编译 | 陈骏达
编辑 | 李水青
当下最火的AI搜索引擎公司,为什么要做AI浏览器?
智东西7月15日消息,近日,在YC创业学校的分享会上,美国AI搜索引擎独角兽Perplexity创始人兼CEO Aravind Srinivas向外界深度分析了Perplexity入局AI搜索,又押注浏览器与智能体背后的转型逻辑。这家被外界誉为“谷歌克星”的创企,野心不止于AI搜索,还希望将其AI浏览器Comet打造为下一代“认知操作系统”,全面接管用户的上网体验。
Perplexity公司成立于2022年,创始人曾在OpenAI任职。其同名产品Perplexity以准确、快速、引用全面、无广告的搜索体验而获得用户喜爱,曾经多次被英伟达创始人黄仁勋点名推荐。
今年五月,Perplexity公司被曝即将完成新一轮5亿美元融资,投后估值达140亿美元(约合人民币1004亿元),这也是Perplexity在过去一年内的第五轮融资。另据彭博社爆料,苹果管理层对Perplexity已经产生了收购意向,以获取Perplexity的AI人才和技术。
尽管屡获融资,但作为一家创业公司,Perplexity没有海量计算资源,也没有庞大的用户基础。当谷歌等巨头入局AI搜索时,Aravind经常听到“Perplexity死定了”这样的言论。不过,Aravind认为,巨头和头部创企的入局属于正常现象:“某个领域有钱赚,自然会引来模仿”。
Aravind认为,浏览器与搜索并非两个孤立产品,而是自然演进的一体两面,正如谷歌凭借Chrome浏览器推动每日搜索查询从亿级增长到数十亿次,浏览器在Perplexity未来战略中也是至关重要的,是构建移动智能体(mobile agent)的关键途径。如果仅仅依赖MCP等第三方协议打造智能体,限制太多、无法灵活调用第三方应用,相比之下,浏览器提供了理想的方式,使这一愿景得以落地。
面对搜索引擎和浏览器领域的竞争对手谷歌,Aravind提出了尖锐的批评。他认为,AI搜索与谷歌搜索在获利机制上存在本质冲突,因此,谷歌一开始并未下定决心将AI能力集成至谷歌搜索上,这也导致谷歌无法充分利用其分发渠道。
在Aravind看来,谷歌的AI搜索产品只是“换个名字,换个副总裁和团队,功能本质上没什么不同”。在2023年-2024年期间,谷歌使用的内部模型在业内并不算领先,而Perplexity却可以自由使用OpenAI、Anthropic和其他企业的顶尖模型,这给Perplexity带来了以往难以想象的竞争优势。
Perplexity目前正在“用极限速度跑马拉松”,Aravind称他们“必须创新,必须比别人快”。入局AI浏览器赛道后,Perplexity希望将Comet打造成一款完美融合AI、网页导航和智能体体验的产品。
Aravind还回顾了Perplexity创业过程中的经验与收获,AI编程工具对公司日常运营的影响,以及AI搜索产品对互联网生态的影响。
以下是Aravind Srinivas今年6月在YC创业学校上分享会的完整编译(为提高可读性,智东西在不违背原意的前提下进行了一定的增删修改):
一、Perplexity面临冲击,押注浏览器和智能体
主持人:请你简单介绍一下Perplexity的近况。
Aravind Srinivas:不管你信不信,我每天都要处理基础设施的问题,确实有很多人在使用,甚至增长到了我们不知道该如何应对的程度。我们必须重建基础架构,以支持下一个10倍的增长。也要感谢在场的大家的支持。
接下来我们最关注的,是浏览器。我们把它视为公司未来发展的重要方向。
很多人会问,既然已经有搜索引擎和其他AI应用,为什么我还要用Perplexity?当然,ChatGPT的用户分布比我们广,其他AI应用也都在试图将搜索嵌入进去。它们都支持引用功能,也涵盖了我们在一些垂直领域投入的努力。当然,我们仍然会在这些方面做得比别人更好。
但我们认为,浏览器和智能体才是真正值得押注的方向。我们将浏览器视为一个助手,而不是一个完全自主的智能体。它是一个万能框(Omnibox),可以进行信息查询、分配智能体任务。
你的AI助手将驻留在新标签页和网页侧边栏,随时为你服务。这将使浏览器不再只是浏览器,而更像一个认知操作系统。
我们希望它像一个云端平台,可以并行运行多个异步任务,调用你的联系人、邮件、日历、亚马逊账号、社交媒体账号等所有个人数据资源。比如,你可以用它研究房地产或金融市场,它们在浏览器中运行,就像在你的计算环境中运行的多个进程。这在以前是做不到的。
Chrome令人兴奋的地方在于每个标签页都是一个独立的进程。我们设想未来,每一个查询、每一个指令,都可以成为一个进程。而这,就是我们正在打造的浏览器——Comet。我们正全力以赴投入其中。
二、大公司模仿难以避免,创业者靠速度取胜
主持人:其实我本来想把这个问题放在最后问你,但既然你已经提到了,我们就现在谈吧。
如果Sam Altman今天还在台上,他大概会说:“哦,对,这也是我们正在做的事。”谷歌的CEO Sundar Pichai大概也会说:“我们也在朝这个方向努力。”很多人手里都有充足的资金,都在朝着类似的方向前进。
你怎么看待这个趋势?你认为未来会出现多种细分用例,而你们可以主导其中一个?还是说这会是一场正面对决的大混战?
Aravind Srinivas:如果某件事真的值得去做,那么自然会有资金充足的人来做。别人说Perplexity是个很棒的产品,现在每个公司都想做一个可以回答问题并附上来源的产品。
Cursor是一个很棒的产品,现在OpenAI想收购它的竞争对手,Anthropic推出了Claude Code,谷歌也有类似的工具。这很正常,某个领域有钱赚,自然会引来模仿。
但你不可能在所有领域都做到世界一流。不论是构建顶级模型,还是打造一两个真正优秀的产品,总得有所取舍。对我们来说,唯一重要的事情是答案的准确性、任务执行的准确性,以及工具的编排整合。而浏览器,比打造另一个聊天工具要难复制得多。
话虽如此,我也假设OpenAI、Anthropic会打造AI浏览器,而谷歌已经有Chrome了,他们做AI浏览器也是完全合理的。但我们唯一的模式依然是速度。你必须创新,必须比别人快。这就像是在用极限速度跑马拉松。
主持人:一个人最多只能专注做好一件事。我们刚才在后台的时候,你还在给我展示你们最近在开发的新功能,发现了一个Bug,你立刻停下手头的一切去调试。大公司的CEO可能早就交给别人处理了。但你亲自查找原因,说明你是真正在乎这件事。我觉得这是一个很有力的例证。
Aravind Srinivas:是的,我喜欢处理和修复Bug。听起来好像不重要,但我真的很喜欢。是不是CEO最该做的事?很多人会觉得不是。但最近我听说,有些人希望这种行为能“传染”给更多人,甚至连Sundar最近也在X平台做Bug支持。我觉得这也算是个正面榜样。
三、创业不必死守单一想法,也不能朝三暮四
主持人:现场很多人都是学生、应届毕业生或者研究生。你创业的故事,应该会让他们很有共鸣,因为他们现在正处在人生类似的阶段。你是怎么开始创业的?
Aravind Srinivas:我们其实是在没有明确产品方向的情况下就创办了这家公司,这跟YC建议的路径相反。YC通常建议你从一个项目开始,把它打磨成一家公司。
但我觉得,在今天AI技术进步如此迅速的环境下,你不必一开始就死守一个想法。但同样重要的是,你也不能每周换一次想法,这样也不行。得从一个方向出发,认真思考,迅速动手做出来,然后尽快让用户用上。
我们曾经开发过一个工具,就是自然语言SQL,我们当时将其视为一个搜索工具,用于搜索关系型数据库。
我们最初做的是自然语言SQL,把它当作一种搜索工具,在关系型数据库中搜索。我喜欢Twitter搜索,也喜欢早期Facebook Graph Search。于是我想用语言模型把它重新做一遍。
我非常喜欢Twitter这个平台,但它的搜索体验很差,现在还是一样。我们把整个Twitter的数据组织成关系型表格,再把用户的自然语言查询转成SQL语句,查询数据库,效果特别好,这也是我们最初的起点。
后来我们意识到,想要将这种搜索扩展到整个互联网,这种方式行不通。你不可能把每个网站都转成表格,也无法用这种方法回答所有问题。
因此,我们转而押注语言模型,认为它们未来可以完成推理、解析和结构化。更重要的是,一开始就从非结构化内容入手。最终,这个方向就变成了Perplexity。
主持人:在真正创业之前,你是如何找到联合创始人的?又是怎么决定要专注于机器学习和AI的?
Aravind Srinivas:因为那是我唯一擅长的领域。我对别的事情都不在行。既然如此,为什么要去创办一家外卖公司或者社交媒体公司?我根本就不合适。AI和机器学习是我唯一熟悉的东西。
其实挺有意思的,我们创立的是一家AI公司,但当时大家都笑话我们:连自己的模型都不训练,全都是用现成的大模型。其实我们也训练了很多不同的模型。
但这也说明,做事时需要有一种知己知彼的谦卑,你得清楚自己擅长什么,有哪些资源,哪些事情是你能力范围内可以做到的。
我的联合创始人是我研究生时期就认识的同学。我们一直在讨论各种想法,积累了很久的默契。我认为读研究生其实是认识创业伙伴的一个非常好的方式。
你并不是带着“将来要一起创业”的算计去和他们交流,而是因为他们是有趣的人,这就是YC网络的意义所在。即便你的第一个创业项目失败了,你也能接触到很多很棒的人,也许将来他们就会成为你的合作伙伴。对我来说,研究生阶段正是这样的经历。
四、项目始于推特搜索引擎,大模型+搜索展现独特魅力
主持人:初代Perplexity主要是为了有效地进行Twitter搜索。那么你们是什么时候决定继续探索这一方向的呢?
Aravind Srinivas:我们为早期用户提供了访问权限,他们非常兴奋且反复使用。我们观察到:产品往往先给人一种新鲜感,然后要么用户完全不再使用,要么他们会持续用下去。如果只是短暂的兴趣,说明根本没有真正的留存。
当看到我们为Twitter、LinkedIn、GitHub做的关系数据库搜索,能够持续吸引用户使用,我们便意识到将大语言模型与搜索相结合有某种独特的魅力。
于是,我们开始思考:如果我们直接给用户答案,并附上引用来源呢?于是我们将这个功能以Discord机器人形式推出,同样获得了稳定的使用,不是那种“一天新鲜感后就被遗忘”的情况。
因此,我们下定决心正式推出产品。事实上,我们是在ChatGPT发布后七天上线的,那个时候ChatGPT还没有网络搜索功能,是个不错的切入时机。
很多现在成功的AI产品——包括Cursor在内——都是在2022年底或2023年初发布的,从AI时间尺度来看,它们都算是“老玩家”。对我而言,真正的“顿悟时刻”是在跨年夜,当时有接近70万次查询请求。
我心里想:“这个产品的名字对普通消费者来说非常糟糕,叫Perplexity,根本不好传播。而且速度极慢,每个查询要花7秒,准确率也不高,经常产生幻觉,背后还是一家无名公司,没有知名创始人,只有一两百万美元的种子轮融资。”
尽管如此,人们依然愿意去分享截图。在跨年夜那天,本可以看Netflix,而他们却选择在使用这个产品。那一刻我意识到,这确实是真实的需求,于是我开始坚定地投入到这个愿景中。
五、谷歌做AI搜索没有优势,产品换汤不换药
主持人:在那时,你是否已经在确信自己正在打造一个能与谷歌竞争、甚至有潜力取代谷歌所覆盖的巨大市场的产品?
Aravind Srinivas:其实,我第一次萌生这种想法,是在Google发布Bard的博客文章时,Sundar亲自写了那篇博客。当时我们正在进行A轮融资,所有人都在说:“Bard要做你们正在做的事情。”
我当时在想:“为什么一定要专门去做一个Bard?干脆直接把它集成在谷歌搜索上不就好了?你们明明拥有全世界最强大的分发渠道,完全可以直接更新核心产品。”
可越想就越清楚:如果用户能够直接得到关于“旧金山有哪些能看到金门大桥景观的最佳酒店”或“纽约中央公园附近配套设施最好的住宿”这类问题的答案,还能立刻点链接预订,那么谷歌要如何从Booking、Expedia或Kayak这些广告主身上赚取广告费?
在购物领域也一样,如果给出直接的答案并提供购买链接,谷歌要怎么继续让亚马逊和沃尔玛等广告主竞价投放?从收入激励上来说,谷歌没有动力去给出最准确直接的答案。
正是这时我意识到,谷歌必须新建一个产品来做这件事,但他们永远无法在核心搜索里充分利用分发能力。2023年到2024年期间,谷歌在任何时间点拥有的模型,大概都只是排在第四或第五名。
作为一家创业公司,我们能使用比谷歌内部更强的AI模型,这在以前是完全无法想象的。如果早些年你想要做AI产品去和谷歌竞争,那几乎是没戏的。你根本得不到比谷歌更好的AI技术支持。可现在情况完全反转,这要感谢OpenAI、Anthropic以及开源模型的出现。
再加上创新者困境,以及我们可以容许自己犯很多错误都无妨,而谷歌犯一次错就会影响股价。当时Bard的演示失败,导致谷歌股价立刻下跌6%——我们清楚这是对我们有利的局面。
主持人:你最近也提到过,谷歌一直试图打造类似Perplexity的体验。你开玩笑说,他们每年都给同样的功能换个名字。
Aravind Srinivas:确实如此。他们每次I/O大会都会宣布相似的东西,换个名字,换个副总裁和团队,功能本质上没什么不同。也许产品能力在逐步改进,但始终没有面向所有用户全面发布。
主持人:我很佩服你对用户体验的专注。你曾告诉我,这也是你从拉里·佩奇写的那本关于谷歌的书中学到的。你觉得谷歌为什么失去了这种能力?
Aravind Srinivas:最主要的原因是它已经是一家规模巨大的公司,不再由创始人亲自领导了。这样一来,承担风险变得非常困难。我并不认为他们没有优秀的人才,相反,我觉得他们有非常出色的工程师。问题更多在于激励结构:要为了长期正确的方向而愿意承担短期股价下跌,这本身就极其困难。
说实话,我很庆幸这种困境的存在,否则,初创公司又从哪里找到切入机会呢?如果创业公司没有机会胜出,最后就只会是垄断巨头愈发庞大,这对世界而言不是好事。现在我们能赢,同时谷歌也能不断推出新产品,用户可以真正地比较这些产品。
以前在信息获取领域,没人会认真考虑谷歌之外的替代品,那会被视作浪费时间。如今,至少大家会先去问问这些AI应用,比如ChatGPT、Perplexity、Gemini,再考虑是否还要去谷歌搜索。甚至很多人已经不再用谷歌,而是只在AI工具中搜索。
各大手机厂商未来也会在设备里集成多种AI助手,而不再只有一个默认搜索选项。我很高兴看到这样的竞争,让整个生态更加公平。
六、融合AI、网页导航和智能体,Comet要“接管”用户体验
主持人:你刚才在后台也和我聊到,现在你们面临来自各方的竞争压力,但如果看你们的数据,似乎并没有受到明显影响。
Aravind Srinivas:没错。我每次看Google I/O大会相关的Twitter评论,都是一模一样的场景重演。去年I/O大会推出了AI Overview,大家说“Perplexity死定了”。今年又推出AI Mode,还是说“Perplexity死定了”。
我也看到了这些评论,实际上我挺喜欢的,因为这些评论背后的潜台词是“Google会不会真的做这个?”或者是“他们的人会不会真的把这个功能完善?”而事实是,大多数用户根本接触不到这些功能。
当然,竞争确实是真实存在的。我们必须承认,OpenAI的资金实力极其雄厚,也没有什么创新者困境的包袱。他们确实在努力把搜索功能融入ChatGPT,而ChatGPT已经是目前最成功的面向消费者的AI产品了。
与这样一个对手竞争,难度很大。因此,我现在特别希望推动公司进一步发力浏览器方向。我认为Comet浏览器可以成为所有聊天机器人的“抽象层”。
如果你允许Comet浏览器接管你的体验,所有ChatGPT的对话内容都能输入到这个AI里,这样你就不用再为记忆或个性化等问题操心了。
Comet会做很多传统聊天机器人做不到的事情,比如访问你的其他浏览器标签页、调取浏览历史、帮你自动填写表单、支付信用卡账单、下单购物,甚至充当你的情报员,先帮你完成各种研究。对于那些周期性、重复性的任务,这才是浏览器能够赋予用户的真正魔力。
要把这种能力迁移到移动端,工程难度极大,至少需要几个月的开发,我并不担心有人很快抄袭这个方向。要让用户迁移到新的浏览器,本身就是个重大的决策。
主持人:在短期内,你觉得这个浏览器会在哪些方面做得比Chrome好得多,能立刻让用户愿意迁移?
Aravind Srinivas:我们会提供一个完美结合AI、网页导航和智能体的体验。虽然这个回答听上去平淡无奇,但实际上至今没有人真正把这三者做到极致。如今全球已经有数亿人习惯使用AI,市场基础已经非常大了。
主持人:举个具体例子,如果我明天就能用上它,我可以怎么用?
Aravind Srinivas:你可以用它来安排会议、回复一些你根本不想看的邮件。比如说,你在主办一个Y Combinator的活动,只想接受斯坦福退学的申请人,AI可以把所有报名的人资料过一遍,自动抓取LinkedIn链接,筛选出既是斯坦福校友又退学的人,然后自动审批入选。
当然,我并不是说这样的筛选条件是好主意,否则我自己都不会被选上了。希望你对招募标准更开放一些,我们也会考虑深度学习领域的研究人员。
七、强制使用AI编程工具,但也会带来新型Bug
主持人:接下来聊聊你如何管理公司。你现在大概有多少名员工?
Aravind Srinivas:我们大约有200人。
主持人:公司规模已经不小了。现在有了代码生成类AI工具,你们是否全面采用它们?是不是所有人都在“Vibe Coding”?
Aravind Srinivas:其实也不能所有事情都靠“Vibe Coding”来解决。我们经常遇到基础设施层面的复杂问题,在生产环境修Bug时肯定不能用“Vibe Coding”的方式。
那种情况下,我还是希望团队拥有扎实的软件工程、基础设施和分布式系统能力,这些技能是不能被完全取代的。不过在前端设计方面,我们看到了非常大的效率提升。Cursor基本上成了所有人都在用的工具。
我们已经规定,所有工程师必须至少使用一种AI编程工具。在Perplexity内部,最常用的是Cursor,以及Cursor和GitHub Copilot的结合。可以说,这已经成为强制性的标准。
机器学习工程师们用它的方式也非常高效:有时候他们读到一篇新论文,只需把代码截图上传给Cursor,就能自动编辑代码文件实现新算法,还能自己生成单元测试,再运行实验。以前要花三四天的工作,现在一小时就能完成。
有些同事不懂设计,假如我在iOS App里看一个界面,截图以后在上面画个箭头,说“这个按钮要移到这里”,他们就把这张截图上传给Cursor,要求它修改SwiftUI文件。这样的开发体验非常不可思议。修Bug、上线产品的速度远超以往。
当然,Bug总是比代码写作速度跑得更快。不过需要澄清一点,我非常喜欢这些AI工具,但它们确实也带来了新的Bug,而且很多人并不知道这些Bug是怎么产生的,更不清楚怎么去修复。
这个过程并不完美。我个人也很看好一些新工具,比如Claude Code在代码生成上的表现,已经比Cursor还要智能。我相信这是正确的未来方向,但当下也仍然存在不少问题。
八、现有AI产品没有强网络效应,品牌是生存通行证
主持人:大家经常提到一个问题:随着这些代码生成工具变得越来越强大,像你们这样的公司所做的事情将来会越来越容易被复制,那么在这种情况下,你们公司的持久价值到底在哪里?
Aravind Srinivas:我认为,品牌本身确实具有巨大价值。市场上有Cursor的竞争对手,也有Perplexity的竞争对手。OpenAI未来也会推出他们自己的Cursor,实际上OpenAI在ChatGPT里也已经集成了类似Perplexity的功能,但这些并没有消灭掉任何一家相关公司。
当你的用户规模达到几百万、甚至是数百万付费用户时,品牌就会变成一张“生存通行证”,让你不至于很快被取代。你赢得了继续发展的权利。所以,品牌很重要。
“品牌叙事”对品牌而言也同样重要。你必须清楚地向用户说明:为什么你需要存在?
对我们来说,我们最在意的就是“准确性”。这个领域里已经存在100个聊天机器人,但我们是最注重让尽可能多的答案正确的那一个。
我们也非常重视速度——无论在App还是网页上,我们依然是“从提出问题到生成第一部分答案”最快的,即使我们在后台进行了搜索。我们也格外看重如何呈现答案。当你对某些事情有执念,那就会塑造你的叙事和品牌认同。
只要你能获得一定程度的分发渠道,我不是说非得拥有一亿用户,但如果你有几千万用户,那么无论别人发布什么产品,你都拥有继续“留在赛场”的资本。
在此之前,这确实是一个巨大的挑战,你必须时刻担心竞争。即便是现在,我们也保持高度警惕,唯一的解决办法就是:不断加快节奏,持续推出新功能。
主持人:除了品牌之外,你是否考虑过Perplexity会不会出现任何“网络效应”?
其实品牌本身就带有网络效应,人们会互相推荐、相互影响。但目前所有AI产品都没有那种应用内的强网络效应。
不像WhatsApp,虽然Meta这个公司品牌未必被所有人信任,但你也很难让用户迁移到新的聊天软件,因为他们所有的联系人、群组都已经沉淀在WhatsApp里了。
AI产品还没有形成这样的锁定。主要原因在于,你可以很轻松地导出你的ChatGPT历史记录,把数据迁移到别的应用里,所以不会像社交网络那样形成牢固的关系网络壁垒。
我认为,浏览器绝对会是一个可以着手解决这些问题的重要工具,因为它掌握了你的浏览历史。虽然你依然可以导出这些数据,但这跟直接获取一份CSV导出文件,包含你的密码、钱包、以及你的智能体记住的所有东西,是不一样的。
有许多你日常生活和工作中依赖的任务,都是在浏览器里运行的。这是一个让产品变得更加“黏性”、形成网络效应的好方法,尤其是当多人共享同一套任务时,你可以把它分享给他们。这也是把所有功能提升到新水平的路径之一。
九、MCP模式容错率低,浏览器拟人操作可破解困局
主持人:听起来,你想帮助用户解决的很多事情,其实都需要和其他公司整合或合作。如果你能把这些合作做好,就会形成某种网络效应:你的产品体验更好,而竞争对手要赶上,就得去重建同样的集成或谈成同样的合作。
你觉得未来会是什么样呢?Perplexity要和全球所有航空公司、酒店、电商平台去谈合作吗?
Aravind Srinivas:其实我们已经和Southbook合作了,所有在Perplexity上完成的酒店预订都是由他们提供技术支持的。我们也和TripAdvisor合作,提供各类酒店和目的地的评论信息,还有地图的合作。我们和Yelp也有合作。
在购物领域,我们有许多商家直接通过平台销售商品。我们与Firmly合作,将预订转化为原生购买。Shopify也是我们的合作伙伴之一。
在金融领域,我们与FMP合作;在体育领域,我们与Stats Perform合作。各个垂直领域都有很多数据提供方在和我们合作,而且我们认为未来会进一步扩展。
当智能体开始真正“做事”时,一些公司会愿意成为MCP服务器,也有一些公司并不愿意。有些只希望保留自己的网站。我们构建的浏览器智能体将足够通用,去尊重第三方的各种选择。
归根结底,智能体是用户授权代表自己行动的。如果没有MCP服务器也没关系,依旧可以用这些标签页,就像用户亲自操作一样。这是浏览器的关键优势——如果你只专注于MCP模式,就会丧失这一点。
如果完全依赖MCP模式,你就得确保第三方服务器一直稳定可靠,数据协议必须完美无误,你的聊天机器人要能应对各种问题。而如果把它设计成模拟一个人如何使用网站的方式,你就拥有了完全的掌控,不必依赖他人把工程做好。
十、正探索多元变现渠道,未来或将按次计费
主持人:接下来我们聊聊商业模式。你的主要竞争对手谷歌,是通过广告盈利的,你提到这让他们无法做好你们在做的事情。那么Perplexity未来的商业模式会是什么?要如何实现与谷歌同量级的收入?
Aravind Srinivas:坦白说,我不确定我们能否获得和谷歌同等量级的利润,而且我也不觉得必须如此。历史上,哪怕是谷歌自己,也从未再创造出跟它搜索广告同样利润率的第二个业务。就算我们做到比现有上市公司都好,依然可能远不如谷歌,这是完全合理的。
其次,订阅收入给了我们很大信心。我们从没想到会走到这一步。我们相信,光是订阅每年就可以增长到数十亿美元的规模,这本身就是一门很棒的生意。
还有按使用付费:人们为智能体完成某个任务付费,或者为持续的、周期性任务按次付费,费用对比请一个人来做同样的事情,可能会非常划算。
我不确定这会如何发展,也不确定利润率会怎么样。有可能比订阅更受欢迎,但毛利率低一些,因为每次使用都要支付成本。有的人订阅了一个AI产品,一个月里一次都没用,这对我们来说就是很高的毛利。
我现在也无法给出特别清晰的未来蓝图,但可以确定的是,订阅和按使用付费一定都会存在。如果人们开始通过AI完成更多购买,我们也会抽取交易佣金。不过历史上,按效果付费(CPA)的利润率一直低于按点击付费(CPC),所以谷歌一直没做成交易平台。
也正因为如此,我说这个市场会很大,但不一定能赚到谷歌那么多钱。谷歌的商业模式可能是人类历史上最成功的商业模式,或许正因为如此,也只有AI才能真正挑战它。
主持人:我想请你给在座的创业者一些建议。如果你回到四年前,处在他们的位置,你会建议他们怎么做?
Aravind Srinivas:我会说,一定要非常努力工作,别无他法。不要自以为聪明,靠各种策略就能绕过竞争。
如果你的产品足够成功,可以做到上亿甚至几十亿的收入,那你就必须假设大型AI公司一定会模仿你。因为他们急需变现,筹了数百亿美元,必须给这些投入找回报,所以他们会去复制任何好的产品。
你要学会和这种压力共处,甚至拥抱它。你的护城河就是比别人更快、形成自己的独特定位。
最终,用户在乎的,是你能否满足他们的具体需求,就像找家政服务时,他们会想找一个具体的人,而不是随便去个大公司。每天醒来,都要怀着对产品的激情,这会成为你持续前行的动力。
主持人:你们是一个很好的例子,证明了挑战Google这样的大公司也是有可能的。
十一、浏览器与搜索一脉相承,打造移动智能体必须依赖浏览器
观众:你们最近和英伟达合作,把AI模型推向整个欧洲,还有传言说Perplexity会预装在所有三星手机上。据彭博社等消息,这可能会让你们的估值达到140亿美元。成为大众的默认搜索引擎,是一个沉重的责任。你觉得Perplexity最重要的事情是什么?怎样防止把虚假的信息或错误数据传播给大众?
Aravind Srinivas:我们非常重视“幻觉”问题。我们内部在建立各种基准体系,实时监测和改进。最有效的办法,就是持续建设更好的搜索索引,不断捕捉网站上更精准的片段。
模型的推理速度也越来越快,现在已经能在不增加太多成本的情况下,对每个问题进行多步推理。这也是降低幻觉率的重要途径之一。
观众:我想问一下“创新者困境”。如果你是谷歌CEO,或者是谷歌联合创始人,你会怎么做?会不会考虑牺牲现在的商业模式去争取下一个产品?或者说,你会不会干脆把新产品分拆出来,单独运营,哪怕因此短期内丧失分发优势?
Aravind Srinivas:我真的不羡慕那份工作。世界上没有人想接手那个位置,那是个非常艰难的角色。
要牺牲现有商业模式,去换下一代产品,还是把新产品拆分出来单独运营?说实话,我也不知道。我可以站在这里讲很多“如果我是他们”的假设,但他们才真正掌握着庞大的用户数据。
要知道,世界上其实有很多人讨厌AI。如果你硬把AI“强行塞到”这么大的用户群里,绝对不是件容易的事。至于我会怎么做,我真的无法回答,也不想身处那样的位置。
顺便说一句,如果未来AI回答里每条都插广告,你们也会讨厌它的。有像我们这样的替代方案,是件好事。
观众:有很多创业公司,会先找到一个基础模型的“酷炫应用”,做出产品。一旦有了规模,基础模型公司就会把这个能力内建到自己的平台里。
Perplexity其实也面临类似的问题,很多大模型都在整合搜索功能,比如ChatGPT、Gemini等。你怎么看待这种情况?是要转型?还是把现有事情做到极致?
Aravind Srinivas:我的看法是:先选定一件事,努力成为这件事上被人记住的品牌。是的,很多人都在集成搜索,但我们依然想做到“最快、最准”。这不是嘴上说说就行。
我们也必须想出新的策略,创造出尚不存在的新产品。对我们来说,浏览器就是新的大项目。浏览器和搜索,其实不是两个完全独立的产品,而是一个自然的演进。就像谷歌当年从谷歌搜索到Chrome浏览器一样。Chrome正是他们能从几亿查询增长到每天上百亿查询的关键。当年谷歌上市时,还没有浏览器,查询量可能一亿级,现在已经是几十亿了。
浏览器对我们的未来非常重要,这也是我们坚定下注的原因。我非常确信,要想真正构建一个移动智能体(mobile agent),必须依赖浏览器。如果你完全依赖操作系统(苹果、谷歌)制定的规则,比如无法随意调用第三方应用、或要求每个应用都提供MCP服务器把数据接入,根本不现实。没人愿意被AI这么快地中介化。浏览器是把这一切构建起来的理想方式。
十二、创业受挫时,靠马斯克视频“打鸡血”
观众:我们在座的很多人都创业过,失败过,有些人更成功,有些人像我一样屡败屡战。当你处在一次次失败的深渊里,觉得一切都要塌了、功能没法上线、又冒出重大Bug时,作为CEO或者创业者,你会对自己说什么?是什么支撑你继续走下去?
又或者,在一开始还没起飞的时候,是靠什么让你不放弃,继续努力,而不是干脆回去OpenAI上班?
Aravind Srinivas:我就是去看Elon Musk的YouTube视频。(全场笑)我是认真的。我可以告诉你哪一条视频:有一个采访,是他们火箭第三次连续失败,记者问他怎么想,他说:“我绝不会放弃,除非我死了或丧失行动能力。”
我希望能一直保持这样的心态。但说实话,这并不容易。他已经坚持了比我们更久,大家都敬佩他。这个世界上有很多伟大的创业者,都是在所有人都不看好的情况下,依然坚持了下去。你又有什么好失去的呢?只要继续干就行。
观众:我想问一个关于Perplexity“可持续性”的问题,不是商业模式,而是整个互联网生态。最近很多研究发现,像Perplexity这样的AI搜索引擎,给网站带来的流量比传统搜索少得多。
未来五到十年,当这些网站因为流量锐减被迫关闭,整个网络会变得更“安静”,内容创作也会减少。你怎么看待这种未来?Perplexity在其中扮演什么角色?
Aravind Srinivas:我觉得,网络本来就有极度的“长尾效应”,是一个巨大的幂律分布。未来这个幂律只会更加陡峭,这是显而易见的。一些知名品牌仍会保留直接的自然访问流量,而那些通过SEO“蹭”流量的人,肯定会日子更难过。
观众:我想请教两个问题:第一,你们如何界定“摘要”和“抄袭”的边界?如何在报告生成时避免侵犯知识产权?第二,新闻和其他人类写作的内容里经常带有政治倾向和个人立场,你们如何处理这些偏见?
Aravind Srinivas:确实,有些问题是有客观真相的,比如“NBA比赛的比分是多少”,“现在旧金山的实时天气”。在这类查询上,你必须始终保证正确。即便如此,你也依赖某些数据提供方——直播比赛的频道、气象服务商、苹果或谷歌提供的天气数据。
归根结底,一切都基于信任。信任是靠长期准确积累的。我们尽力去展示“值得被信任的数据来源”,这是我们对准确性的理解。但很多事情并没有单一真相。面对这种情况,我们最好的做法就是提供多元观点,而不是去判定孰对孰错。
观众:那你们会通过用户反馈来衡量这些答案的准确性吗?
Aravind Srinivas:目前我们并没有建立这样的衡量体系,但确实应该去做。我们应该建立一套专门的评估集,专门针对那些没有标准答案的问题。
不过,要为这种问题建立自动化评估很难,因为“正确答案”是主观的。比如“新冠起源”这种议题,观点各不相同。如果只看维基百科,那人类评审可能会说:“它列举了维基百科说的所有内容,这是好答案。”
但或许用户希望看到维基没有的内容,这就需要更聪明的评审者。而这种评审者,不是“Scale AI”式廉价劳动力能胜任的。
观众:我想问你们市场策略的问题:你们做过面向学生的营销活动,我和很多大学生就是因此知道你们的。同时,你们还和Costco做了合作,那是完全不同的受众。你们是怎么决定要针对哪些群体的?
Aravind Srinivas:在我看来,关键是要进入那些你通过传统渠道接触不到的用户分布。很多人根本不用Twitter或LinkedIn,但他们真实存在。只是我们生活在自己的信息茧房里罢了。
而有些企业在这些人群中有很强的渗透,比如Costco等传统企业。如果你想要触及这部分人群,就要调整策略去适配他们。
当然,增长也要有“邻接性”。你希望用户群体之间有部分交集,这样他们会成为你的口碑传播者,帮助你进入新的圈层。我认为,要有一些交集,但分发渠道要不断进化。
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