AI問答引擎的未來和挑戰：Perplexity CEO斯坦福十二月訪談·深度解讀 | 附全文+視頻

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Perplexity的創始人CEO Aravind Srinivas近日在斯坦福大學進行了現場訪談。這個當下AI問答引擎的標杆產品還有重要的問題需要團隊去持續回答和用時間證明，或許這也是CEO時有出面訪談的原因之一。

Aravind在現場訪談裡主要聊了以下幾點，也可以直接看精華版視頻：

一、Perplexity 的起源和發展

學術背景對 Perplexity 的影響至關重要。 Aravind認爲他的學術根基塑造了 Perplexity 的構建方法。Perplexity 從一開始就堅持在每個答案後面加上引用， 確保答案真實可靠，這與學術論文的寫作規範非常相似。

Perplexity 致力於打造世界上第一個“答案引擎”，旨在改善信息獲取，讓人們平等地獲取知識。 Aravind堅信知識是無窮無盡的，追求智慧是每個人的道德責任， 因此 Perplexity 致力於爲用戶提供便捷獲取知識的工具。

Perplexity 採用了一種“非垂直整合”的策略，即不自己構建模型和內容，而是利用現有的模型和 API 來打造產品。 Aravind認爲模型會越來越商品化， 創業公司沒有必要投入巨資去訓練自己的模型， 而應該專注於應用層的開發，爲用戶提供更好的體驗。

二、Perplexity 的商業模式和未來發展

Perplexity 的盈利策略是廣告，但與谷歌的廣告模式不同。 Perplexity 的廣告不會影響答案的準確性和真實性，而是以“建議問題”的形式出現，用戶可以選擇是否參與。

Perplexity 面臨着來自新聞機構的版權訴訟，但Aravind認爲 Perplexity 只是引用和總結已存在的真相， 並沒有侵犯版權。 Perplexity 正在積極與出版商合作，推出“出版商計劃”， 通過廣告收入分成的方式來解決版權問題。

Aravind認爲 Perplexity 的未來目標是成爲一個可靠的答案機器， 不僅提供答案，還能幫助用戶完成任務，提高效率，讓人們的生活更便捷。 Aravind希望 Perplexity 能夠幫助人們變得更聰明，讓世界變得更美好。

三、關於團隊建設，Aravind分享了幾點團隊建設的認知：

尋找具備互補技能的夥伴：在組建創始團隊時，Aravind強調要尋找具備互補技能的人， 而不是與自己在相同領域都很出色的人。理想的夥伴應該在自己不擅長的領域表現更爲出色，這樣才能形成互補，共同推動項目發展。

重視“乘法效應”: 一個優秀的團隊應該能夠產生“乘法效應”，即團隊整體的貢獻遠大於個體貢獻的簡單相加。以 Perplexity 的設計團隊爲例， 說明即使創始團隊中沒有人具備設計才能， 但通過特意聘請優秀的設計師， 團隊最終獲得了超越預期的成果。

敢於給予新人機會: Aravind在招聘時， 並不侷限於尋找那些已經在某一領域取得過巨大成功的“專家”。相反，他更傾向於給那些有才華但尚未獲得重大突破的新人機會，認爲這樣做能夠激發新人的潛力， 讓他們更有動力去拼搏， 爲團隊帶來新的活力。

關於Perplexity 商業模式的探討

Perplexity 的商業模式是目前大家關心的重中之重，訪談裡Aravind的觀點可以概括爲以下幾點：

核心產品: Perplexity 致力於構建世界上第一個“答案引擎”，爲用戶提供直接的答案，而非像傳統搜索引擎那樣提供一系列鏈接。

技術策略: Perplexity 採用 “非垂直整合” 的策略，不自行構建模型，而是利用現有的大型語言模型和 API 來打造產品。

盈利模式: Perplexity 的主要盈利模式是廣告，但與 Google 的廣告模式不同。

區別於 Google: Perplexity 的廣告不會直接影響答案的排序或內容，以確保答案的準確性和真實性。

廣告形式: Perplexity 的廣告主要以“建議問題”的形式出現，出現在答案之後，用戶可以選擇是否點擊查看。

合作模式: Perplexity 推出了“出版商計劃”，與內容提供商分享廣告收入，以解決版權問題， 並建立一個可持續發展的生態系統。

Perplexity 商業模式的優勢:

專注用戶體驗: Perplexity 致力於提供直接、準確、可靠的答案， 避免用戶在大量鏈接中迷失。

降低開發成本: 利用現有 LLM 和 API 能夠顯著降低開發成本， 使 Perplexity 能夠更專注於產品創新和用戶體驗提升。

平衡盈利與用戶體驗: Perplexity 的廣告模式試圖在盈利和用戶體驗之間取得平衡， 既能爲公司帶來收入，又不影響答案的準確性和真實性。

構建可持續生態: Perplexity 的“出版商計劃” 旨在與內容提供商建立互利共贏的關係， 促進內容生態的健康發展。

對於Perplexity這個AI問答引擎的標杆，在當下資本追捧的同時，仍有重要的問題需要團隊去解答。

“非垂直整合”策略的可持續性

成本控制:Aravind反覆強調 Perplexity 不構建模型， 而是選擇使用現有的 LLM 和 API，以此降低成本，將精力集中在應用層開發。然而，隨着 Perplexity 用戶規模的擴大，使用第三方模型和 API 的成本也會水漲船高。 未來Perplexity 是否能持續控制成本的同時，保持盈利能力？或許跑開源模型是一種選擇。

技術壁壘: 不構建自己的模型意味着 Perplexity 在技術上可能缺乏足夠的壁壘。如果競爭對手也採用類似的策略，Perplexity 的競爭優勢可能會被削弱。 開源社區可能隨時復刻一個強大的版本。如何提升技術壁壘？

關於廣告模式的有效性和倫理問題

廣告效果: Perplexity 的“建議問題”廣告模式是否真的有效，能否吸引用戶點擊，併爲內容提供商帶來足夠的收益，還有待觀察。廣告效果將直接影響 Perplexity 的盈利能力和“出版商計劃”的成功。

用戶體驗: 即使廣告不直接影響答案內容，“建議問題” 的形式是否會影響用戶體驗，也需要觀察。用戶是否會對這種廣告形式感到厭煩， 是否會降低對 Perplexity 答案的信任度？

客觀性界限: Perplexity 如何確保“建議問題” 與答案內容之間界限清晰，避免廣告影響答案的客觀性，是一個挑戰。用戶是否能夠明確區分廣告和答案，Perplexity 是否會爲了廣告收入而放鬆對答案客觀性的要求，都需要 Perplexity 給出更清晰的解釋和解決方案。

關於 Perplexity 未來的發展方向

“答案引擎”的侷限性: 目前，Perplexity 的定位是“答案引擎”，專注於爲用戶提供直接的答案。然而，“答案” 本身可能存在侷限性，無法滿足用戶更復雜的需求，例如多角度的信息整合、個性化的分析和建議等。 未來， Perplexity 是否會拓展產品功能，突破“答案引擎” 的侷限性？

出版商參與度: Perplexity 的“出版商計劃” 是否能夠吸引足夠多的出版商參與，是該計劃能否成功的關鍵。如果出版商對 Perplexity 的廣告分成模式不滿意，或者對 Perplexity 解決版權問題的能力缺乏信心，該計劃的效果可能會大打折扣。

簡單說一點，現在OpenAI也發力搜索了，那麼Perplexity如何長久保持自己的獨特性和壁壘，同時還要實現盈利的艱鉅目標呢？

讓我們拭目以待。

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