaw는 Android." 통제력을 원하면 OpenClaw, 편의성을 원하면 Perplexity.
Perplexity Computer는 돈이 좀 있고, 복잡한 리서치나 금융 분석을 많이 하는 사람한테 제일 잘 맞아요. 20개 모델 오케스트레이션의 위력은 확실히 느껴지거든요. SEC 공시 데이터를 끌어와서 대시보드를 만들어주는 건 Genspark이나 OpenClaw에서는 이 정도 수준으로 안 돼요.
그리고 Gemini 3.1 Pro는 이 세 에이전트와 직접 경쟁하는 게 아니에요. 오히려 이들의 성능 천장을 높여주는 기반 기술이에요. Perplexity가 Gemini를 딥 리서치에 쓰는 것처럼, 앞으로 에이전트 시장은 어떤 모델을 얼마나 잘 조합하느냐의 싸움이 될 거예요. 단일 모델 시대는 끝났다는 게 한 달 써보고 내린 제 결론이에요.
💡 꿀팁
세 제품을 동시에 유료 구독할 필요는 없어요. 먼저 OpenClaw(무료)로 AI 에이전트 감을 잡고, 업무 자동화가 실제로 필요하다고 확신이 들면 Genspark Claw 한 달 써보세요. 리서치 위주 업무라면 Perplexity Pro($20)로 시작해서 Computer가 필요한지 판단한 뒤 Max로 올리는 게 가장 경제적인 루트예요.
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| AI 에이전트 선택 플로차트 예산과 기술 수준 |
Q. Genspark Claw는 무료 플랜으로도 쓸 수 있나요?
Genspark 자체는 무료 플랜(일 200크레딧)이 있지만, Claw와 전용 클라우드 컴퓨터 기능은 유료 플랜에서 이용 가능해요. 2026년 3월 기준 Claw가 포함된 플랜은 월 $39.99부터 시작하는 것으로 확인됐지만, 요금 체계가 바뀔 수 있으니 공식 사이트에서 최신 가격을 확인하는 게 좋아요.
Q. OpenClaw를 Windows에서도 쓸 수 있나요?
OpenClaw는 크로스 플랫폼으로 설계돼서 macOS, iOS, Android를 공식 지원하고, Docker를 통해 Windows나 Linux에서도 실행할 수 있어요. 다만 음성 기능 등 일부 기능은 플랫폼에 따라 제한이 있을 수 있어요.
Q. Perplexity Computer의 Personal Computer는 Mac mini만 되나요?
현재(2026년 3월 기준) Personal Computer는 M4 Mac mini를 기반으로 출시됐고, 다른 기기 지원은 아직 발표되지 않았어요. Mac mini를 24시간 가동하면서 Perplexity 서버에 연결하는 구조라, 이미 Mac mini를 갖고 있는 사람에게 유리해요.
Q. Gemini 3.1 Pro는 무료로 사용할 수 있나요?
Gemini 앱에서 기본 접근은 가능하지만, 높은 사용 한도는 Google AI Pro 또는 Ultra 구독자에게 제공돼요. 개발자는 Google AI Studio에서 프리뷰로 테스트할 수 있고, 기업용은 Vertex AI와 Gemini Enterprise를 통해 접근 가능해요.
Q. 이 에이전트들이 한국어도 잘 지원하나요?
세 제품 모두 한국어를 어느 정도 지원하지만, 기본 인터페이스와 문서는 영어 중심이에요. Genspark Claw와 Perplexity Computer는 내부적으로 Claude, GPT 등 한국어 성능이 좋은 모델을 쓰기 때문에 한국어 명령도 비교적 잘 알아들어요. OpenClaw는 연결하는 LLM에 따라 한국어 성능이 달라져요.
본 포스팅은 개인 경험과 공개 자료를 바탕으로 작성되었으며, 전문적인 의료·법률·재무 조언을 대체하지 않습니다. 정확한 정보는 해당 분야 전문가 또는 공식 기관에 확인하시기 바랍니다. 각 서비스의 가격과 기능은 수시로 변경될 수 있으니 공식 사이트에서 최신 정보를 확인해 주세요.
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2026년 3월 기준, AI 에이전트 시장은 Genspark Claw(가성비 + 팀 협업), OpenClaw(무료 + 완전 커스텀), Perplexity Computer(프리미엄 리서치 + 멀티모델) 세 갈래로 뚜렷하게 갈라지고 있어요. 거기에 Gemini 3.1 Pro가 기반 추론 성능을 끌어올리면서 에이전트 전체의 수준이 한 단계 올라가는 중이고요.
예산이 빠듯하고 개발 실력이 있다면 OpenClaw부터 시작하세요. 팀 단위 업무 자동화가 급하다면 Genspark Claw가 진입점으로 괜찮고, 금융이나 깊은 리서치가 본업이라면 Perplexity Computer의 가치가 월 $200을 넘어요.
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