作者 | 王啟隆

出品 | AI 科技大本營（ID：rgznai100）

你每天都在用什么搜索引擎？是 Google、百度還是近期在國內(nèi)使用率上升的 Bing？

黃仁勛曾經(jīng)就這個問題給出過答案：他在 AIGC 時代唯一一個“必用”的產(chǎn)品，叫 Perplexity。

2022 年，四個在硅谷打工的年輕人：Aravind Srinivas、Denis Yarats、Johnny Ho 和 Andy Konwinski，利用他們在后端系統(tǒng)、人工智能和機器學(xué)習(xí)方面的專業(yè)知識創(chuàng)立了 Perplexity AI。

Srinivas 曾在 DeepMind 和 Google 實習(xí)，后來成為 OpenAI 的人工智能研究員。

Yarats 和 Ho 曾是 Quora 的機器學(xué)習(xí)工程師。

Konwinski 則是 Databricks 創(chuàng)始團隊成員，為團隊的多元化技能做出了貢獻。

這四個人打造的 Perplexity AI 不同于傳統(tǒng)的搜索引擎，而是引入了“對話式搜索引擎”，利用人工智能創(chuàng)建類似聊天機器人的界面。用戶可以用自然語言提出問題，并收到引用各種網(wǎng)絡(luò)資源的答復(fù)。該平臺基于 PageRank，最開始使用微調(diào)過的 ChatGPT-3.5，后來與 Claude-3 和 GPT-4 等先進模型集成，針對幻覺問題進行過優(yōu)化，在事實準(zhǔn)確性方面值得信任。

它之所以能讓黃仁勛都愛不釋手，是因為這款搜索引擎可以檢索并總結(jié)最新的 Google 搜索結(jié)果以確認(rèn)事實，并提供參考資料的摘要以獲取更多上下文。

在 Google 的時代，搜索引擎會提供不同的頁面鏈接讓用戶進一步深度查找自己想要的時代。而 Perplexity 的時代里，你提出一個問題就會立即得到答案。沒錯，這就是近幾年很流行的那個詞：范式轉(zhuǎn)變。

谷歌通?？峙虏粫谝膺@種看似“一時流行”的競爭者，但 Perplexity 在過去的一年里表現(xiàn)強勁，年收入成功突破 1000 萬美元，且其移動端及桌面應(yīng)用訪問量同比截止至今年 2 月份穩(wěn)健增長 8.6%，總用戶數(shù)已躍升至 5000 萬。

隨著用戶規(guī)模的持續(xù)擴大，Perplexity 再次成為投資者關(guān)注的焦點。就在 4 月 23 日上午（本文發(fā)布的前一天），Perplexity 在由 Y Combinator 前 AI 主管 Daniel Gross 領(lǐng)投的一輪融資中，又籌集了 6270 萬美元的資金，使其估值翻倍至超過 10 億美元。此前，Perplexity 剛完成了金額高達 7360 萬美元的 B 輪融資，彼時公司的估值僅為 5.2 億美元，這意味著在短短兩個月內(nèi)，Perplexity 的估值幾乎翻了一倍。

聯(lián)合創(chuàng)始人 Aravind Srinivas 甚至放話：Perplexity 不會有廣告，因為 Google 將廣告視為核心業(yè)務(wù)。如今有了新的資金，Perplexity 正尋求將其業(yè)務(wù)提升到企業(yè)級水平，推出主打安全性的 AI 企業(yè)搜索。

Srinivas 為何如此之“狂”？他“顛覆谷歌”的計劃是什么？我們搜索 Srinivas 的相關(guān)采訪，并整理了百萬粉 Youtuber “硅谷女孩”于 2023 年 11 月對這位印度老哥進行的一次采訪，共同學(xué)習(xí)這只新晉“AI 獨角獸”的生意經(jīng)。

采訪視頻：https://www./watch?v=e5utruJd6Gk

目標(biāo)明確的印度移民

2017 年，Srinivas 從印度的金奈移民至美國的舊金山。

金奈是孟加拉灣沿岸最大的城市，它的經(jīng)濟圈貢獻了泰米爾納德邦 39% 的 GDP，IT 和工業(yè)是這里的代名詞。Srinivas 將金奈稱為“學(xué)術(shù)之城”，印度的頂級學(xué)府 IIT（印度理工學(xué)院）坐落于此，地位相當(dāng)于印度的 MIT /斯坦福。Srinivas 便是從這座城市百萬學(xué)生的高考中脫穎而出，最終在 IIT 的分校讀完了本科。

很多印度學(xué)生在讀完本科便想直接進軍美國，試圖在硅谷撈一桶金或是前往更牛的美國大學(xué)讀完碩博。Srinivas 選擇了后者，在加州大學(xué)伯克利分校（UC Berkeley）讀完博士。理查德·薩頓（Richard S. Sutton）與安德魯·巴托（Andrew Barto）曾在這里探索強化學(xué)習(xí)領(lǐng)域的最優(yōu)解，朱迪亞·珀爾（Judea Pearl）在此處開啟了因果推理與貝葉斯網(wǎng)絡(luò)研究的新篇章，李飛飛則把自傳中 ImageNet 這濃墨重彩的一頁留給了這片天地。

Srinivas 在 2015 年至 2016 年期間就已經(jīng)做了不少深度學(xué)習(xí)的相關(guān)研究，他目的明確，就要 AI。

伯克利的學(xué)術(shù)氛圍很能感染人，但真正引領(lǐng) Srinivas 走向硅谷卻是朋友推薦給他的一部 HBO 爆款電視劇：《硅谷》。

Srinivas 認(rèn)為這部劇有兩個優(yōu)點，一是幽默地描繪了創(chuàng)業(yè)生活的起起落落，二是其真實性詮釋了硅谷為何是創(chuàng)新的搖籃。在追劇時，硅谷那激情的創(chuàng)業(yè)氛圍很快戰(zhàn)勝了 Srinivas 被熏陶兩年的學(xué)術(shù)氛圍，他開始構(gòu)想創(chuàng)辦自己的公司，并對搜索引擎及其顛覆性的潛能產(chǎn)生了深深的興趣。

一不做二不休，Srinivas 出發(fā)了。

潛龍勿用

第一站就是 OpenAI，四個月的研究實習(xí)生。此時的 OpenAI 相對于 2016-2017 年沒那么混亂，員工充滿了活力，積極的情緒迅速感染了 Srinivas。

2019 年，Srinivas 在當(dāng)時最頂級的實驗室 DeepMind 獲得了實習(xí)機會，并和所有實習(xí)生一樣白日在辦公室度過。到了晚上，他會拜訪 DeepMind 的圖書館，在里面看完《How Google Works》（重新定義公司：谷歌是如何運營的）和《In The Plex》（Google 如何思考，運作，以及改變我們的生活方式）。

書中的人物就此成為 Srinivas 念念不忘的名字，他深刻記住了自己素未謀面的兩個“很酷的男人”，Google 創(chuàng)始人 Larry Page 和 Sergey Brin。

Larry Page 的觀念對他產(chǎn)生了深遠影響，即只有在能夠追求長期愿景的情況下，才能真正實現(xiàn)個人抱負(fù)。2020 年，Srinivas 前往谷歌實習(xí)。此刻認(rèn)識到 Transformer 架構(gòu)在搜索和自然語言理解方面的巨大潛力后，他選擇主動接觸了“Transformer 八子” Ashish Vaswani，意圖共同探索和發(fā)展這一前沿技術(shù)。

Transformers 架構(gòu)自提出以來，在自然語言處理領(lǐng)域引發(fā)了變革，它的強大之處在于能處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集，并通過自我注意力機制捕捉到輸入序列之間的復(fù)雜依賴關(guān)系，從而實現(xiàn)對文本內(nèi)容的深入理解。這意味著 Transformer 不僅可以應(yīng)用于搜索，還可以廣泛服務(wù)于問答系統(tǒng)、文本生成和其他涉及語言理解的任務(wù)。

然而，盡管 Srinivas 對 Transformer 技術(shù)懷揣熱情，但他意識到在 Google 直接推動這類技術(shù)創(chuàng)新可能會受到較大限制，尤其是在需要從實驗室成果轉(zhuǎn)向商業(yè)產(chǎn)品的過程中。

他無法直接和 Transformer 的作者一起創(chuàng)業(yè)。

于是，他注視行業(yè)的一切，準(zhǔn)備伺機而動。

2021 年，Srinivas 從谷歌離開，前往 OpenAI，從“研究實習(xí)生”正式轉(zhuǎn)為真正的“研究科學(xué)家”，繼續(xù)研究擴散模型。這一年，GitHub Copilot 這樣的 AI 輔助編程工具成功應(yīng)用，無數(shù)人從中看到了將先進 AI 技術(shù)轉(zhuǎn)化為實際產(chǎn)品的可能性。

機會來了。

Srinivas 聯(lián)系了潛在的投資人 Nat Friedman 和 Elad Gill 等人，計劃將先進的 Transformer 技術(shù)商業(yè)化。此刻的他，腦海里仍是《硅谷》電視劇里的那句臺詞：“我們有資源將你的成果推向全球?！?/p>

戲劇人生

Srinivas 透露，他在硅谷當(dāng)創(chuàng)始人時完全復(fù)刻了自己在電視劇看到的情節(jié)。

1. 他通過發(fā)送郵件聯(lián)系潛在的投資者和合作伙伴，這種方法在硅谷頗為有效。他成功吸引了投資者對他的想法產(chǎn)生興趣，即使最初階段只有概念和想法。

“就像 Steve Jobs 在一次舊采訪中說的那樣，創(chuàng)業(yè)大部分的阻力在于你自認(rèn)為別人不會理你。”

2. Srinivas 離開了 OpenAI，并找到了聯(lián)合創(chuàng)始人 Johnny Ho。Ho 曾是競賽編程的世界冠軍，并曾在 Quora 工作，負(fù)責(zé)排名系統(tǒng)。當(dāng) Ho 準(zhǔn)備離開 Tower Research 尋找初創(chuàng)公司的工作機會時，Srinivas 和 Ho 的前同事、Bing 前工程師 Dennis Yarats 向 Ho 發(fā)出邀請，最終 Ho 加入了團隊。Perplexity 的故事就此開始了。

創(chuàng)始人們的共同點如下：對搜索技術(shù)有著共同的癡迷，且都有相關(guān)的技術(shù)背景。他們會在早上討論 Texas SQL，并在晚上討論搜索技術(shù)。Srinivas 認(rèn)為這點很像 Larry Page，而這或許就是 Google 成功的原因。

3. 他們通過展示一個基于 Twitter 數(shù)據(jù)的搜索演示，成功吸引了包括 Meta AI 首席科學(xué)家 Yann LeCun、Andrej Karpathy（前特斯拉自動駕駛開發(fā)總監(jiān)，現(xiàn)就職于 OpenAI）、以及 Google AI 負(fù)責(zé)人 Jeff Dean 等在內(nèi)的著名投資者的關(guān)注和支持。

隨著團隊壯大，他們逐漸建立起公司，并在摸索中形成了靈活的工作時間和企業(yè)文化。Perplexity 的成長歷程中整合過不同的技術(shù)和資源，起初是利用 GPT-3.5 和 Bing 來構(gòu)建一款高效、實用的工具。這款工具最初是作為 Slack 機器人在公司內(nèi)部使用，隨后擴展到 Discord 社區(qū)，得到了用戶的積極反饋，并逐漸被人們看作是 Google 搜索的一種替代方案。

Srinivas 起初還沒有意識到這一點。但當(dāng)他們反應(yīng)過來自己是在公開挑戰(zhàn)行業(yè)巨頭 Google 時，壓力涌上心頭，令團隊一度沒有勇氣將 Perplexity 公開發(fā)布。

此時，一位投資者的建議給了他們信心。這位投資者指出，由于他們目前知名度不高，即使產(chǎn)品發(fā)布失敗也不會損失太多，但如果成功，則將帶來巨大的收益。因此，他們決定勇敢地將產(chǎn)品推向市場，尋找初始用戶群體。

鑒于當(dāng)時市場上已有的 ChatGPT 存在需要頻繁登錄、缺乏實時更新以及偶爾產(chǎn)生誤導(dǎo)等問題，Perplexity 團隊設(shè)計并發(fā)布了一款無需登錄、沒有復(fù)雜聊天界面的搜索工具。這款產(chǎn)品直接提供答案和相關(guān)的引用出處，借鑒了學(xué)術(shù)界嚴(yán)謹(jǐn)?shù)囊梅绞?，力求在?zhǔn)確性和可信度上有所突破，模擬如果 ChatGPT 具備研究者或記者那樣的嚴(yán)謹(jǐn)性和準(zhǔn)確性，將會呈現(xiàn)出怎樣的形態(tài)。

Srinivas 最終決定在 2022 年 12 月 7 日發(fā)布 Perplexity，正好在 ChatGPT-3.5 發(fā)布的一個星期后。

谷歌攻防戰(zhàn)

沒有注冊登錄，沒有“等待名單”，沒有廣告——Perplexity 只有一個搜索框，輸入問題，就能得到答案。在 Perplexity 的推廣初期，團隊選擇了一種無需用戶登錄且簡化界面的設(shè)計，僅提供直觀的搜索功能和詳細(xì)的答案出處。這種新穎的搜索體驗改變了用戶對傳統(tǒng)搜索引擎的認(rèn)知，且在未經(jīng)刻意宣傳的情況下，產(chǎn)品在發(fā)布初期就引發(fā)了用戶的熱烈反響。

Srinivas 曾說，谷歌的搜索引擎模式將會逐漸被取代。傳統(tǒng)搜索引擎這種“輸出十個藍色鏈接給用戶”的交互方式，正在遭受“問答式搜索引擎”的沖擊。面對一個存在了數(shù)十年的龐然大物，Srinivas 認(rèn)為大忌在于“重復(fù)別人已經(jīng)做過的事情”。他不僅不會應(yīng)用谷歌的商業(yè)模式，還想要打破谷歌的商業(yè)模式。

2022 年的圣誕節(jié)期間，Perplexity 發(fā)布的 Twitter 搜索功能引發(fā)了病毒式傳播。用戶可以通過輸入 Twitter 賬號，獲取該用戶在社交媒體上的各種活動和傾向性總結(jié)，這讓許多人驚訝于 AI 的強大信息收集和分析能力。但由于 Twitter API 政策的變更，這一功能不得不暫時關(guān)閉，而 Perplexity 已經(jīng)在短時間內(nèi)獲得了大量關(guān)注和用戶使用。

投資人 Nat Friedman 曾提出了評估優(yōu)秀產(chǎn)品的啟發(fā)式方法，即產(chǎn)品應(yīng)首先帶給用戶驚艷的體驗并引發(fā)使用量的爆發(fā)式增長，隨后即便用戶活躍度稍有回落，也應(yīng)當(dāng)保持穩(wěn)定的持續(xù)使用，并通過不斷創(chuàng)新和引入新功能，維持用戶的興趣和使用頻率。

Srinivas 觀察到產(chǎn)品的持續(xù)使用表明它不僅僅是一時的流行熱潮，而是具有長久價值的服務(wù)。為了增強用戶體驗，他們增加了對話功能和提問跟進問題的能力。然而，這也引發(fā)了關(guān)于 AI 是否會影響人們深度思考能力的討論。Srinivas 認(rèn)為，批判性思維的核心不僅在于得到問題的答案，更在于知道如何去提問。真正聰明的人懂得提出關(guān)鍵性問題，而非僅僅依賴 AI 獲取現(xiàn)成答案。

隨著產(chǎn)品不斷迭代升級，Perplexity 添加了類似維基百科的豐富超鏈接等功能，其使用率持續(xù)攀升，團隊更加確信他們走在正確的道路上。在確認(rèn)產(chǎn)品的價值和潛力后，他們決定全力投入，并成功籌集了風(fēng)險投資，以進一步推動Perplexity的發(fā)展。

進攻之后，仍需防守。

主持人：“假如明天 Google 就推出了類似的新搜索，你會怎么做？”

Srinivas 回答，如果 Google 明天推出類似的新搜索產(chǎn)品，盡管會對市場帶來巨大沖擊，但他同時也認(rèn)為這對于推動整個行業(yè)的發(fā)展和技術(shù)創(chuàng)新是有益的。然而，Google 因自身的商業(yè)模式而受限，它目前主要依賴于廣告收入，尤其是在搜索結(jié)果頁面增加廣告投放以滿足財務(wù)目標(biāo)，這與提供純粹、高質(zhì)量搜索體驗的初衷可能存在沖突。

初創(chuàng)公司由于沒有這種既定的商業(yè)模式需要保護，因此可以更加靈活地嘗試不同的方法和高級模型，即使成本較高，也能致力于提供更好的用戶體驗。Srinivas 認(rèn)為，在沒有沉重商業(yè)包袱的情況下，初創(chuàng)公司更容易嘗試和創(chuàng)新，允許犯錯誤并不斷優(yōu)化產(chǎn)品。當(dāng)前市場上各種 AI 工具之間存在易替代性，創(chuàng)作者可能會因為某個功能而在多個應(yīng)用間切換。這就要求初創(chuàng)公司不僅要提供獨特的功能，還要注重建立長期用戶關(guān)系，通過深化對用戶需求的理解和個性化服務(wù)來提高用戶忠誠度和粘性。

Srinivas：“我的理解是，想要成為一個可靠的產(chǎn)品，需要在五個方面做到最好——①準(zhǔn)確性、②可靠性、③速度、④用戶體驗和用戶界面、⑤產(chǎn)品個性化?！?/p>

Perplexity 公司的戰(zhàn)略是不理會大公司隨時可能進行的復(fù)制或超越。初創(chuàng)公司的價值不僅僅體現(xiàn)在資本投入上，更在于團隊的熱情、創(chuàng)造力和對細(xì)節(jié)的精心打磨。Srinivas 堅信最好的創(chuàng)意常常源于看似簡單的理念，而成功的關(guān)鍵在于執(zhí)行力和對愿景的執(zhí)著追求。

“有人一聽到創(chuàng)意就說「谷歌會做這個的」「微軟會做這個的」，那如果沒有初創(chuàng)公司愿意嘗試新想法，我們存在的意義是什么呢？實際上要做好這件事，比起資本更需要的是熱情。如果資本更重要，那我們就不應(yīng)該進入這個行業(yè)。然而，策劃并執(zhí)行所有細(xì)節(jié)，絕非僅關(guān)乎資本，這才是我們存在的根本原因。”

4 月 25 ~ 26 日，由 CSDN 和高端 IT 咨詢和教育平臺 Boolan 聯(lián)合主辦的「全球機器學(xué)習(xí)技術(shù)大會」將在上海環(huán)球港凱悅酒店舉行，特邀近 50 位技術(shù)領(lǐng)袖和行業(yè)應(yīng)用專家，與 1000+ 來自電商、金融、汽車、智能制造、通信、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、醫(yī)療、教育等眾多行業(yè)的精英參會聽眾，共同探討人工智能領(lǐng)域的前沿發(fā)展和行業(yè)最佳實踐。歡迎所有開發(fā)者朋友訪問官網(wǎng) http://、點擊「閱讀原文」或掃碼進一步了解詳情。