整理 | 伊風
出品 | 51CTO技術(shù)棧（微信號：blog51cto）
剛剛，AI搜索獨角獸Perplexity的CEO在采訪中給Agent澆了盆冷水！
不同于奧特曼等人的樂觀論調(diào)。Aravind直言不諱：
任何說Agents今年可用的言論都很可疑。
Anyone saying agents will work in 2025 you should be skeptical of it.
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此前，奧特曼曾說，今年Agents將“加入勞動力大軍”，并實質(zhì)性地改變公司的產(chǎn)出方式。Aravind顯然無法同意這個觀點。在模型廠沒有硬件優(yōu)勢的基礎(chǔ)上，他們很難突破各種生態(tài)限制，讓 AI Agent可以同時控制多個應(yīng)用。
而這將成為AI初創(chuàng)公司打造通用Agents的最大困境。
不過。Aravind已經(jīng)找到了他認為目前唯一的解法——從零開始自己造瀏覽器。
Perplexity CEO Aravind表示：目前沒有其他方式能讓 AI Agent同時控制多個應(yīng)用，尤其是在 iOS 上，甚至無法訪問其他應(yīng)用，這是蘋果生態(tài)的限制。而我們不想受制于蘋果的規(guī)則，所以需要尋找一個變通的方法。在短期內(nèi)，瀏覽器是一個非常好的解決方案。因為本質(zhì)上說，瀏覽器就是一個操作系統(tǒng)。
Perplexity的這個瀏覽器，將推動AI走向智能體搜索時代。他們構(gòu)建的智能Agents將可以幫用戶預(yù)訂、購買商品、制定旅行計劃，比如訂酒店等等。而且會根據(jù)用戶的偏好進行個性化設(shè)置。（當然，Aravind說這是一個長期愿景，今年的效果不會非常完善。）
順便說一句，這個2月份預(yù)告的瀏覽器將于下個月正式推出，感興趣的可以點進他們的Waitlist留個郵箱：
https://www.perplexity.ai/comet
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回到這場訪談，還有Aravind大佬還奉上其他精彩的觀點，在此畫個重點：
- GPT一家獨大的時代結(jié)束了，模型差異正在走向細分。DeepSeek的橫空出世具有革命性意義，其創(chuàng)造的低成本奇跡，讓大家都開始思考構(gòu)建AI業(yè)務(wù)并不需要燒那么多錢和卡。
- Aravind認為：在 AI 產(chǎn)品中，只有兩個核心特性能夠真正幫助建立用戶信任：公開來源引用和思維鏈。Perplexity是唯一擁有這兩個特性的產(chǎn)品。
- AI安全風險被過度炒作了，不過面對這方面挑戰(zhàn)，開源才是唯一行之有效的解法。
- 按照當前的趨勢——人工智能的計算成本大約每年降低 8 倍。即使保守估計，這種趨勢還能持續(xù)兩年。這對AI初創(chuàng)擴大產(chǎn)品規(guī)模是絕佳機會。
- DeepSeek 在 AWS等云平臺使用的的邊際成本幾乎為零。因此，隨著更小、更高效的模型推出，AI 的使用成本就可以接近于零。
此外，Aravind還爆了個有意思的料，他已經(jīng)一年半沒寫過代碼了，對具體的技術(shù)細節(jié)已經(jīng)有些脫節(jié)了。因此當DeepSeek的論文火遍硅谷時，他大量使用Perplexity完成整個論文的學習。
以下是訪談的全文整理 enjoy：
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1.AI產(chǎn)品獲得用戶信任的路徑：顯示引用來源、公開思維鏈
主持人：很高興來到這里。我們是 Perplexity 的投資方，不過我們會盡量保持真實，提出一些尖銳的問題，進行一場真實的對話。
很高興能和你一起交流，Arvind。讓我們先來了解一些背景信息，盡管大家可能已經(jīng)很熟悉 Perplexity 了，但還是先把基本情況講清楚。
你在印度長大，本科就讀于印度理工學院馬德拉斯分校（IIT Madras），后來移民到了美國，目前仍在辦理相關(guān)手續(xù)。祝你綠卡申請順利！
Aravind Srinivas：很快就會有“金卡”了。（編者注：“金卡”是美國政府近期推出的一項新移民計劃，外國投資者只需支付500萬美元，即可獲得美國永久居留權(quán)（類似于綠卡），并有機會申請美國國籍。）
主持人：風投界有句話，"Pay to play"（花錢才能入場）。
你拿到了加州大學伯克利分校（UC Berkeley）的計算機科學博士學位，這可是了不起的成就！（Go Bears！）。之后，你進入了 Google DeepMind 和 OpenAI 從事研究工作，作為研究科學家，你在這兩個當時最重要的機構(gòu)里，親歷了早期生成式 AI 模型的發(fā)展。
主持人：如今，Perplexity 是一個面向消費者搜索、通用知識學習，以及企業(yè)解答的“答案引擎”。目前，每月的查詢量已達 5 億次——這個數(shù)據(jù)對記者們來說很重要，因為他們需要統(tǒng)計數(shù)據(jù)。Perplexity 現(xiàn)在已經(jīng)覆蓋全球所有國家和地區(qū)，用戶遍布世界各地，還有成千上萬的企業(yè)客戶。
最近這幾周你們非常忙碌，開展了深入的研究，部署了 DeepSeek 模型，僅用幾天時間就開放給開發(fā)者。現(xiàn)在，你們又在推出企業(yè)版的 Deep Research，速度快得驚人。這是怎么做到的？
Aravind Srinivas：整個 AI 領(lǐng)域的發(fā)展速度快得令人驚嘆。我認為，目前唯一能保持競爭力的方式就是“跟上這個速度”。這既是好事，也是壞事。壞處是，基本沒辦法有充足的睡眠，無法過上輕松的生活。好處是，你能體驗到這片領(lǐng)域帶來的所有創(chuàng)新和不斷迭代的產(chǎn)品。
無論用戶有什么投訴或發(fā)現(xiàn)了哪些 bug，我們都會日夜修復(fù)。我覺得這真的很棒。再過五年，知識將變得隨手可得，研究成本將大幅降低，軟件開發(fā)會更加簡單，構(gòu)建產(chǎn)品的速度也會更快。從這個角度來看，這種產(chǎn)品帶來的可能性令人驚嘆，而行業(yè)內(nèi)的競爭對手們也在不斷創(chuàng)新，以保持領(lǐng)先，我覺得這非常棒。
主持人：現(xiàn)在，AI 領(lǐng)域正處于一個有趣的節(jié)點。大家都認可 AI 模型的價值，它們積累了大量的價值，并在全球各個組織中產(chǎn)生了巨大影響。而 DeepSeek 似乎正在進一步推動高價值 AI 技術(shù)的“商品化”。你怎么看待這場競爭？目前，模型的競爭主要依賴于基準測試（benchmark），但 Perplexity 似乎采取了不同的策略，你更關(guān)注應(yīng)用層。那么，你的愿景是什么？
Aravind Srinivas：關(guān)于 AI 模型的“商品化”，我覺得很多人還沒有真正理解其影響力。不過，我們不只是聽我的看法，而是可以看看那些在這個領(lǐng)域投入了數(shù)百億美元的人的觀點。
比如，微軟 CEO 薩提亞·納德拉（Satya Nadella）在最近的多次采訪中表示，他們曾經(jīng)在 GPT-4 時代取得的領(lǐng)先優(yōu)勢已經(jīng)結(jié)束了。過去，我們處于一個只有一個模型遙遙領(lǐng)先的時代，這種領(lǐng)先優(yōu)勢至少持續(xù)了一年，甚至一年半。
但現(xiàn)在，這種局面已經(jīng)改變了，領(lǐng)先優(yōu)勢可能只維持幾周，而且在不同領(lǐng)域，各家模型各有所長。比如，Anthropic 的模型在代碼生成方面表現(xiàn)最佳，OpenAI 的模型擅長其他任務(wù)，Google DeepMind 可能在不同的領(lǐng)域更強，而 DeepSeek 在某些方面更具優(yōu)勢。
因此，模型之間的差異正變得更加細化。所有公司都在圍繞相同的基準測試不斷優(yōu)化，填補自身的短板。開源模型的出現(xiàn)，也會迫使閉源模型做出反應(yīng)。畢竟，閉源模型的商業(yè)模式依賴于不斷說服投資者投入更多資金，以構(gòu)建更大規(guī)模的計算集群，訓練更強大的模型。如果無法保持領(lǐng)先，而開源模型又能被輕松微調(diào)，那么想要持續(xù)籌集 100 億甚至 1000 億美元的投資就會變得更加困難。
DeepSeek 這一事件確實具有革命性意義。無論他們是否真的只花了 600 萬美元訓練模型（這點仍然有爭議），但可以確定的是，他們的投入遠低于傳統(tǒng)的閉源模型訓練成本，卻打造出了一個極具競爭力的 AI 模型。這個模型不僅能與最好的閉源模型媲美，還能完整提供推理過程，即“透明的推理鏈路”（transparent chain of thought）。
在 AI 產(chǎn)品中，只有兩個核心特性能夠真正幫助建立用戶信任：
- 來源引用（Source Citations）——AI 模型需要告訴用戶，它的信息是從哪里來的。否則，用戶無法判斷答案的真實性，也不知道如何使用這個答案。
- 推理鏈路（Reasoning Trace）——完整透明的推理過程，展示 AI 是如何得出答案的。
目前，我們是唯一真正同時提供這兩個特性的產(chǎn)品。
封閉實驗室不提供推理鏈的原因，是因為他們要在模型中保護自己的知識產(chǎn)權(quán)（IP），所以他們不想免費公開這些內(nèi)容。但開源模型沒有這種限制，比如 DeepSeek 并不需要保護任何 IP，它直接免費開放了模型權(quán)重。
然后你可以基于這些權(quán)重進行定制，彌補模型的盲點，移除審查機制，甚至在某些基準測試（比如金融領(lǐng)域的查詢）上優(yōu)化模型表現(xiàn)，而不需要投入太多資金。你可以在任何數(shù)據(jù)中心托管這些模型，或者使用 Fireworks 這樣的模型提供商快速部署。這種趨勢迫使封閉模型的公司降低 API 價格，或者推出更優(yōu)的替代方案。
而作為一個對模型保持中立的產(chǎn)品，如果你直接面向用戶，持續(xù)增長用戶群體，快速迭代產(chǎn)品，不斷修復(fù)問題，并為全球知識工作者提供價值，你就有很大的機會勝出。
主持人：還有一個有趣的點，特別是對于企業(yè)用戶來說，不僅僅是面向消費者。當企業(yè)有敏感的專有數(shù)據(jù)，并希望將其用作 AI 的數(shù)據(jù)來源進行檢索（RAG），在模型和應(yīng)用層之間建立抽象層就顯得尤為重要。這樣可以確保信任，比如 Perplexity 這樣的公司可以在 ChatGPT 或 Claude 的服務(wù)條款中明確這一點，而這種抽象層實際上劃定了明確的邊界。
Aravind Srinivas：無論是消費者還是企業(yè)用戶，其實沒有人在乎自己用的是哪個具體的模型，人們真正抱怨的是：為什么它無法連接我的 Google 或 Microsoft 數(shù)據(jù)？為什么它不能按照我想要的格式輸出結(jié)果？我想直接點擊文件，在站內(nèi)查看；我希望它能幫我創(chuàng)建工單……人們只是希望能使用最好的模型，而且他們不想操心技術(shù)細節(jié)。
這些問題是產(chǎn)品構(gòu)建者需要解決的。因此，我們的獨特優(yōu)勢在于，我們可以用同樣的產(chǎn)品滿足消費者和企業(yè)用戶的需求。普通消費者可以直觀地理解哪些模型在哪些任務(wù)上表現(xiàn)良好，而企業(yè)用戶則需要額外的安全合規(guī)性保障，以及與各類數(shù)據(jù)源的集成。
過去，面向消費者和企業(yè)的技術(shù)棧通常是完全不同的，比如用于網(wǎng)頁搜索的檢索機制，并不適用于企業(yè)的內(nèi)部搜索。
但大語言模型的出現(xiàn)，使得“研究代理”（Research Agent）成為可能——它可以一次性處理多個文件，提取相關(guān)段落，進行推理，并按照用戶需要的格式返回答案，同時具備對話能力。這種方式將網(wǎng)頁搜索和企業(yè)內(nèi)部搜索統(tǒng)一了起來，最終成為一個知識管理和研究工具，整合了不同的數(shù)據(jù)集和模型，并將它們封裝在一個統(tǒng)一的體驗中——這正是 Perplexity 在做的事情。
2.開閉源之爭：開源是AI安全的唯一解，將帶來應(yīng)用爆發(fā)
主持人：我們再聊聊開源 vs. 封閉模型的問題。我認為這是當前基礎(chǔ)模型領(lǐng)域最重要的話題之一。在當前的政治環(huán)境下，開源模型是一把雙刃劍。好處是任何人都可以下載、使用權(quán)重、微調(diào)模型，并將其托管在美國的數(shù)據(jù)中心，而不受模型最初來源的限制。但同時，也有人擔憂，開源模型若落入不當之人之手，或來自“敵對國家”，可能會帶來安全風險。因此，封閉模型實驗室正在游說政府反對開源，這其實就是典型的政府-企業(yè)博弈。
那么從長遠來看，你如何看待開源 vs. 封閉模型？Perplexity 作為一個保持中立的公司，如何在其中找到平衡？從社會競爭和技術(shù)發(fā)展角度來看，你覺得哪種模式更好？
Aravind Srinivas：我們今天使用的很多技術(shù)——手機、筆記本電腦、互聯(lián)網(wǎng)——都是基于開源軟件和協(xié)議構(gòu)建的。整個世界都依賴于這些技術(shù)，比如 Linux、Android，它們都是開源項目。互聯(lián)網(wǎng)本身就是建立在早期開源協(xié)議上的。所以，如果我們關(guān)注的是安全性和信任，那么開源才是唯一行之有效的路徑。AI 領(lǐng)域也應(yīng)該如此。
我很喜歡 Bill Gurley 說過的一句話：如果某種技術(shù)真的很危險，那就應(yīng)該讓更多人來審視它，而不是讓更少的人掌控它。否則，技術(shù)的安全性將完全取決于某個小群體的判斷，尤其是當這個群體正積極游說封禁開源時，那顯然存在利益沖突。畢竟，他們的商業(yè)模式依賴于開源被封禁，這樣他們就能籌集更多資本，建立更大的數(shù)據(jù)中心，并提高 API 價格。
而所謂的安全性擔憂，可能根本站不住腳。即便這些擔憂屬實，開源模型的公開可見性使得更多人可以共同驗證其安全性。如果有廣泛共識認為某種技術(shù)確實危險，我們可以采取措施確保其安全發(fā)展。
目前來看，所謂的“AI 安全風險”被過度炒作了。除非 AI 發(fā)展到超級智能（superintelligence）的水平，能夠成為國家級威脅（比如一個由多個強大 AI 組成的集群），否則對開源模型的恐慌是不合理的。
所以目前我非常支持開源，我相信這將促進應(yīng)用層的繁榮，會有更多公司能夠以可持續(xù)的方式提供這些模型，建立自己的業(yè)務(wù)，直接為用戶創(chuàng)造價值，并有效地實現(xiàn)盈利，從而創(chuàng)造大量的經(jīng)濟價值，這是件了不起的事情。而我們正在嘗試這么做，我也看到有幾家公司在做類似的事情。在未來五年內(nèi)，我希望能有更多 AI 原生的應(yīng)用，為人們帶來巨大的價值。
3.一切都是套殼，能為用戶提供價值的就是好產(chǎn)品
主持人：以一個與模型無關(guān)的方式來看，回顧 2023 年初或年中，我記得我們是在 Perplexity 上認識的。當時人們說，這只是一個很棒的 AI 套殼（wrapper）。
套殼（wrapper）。這種說法有點貶低的意味，意思是所有的價值最終都會集中到大型語言模型（LLMs）上，而這些只是封裝層。即使到現(xiàn)在，人們?nèi)匀粌A向于將世界分為兩類：一類是 LLMs，另一類是產(chǎn)品或應(yīng)用，無論是硬件還是軟件。但我知道你對 Perplexity 有不同的看法。在這個框架下，你如何看待 Perplexity，或者說你是否打破了這個框架？
Aravind Srinivas：我之前說過一句話，甚至廣泛傳播開了：到頭來，一切都是套殼（wrap）。確實有一些公司在訓練自己的模型，但它們沒有自己的芯片，沒有自己的數(shù)據(jù)中心，只有 Google 擁有完整的一套芯片、數(shù)據(jù)中心和所有基礎(chǔ)設(shè)施。甚至就連芯片，你自己也不會去制造，而是交給別人代工。所以，從某種程度上來說，一切都是套殼，只是抽象層次不同罷了。
關(guān)鍵在于，你是否能大規(guī)模地為終端用戶提供真正的價值，并在此基礎(chǔ)上構(gòu)建一個持續(xù)增長的業(yè)務(wù)。而如果你所依賴的基礎(chǔ)設(shè)施正在逐漸變成商品化的東西，那就太棒了。這正是當前的趨勢——人工智能的計算成本大約每年降低 8 倍，每個季度降低 2 倍，或者說每 4 個月降低 2 倍。目前的估算是，即使保守估計這種趨勢還能持續(xù)兩年，我們也會看到成本下降 20 到 50 倍。這意味著在當前相同的價格下，我們可以為 50 倍的用戶提供服務(wù)，并在更高的規(guī)模上建立更強的業(yè)務(wù)，這是一個極好的機會。
另一方面，我還想補充一點：一旦這些模型能夠真正對用戶的數(shù)據(jù)進行上下文理解，核心價值將不再是模型本身的權(quán)重，而是如何獲取并整理這些數(shù)據(jù)，為用戶提供真正有用的服務(wù)。
比如，模型能調(diào)用用戶的 Google Drive、Gmail、旅行信息、購物記錄，甚至整合來自各種社交媒體和在線活動的信息。真正的價值在于如何打包所有這些數(shù)據(jù)，為用戶提供精準的個性化輔助，而不僅僅是模型本身的參數(shù)。
實際上，模型只是一個信息轉(zhuǎn)換器——它在進行推理、對話，并保持上下文一致性，但核心價值來自于它對用戶（或企業(yè)）的了解。這正是我們希望構(gòu)建護城河和核心價值的地方。如果能在大規(guī)模上實現(xiàn)這一點，我們將會是一家極具價值的公司。
4.Perplexity做瀏覽器：構(gòu)建Agents的唯一方式
主持人：我們來談?wù)勛o城河吧。這個世界變化很快，幾乎每天都有新模型發(fā)布，未來的公司在解決知識獲取問題后，會逐步進入 AI 代理（Agent）時代，以執(zhí)行具體任務(wù)。不同的 AI 形式也在發(fā)展，比如 iOS、Android、Windows、Mac 等等。在這樣一個框架下，你認為企業(yè)需要做出選擇嗎？Perplexity 在這個生態(tài)中如何定位？
Aravind Srinivas：我認為目前所有的 AI 公司都在盡力覆蓋所有平臺。我們有 Mac 端應(yīng)用，其他公司也有。我看到微軟今天剛推出了他們的 Mac 應(yīng)用。我們也即將推出 Windows 端應(yīng)用，同時也在網(wǎng)頁端提供服務(wù)。
此外，我們還有 iOS 和 Android 端的移動應(yīng)用，在 Android 端甚至可以作為原生助手（Assistant）運行，無需打開 App。我們還宣布下個月將推出自己的瀏覽器。
本質(zhì)上來說，瀏覽器就是一個操作系統(tǒng)。你可以在瀏覽器里完成幾乎所有的知識型工作。這其實也是 Google 當初推出 Chrome OS（Chromebook）的概念：操作系統(tǒng)本質(zhì)上就是瀏覽器。這意味著我們可以基于瀏覽器構(gòu)建許多 AI 代理（Agent），并且能夠從各種來源提取數(shù)據(jù)。
我們之所以要做瀏覽器，是因為目前沒有其他方式能讓 AI 代理同時控制多個應(yīng)用，尤其是在 iOS 上，甚至無法訪問其他應(yīng)用，這是蘋果生態(tài)的限制。而我們不想受制于蘋果的規(guī)則，所以需要尋找一個變通的方法。在短期內(nèi)，瀏覽器是一個非常好的解決方案。
我們正在構(gòu)建的智能體（agents）將允許你預(yù)訂、購買商品、制定旅行計劃，比如訂酒店。而且它會根據(jù)你的偏好進行個性化設(shè)置，比如你喜歡住哪些酒店、偏好的房型、喜歡什么樣的景觀等等。基本上，我們是在為你打造一個私人助理或者是執(zhí)行助理（executive assistant）。
當然，你仍然可以有一個真人助理（EA），但有些人負擔不起。而這個產(chǎn)品可以成為他們的“80/20”方案（指以較低成本提供大部分核心價值）。現(xiàn)實中，人們?yōu)樗饺酥碇Ц兜男劫Y通常在 10 萬到 20 萬美元之間。如果我們能以 10 到 100 倍更低的價格提供 80% 的價值，那將是一個很好的商業(yè)模式。
我們希望通過這種方式，讓我們的核心產(chǎn)品——這個問答引擎（answer engine），能夠盡可能廣泛地可訪問，并且免費提供給用戶。這是一個長期愿景，不會在今年實現(xiàn)。目前任何人聲稱 2025 年的智能體（agents）可以完全投入使用，都應(yīng)該持懷疑態(tài)度。但我們正在嘗試找出一些可以率先落地的簡單場景，比如讓用戶購買商品時無需手動輸入信用卡信息和收貨地址等。這類簡單的工作流程，我們希望在 Perplexity 上進行抽象化處理。
5.隨著模型的輕量、高效化，使用AI的成本可以接近于零
主持人：如果你考慮未來的模型發(fā)展方向，現(xiàn)在的 AI 實驗室（labs）已經(jīng)開始構(gòu)建產(chǎn)品了。他們意識到，像 ChatGPT 這樣的產(chǎn)品占據(jù)了 OpenAI 收入的主要部分，而不是開發(fā)者 API 請求帶來的收入。
Anthropic 非常專注于企業(yè)市場，而 Mistral 也是類似的情況。DeepSeek 既希望發(fā)展企業(yè)市場，也希望面向消費級用戶。他們正在籌集大量資金，也有豐富的算力資源。不過這對他們來說既是優(yōu)勢也是劣勢，因為他們被自己的模型所綁定。那么，作為一家初創(chuàng)公司，你們?nèi)绾闻c這些融資數(shù)十億美元的 AI 巨頭競爭呢？
Aravind Srinivas：關(guān)鍵在于資金的使用方式。他們可能籌集了 10 倍甚至 100 倍的資金，但其中 80% 可能只是用于建造數(shù)據(jù)中心。那么，我們真的需要那么多資源嗎？DeepSeek 讓整個行業(yè)都開始思考這個問題。
或許，我們可以把那些超大規(guī)模的模型進行蒸餾（distill），變成更小但依然高效的版本，并將其投入生產(chǎn)環(huán)境。如果這些模型是開源的，或者能以合理價格通過 API 提供，即使那些 AI 巨頭不愿意這么做，云計算巨頭（hyperscalers）也愿意這樣做。畢竟，他們追求的是規(guī)模經(jīng)濟（economies of scale）。如果能有一種成本低廉、價格親民的模型，云計算廠商一定會推動它的發(fā)展。事實上，DeepSeek 已經(jīng)在 AWS 和 Azure 上提供，它們的邊際成本幾乎為零，用戶只需要支付服務(wù)器費用。
所以，如果有類似的更小、更高效的模型，AI 的使用成本就可以接近于零。而在這樣的情況下，創(chuàng)業(yè)公司所籌集的資金就可以真正用來打造更好的產(chǎn)品、招募優(yōu)秀的人才，開發(fā)下一代產(chǎn)品和新功能，而不是把錢都砸在數(shù)據(jù)中心上。
有人會嘲笑我們免費提供 Pro 版本，但這其實是一種戰(zhàn)略。類似于當年 Google 通過向網(wǎng)站支付費用，換取他們在頁面上嵌入 Google 搜索框的策略，我們也在“為查詢買單”。只是我們的成本是計算資源，而不是直接支付廣告費（CA）。如果未來模型的成本繼續(xù)降低，我們的查詢成本也會隨之下降。
當我們積累了足夠大的用戶群，并讓用戶養(yǎng)成使用習慣，同時不斷收集數(shù)據(jù)來優(yōu)化產(chǎn)品、實現(xiàn)更個性化的服務(wù)，我們將處于一個非常有利的位置。屆時，我們可以根據(jù)需求切換不同的模型，甚至基于開源模型訓練我們自己的模型——這也是我們正在做的事情。
我們有一個名為 Sonar 的模型，也提供 API 接口。此外，我們特別專注于搜索增強（search grounding），這使得我們的成本比其他公司低得多。那些想要集成網(wǎng)絡(luò)搜索的公司往往需要向 Bing 等數(shù)據(jù)提供商支付高昂的 API 費用，而我們避免了這些成本。
6.Perplexity的下一步:成為個人化助理
主持人：在座的各位應(yīng)該都用過 Perplexity 。你是怎么使用它的？
Aravind Srinivas：我用它來做各種事情。我甚至可以直接讀出我的查詢歷史，比如理解我完全不熟悉的概念。我在經(jīng)營這家公司，但在管理或領(lǐng)導(dǎo)方面完全沒有經(jīng)驗，所以……（笑）我不是謙虛，是真的沒有經(jīng)驗。
比如，每次我們進行融資，我都會用 Perplexity 來寫投資備忘錄（investment memo）。這不是我在吹噓自己的產(chǎn)品，而是我真的在用它。我也會用它來收集其他公司的基準數(shù)據(jù)，比如它們在不同階段的收入情況，或者像 DeepSeek 論文這樣的技術(shù)資料。
我以前是個研究員，但在過去一年半幾乎沒寫過代碼，所以現(xiàn)在對具體的技術(shù)細節(jié)有點脫節(jié)了。所以當（DeepSeek的論文）出來時，我把它上傳到Perplexity，并針對它提了很多問題，這樣我就能同時從網(wǎng)頁和論文中提取信息并閱讀。這對我來說是個很棒的知識助手。我還用它來分析我們的指標數(shù)據(jù)，比如我會上傳數(shù)據(jù)，然后詢問“這個圖表的問題在哪里？”——各種各樣的事情。所以它已經(jīng)成為我生活的一部分，沒有它真的不太方便。
主持人：所以你是自己產(chǎn)品的深度用戶，那么有沒有哪個功能是你特別希望有但還沒有的？有沒有什么痛點？
Aravind Srinivas：我希望Perplexity能真正理解我的全部上下文。目前它還是一個“用戶無差別”的產(chǎn)品——對你和對別人來說，它的運作方式是一樣的。從提供真實、無偏見的答案來看，這確實很好。
下一步我們需要讓它回答與你個人相關(guān)的問題，比如你的航班信息、即將到來的旅行計劃、你的會議安排等。還能在會議前拉取你要見的人的簡介，幫你準備會議需要說的內(nèi)容。
要讓它更有用，就需要讓它掌握更多個人化的上下文，而這意味著我們要做很多集成工作，比如你看到的Google Drive（整合）。順便說一句，面向個人用戶的Google集成比企業(yè)集成要困難得多，因為Google對API的要求很嚴格，所以我們正在想辦法繞開這些限制。但所有這些能力都是必須的。
此外，它還應(yīng)該能真正幫你執(zhí)行任務(wù)，比如我不需要總是去查Google Maps、打電話給餐廳預(yù)訂，或者讓我的助理幫我做這些事情。這些都很耗時間，我希望Perplexity可以幫我完成這些瑣碎事務(wù)。
主持人：所以，長期記憶、個性化、以及一個真正能執(zhí)行任務(wù)的智能助手？
Aravind Srinivas：對，所有這些流行的概念，但真正的挑戰(zhàn)是把它們做出來。這就是我們要努力的方向。
