Perplexity Kimi K2 Thinking, 1조 파라미터 에이전트로 무엇이 달라지나?

AI 검색 서비스 Perplexity에 Moonshot AI의 Kimi K2 Thinking 모델이 들어오면서, 단순 챗봇을 넘어 '일을 대신 처리하는 AI 에이전트'가 현실로 다가오고 있습니다.

이 글에서는 이 모델이 어떤 방식으로 동작하는지, 실제로 어디에 쓸 수 있는지, 장단점과 비즈니스 관점의 함의를 정리합니다.

감탄 위주의 소개가 아니라, 현상 → 기술 구조 → 활용 → 해석 흐름으로 정리해 보겠습니다.

Kimi K2 Thinking 등장: 더 이상 "한 번 답하고 끝"이 아니다

지금 대부분의 LLM 서비스는 질문을 받으면 한 번에 답을 생성하고 대화를 종료하는 방식으로 동작합니다. 검색을 여러 번 돌려 확인해 주는 것처럼 보이지만, 실제로는 한 번의 거대한 응답 생성 과정에 가깝습니다.

반면 Perplexity에 추가된 Kimi K2 Thinking은 구조가 다릅니다. 이 모델은 응답을 내기 전에 해야 할 작업을 스스로 계획하고, 단계별로 실행하고, 중간에 점검합니다.

• 복잡한 요청을 여러 단계로 쪼개고

• 필요한 도구(웹 검색, 코드 실행 등)를 스스로 호출하며

• 중간 결과를 바탕으로 다시 검색·수정·검증을 반복한 뒤

• 최종 결과만 깔끔하게 사용자에게 전달하는 방식입니다.

Perplexity에서는 이 기능을 'Thinking 모드 + Reasoning 토글'로 노출합니다. Reasoning을 켜면 화면에서 계획 → 검색 → 도구 호출 → 자기 점검 과정이 실시간으로 보입니다. 일종의 "생각 과정 디버깅 화면"을 제공하는 셈입니다.

Reddit 등 커뮤니티에서는 초기 통합이 관측됐지만 작동하지 않던 시기가 있었고, 현재는 전 사용자에게 순차적으로 배포 중이라는 보고가 나옵니다. 일부 사용자는 응답 지연(latency) 증가를 지적하지만, 대신 답변의 깊이와 신뢰도는 확실히 올라갔다는 평가가 많습니다.

1조 파라미터와 256k 컨텍스트: Kimi K2 Thinking의 스펙 구조

Kimi K2 Thinking은 중국 기업 Moonshot AI의 Kimi K2 패밀리 중 추론 특화 버전입니다. 가장 눈에 띄는 숫자는 총 1조(1,000억 × 10) 파라미터라는 규모입니다.

하지만 모든 파라미터가 매 토큰마다 동시에 쓰이는 것은 아닙니다. 여기서 Mixture of Experts(MoE) 구조가 등장합니다.

• 전체는 1조 파라미터지만

• 토큰을 하나 처리할 때 실제로 활성화되는 파라미터는 약 320억(32B) 수준

즉, 내부적으로는 여러 '전문가 서브모델' 중 일부만 골라 쓰는 구조라서, 모델 크기에 비해 효율성이 높게 설계돼 있습니다.

또 하나의 핵심 수치는 256,000 토큰 컨텍스트 윈도우입니다. 이 정도면:

• 책 한 권 수준의 텍스트

• 방대한 리서치 논문 묶음

• 대형 코드베이스 전체

를 한 번에 넣고, 그 상태를 유지하면서 추론을 진행할 수 있습니다. 긴 문서를 조각내서 넣고 앞 내용을 잊어버리는 문제를 상당 부분 완화할 수 있는 스펙입니다.

여기에 더해, Kimi K2 Thinking은 단순 다음 단어 예측이 아니라 체인 오브 쏘트(Chain-of-Thought) 기반 추론을 적극 활용합니다. 계획 수립 → 단계별 실행 → 자기 검증 → 필요 시 재수정의 루프를 통해 "작업 단위"로 문제를 다루는 에이전트형 모델에 가깝습니다.

Perplexity에서 Kimi K2 Thinking은 어떻게 동작하나?

Perplexity는 이미 AI 기반 검색·리서치 도구로 널리 사용되고 있으며, 이번에 Kimi K2 Thinking을 공식 통합했습니다. 현재 Perplexity 내에서:

• 기본 Kimi K2 모드

• K2 Thinking 모드(Reasoning 토글 포함)

두 가지를 선택할 수 있습니다.

Thinking 모드를 켜고 Reasoning을 활성화하면, 화면에 다음과 같은 순서가 그대로 노출됩니다.

1. 문제를 어떻게 풀지 계획 수립

2. 웹 검색을 몇 차례에 걸쳐 수행

3. 필요 도구(예: 코드 실행, 브라우저 연동 등) 호출

4. 중간 결과의 일관성 점검

5. 수정 후 최종 답변 정리

즉, 평면적인 "검색 결과 요약"이 아니라, 복수의 검색과 도구 호출을 포함한 하나의 작업 플로우가 실행됩니다.

초기 사용자 피드백에서는:

• 기존 모델보다 응답 시간은 느려졌지만

• 답변의 구조화 정도, 사실 검증 수준, 맥락 유지 능력이 눈에 띄게 좋아졌다는 평가가 많습니다.

속도와 품질 사이의 교환관계에서 품질 쪽으로 무게추가 기울어진 설정에 가깝습니다.

연구·개발·콘텐츠에서의 실질적인 활용 시나리오

Kimi K2 Thinking의 강점은 "한 번에 끝나는 답변"이 아니라 "전체 작업 흐름"을 처리한다는 점입니다. 몇 가지 대표적인 사용 예시는 다음과 같습니다.

첫째, 리서치 자동화입니다. 한 주제에 대해 영상이나 블로그를 만들기 위해 보통은:

• 여러 키워드로 검색

• 각 링크의 핵심 내용을 읽고 정리

• 출처를 비교하며 사실 관계 확인

• 흐름을 잡아 요약문 작성

같은 작업을 사람이 직접 해야 합니다. Kimi K2 Thinking에 "어떤 주제에 대한 자료 조사와 근거 포함 요약"을 요청하면, 모델이:

• 다수의 출처를 자동으로 탐색·스크래핑하고

• 핵심 포인트를 추려

• 교차 검증을 수행한 뒤

• 출처(인용·참고 링크)를 포함한 요약본을 만들어 줍니다.

둘째, 코드 분석·디버깅입니다. 256k 토큰 컨텍스트 덕분에, 상당히 큰 코드베이스 전체를 입력해 놓고:

• 버그가 발생하는 부분을 추적하고

• 원인을 가설 단위로 나눠 점검하며

• 수정 제안 코드를 제공하고

• 코드 실행 도구를 통해 수정 결과를 시험해 보고

• 실패 시 다른 접근을 시도하는 루프

를 돌릴 수 있습니다. 일종의 "자동 디버깅 파트너"에 가까운 동작이 가능합니다.

셋째, 콘텐츠 제작 워크플로우 통합입니다. 영상 채널이나 블로그를 운영하는 입장에서는 다음과 같은 요청이 가능합니다.

• 특정 채널/사이트의 기존 콘텐츠 요약

• 성과가 좋은 주제 및 포맷 분석

• 이를 기준으로 한 콘텐츠 시리즈 기획

• 각 콘텐츠의 스크립트 개요/키워드/SEO 포인트 제안

• 전체 시리즈 간 톤·메시지 일관성 유지

컨텍스트 윈도우가 넓기 때문에, 이전 글·영상 스크립트·SEO 데이터·오디언스 인사이트를 함께 넣어두고, 그 위에 새 전략을 설계하도록 요청하는 식의 사용이 가능합니다.

넷째, 비즈니스 자동화 설계입니다. 에이전시나 SaaS, 온라인 비즈니스에서는:

• 리드 제너레이션 자동화

• 이메일 캠페인 시퀀스 설계

• 소셜 미디어 포스팅 일정·포맷 운영

• 내부 데이터 수집·정리·보고 자동화

같은 반복 작업이 많습니다. Kimi K2 Thinking은 목표만 제시하면:

• 필요한 단계들을 쪼개고

• 각 단계에서 사용할 툴을 제안하고

• 그 툴들을 묶어 주는 코드(예: API 연동, 스크립트)를 생성

하는 방식으로 "자동화 플로우 설계 + 구현 보조" 역할을 수행할 수 있습니다.

오픈 웨이트, 중국발 모델, 그리고 인프라·비용 이슈

기술적으로 매력적인 요소만 있는 것은 아닙니다. Kimi K2 Thinking과 Moonshot AI를 도입할 때 고려해야 할 지점도 분명 존재합니다.

먼저, 오픈 웨이트(open weights) 모델이라는 점입니다. 이는 폐쇄형 모델(GPT 계열 등)에 비해:

• API 단가가 비교적 낮게 책정될 가능성이 크고

• 필요 시 자체 인프라에 올려 셀프 호스팅할 수 있으며

• 특정 클라우드나 벤더에 덜 종속적

이라는 장점이 있습니다.

하지만 1조 파라미터 규모의 모델을 셀프 호스팅하려면, 수백 GB 단위의 가중치 파일을 처리해야 합니다. 이는 곧:

• 고성능 GPU 여러 장

• 대용량 스토리지

• 안정적인 네트워크

등, 상당한 인프라 비용과 운영 부담으로 이어집니다. 중소 규모 팀에서는 사실상 API 사용이 현실적인 선택이 될 가능성이 큽니다.

또 하나의 이슈는 데이터 관점입니다. Moonshot AI는 중국 기업이며, 일부 기업·기관은 컴플라이언스, 데이터 주권, 프라이버시 규제 측면에서 추가 검토가 필요할 수 있습니다. 특정 산업(금융, 공공, 의료 등)에서는 데이터가 어느 관할권에서 어떻게 처리되는지에 매우 민감하기 때문에, 법무·보안 부서와의 협의가 선행될 가능성이 있습니다.

마지막으로, Kimi K2 Thinking은 상대적으로 verbose한 답변을 생성하는 경향이 보고됩니다. 이는:

• 토큰 단위 과금 구조에서

• 동일 작업 기준으로 비용이 더 커질 수 있는 요소

가 됩니다. 다만 이 모델의 포지션이 "짧게 한 번 답하고 끝"이 아니라 "복잡한 작업 전체를 수행하는 에이전트"라는 점을 감안하면, 단순 응답 길이 대비 비용 비교보다는 "절감된 인력 시간 vs 토큰 비용" 관점에서 평가할 필요가 있습니다.

AI 에이전트 경쟁 구도 속 Kimi K2 Thinking의 위치와 한계

지금의 흐름은 단순히 성능 좋은 LLM이 하나 더 나온 수준이 아닙니다. OpenAI, Google, Anthropic 등 주요 플레이어 모두가 계획 수립, 도구 사용, 반복 실행이 가능한 에이전트 기능에 투자를 늘리는 중입니다.

이 맥락에서 Kimi K2 Thinking이 가지는 의미는 몇 가지로 정리할 수 있습니다.

첫째, 오픈 웨이트 기반 에이전트형 LLM의 가시적인 사례라는 점입니다. 1조 파라미터, 256k 컨텍스트, 도구 200여 개 호출, 체인 오브 쏘트 추론 등 상위권 스펙을 가진 모델이 오픈 웨이트로 등장했다는 사실은, 폐쇄형 모델 중심이던 시장 지형에 균열을 만듭니다. 이는 다른 오픈소스 진영 모델에도 스펙 상향 압력을 줄 가능성이 있습니다.

둘째, Perplexity와의 통합 방식이 하나의 레퍼런스로 작동할 수 있습니다. Reasoning 토글을 통해 "생각 과정을 보여주는 인터페이스"는, 앞으로 다른 서비스에서도 유사한 UI 패턴을 도입하게 만들 가능성이 있습니다. 이는 사용자 입장에서 AI의 판단 과정을 부분적으로라도 검증할 수 있게 해, 신뢰성과 디버깅 가능성을 높이는 방향입니다.

다만 한계를 짚어볼 필요도 있습니다.

• 1조 파라미터라는 수치가 곧 품질 우위를 보장하는 것은 아니며, 실제 성능은 훈련 데이터 구성, 튜닝 방법, 도구 연동 품질 등에 크게 좌우됩니다.

• 중국 기업이라는 출신 배경은, 일부 지역·산업에서 규제·정책 리스크 요인이 될 수 있습니다.

• 에이전트형 추론 자체가 아직 완전히 안정된 기술 단계는 아니며, 잘못된 계획 수립이나 도구 사용 오류가 발생할 경우 오히려 단순 모델보다 복잡한 실패 패턴을 보일 가능성도 있습니다.

이런 점을 감안하면, Kimi K2 Thinking은 "지금 당장 모든 것을 대체할 완성형 솔루션"이라기보다는, 에이전트형 AI의 가능성을 상위 스펙으로 보여주는 강력한 옵션 정도로 보는 편이 현실적입니다.

비즈니스·콘텐츠 제작 관점에서는:

• 고정적·반복적인 리서치·기획·디버깅·자동화 설계 영역에서

• 사람이 하던 작업 플로우 전체를 어느 정도 넘겨볼 수 있는 실험 대상로서 가치가 있습니다.

속도보다 품질, 단일 답변보다 전체 작업 흐름이 중요한 영역에서 특히 적합합니다.

장기적으로는 이와 비슷한 에이전트형 기능이 다양한 모델·플랫폼에 확산될 가능성이 높습니다. 따라서 특정 모델에 올인하기보다는, 프로세스 자체를 '에이전트 친화적'으로 재설계해 두는 것이 향후 교체 비용을 줄이는 데 도움이 될 것입니다.

출처 및 참고 :