ChatGPT Deep Research vs Perplexity Deep Research — 투자 리서치에 실제로 써보니

매일 아침 증시 뉴스를 훑어보는 사람이라면 한 번쯤 이런 생각을 해봤을 거다. "이거 AI한테 시키면 안 되나."

기사 탭 여러 개 열어두고, 어닝 수치 확인하고, 공시 요약 찾고, 애널리스트 코멘트 비교하고 — 이 루틴이 생각보다 많은 시간을 먹는다. 종목 하나 새로 들여다보려면 기본으로 한두 시간은 쓴다. 그게 매일 쌓이면 부담이 된다.

처음엔 그냥 ChatGPT를 썼다. "삼성전자 2분기 실적 전망 분석해줘"라고 입력하면 뭔가 그럴듯한 게 나오긴 나왔다. 그런데 출처가 없었다. 있어도 링크가 끊겼거나, 클릭해보면 내용이 달랐다. 그걸 그대로 믿고 판단 내리기엔 찝찝했다.

그래서 Perplexity로 넘어갔다. 출처를 달아준다고 해서. 실제로 훨씬 나았다. 링크 대부분이 열렸고, 수치도 원문에서 확인할 수 있었다. 단순한 뉴스 요약이나 기업 개요 파악엔 충분했다.

그러다 두 곳에서 비슷한 시기에 "Deep Research"라는 기능을 내놨다. 이름은 같은데, 실제로 어떻게 다른지, 투자 리서치에 쓰기엔 어느 쪽이 맞는지는 직접 써보기 전엔 알 수가 없었다.

결론부터 말하면, 둘은 생각보다 꽤 다른 도구다. 같은 이름을 쓰고 있어서 헷갈리기 쉬운데, 어디에 맞는지가 명확하게 갈린다.

두 개 다 "깊은 리서치"라는데, 실제로 뭐가 다른 건가

가장 먼저 체감하는 차이는 시간이다.

Perplexity Deep Research는 3분 안에 끝난다. 질문을 입력하면 30개 이상의 소스를 훑고, 1,000단어 안팎의 보고서를 내놓는다. 각 문장 뒤에 인용 출처가 바로 붙어 있어서, 수치가 의심스러우면 클릭 한 번으로 원문을 열 수 있다.

ChatGPT Deep Research는 다르다. 7분에서 길면 30분까지 걸린다. 그 시간 동안 AI가 혼자 웹을 돌아다니면서 정보를 수집하는 과정이 화면에 실시간으로 표시된다. 어떤 사이트를 뒤지고 있는지, 스스로 어떤 세부 질문을 세우고 있는지 볼 수 있다. 끝나면 표와 차트, 이미지까지 포함된 구조화된 보고서가 나온다.

속도 차이가 왜 중요하냐면, 투자 리서치에서 "빠른 확인"과 "깊은 분석"의 필요는 완전히 다른 상황에서 생기기 때문이다.

연준 FOMC 결과 요약, 오늘 어떤 기업 공시가 올라왔는지 파악, 보유 종목의 최근 뉴스 모니터링 — 이런 건 30분을 기다릴 필요가 없다. 3분이면 충분하다. 반면, 처음 보는 기업을 처음부터 뜯어보거나, 섹터 전체의 흐름을 맥락과 함께 정리할 때는 긴 보고서가 훨씬 도움이 된다.

Perplexity Deep Research — 빠른 팩트 확인에 얼마나 믿을 만한가

Perplexity Pro 기준으로 Deep Research는 하루 최대 500회까지 쓸 수 있다. 가격은 월 $20. 사실상 제한이 없다고 봐도 된다.

2026년 현재 Perplexity Deep Research는 Claude Opus 4.5/4.6 모델 기반으로 동작한다. 단순히 검색 결과를 나열하는 게 아니라, 질문을 여러 방향으로 분해해서 순차적으로 추적하는 방식이다. 일반 검색과 다른 점이 여기에 있다.

투자 리서치에서 잘 되는 케이스와 그렇지 않은 케이스가 명확하게 갈린다.

잘 되는 쪽은 공개된 수치 기반의 정보다. 기업의 최근 분기 실적 요약, 시장 점유율 데이터, 중앙은행 금리 결정, 규제 업데이트 내용. 테슬라 2분기 실적 수치나 닌텐도 분기 판매량 같은 공개 IR 데이터는 꽤 정확하게 정리해준다는 실제 테스트 결과가 있다. 수치를 출처와 함께 묶어서 보여주기 때문에 검증도 빠르다.

잘 안 되는 쪽은 애널리스트 코멘트와 기관 투자 데이터다. 블룸버그, 로이터, PitchBook 같은 유료 금융 데이터 소스에는 접근이 제한되어 있다. 스타트업 자금 조달 현황이나 기관 포지션 변화 같은 정보는 공개 웹에 충분하지 않아서, 결과가 불완전하게 나오는 경우가 있다.

정확도 벤치마크인 SimpleQA 기준으로 Perplexity의 정확도는 약 93.9%다. 숫자만 보면 높아 보이지만, 금융 데이터처럼 수치 하나가 중요한 영역에서는 6% 오류율이 작지 않다. 출처 링크를 반드시 확인하는 습관이 필요하다.

Perplexity Finance 탭은 별도로 볼 만하다. 주요 종목의 당일 등락을 히트맵으로 보여주면서, 왜 오르고 내리는지를 뉴스와 함께 자동으로 정리해준다. 완벽하지는 않지만, 매일 아침 시장 전체 흐름을 5분 안에 파악하는 용도로는 쓸 만하다. 현재는 미국 주식 중심이라 한국 주식 커버리지는 제한적이다.

ChatGPT Deep Research — 복잡한 딥다이브엔 어느 정도 수준인가

ChatGPT Deep Research는 2026년 2월에 o3 모델 기반에서 GPT-5.2 기반으로 바뀌었다. 그러면서 리서치가 진행되는 중간에 방향을 수정하거나, MCP 서버를 연결해서 특정 도구를 같이 쓸 수 있게 됐다.

2026년 3월에는 파일 업로드 기능이 추가됐다. SharePoint, OneDrive, Dropbox와 연결해서, 내가 직접 갖고 있는 자료를 공개 웹 정보와 같은 리서치 세션에 넣을 수 있다. 내가 따로 정리해둔 IR 메모 파일이나 종목 분석 스프레드시트를 올리고, 최신 공시와 합쳐서 분석해달라는 게 가능해진 것이다. 이건 Perplexity가 아직 제공하지 않는 기능이다.

성능 벤치마크 기준으로는 ChatGPT Deep Research가 앞선다. 고난도 시험 문제 세트인 "Humanity's Last Exam" 벤치마크에서 ChatGPT는 26.6%, Perplexity는 21.1%를 기록했다. 복잡한 추론이 필요한 작업에서 차이가 난다.

다만 가격이 걸린다.

ChatGPT Plus(월 $20)는 Deep Research를 한 달에 10~25회밖에 못 쓴다. 매일 쓰기엔 금방 동난다. 더 쓰려면 ChatGPT Pro(월 $200)가 필요하고, 그래도 월 100회 제한이다. 같은 $20 예산으로 비교하면 — Perplexity는 하루 500회, ChatGPT는 월 25회. 쿼리 수 면에서 비교 자체가 안 된다.

보고서 품질 자체는 ChatGPT가 낫다. 같은 주제를 물어봤을 때 ChatGPT 보고서는 논문처럼 구조가 잡혀 있고, 상충되는 의견이나 불확실성도 함께 정리해준다. 다만 그 보고서를 읽는 데 걸리는 시간도 상당하다. 20분 기다려서 나온 보고서를 다 읽으면 30분이 더 지난다.

같은 질문을 두 개에 넣어봤을 때

"2026년 상반기 닌텐도 실적과 Switch 2 출시 이후 매출 구조 변화"라는 동일한 질문을 두 도구에 넣어봤다.

Perplexity는 3분 만에 결과를 냈다. 최근 닌텐도 분기 실적 수치, Switch 2 출하량, 게임 소프트웨어 매출 비율이 출처와 함께 정리됐다. 읽는 데 5분이면 됐다. 이미 닌텐도를 알고 있는 사람이 최신 수치를 업데이트하기엔 충분했다.

ChatGPT Deep Research는 20분을 기다렸다. 나온 보고서는 달랐다. 각 분기별 재무 흐름, Switch 2 출시가 하드웨어 vs 소프트웨어 매출 비율에 미친 영향, 엔화 약세가 해외 수익 환산에 어떤 영향을 줬는지, 닌텐도가 언급한 다음 분기 가이던스, 경쟁사인 소니와의 콘솔 시장 점유율 비교까지 하나의 흐름으로 연결됐다. 읽는 데만 30분 걸렸다.

어느 쪽이 낫다기보다는, 목적이 다르다. 그날 닌텐도 관련 뉴스가 왜 나왔는지 빠르게 파악하고 싶다면 Perplexity. 닌텐도를 처음 분석하거나 분기 보고서 전체를 소화하고 싶다면 ChatGPT.

어닝 시즌엔 어떻게 쓰는 게 효율적인가

어닝 시즌이 겹칠 때 — 여러 기업의 실적이 같은 주에 쏟아질 때 — 두 도구의 활용 방식이 더 명확해진다.

발표 당일에는 Perplexity를 쓴다. "엔비디아 Q1 2026 실적 요약"이라고 입력하면 3분 안에 EPS, 매출, 가이던스를 출처와 함께 정리해준다. 발표 후 시장이 어떻게 반응했는지도 뉴스 기반으로 같이 나온다.

발표 후 하루 이틀 지나서, 그 기업의 포지션을 전체적으로 다시 검토해야 할 때 ChatGPT Deep Research를 쓴다. 이번 실적이 과거 4~8분기 흐름과 어떻게 다른지, 가이던스 변화가 업계 전반에 어떤 신호인지, 애널리스트들의 목표가 변화를 같이 엮어서 볼 때 유용하다. 시간이 걸리는 만큼, 빠른 확인이 아닌 판단을 위한 인풋으로 쓰는 용도다.

이 구분을 처음부터 세우고 쓰면 쿼리를 낭비하지 않는다. ChatGPT Deep Research의 월 25회 제한은, 목적 없이 쓰면 금방 동난다.

둘 다 조심해야 하는 것

출처가 있다고 해서 정확하다는 뜻이 아니다.

Perplexity는 출처 링크를 달아주지만, 그 기사 자체가 틀린 정보를 담고 있을 수 있다. 재무 수치는 기사마다 출처 날짜가 다르거나, 환율 기준이 다르거나, 잠정치와 확정치가 섞이는 경우가 있다. 링크를 열어서 원문의 날짜와 맥락까지 확인하는 게 필요하다. "출처 있음"을 "검증됨"과 동일하게 보면 안 된다.

ChatGPT Deep Research는 여러 출처를 종합하는 과정에서 수치가 뒤섞이는 경우가 있다. 한 보고서 안에 서로 다른 수치 두 개가 같이 등장할 때, 어느 게 맞는 건지는 각주를 따라 원문을 직접 열어봐야 한다. 각주가 보고서 끝에 몰려 있어서 특정 수치를 역추적하기가 조금 번거롭다.

두 도구 모두 실시간 주가 데이터를 직접 가져오는 게 아니다. 뉴스와 공개 문서를 기반으로 정리해주는 것이고, 블룸버그 터미널이나 에프앤가이드 같은 금융 데이터 플랫폼을 대체하는 도구가 아니다. 기관 데이터나 유료 리포트 내용은 커버가 안 된다. Crunchbase나 PitchBook 수준의 데이터가 필요한 분석에는 교차 확인이 필수다.

결국 두 도구 모두 리서치의 시작점이지, 끝점이 아니다. "AI가 분석해줬으니까"라는 이유만으로 투자 결정을 내리는 건 위험하다.

지금 시점에서 어느 쪽부터 시작하면 좋을까

하나만 써야 한다면, 지금 기준으론 Perplexity Pro부터 시작하는 게 낫다.

월 $20에 쿼리 제한 걱정 없이 쓸 수 있고, 투자 리서치에서 가장 자주 필요한 빠른 팩트 확인과 뉴스 모니터링에 더 맞는 구조다. Perplexity Finance 탭도 같이 포함된다. 무료 플랜도 있어서 일단 써보고 결정하기도 쉽다.

ChatGPT Deep Research는 Plus 플랜($20/월)으로 시작하면 월 25회 제한에 금방 걸린다. 제대로 쓰려면 Pro($200/월)가 필요한데, 그 가격이 부담스럽다면 특별히 깊은 딥다이브가 필요한 시기에만 단기 구독하는 방법도 있다. 분기 어닝 시즌 직전에 한 달 구독해서 집중적으로 쓰는 방식이다.

아직 더 써봐야 할 게 있다. ChatGPT Deep Research의 파일 업로드 기능 — 내 메모와 공개 정보를 같은 세션에서 합쳐서 분석하는 방식 — 이 실제 투자 리서치 워크플로에 얼마나 자연스럽게 녹아드는지는 조금 더 써봐야 알 것 같다. 그 결과가 정리되면 따로 쓸 예정이다.

지금도 두 도구를 번갈아 쓰는 중이다. 완전히 정착됐다기보다는, 어떤 질문에 어떤 도구가 맞는지 감을 잡아가고 있는 단계다.

---

※ 이 글은 개인적인 학습 및 리서치 기록이며, 특정 금융상품의 매수·매도 추천이 아닙니다. 모든 투자 판단과 책임은 독자 본인에게 있습니다.