前不久，Perplexity 成功入選福布斯發布的 AI 初創企業 50 強榜單。最近，該公司創始人兼首席執行官 Aravind Srinivas 接受了福布斯的採訪，為我們講述了這家公司背後的一些故事。
我們也摘錄了部分觀點：
我們應該去打造一個產品，而不是成為另一個基礎模型公司。
Perplexity 是一個答案引擎。你可以直接在此提問並獲取答案。答案會附有引用的參考資料，就像你完成工作需要調查核實一樣。
與 Google 的區別在於，你可以與它進行對話，提問，就像一次自然的對話。比如你現在正在向我提問，你提的不是關鍵詞。所以這是一種完全不同的交互模式。我們覺得是時候改變搜索模式了。
我們永遠無法達到像 Google 的那種 200 毫秒的加載時間。但是如果你想知道「我應該選擇 Airbnb 還是 Vrbo？」之類的問題，我們可以提供這些問題的答案。
我們所需要做的就是像 Larry Page 的「牙刷測試」那樣，這也是 Larry Page 的著名原則，即 Google 是否應該推出一個產品，取決於人們是否能每天至少使用它兩次。
以下為影片編譯原文，共 4762 字，閱讀時長 12 分鐘，Enjoy~
Kenrick Cai:
大家好，我是 Kenrick Cai。
我是福布斯的特約撰稿人，同時也是我們的 AI 初創企業 50 強名單的編輯，這份名單上的公司都是最有潛力的 AI 初創公司。
今天的嘉賓是 Aravind Srinivas，他是 Perplexity 的聯合創始人兼首席執行官，這家公司是我們今年名單上的新成員。Aravind，感謝你抽出時間和我進行這次交流。
Aravind Srinivas: 感謝你的邀請。
Kenrick Cai: 你之前在 OpenAI 和 Google 工作過，然後你創辦了這家公司——Perplexity，你是什麼時候創辦的？你為什麼要創辦這家公司？公司的創立有什麼背後的故事嗎？
Aravind Srinivas: 是的，公司於 2022 年 8 月成立。起因是我自 2019 年以來一直對創業感興趣。當時我正在伯克利攻讀博士學位，並有機會做了很多實習，而 AI 研究還處在一個還未準備好轉化為產品的階段，但這個情況在 2021 年開始有所改變。我們聽到了一些傳聞說比如像 Jasper 這樣的初創企業，通過在 OpenAI 模型的基礎上開發成功獲得了大量收入。
Kenrick Cai:DALL-E 是我最早看到的例子。它起初是一個研究項目，但發布之後它卻像一個可供人們使用的產品，一個 OpenAI 的圖像生成產品？
Aravind Srinivas:是的，沒錯。GitHub Copilot 原本可能只是一個模型，但隨後它變成了一款非常棒的代碼自動補全產品。所以，直到那個時候人們對創業的思考方式是，你需要先經營好業務然後再加入 AI 的元素。
Kenrick Cai:對的。
Aravind Srinivas:現在的思維模式改變了，你可以直接以 AI 為基礎來建立業務。模型本身就可以作為一項業務。我感覺我終於有機會參與這場遊戲。但我的想法更多的是，我們應該去打造一個產品而不是成為另一個基礎模型公司。
這樣的想法吸引了 Elad Gil 和 Nat Friedman 等投資者的興趣。我希望這也是一個階段，那時 OpenAI 甚至還沒有興趣開發自家的主打產品，他們更傾向於發展作為團隊的 API 業務。
Kenrick Cai: 對，那是當時的普遍觀點。
Aravind Srinivas: 同時，像來自 OpenAI 以外的其他人的成功，像 Midjourney，Jasper，Copy，以及 GitHub Copilot 等都充分證明了你可以利用這些模型構建出非常棒的產品體驗。
所以我們開始有野心去做這樣的事情。
我想說，我一直是 Google 的創始人 Larry 和 Sergey 的忠實粉絲，他們深深地啟發了我，因為作為一名研究人員，我一直在尋找和我背景相似的創業者的例子。
而像祖克柏，比爾·蓋茨，賈伯斯這樣的典型例子，都是在大學本科階段就輟學創業的，我無法真正認同他們的故事。
所以，我一直有一種強烈的願望，希望能參與到一個旅程。在這個旅程中，研究背景幫助我以一種與典型消費品製造商截然不同的方式構建一個產品。
結果發現，不知何故，當你開始思考所有這些想法時，你總是會回到搜索這個主題上來。就像我們開始致力於許多基於大語言模型的產品理念，如數據分析師、AI 數據分析師等。但最後我們都會回到搜索資料庫，搜索電子表格這樣的想法。
某一天，我們突然意識到，為什麼我們要把自己限制在這麼多狹窄的領域呢？這是投資者讓我們思考的問題。如果我們嘗試變得把「格局打開」，在整個網路上進行搜索會怎麼樣呢？是的，這最終成為了我們核心產品的理念。
Kenrick Cai: 那麼，告訴我一些關於產品「Perplexity」的資訊。所以它是一種沒有鏈接的搜尋引擎，或者說如此前衛和流行。NVIDIA 的 CEO 黃偉達，Shopify 的 CEO Tobias Lutke 都談到過是它的用戶。那麼，Perplexity 是什麼？為什麼它在商業領袖中受到了這樣的歡迎？
Aravind Srinivas: 是的，Perplexity 是一個答案引擎。你可以直接在此提問並獲取答案。答案會附有引用的參考資料，就像你完成工作需要調查核實一樣。
就像你說的，根據《紐約時報》報道，以及根據我與幾個人的談話,
你有你的資訊來源。
這實際上與我們在學術界的背景非常相似，比如當你寫一篇論文時，你在論文中寫的每一句話都應該用同行評審的引文來支持，所以我們有同樣的原則。
如果我們將這個原則融入到 AI 聊天機器人中會怎樣呢，否則它會根據它記住的東西和它的模型和權重說出它想說的任何東西。這就是 ChatGPT 的運作方式。
所以我們採取了一種不同的策略。我們認為，人們在獲取資訊和知識時，與這些媒介交互的方式應該儘可能準確，獲取的資訊也應該是實時的。
要做到這兩點，唯一的方法就是讓它表現得像記者或學者一樣，總是去進行背景調查，然後再寫出答案。這就是為什麼它是一個基於事實的答案引擎。
與 Google 的區別在於，你可以與它進行對話，提問，就像一次自然的對話。比如你現在正在向我提問，你提的不是關鍵詞。所以這是一種完全不同的交互模式。我們覺得現在是時候改變搜索模式了。
Kenrick Cai: 好的，當人們開始習慣這種新的提問方式時，有一件事我記得特別清楚，那是在一次名為 Reinvent 的 AWS 會議上，我的旁邊有一位 AWS 的工作人員。他說：「我敢肯定黃仁勛投資了 CoreV。」
我糾正他，其實是 Nvidia 投資了 CoreV，而不是黃仁勛。「不，不，我確定是黃仁勛親自投資了 CoreV。」我當時就打開 Perplexity 應用，問了一句「誰投資了 CoreV？是黃仁勛還是 Nvidia 投資了 CoreV？」然後 Perplexity 在兩秒鐘內給了我答案。
那麼人們是如何使用這個應用的呢？他們是否用它替代 Google，還是在使用 Google 的同時也使用它？
Aravind Srinivas: 人們以各種方式使用它，有人把它當作替代品，但他們並非主流。這就形成了一種觀點，對嗎？當然，對這種觀點有持懷疑態度的人。也有相信的人。但是我們的成功完全不取決於 Google 能否做得好。人們既可以使用 Google，也可以同時使用 Perplexity。
我們所需要做的就是像 Larry Page 的「牙刷測試」就行，這也是 Larry Page 的著名原則，即 Google 是否應該推出一個產品，取決於人們是否能每天至少使用它兩次。
我認為 Perplexity 正在朝這個標準靠近。我們的產品還沒有達到每個用戶每天至少使用兩次的水平。但我們有可能做到，而且用戶同時使用 Google 並不會有任何影響。
他們只要有兩個需要深入探討的問題就行，因為他們仍然可以使用 Google 快速查找一些子論壇，或者亞馬遜網站的某個頁面，或者其他類似的內容，對嗎？那就不需要使用 Perplexity。如果你只是在瀏覽網頁，比如去 booking.com，或者 Airbnb.com，那就沒必要找我們。事實上，
像我們的資源會加載得更慢。
我們永遠無法達到像 Google 的那種 200 毫秒的加載時間。但是如果你想知道「我應該選擇 Airbnb 還是 Vrbo？」之類的問題，我們可以提供這些問題的答案。
Kenrick Cai: 我明白了。那麼現在普通大眾的使用情況如何呢？
Aravind Srinivas: 是的，我們每天會收到幾百萬次查詢，這實際上是個很大的成就，因為在我們剛開始提供服務的那一天，我們只收到了 2000 次查詢。
Kenrick Cai: 那你們是什麼時候開始運營的呢？
Aravind Srinivas: 2022 年 12 月 7 日。在 ChatGPT 上線一周後。一年半。
Kenrick Cai: 是的，大約一年三個月，一年四個月。
Aravind Srinivas: 所以我們的使用量在大幅增長。這也是我們的一個重要指標。我來解釋一下原因。追蹤用戶的數量並不重要，就像有人僅僅是來看了看你的產品，然後就再也沒有回來。但是他們一個月內可能兩次使用你的產品。
實際上，查詢的次數才是對公司最重要的，因為它能告訴你產品的使用情況，同時也為你提供了數據。你可以查看用戶的錯誤查詢，進行改善。你也可能會收集更大的數據集，了解在 AI 聊天機器人中哪些頁面對於獲取準確數據最為重要，並以此為依據優化你們的爬蟲程序。在網路上優先選擇領域。
網路如此龐大，你無法像 Google 那樣再次建立起完整的索引，畢竟為時已晚。你已經晚了二十年。但是你能看到網路上所有對日常問題回答有用的部分。
Kenrick Cai: 那麼，你認為成功是什麼樣子？是成為一個市值 200 億美元的公司，還是你有其他的期望？
Aravind Srinivas: 我並不認為這僅僅是基於市值的。更多的是我們想改變這個模式，比如用戶習慣，你要改變他，這是最難的事情，對吧？
有句話說，永遠不要對抗用戶習慣。所以我認為我們想達到 Larry Page 提出的標準，就像是對 AI 答案引擎的牙刷測試，至少每天使用兩次。我們也許可以從每天一次開始。我認為這甚至比那個還要謙虛。每天工作一次，然後早上刷牙。
Kenrick Cai: 是的。我們可以從這點出發，一定能走得很遠，並在此基礎上建立新的商業模式。我認為 Google 不僅在搜索創新上做得很好，而且還有一個事實是，廣告是人類歷史上最偉大的商業模式之一，並且隨著業務的擴大，利潤也在不斷增長。那麼對於 AI 回答機器人來說，有沒有類似的商業模式？
Aravind Srinivas: 沒人知道。
Kenrick Cai: 你用的是哪種 AI？你在日常生活中如何使用 Perplexity，你還使用了哪些其他工具呢？
Aravind Srinivas: 我每天都會使用 Perplexity，不僅僅是因為我一直在測試它，而且我每天都會使用它超過兩次。
我每天至少需要查詢二十多次。其中，三四次可能是為了測試。其他的則是常規使用。比如，今天早上，我查詢了一些籌集了超過 2.5 億美元資金的公司的統計數據。
就像昨天我查詢了 Facebook 所有融資輪的歷史記錄一樣，這需要你打開大約六到七個不同的鏈接，從每一個鏈接中抽取部分資訊，從各處收集資訊的點點滴滴，然後整合和總結。但是 Perplexity 給我提供答案的速度令人震驚。
Kenrick Cai: 沒錯。
Aravind Srinivas: 我過去使用它的次數非常多，比如我向未婚妻求婚的時候，我們需要尋找一個鑽石戒指價格合理的地方。然後我就找到了…
Kenrick Cai: 你是用 Perplexity 求婚的嗎？
Aravind Srinivas: 我確實是在使用它。當然，還有很多其他的例子，比如冬天我希望找到一雙不會讓我滑倒的鞋，因為我看了很多 YouTube 上的影片，很多人因為鞋子的關係而不小心滑倒。我過去在雪地里滑倒的次數很多。
因此，我可以提出非常有針對性的查詢，如何才能做得好，做得對。這就是 Perplexity 的神奇之處。
我有時會用 ChatGPT 來使用 DALL·E 3 功能。如果我需要製作幻燈片想要一些插圖，使用它也可以很輕鬆地完成。
我也曾用 Midjourney 來進行一些設計，比如，和我的設計師一起疊代圖像生成，比如品牌設計。
Kenrick Cai: 其實我並不怎麼用它寫作。事實上，我現在所有的東西都是自己寫的。我也不喜歡自動完成風格的寫作，感覺非常很不自然。
Aravind Srinivas: 它更像是一種搜索工具。我也不喜歡用 AI 寫作。所以我寫的任何東西，備忘錄或者資訊，都是自己寫。
Kenrick Cai: 明白了。非常感謝你抽出時間，Aravind，我真的很享受和你在一起的時間。
Aravind Srinivas: 再次感謝你。
