作者 | 王启隆

出品 | AI 科技大本营（ID：rgznai100）

你每天都在用什么搜索引擎？是 Google、百度还是近期在国内使用率上升的 Bing？

黄仁勋曾经就这个问题给出过答案：他在 AIGC 时代唯一一个“必用”的产品，叫Perplexity。

2022 年，四个在硅谷打工的年轻人：Aravind Srinivas、Denis Yarats、Johnny Ho 和 Andy Konwinski，利用他们在后端系统、人工智能和机器学习方面的专业知识创立了Perplexity AI。

Srinivas曾在 DeepMind 和 Google 实习，后来成为 OpenAI 的人工智能研究员。

Yarats和Ho曾是 Quora 的机器学习工程师。

Konwinski则是 Databricks 创始团队成员，为团队的多元化技能做出了贡献。

这四个人打造的 Perplexity AI 不同于传统的搜索引擎，而是引入了“对话式搜索引擎”，利用人工智能创建类似聊天机器人的界面。用户可以用自然语言提出问题，并收到引用各种网络资源的答复。该平台基于 PageRank，最开始使用微调过的ChatGPT-3.5，后来与Claude-3和GPT-4等先进模型集成，针对幻觉问题进行过优化，在事实准确性方面值得信任。

它之所以能让黄仁勋都爱不释手，是因为这款搜索引擎可以检索并总结最新的 Google 搜索结果以确认事实，并提供参考资料的摘要以获取更多上下文。

在 Google 的时代，搜索引擎会提供不同的页面链接让用户进一步深度查找自己想要的时代。而 Perplexity 的时代里，你提出一个问题就会立即得到答案。没错，这就是近几年很流行的那个词：范式转变。

谷歌通常恐怕不会在意这种看似“一时流行”的竞争者，但 Perplexity 在过去的一年里表现强劲，年收入成功突破1000 万美元，且其移动端及桌面应用访问量同比截止至今年 2 月份稳健增长 8.6%，总用户数已跃升至5000 万。

随着用户规模的持续扩大，Perplexity 再次成为投资者关注的焦点。就在 4 月 23 日上午，Perplexity 在由 Y Combinator 前 AI 主管 Daniel Gross 领投的一轮融资中，又筹集了 6270 万美元的资金，使其估值翻倍至超过 10 亿美元。此前，Perplexity 刚完成了金额高达 7360 万美元的 B 轮融资，彼时公司的估值仅为 5.2 亿美元，这意味着在短短两个月内，Perplexity 的估值几乎翻了一倍。

联合创始人 Aravind Srinivas 甚至放话：Perplexity 不会有广告，因为 Google 将广告视为核心业务。如今有了新的资金，Perplexity 正寻求将其业务提升到企业级水平，推出主打安全性的 AI 企业搜索。

Srinivas 为何如此之“狂”？他“颠覆谷歌”的计划是什么？我们搜索 Srinivas 的相关采访，并整理了百万粉 Youtuber “硅谷女孩”于 2023 年 11 月对这位印度老哥进行的一次采访，共同学习这只新晋“AI 独角兽”的生意经。

采访视频：https://www.youtube.com/watch?v=e5utruJd6Gk

目标明确的印度移民

2017 年，Srinivas 从印度的金奈移民至美国的旧金山。

金奈是孟加拉湾沿岸最大的城市，它的经济圈贡献了泰米尔纳德邦 39% 的 GDP，IT 和工业是这里的代名词。Srinivas 将金奈称为“学术之城”，印度的顶级学府 IIT（印度理工学院）坐落于此，地位相当于印度的 MIT /斯坦福。Srinivas 便是从这座城市百万学生的高考中脱颖而出，最终在 IIT 的分校读完了本科。

很多印度学生在读完本科便想直接进军美国，试图在硅谷捞一桶金或是前往更牛的美国大学读完硕博。Srinivas 选择了后者，在加州大学伯克利分校（UC Berkeley）读完博士。理查德·萨顿（Richard S. Sutton）与安德鲁·巴托（Andrew Barto）曾在这里探索强化学习领域的最优解，朱迪亚·珀尔（Judea Pearl）在此处开启了因果推理与贝叶斯网络研究的新篇章，李飞飞则把自传中 ImageNet 这浓墨重彩的一页留给了这片天地。

Srinivas 在 2015 年至 2016 年期间就已经做了不少深度学习的相关研究，他目的明确，就要 AI。

伯克利的学术氛围很能感染人，但真正引领 Srinivas 走向硅谷却是朋友推荐给他的一部HBO 爆款电视剧：《硅谷》。

Srinivas 认为这部剧有两个优点，一是幽默地描绘了创业生活的起起落落，二是其真实性诠释了硅谷为何是创新的摇篮。在追剧时，硅谷那激情的创业氛围很快战胜了 Srinivas 被熏陶两年的学术氛围，他开始构想创办自己的公司，并对搜索引擎及其颠覆性的潜能产生了深深的兴趣。

一不做二不休，Srinivas 出发了。

潜龙勿用

第一站就是OpenAI，四个月的研究实习生。此时的 OpenAI 相对于 2016-2017 年没那么混乱，员工充满了活力，积极的情绪迅速感染了 Srinivas。

2019 年，Srinivas 在当时最顶级的实验室DeepMind获得了实习机会，并和所有实习生一样白日在办公室度过。到了晚上，他会拜访 DeepMind 的图书馆，在里面看完《How Google Works》（重新定义公司：谷歌是如何运营的）和《In The Plex》（Google 如何思考，运作，以及改变我们的生活方式）。

书中的人物就此成为 Srinivas 念念不忘的名字，他深刻记住了自己素未谋面的两个“很酷的男人”，Google 创始人 Larry Page 和 Sergey Brin。

Larry Page 的观念对他产生了深远影响，即只有在能够追求长期愿景的情况下，才能真正实现个人抱负。2020 年，Srinivas 前往谷歌实习。此刻认识到 Transformer 架构在搜索和自然语言理解方面的巨大潜力后，他选择主动接触了“Transformer 八子” Ashish Vaswani，意图共同探索和发展这一前沿技术。

Transformers 架构自提出以来，在自然语言处理领域引发了变革，它的强大之处在于能处理大规模数据集，并通过自我注意力机制捕捉到输入序列之间的复杂依赖关系，从而实现对文本内容的深入理解。这意味着 Transformer 不仅可以应用于搜索，还可以广泛服务于问答系统、文本生成和其他涉及语言理解的任务。

然而，尽管 Srinivas 对 Transformer 技术怀揣热情，但他意识到在 Google 直接推动这类技术创新可能会受到较大限制，尤其是在需要从实验室成果转向商业产品的过程中。

他无法直接和 Transformer 的作者一起创业。

于是，他注视行业的一切，准备伺机而动。

2021 年，Srinivas 从谷歌离开，前往 OpenAI，从“研究实习生”正式转为真正的“研究科学家”，继续研究扩散模型。这一年，GitHub Copilot 这样的 AI 辅助编程工具成功应用，无数人从中看到了将先进 AI 技术转化为实际产品的可能性。

机会来了。

Srinivas 联系了潜在的投资人 Nat Friedman 和 Elad Gill 等人，计划将先进的 Transformer 技术商业化。此刻的他，脑海里仍是《硅谷》电视剧里的那句台词：“我们有资源将你的成果推向全球。”

戏剧人生

Srinivas 透露，他在硅谷当创始人时完全复刻了自己在电视剧看到的情节。

1. 他通过发送邮件联系潜在的投资者和合作伙伴，这种方法在硅谷颇为有效。他成功吸引了投资者对他的想法产生兴趣，即使最初阶段只有概念和想法。

“就像 Steve Jobs 在一次旧采访中说的那样，创业大部分的阻力在于你自认为别人不会理你。”

2. Srinivas 离开了 OpenAI，并找到了联合创始人 Johnny Ho。Ho 曾是竞赛编程的世界冠军，并曾在 Quora 工作，负责排名系统。当 Ho 准备离开 Tower Research 寻找初创公司的工作机会时，Srinivas 和 Ho 的前同事、Bing 前工程师 Dennis Yarats 向 Ho 发出邀请，最终 Ho 加入了团队。Perplexity 的故事就此开始了。

创始人们的共同点如下：对搜索技术有着共同的痴迷，且都有相关的技术背景。他们会在早上讨论 Texas SQL，并在晚上讨论搜索技术。Srinivas 认为这点很像 Larry Page，而这或许就是 Google 成功的原因。

3. 他们通过展示一个基于 Twitter 数据的搜索演示，成功吸引了包括 meta AI 首席科学家 Yann LeCun、Andrej Karpathy（前特斯拉自动驾驶开发总监，现就职于 OpenAI）、以及 Google AI 负责人 Jeff Dean 等在内的著名投资者的关注和支持。

随着团队壮大，他们逐渐建立起公司，并在摸索中形成了灵活的工作时间和企业文化。Perplexity 的成长历程中整合过不同的技术和资源，起初是利用GPT-3.5和Bing来构建一款高效、实用的工具。这款工具最初是作为 Slack 机器人在公司内部使用，随后扩展到 Discord 社区，得到了用户的积极反馈，并逐渐被人们看作是 Google 搜索的一种替代方案。

Srinivas 起初还没有意识到这一点。但当他们反应过来自己是在公开挑战行业巨头 Google 时，压力涌上心头，令团队一度没有勇气将 Perplexity 公开发布。

此时，一位投资者的建议给了他们信心。这位投资者指出，由于他们目前知名度不高，即使产品发布失败也不会损失太多，但如果成功，则将带来巨大的收益。因此，他们决定勇敢地将产品推向市场，寻找初始用户群体。

鉴于当时市场上已有的 ChatGPT 存在需要频繁登录、缺乏实时更新以及偶尔产生误导等问题，Perplexity 团队设计并发布了一款无需登录、没有复杂聊天界面的搜索工具。这款产品直接提供答案和相关的引用出处，借鉴了学术界严谨的引用方式，力求在准确性和可信度上有所突破，模拟如果 ChatGPT 具备研究者或记者那样的严谨性和准确性，将会呈现出怎样的形态。

Srinivas 最终决定在 2022 年 12 月 7 日发布 Perplexity，正好在 ChatGPT-3.5 发布的一个星期后。

谷歌攻防战

没有注册登录，没有“等待名单”，没有广告——Perplexity 只有一个搜索框，输入问题，就能得到答案。在 Perplexity 的推广初期，团队选择了一种无需用户登录且简化界面的设计，仅提供直观的搜索功能和详细的答案出处。这种新颖的搜索体验改变了用户对传统搜索引擎的认知，且在未经刻意宣传的情况下，产品在发布初期就引发了用户的热烈反响。

Srinivas 曾说，谷歌的搜索引擎模式将会逐渐被取代。传统搜索引擎这种“输出十个蓝色链接给用户”的交互方式，正在遭受“问答式搜索引擎”的冲击。面对一个存在了数十年的庞然大物，Srinivas 认为大忌在于“重复别人已经做过的事情”。他不仅不会应用谷歌的商业模式，还想要打破谷歌的商业模式。

2022 年的圣诞节期间，Perplexity 发布的 Twitter 搜索功能引发了病毒式传播。用户可以通过输入 Twitter 账号，获取该用户在社交媒体上的各种活动和倾向性总结，这让许多人惊讶于 AI 的强大信息收集和分析能力。但由于 Twitter API 政策的变更，这一功能不得不暂时关闭，而 Perplexity 已经在短时间内获得了大量关注和用户使用。

投资人 Nat Friedman 曾提出了评估优秀产品的启发式方法，即产品应首先带给用户惊艳的体验并引发使用量的爆发式增长，随后即便用户活跃度稍有回落，也应当保持稳定的持续使用，并通过不断创新和引入新功能，维持用户的兴趣和使用频率。

Srinivas 观察到产品的持续使用表明它不仅仅是一时的流行热潮，而是具有长久价值的服务。为了增强用户体验，他们增加了对话功能和提问跟进问题的能力。然而，这也引发了关于 AI 是否会影响人们深度思考能力的讨论。Srinivas 认为，批判性思维的核心不仅在于得到问题的答案，更在于知道如何去提问。真正聪明的人懂得提出关键性问题，而非仅仅依赖 AI 获取现成答案。

随着产品不断迭代升级，Perplexity 添加了类似维基百科的丰富超链接等功能，其使用率持续攀升，团队更加确信他们走在正确的道路上。在确认产品的价值和潜力后，他们决定全力投入，并成功筹集了风险投资，以进一步推动Perplexity的发展。

进攻之后，仍需防守。

主持人：“假如明天 Google 就推出了类似的新搜索，你会怎么做？”

Srinivas 回答，如果 Google 明天推出类似的新搜索产品，尽管会对市场带来巨大冲击，但他同时也认为这对于推动整个行业的发展和技术创新是有益的。然而，Google 因自身的商业模式而受限，它目前主要依赖于广告收入，尤其是在搜索结果页面增加广告投放以满足财务目标，这与提供纯粹、高质量搜索体验的初衷可能存在冲突。

初创公司由于没有这种既定的商业模式需要保护，因此可以更加灵活地尝试不同的方法和高级模型，即使成本较高，也能致力于提供更好的用户体验。Srinivas 认为，在没有沉重商业包袱的情况下，初创公司更容易尝试和创新，允许犯错误并不断优化产品。当前市场上各种 AI 工具之间存在易替代性，创作者可能会因为某个功能而在多个应用间切换。这就要求初创公司不仅要提供独特的功能，还要注重建立长期用户关系，通过深化对用户需求的理解和个性化服务来提高用户忠诚度和粘性。

Srinivas：“我的理解是，想要成为一个可靠的产品，需要在五个方面做到最好——①准确性、②可靠性、③速度、④用户体验和用户界面、⑤产品个性化。”

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